PODCAST · 跨国串门儿计划

2026 年 7 月节目

48 期 · 47 期带分节

  • 07-30#655.比尔·阿克曼：如何识别能穿越周期的“持久复利机器”
    1. 00:00本期克隆节目介绍
    2. 01:11长期投资者的核心心法：在别人恐慌时手里有钱
    3. 02:40当前最大的故事是 AI，不是地缘政治
    4. 03:15AI 会摧毁就业还是创造就业？
    5. 04:09Anthropic 领先，但 OpenAI 的巨额亏损令人担忧
    6. 04:32SpaceX 是一组不可思议的资产集合
    7. 05:09永远不要做空马斯克
    8. 05:34生意的本质是一张“票息不确定的债券”
    9. 06:34只投真正可预测、市场地位稳固的公司
    10. 07:54如果现在有 1000 美元，应该怎么投？
    11. 08:47潘兴广场的“持久复利机器”组合
    12. 14:00给新投资者的第一条建议：理解复利，别想快富
    13. 18:55不要借钱买股票，不要玩体育博彩
    14. 20:05我们很大一部分利润来自市场崩盘时
    15. 21:46下一次危机的导火索：高杠杆与利率上升
    16. 26:27黄金：没看法，它不产生任何收益
    17. 28:19比特币：我不懂，所以不碰
    18. 29:25Chipotle 与星巴克：CEO 的重要性
    19. 30:27特朗普：看好他最后这两年半
    20. 31:10纽约市长 Mamdani：看空，他在吓跑资本
    21. 38:02希望留给女儿们一个怎样的世界
    22. 39:39给孩子留够生活的钱，但别多到不用工作
    23. 42:13成功的秘诀都是基本的东西：准时、多做、说到做到
    24. 44:02极简投资框架：尽早开始，长线思维，少交税
  • 07-30#654.Huberman Lab: 关于您的顶级健康问题解答
    1. 00:00节目开场：跨国串门计划介绍
    2. 00:33本期克隆节目介绍：Huberman Lab 特别问答节目
    3. 01:10休伯曼开场：这是一期实时回答听众语音问题的单口节目
    4. 02:36听众问题：晚上训练后一个半小时就要睡觉，什么补剂能提升力量又不影响睡眠？
    5. 04:19咖啡因的禁忌：睡前8-10小时内摄入会扰乱睡眠
    6. 04:47核心推荐：Alpha GPC 既能提升训练专注度，又能增加REM睡眠
    7. 07:03关键风险：Alpha GPC 可能升高TMAO水平，需用大蒜提取物抵消
    8. 09:42训练后助眠：洗热水澡与长呼气呼吸法
    9. 13:54听众问题：早上看西边的天空，能重置昼夜节律吗？
    10. 14:21任何环境日光都有益：光子数量是关键，不必非得看到太阳
    11. 16:35清晨光照的核心机制：让促兴奋化学物质早上达峰，为夜晚睡眠铺路
    12. 18:18昼夜节律的灵活性：视交叉上核整合的是过去两三天的光照情况
    13. 20:29听众问题：当长寿方案本身变成压力来源，优化何时会适得其反？
    14. 21:32优化的本质：把每一天当作独立单元，适应现实限制
    15. 25:27过度优化的根源：觉得必须时时刻刻做所有事
    16. 27:13解决优化焦虑的三种方法：改变态度、评估可持续性、检查怨恨情绪
    17. 30:40听众问题：从神经科学角度看，改善记忆力和嗅觉的顶级技巧是什么？
    18. 33:32记忆编码的第一步：保持警觉与专注
    19. 36:21学习的核心机制：你必须犯错，把自己逼到能力极限之外
    20. 38:18最被忽视的强大方法：自我测试
    21. 42:23提升嗅觉：用不同气味进行多次嗅闻训练
    22. 47:21听众问题：哪些特定食物能真正提升男性或女性的生育能力？
    23. 47:48热量平衡原则：需要足够热量保证生育，但又不能过剩
    24. 51:01外源性睾酮的警告：一定会降低精子数量
    25. 53:24低炎症饮食：高微量营养素、低糖发酵食品是关键
    26. 57:27共识补剂：左旋肉碱和辅酶Q10对精子与卵子质量有益
    27. 01:00:12听众问题：围绝经期对心理健康的实际影响是什么？惊恐发作与此有关吗？
    28. 01:03:47激素变化与焦虑的关联：绝对存在
    29. 01:05:35激素替代疗法的重新评估：早期研究结论有缺陷，时机和剂量至关重要
    30. 01:11:12听众问题：肾脏捐献手术后如何尽可能保留肌肉？
    31. 01:11:59术前准备：以最佳体能和休息状态进入手术
    32. 01:14:49术后恢复的关键：尽快建立正常的昼夜节律
    33. 01:16:21肌肉记忆的真相：重新获得力量和肌肉尺寸比第一次容易得多
    34. 01:18:59听众问题：一个人怎样才能找到自己真正热爱的东西？
    35. 01:20:29找到热情的第一步：继续有结构地安排日常生活
    36. 01:22:20斯特拉默法则：没有输入，就没有输出
    37. 01:23:31两大禁忌：远离是非，别让自己麻木
    38. 01:26:30先当学徒：掌握核心基本功之前，别急着带入个人风格
  • 07-30#653.Sam Altman 谈通用人工智能、算力与人类自主权
    1. 00:00本期克隆节目介绍
    2. 01:52过去一年为什么艰难：摊子铺太大，不够聚焦
    3. 02:592025 年初的转折点：算力需求远超预期
    4. 04:05OpenAI 的核心业务：销售 AI，让人们创造不可思议的东西
    5. 05:14早期锁定算力的疯狂故事：所有人都觉得我们疯了
    6. 07:21从 GPT-4 开始真正坚定信念
    7. 08:11给云厂商、芯片厂、能源供应商打电话，大多数人拒绝
    8. 08:58吉瓦级数据中心的规模：一万名建筑工人干一年半
    9. 11:56Kimi 发布：如何看待蒸馏和开源模型的竞争
    10. 13:03对蒸馏问题的淡定：不在十大担忧清单上
    11. 14:55真正的担忧：Hugging Face 安全事件
    12. 16:13OpenAI 的使命：人类历史上最伟大的技术成就
    13. 17:49AI 带来的权力集中是件非常可怕的事
    14. 19:08精灵的比喻：我们即将创造出一个能实现任何愿望的精灵
    15. 20:26GPT 5.6 已经非常接近通用人工智能
    16. 21:00瓶颈一直在变：算力、研究思路、数据
    17. 23:32AI 对就业的影响：为什么经济没有被颠覆
    18. 26:00活在这个时代的感觉：人几乎什么都能适应
    19. 29:12这种新智能的本质：非常异类的智能
    20. 33:52机器人的"ChatGPT 时刻"会在两三年内到来
    21. 35:19ChatGPT 诞生的故事：原本只是个研究预览版
    22. 42:06未来 6 到 36 个月会发生什么
    23. 45:28最有趣的开放问题：如何避免认知衰退
  • 07-29#652.黄仁勋：打造英伟达的思维模式
    1. 01:47公司赖以成立的技术，完全是错的
    2. 03:21兜里揣着几百美元去书店买教科书自救
    3. 06:26与世嘉的合作：承认失败并请求对方继续付钱
    4. 04:00技术不重要，面对现实和学习能力才重要
    5. 04:14“能有多难”的心态：别人能做到，我也能做到
    6. 10:58好奇心驱动：CEO 是在服务公司、赋能他人
    7. 12:17像冲浪一样做 CEO：理解第一性原理才能驾驭混乱
    8. 13:17创始人是在造一辆自己要亲自去比赛的 F1 赛车
    9. 14:25创始人模式可以持续 34 年，从零做到 5 万亿美元
    10. 08:53意识到 AlexNet 是通用函数逼近器的那一刻
    11. 14:58未来最有用的技能是系统思维
    12. 15:59Agent 的粗粒度递归式自我改进与可控性
    13. 21:26OpenClaw 的出现很像当年 Linux 出现的时刻
    14. 26:08能生成视频的那一刻，机器人关节动作就近在眼前了
    15. 28:25物理 AI 最先产生经济价值的是自动驾驶汽车
    16. 31:12简单的事情会被自动化，硬科学和系统思维不会过时
    17. 33:39创业初期的恐惧：买完《如何创办公司》发现书太厚
    18. 35:29别让焦虑阻止你，告诉自己“能有多难”然后动手去做
  • 07-29#651.OpenAI产品工程负责人：工作的未来、AI 通才、创意与品味
    1. 00:00节目与嘉宾介绍
    2. 01:17核心观点：瓶颈会变成想法和品味
    3. 02:45从无代码到 ChatGPT Work：把代码的魔力带给每个人
    4. 04:19加入 OpenAI 的初心与公司文化
    5. 08:01发布 ChatGPT Work 的决策过程：Codex 在非开发者中的意外爆发
    6. 09:51产品定位：Codex、ChatGPT 与 Work 如何整合
    7. 14:16为什么没有把 Codex 和 Work 做成两个独立 App
    8. 16:05ChatGPT 经典模式与 Codex 运行框架的演变
    9. 18:24新模型的使用建议：默认设置就是最好的
    10. 19:59Soul Lite 搭配 Goal 模式的使用技巧
    11. 21:07推理强度滑块的设计哲学
    12. 22:07Artifacts 的体验：Agent 化的 Excel 与退休计算器
    13. 26:06网站作为知识工作的新产出物，取代 PPT 和 Excel
    14. 27:42实战案例：用 ChatGPT Work 构建可玩的 3D 游戏
    15. 31:35产品设计的元挑战：在设计一个能制造产品的产品
    16. 36:03用户拓展路径：从开发者到知识工作者，再到每一个人
    17. 37:38给重度用户的建议：持续拓展想象的边界
    18. 40:00AI 写评审的边界与礼仪：用 Agent 收集上下文而非替代判断
    19. 56:51记忆系统 V3：让 ChatGPT 真正了解你
    20. 01:02:41AI 前后构建方式的变化：想法到产品的循环极大加速
    21. 01:03:57未来每个人都是 T 型人才，角色界限正在模糊
    22. 01:05:05瓶颈回归到想法和品味
    23. 01:06:22如何定义和衡量生产力：区分“动作”与“进展”
  • 07-27#650. 在没有风投资金的情况下打造软件巨头 | DHH, 37signals
    1. 01:23对简洁的自我怀疑与《Getting Real》的写作哲学
    2. 03:52无情的删减：如何将"更少的软件"理念应用到产品上
    3. 04:42AI 时代坚持简洁为何更难：当构建成本趋近于零
    4. 08:07不信任自己：无限资源必然导致糟糕的产品
    5. 08:52为什么不担心微软：大公司的诅咒是无限的资源
    6. 13:52对风险投资的怀疑：巨额融资如何毁掉好软件
    7. 14:50软件不改反而是种好处：打印机哲学与 Basecamp 的版本策略
    8. 20:40对"成品软件"的欣赏：为什么不能先欣赏你手上已有的东西？
    9. 22:48独处的时间与内向者的能量来源
    10. 24:56对开放式办公室的根深蒂固的厌恶
    11. 25:59建造者模式 vs 管理者模式：心流需要大段不被打扰的时间
    12. 27:32极简的工作环境：连杂乱都会吸走你的注意力
    13. 30:58托比亚斯·吕特克如何影响了他对 AI 的思考
    14. 31:37AI 自动补全是开放式办公室的超级加强版
    15. 34:54被托比"引诱"去深入钻研 AI 并改变看法
    16. 36:10Shopify 如何用 AI 领先世界：内部工具比商业产品更好
    17. 38:31从 Mac 死忠到全身心投入 Linux 的转变
    18. 40:10发现 r/UNIXporn：一个波兰小孩如何秒杀苹果
    19. 44:14Hyprland 的魔力：完全用键盘操控电脑的快感
    20. 53:00Omarchy 的含义：主厨精选、Arch Linux 与 Hyprland 的融合
    21. 01:14:31资本主义是有效的：赚钱的方式很重要
    22. 01:15:47展示成功的义务：为什么你应该买一辆法拉利
    23. 01:19:50生活方式企业：我既有企业，又有生活方式，你有什么？
    24. 01:23:06安德鲁·卡内基的信条：省下来的每一分钱都是永久的
    25. 01:27:41杰夫·贝佐斯如何给了他放手一搏的信心
    26. 01:34:382021 年的公司文化大爆发与艰难决定
    27. 01:37:58马克·安德森在至暗时刻的慷慨相助
    28. 01:40:46理解"觉醒文化"的历史：一场跨越几十年的文明之战
  • 07-27#649. Anthropic 技术产品经理：为什么最优秀的产品领导者正在为 2028 年布局
    1. 01:202023年刚加入时，没人把Anthropic和编程联系在一起
    2. 04:00早期Anthropic：只有五名工程师，一名API工程师
    3. 05:53隐藏的转折点：Golden Gate Claude的24小时实验
    4. 09:46Opus 3：在父母家里训练出的信任基础
    5. 11:08意识到编程是核心差异化
    6. 12:28Opus 4.5与Claude Code：模型和产品互相成就
    7. 14:24身处指数级增长曲线内部是什么体验
    8. 16:47缩放定律中的涌现能力：模型会突然学会新技能
    9. 18:31每年花10万美元在token上，你过的是2028年的生活
    10. 21:26实验室是什么？识别非连续的大赌注
    11. 23:14小团队文化：从零到一实验需要特定性格的人
    12. 24:37研究员的一天：宏大愿景与贴近细节并存
    13. 30:19假设Claude 8出来了，用户行为会怎么变？
    14. 35:00招PM时最看重什么？第一性原理思考
    15. 36:28evals就是新的产品需求文档
    16. 37:43像打磨像素一样去琢磨token
    17. 44:19管理者必须亲自动手，否则做不好决策
    18. 46:38怎么在AI中找到乐趣？实验不是一个人的运动
    19. 50:59用Claude成为更好的管理者和教练
    20. 53:07会担心“脑腐”和过度依赖AI吗？
    21. 55:54为什么重视对齐和安全反而让Claude更有趣？
    22. 01:02:11人类大脑在哪些方面会持续最有价值？
    23. 01:03:55你会鼓励孩子学什么？培养内心的声音
    24. 01:06:01如何避免burnout？进入集体心流
    25. 01:11:32我们还需要产品经理吗？更需要了
  • 07-26#648.黄仁勋谈 AI 末日论者、就业担忧与中国开源模型
    1. 01:44中国是否会收紧 AI 模型出口管制
    2. 03:04美国是否应该禁止中国 AI 模型
    3. 05:26面对中国这个 AI 对手，美国的交战规则
    4. 05:55英伟达在中国的销售额现在基本是零
    5. 06:47中国模型 Kimi 震动市场，美国公司该怎么办
    6. 08:10英伟达的开源模型 Nematron 会主导市场吗
    7. 09:51开源模型用更低成本产生智能，闭源实验室怎么办
    8. 11:16开源与闭源模型竞争的未来
    9. 13:05AI 做过最让人惊叹或吓人的事
    10. 15:06AI 能黑进银行，有什么需要停下来想想的事
    11. 17:52英伟达面临严峻逆风，如何应对
    12. 18:44中国在 AI 领域赶上了吗
    13. 23:10投资者抛售英伟达股票，华尔街误解了什么
    14. 24:20AI 已经见顶了吗
    15. 26:10半导体行业会迎来萧条吗
    16. 27:30客户发债几百亿美元买产品，盛宴何时结束
    17. 29:25为什么 token 会持续变得越来越赚钱
    18. 30:16这一代工业建设的泡沫风险
    19. 31:26黄仁勋会用中国开源模型 Kimi 吗
    20. 32:52为什么亚洲对 AI 的看法跟美国不一样
    21. 35:39对 AI 的反对演变成暴力，如何考虑安全
    22. 37:05担心下一任总统是反 AI 的社会主义者吗
    23. 39:05与特朗普总统的沟通与合作
    24. 48:17英伟达 5 万员工如何做到高效
    25. 49:39哪些工作会像历次工业革命那样消失
    26. 51:12机器人的 ChatGPT 时刻何时到来
    27. 52:06AI 的 Agent 时代之后是什么
    28. 53:04哪一段痛苦和磨难带来的收获最大
    29. 54:40对 9 岁即将来美国的自己说什么
    30. 56:02为什么不戴手表
    31. 56:24不工作时和家人在一起的完美周六
  • 07-26#647.美国是否该封禁Kimi K3？开源 AI 之争、Anthropic 的 15 亿美元支出
    1. 00:00节目开场与Kimi K3引发的恐慌
    2. 01:35白宫介入与中国开源模型封禁争议
    3. 03:08Sacks预言成真：闭源巨头推动监管捕获
    4. 04:58Sacks立场：封禁开源是悲剧性错误
    5. 08:27蒸馏技术解析：它为何不是盗窃
    6. 09:46模型商品化：闭源实验室的估值保卫战
    7. 12:56政府干预将导致市场混乱与“Token税”
    8. 14:30Friedberg：蒸馏是通用技术，非AI独有
    9. 19:29开源即言论自由：如何执行禁令？
    10. 20:21开源对世界更好：互联网历史的启示
    11. 39:43中国的长线布局：压缩知识经济，掌控分子经济
    12. 45:26Anthropic 15亿美元和解AI版权诉讼
    13. 48:00Sacks揭露闭源巨头的双重标准
    14. 52:09Friedberg的版权思想实验：知识无法被圈禁
    15. 01:04:00Google与特斯拉财报：资本支出飙升，股价暴跌
    16. 01:06:13Chamath：相信谷歌这台32%复利机器
    17. 01:08:53Friedberg：押注AI，谷歌是最佳选择
    18. 01:13:26社会主义角开张：纽约市“驱逐即暴力”听证会
    19. 01:15:24Friedberg怒喷：私有财产权是美国自由的基石
    20. 01:19:16Sacks：禁止驱逐最终伤害的是工薪阶层
    21. 01:22:51Chamath：增加供给才是降低租金的唯一解
  • 07-25#646.Cerebras CEO：CUDA绝非护城河
    1. 02:56速度是不是已经成了今天 AI 领域最核心的话题？
    2. 03:27一旦 AI 变得有生产力，速度就重要了
    3. 04:28AI 的“宽带时刻”类比：从寄 DVD 到流媒体
    4. 05:40当下芯片行业的格局：一个芯片包打天下的时代结束了
    5. 07:17什么是 ASIC（专用集成电路）
    6. 08:24Nvidia 收购 GRAC，证明 GPU 做不了快速推理
    7. 16:24当前三个主要瓶颈：HBM 内存、COAS 封装、3 纳米产能
    8. 18:30计算机行业历史上造出的最大芯片，比 GPU 大 58 倍
    9. 19:11智能体 AI 正在引爆 CPU 短缺
    10. 20:38刚刚完成了一场非常精彩的 IPO，时机堪称完美
    11. 24:33一开始就告诉风投：我们要攻克一个非常难的问题
    12. 27:31十八个月里每月烧掉八百万美元，却造不出来
    13. 29:15第一次成功时，我们五个人就站在那里，不敢相信它真的能工作
    14. 33:15为什么这比 GPU 快？根本原因是什么
    15. 33:51推理的两个步骤：预填充和解码
    16. 34:56为了生成一个词，你得把 100 部高清电影从内存搬到计算单元
    17. 38:00推理并不总是所有问题的正确解法
    18. 40:15一堆更小的模型跑得更快，还是一个超大模型
    19. 40:52多模态在更大的模型里处在什么位置
    20. 41:38Cerebras 的业务：芯片供应商、云服务商、数据中心提供商
    21. 42:35与 OpenAI 的历史性交易：高达 750 兆瓦电力
    22. 47:06我不认为 CUDA 是护城河
  • 07-24#645.埃隆·马斯克：10年内钱将不再重要，AI时代的富足与颠簸之路
  • 07-24#644.如何提升各年龄段的记忆力与认知功能
    1. 00:00开场 & 节目介绍
    2. 04:03什么是记忆？为什么两个人的记忆会不一样
    3. 04:22记忆是对过去的心理表征，本质上是重建性的
    4. 04:52元认知：我们对自己认知的觉察，常常并不可靠
    5. 09:25好的学习发生在犯错的过程中
    6. 09:41苹果Logo实验：见过无数次，但你画不出来
    7. 10:17记住东西最好的办法是失败——带有纠正反馈的提取失败
    8. 12:02神经可塑性的核心：差距和挫败感触发大脑改变
    9. 14:13好奇心弥合知识缺口，目标感驱动学习
    10. 16:12保持大脑敏锐：强化已有能力 vs 接触新事物
    11. 19:53每一段记忆都带有情绪标签吗？
    12. 24:21主动选择去记住一个瞬间，这本身就是强大的编码
    13. 32:42“中期记忆”存在吗？酒店逃生图实验
    14. 36:04遗忘是有好处的：你需要更新信息
    15. 40:51把婴儿忘在车后座：习惯和自动模式如何导致致命错误
    16. 44:34为什么老年人爱一遍遍讲同一个故事？
    17. 46:37阿尔茨海默症 vs 正常衰老：修女研究
    18. 48:17每周散步三四次，海马体体积增加1%
    19. 50:41平衡能力：65岁以上每四人就有一人摔倒
    20. 53:34超级老人的秘密：不是跑马拉松，而是把活动融入日常
    21. 01:00:12中年是幸福感最低的时期之一
    22. 01:05:41UCLA传奇教练伍登：人生最重要的两个词是爱与平衡
    23. 01:17:58设定目标是不是有助于活得更久？前中扣带皮层的作用
    24. 01:39:20成功老去的ABC：态度、平衡、连接
  • 07-24#643. 内核、强化学习与智能体奖励黑客专题
    1. 00:00节目开场：跨国串门计划介绍
    2. 01:14Daniel 自我介绍与 Unsloth 业务概述
    3. 01:52为开源模型修 bug 的日常
    4. 02:52AI 模型能力随时间变化的趋势图
    5. 04:52模型单次成功率低，需多次调用才能有效
    6. 07:26长上下文仍是短板，不建议用满 100 万 token
    7. 09:15推理能力的发现打破了模型进步的平台期
    8. 11:40模型参数是否需要扩大到 10 万亿才能飞跃？
    9. 16:05开源模型在基准测试上明显落后于闭源
    10. 18:07GLM 5.2 证明开源模型已经追上来
    11. 18:55开源干旱期：O1 preview 发布后开源社区曾迷失方向
    12. 20:12趋势预测：开源模型或在今年 12 月赶上闭源
    13. 29:49模型成本与精度的帕累托效率图
    14. 31:24新模型发布前，旧模型准确率会神秘下降
    15. 35:57Claude Code 准确率下降的事后复盘
    16. 38:01推理服务商正在毁掉开源模型的口碑
    17. 45:39Deep SUI 基准测试：用 LLM 验证 LLM 的荒谬
    18. 48:28Sweetbench Pro 把答案和问题一起给了模型
    19. 49:35Claude 模型似乎比 OpenAI 模型更爱作弊
    20. 52:05各基准测试实验室互相指责对方结果不可信
    21. 01:00:38AI 安全研究所的网络安全基准测试
    22. 01:03:48开源漏洞利用数量近期直线飙升
    23. 01:05:12我们每个人使用 AI 模型是否需要许可证？
    24. 01:05:52政府会开始管控开源模型吗？
    25. 01:08:26如果没有发现推理能力，模型进步可能已停滞
    26. 01:10:29硬件创新放缓，软件和算法才是未来
    27. 01:13:10别再手写 kernel 了，用 Torch compile
    28. 01:18:57不看好纯 ASIC 公司的未来
    29. 01:23:34强化学习快速入门：让好的更多，坏的更少
    30. 01:27:26奖励黑客与 Agent：模型如何学会作弊
    31. 01:30:49模型为提速直接删除计时器的真实案例
    32. 01:33:57GPU Mode 内核竞赛被奖励劫持攻破
  • 07-23#642.Kun Chen：顶尖工程师如何把 AI Agent 用到极致
    1. 00:00开场 & Kun Chen 的终端配置
    2. 01:12无边框终端 + West Term + Herder 会话管理
    3. 01:41Herder 理解 Agent 概念，管理多个并行会话
    4. 02:07痛点催生 FirstMate：不想在二十个标签页之间切换
    5. 00:07AI 编程工作流的演变
    6. 02:44现在几乎不手动写代码
    7. 02:54三年前从 GitHub Copilot 开始，渐进式转变
    8. 03:08Sonnet 3.5 V2 是改变游戏规则的拐点
    9. 03:27在 Atlassian 开发编程 Agent 的经历
    10. 00:22FirstMate：主 Agent 协调者
    11. 02:29大多数时候只跟 FirstMate 一个 Agent 对话
    12. 07:16FirstMate 是唯一对话的 Agent，管理所有其他会话
    13. 08:36委派任务给 crewmate，主 Agent 不被占用
    14. 09:45如何建立对 FirstMate 的信任：渐进式授权
    15. 00:34语音输入与可视化决策
    16. 12:00用 Lavish 创建 HTML artifact 做可视化设计审查
    17. 12:36几乎一直用语音输入，除了复制粘贴路径
    18. 16:26Lavish 生成树状图和生态白板，直观展示架构方案
    19. 17:28标记决策点发回给 Agent，完成决策工作流
    20. 00:46模型选择与配额管理
    21. 13:10为什么选 5.6 作为主 Agent：需要强推理能力处理大量上下文
    22. 14:22配额追踪：Grok 用完，Fable 快用完，省着用
    23. 14:38200 美元档根本不够用，需要 500 美元档
    24. 22:22DeepSui 基准测试：Luna 曲线陡峭，Sol 是最佳日常选择
    25. 00:56No Mistakes：自动化代码审查
    26. 31:38No Mistakes：AI 生成代码后如何验证能否合并
    27. 32:25把改动发给 No Mistakes，做对抗性审查和验证
    28. 33:06审查流程：分析意图 → 变基 → 对抗性审查 → 测试 → 文档
    29. 37:0663% 的改动被抓到错误，审查步骤发现并修复最多问题
    30. 01:12软件的未来：Agent 原生接口
    31. 41:38给人用的界面基本会消失，软件变成"无头"服务
    32. 43:02axi.md：为 Agent 优化接口的十条原则
    33. 43:59GitHub CLI vs MCP 服务器基准测试：CLI 更便宜更高效
    34. 45:57Chrome DevTools axi 封装：只改接口，成本降低超 20%
    35. 01:15深度工作与时间分配
    36. 17:57时间只花在真正模糊的决策上，不操心 Agent 在跑什么
    37. 18:59给 FirstMate 写指令，规定什么时候应该回来找人类决策
    38. 38:04如何避免把所有时间花在搭环境上：FirstMate 处理琐事
    39. 39:59从真实问题里长出来的工具，不是为做而做
  • 07-23#641. Sam Blond 谈人工智能原生世界中的销售未来
    1. 01:27主持人 Jack Altman 开场，介绍与 Sam 的渊源
    2. 02:16Sam 回顾职业生涯起点：从堪萨斯城到旧金山，加入 EchoSign
    3. 04:22在 EchoSign 学到的最重要一课：公司质量比薪酬和头衔更重要
    4. 06:31从 EchoSign 到 Zenefits：Parker Conrad 的宏大抱负
    5. 07:422014 年的思维实验：如何把年度目标从 1000 万翻倍到 2000 万
    6. 10:05创造“需求充沛的环境”：为什么漏斗顶部比转化率重要十倍
    7. 13:33从 Zenefits 到 Brex：带走的三条核心经验
    8. 17:09在激烈竞争中做市场拓展：彼得·蒂尔的“竞争是留给失败者的”
    9. 18:36Monaco 的策略：趁市场空白时尽可能接近垄断地位
    10. 19:19离开 Brex 后的心态转变：职业生涯第一次感到满足感
    11. 21:30加入 Founders Fund 的经历与孵化 Monaco 的契机
    12. 23:58为什么是 Monaco？AI 平台转型期的机会窗口
    13. 27:29为什么选择做记录系统而不是点解决方案
    14. 29:35Monaco 的定价逻辑：替代人力，既吃 IT 预算也吃人力预算
    15. 32:35卖的是智能和结果，不是按人头收费的软件
    16. 35:40从隐身到大规模发布：Monaco 的“温水煮青蛙”策略
    17. 38:48营销预算分配原则：把钱花在让目标客户直接受益的事情上
    18. 49:19给早期创始人的销售建议：教客户怎么买，制造紧迫感
  • 07-21#640. 美国视角下的 Kimi K3：一个 AI 斯普特尼克时刻的诞生
    1. 01:21美国刚刚经历了一个 AI 斯普特尼克时刻
    2. 05:54Kimi K3 用史上最大开放权重模型直接冲上第一
    3. 06:20他们不只是缩小了差距，而是直接翻过了围墙
    4. 06:42K3 跃升 17 个名次，在多个领域登顶第一
    5. 07:50K3 架构里没有什么魔法，本质上仍然是 Transformer
    6. 08:41美国前沿实验室把钱都花在哪儿了？
    7. 10:12打造扎实的好模型，就是尖端制造
    8. 11:57K3 实际上为下一代设计了一颗芯片给自己用
    9. 18:20前沿智能现在完全是一种易逝资产
    10. 21:59人们为什么还要为 IBM 付钱？为什么还要买非中国产的汽车？
    11. 34:53一亿、两亿的下载量，围绕它长出了一整个生态
    12. 42:05智能也渴望自由，这事挡不住的
    13. 29:23Kimi 估值 200 亿，Anthropic 和 OpenAI 大概一万亿
    14. 01:35:19Kimi K3 能让美国前沿模型贬值大概 75%
    15. 01:36:45任何有资源的人都可以自己构建一个内部模型当作护城河
    16. 01:47:19每家公司都应该立刻启动一个紧急项目来评估这件事
    17. 59:22Bonsai 27B，第一个完全在智能手机上运行的 270 亿参数模型
    18. 01:00:35他们把模型压到了三进制，精度只掉了 5%
    19. 01:06:01到明年年底，这个模型的能力水平就是 Kimi K3 的水平
    20. 01:08:03未来 3 年内，仅靠量化，原始算力就能提升 100 到 10000 倍
    21. 43:57任何人拿到博士学位，绿卡就应该直接钉在学位证背面
    22. 01:41:52美国会出台法律禁止下载 Kimi K3 吗？
    23. 01:50:16应该是美国向世界倾洒开源权重，而不是中国
    24. 01:22:22中国在人形机器人上已经全面押注了
    25. 01:24:28西方必须在人形机器人上追赶上来
    26. 01:28:51Sam Altman 说太空数据中心在这十年内不会有什么规模化影响
    27. 01:30:19Elon 说这个交叉点会在两到三年内到来
  • 07-21#639.如何加速学习与提升认知能力
    1. 00:00本期克隆节目介绍：Huberman Lab 与 Tommy Wood 博士对谈
    2. 02:09主持人 Andrew Huberman 开场介绍
    3. 05:22什么是神经可塑性？Tommy Wood 的定义
    4. 07:43神经发生 vs 神经可塑性：成年人不再长新神经元，但连接一直在变
    5. 11:53多选题：锻炼、做熟悉的事、还是学新东西？
    6. 12:51流行病学证据：持续参与认知活动能减缓衰退
    7. 13:46新颖的认知刺激（学语言、学乐器、跳舞）能改善执行功能
    8. 16:57大脑训练试验：处理速度训练降低痴呆风险 20 年
    9. 33:13心流被滥用了：它不是你获得魔法力量的状态
    10. 34:25心流是技能的最大化表达，不是学习发生的状态
    11. 35:14离合器状态：表现很好但过程很苦，这才是你该追求的
    12. 38:02前中扣带皮层：勇于挑战困难的大脑结构基础
    13. 01:24:13运动作为打开可塑性窗口的工具
    14. 01:28:11不同运动类型对大脑不同区域的影响
    15. 01:33:56二区有氧 vs 挪威 4×4 高强度间歇：海马体受益能持续五年
    16. 01:43:45抗阻训练改善白质结构和执行功能
    17. 54:30饮食干预：地中海饮食和 MIND 饮食的证据
    18. 57:04能量平衡比具体食物更重要：热量过剩和不足都会让大脑变小
    19. 59:07关键营养素：维生素 D、铁、Omega-3、B 族维生素
    20. 01:02:35Omega-3 的储存与释放：你不需要每天都吃
    21. 01:05:44同型半胱氨酸：化验单上的正常范围不等于风险范围
    22. 01:06:51Omega-3 和 B 族维生素的协同作用：缺一个，另一个也白补
    23. 02:04:55脑震荡后立刻该做什么：体温管理、血糖调节
    24. 02:08:33肌酸在脑震荡急性期的证据：每天每公斤 0.4 克
    25. 02:11:16镁和 Omega-3 的作用
    26. 02:14:49尽快恢复身体活动，别再撞一次头
  • 07-20#638.Agent Loop 大辩论：Loop究竟是炒作还是真有用
    1. 01:09辩论开场：循环的炒作与实际效果之间是否存在差距
    2. 02:44牛津辩论制规则：改变最多人想法的一方获胜
    3. 03:20双方立场介绍：正方认为没有差距，反方认为炒作跑在纪律前面
    4. 04:47Geoff：循环是不可避免的，我已经两年半没手动写过代码了
    5. 06:56Dex：Kubernetes花了七八年才搞对，循环也需要时间沉淀
    6. 09:27Ian：循环本来就是一切构建工作的核心，从50年前到今天都是如此
    7. 11:39Greg：炒作让你相信可以靠砸token把质量问题"编排"掉，但经济上不可持续
    8. 17:23Geoff：Ralph为什么从greenfield走向通用？因为模型生成的代码比大多数开发者都好
    9. 21:32Greg：验证手段里加入非确定性，正确性就会越来越低
    10. 23:26Dex：上下文腐化与愚钝区，如何判断模型已经开始胡乱挣扎
    11. 26:48验证的矛盾：如何防止Agent通过修改测试来作弊
    12. 29:16Dex：Loom实验证明，炒作跑在纪律前面，那东西现在还不行
    13. 31:56Greg：循环什么时候能回本？有些场景值，但别被Twitter带偏
    14. 34:52Ian：共享记忆的访问控制是个没解决的问题，但雏形开始出现
    15. 36:44Greg：Agent偏爱复杂性，我不放心把架构决策交给它
    16. 45:49Greg：多尝试，自己思考，别扎进炒作泡沫里
    17. 46:53Ian：火车已经出站了，你别无选择必须跟上
    18. 48:50Dex：我热切期待关灯软件工厂可行的世界，但在此之前，用循环别那么用
    19. 49:18Geoff：类型系统很重要，Rust很好；我已经几乎不用开源软件了
  • 07-20#637.对话LVMH创始人：全球奢侈品大亨不为人知的告白
    1. 00:33本期克隆节目介绍：法国知名播客《Légende》与LVMH掌门人深度对谈
    2. 04:39阿尔诺对“奢侈品”这个词的真实看法：我更愿意称之为手工艺行业
    3. 06:28最能代表奢侈品的产品：爱因斯坦吐舌头的路易威登腕表
    4. 07:47免费的奢侈：时间是最稀缺的资源
    5. 11:11出生在鲁贝的建筑商家庭，祖父母和父母传递的价值观
    6. 13:40祖父带他第一次去建筑工地，以及把成绩单放进祖父棺材的故事
    7. 16:27如何把工作热情传给五个孩子：让他们从小看到公司如何运转
    8. 19:10巴黎综合理工学院的经历：学会把复杂问题简化
    9. 22:3022岁进入家族建筑企业，十岁就给父亲出主意
    10. 26:29说服父亲剥离建筑业务，专注面向大众的房地产销售
    11. 28:261981年去美国发展的真实原因：纯粹是经济考量
    12. 40:24收购破产的Bousac集团：驳斥“国家资助”的传言
    13. 47:36入主LVMH的经过：两个超级自我的人打架，必须有人出面
    14. 59:50给史蒂夫·乔布斯的建议：把Apple Store开在路易威登旁边
    15. 01:01:31最让他印象深刻的人：亨利·基辛格
    16. 01:16:55给年轻创业者的建议：激情、耐心和执行力
    17. 01:19:03在商场上绝对不能原谅的事：撒谎
    18. 50:29对钢琴的热爱：家传的音乐传统，曾在波利尼面前弹肖邦
    19. 53:31为什么要建路易威登基金会：回馈创意世界
    20. 01:02:09失去妹妹多米尼克：面对死亡，人必须好好活着
    21. 01:12:20送给孩子们最棒的礼物：对工作的热爱
  • 07-19#636.Netflix 为何在 AI 时代押注系统思考者，而非专才
    1. 01:22人人都能包揽一切，结果大家反而困惑又沮丧
    2. 01:34每次新技术出现，都会先经历一个混乱期
    3. 01:47如果我们都变成构建者了，还需要各自独立的职能吗
    4. 07:33过去两年半里，产品、工程、设计、数据科学，哪个角色变化最大
    5. 07:49产品经理、设计师、数据科学家现在能走得更远，然后才需要工程团队
    6. 11:13如果我们都变成构建者，还需要分开的职能吗
    7. 11:47各个学科里的工艺卓越非常重要，我不觉得这会在短期内消失
    8. 12:43有没有哪些职能你们现在招得更多了
    9. 13:05在 AI 的世界里，我们需要更多系统思维者
    10. 16:15系统思维变得越来越重要，是因为大家动作太快了吗
    11. 23:11人们该怎么培养系统思维能力
    12. 20:52哪些你以前很看重的东西，现在没那么看重了
    13. 21:00那种非常狭窄、深度专精的时代越来越有限了
    14. 22:23你说的专才，是指前端工程师相对于后端工程师这种吗
    15. 35:10如果你去看 Netflix 早期的文化文档，高自主性、高度自治
    16. 35:42它本质上是在抗拒很多大公司会做的那种事
    17. 37:55人才密度是没得商量的前提，还要对风险承担非常自在
    18. 40:14在事情进展不顺的时候，不要假设流程能解决问题
    19. 48:21新人怎么成长为那些优秀的资深人士
    20. 49:02我们仍然在招初级人才，他们对公司的人才战略非常重要
    21. 50:09对工艺的精通仍然非常重要
    22. 54:24娱乐在未来 5 年、10 年会怎么变
    23. 56:42科技圈对 AI 的态度是“我爱它”，而好莱坞的态度是“关掉它”
    24. 58:24我们会不会走到一个地步，所有电视节目都是 AI 做的
  • 07-19#635. 表现心理学家：卓越表现与巅峰状态的秘诀
    1. 00:00节目开场：跨国串门计划介绍
    2. 00:33本期克隆节目介绍：The Knowledge Project 与 Gio Valiante 博士
    3. 01:18核心命题：过度在意他人看法是人生的天花板
    4. 01:23为什么大多数人的表现远低于实际能力
    5. 01:33中央调控假说：大脑的根本目的是生存，而非超常发挥
    6. 03:10大脑内置的“关停机制”与对舒适的本能追求
    7. 04:09中央调控器的构成：生存本能、舒适渴望与 DNA 复制
    8. 05:48选择卓越只是第一步，关键在行动
    9. 06:13杜威的洞见：我们靠生活进入思考模式，而非靠思考进入生活
    10. 08:04卓越的“日常性”：找出拖后腿的习惯并改变它
    11. 08:55为什么有些人能持续精进，而有些人做不到
    12. 10:16精熟动机：为事情本身而做，满足感在过程中
    13. 10:36自我取向：把成就当工具来强化自我
    14. 11:10顶尖高手的源头：凭直觉走向使命，守护对技艺的热爱
    15. 12:00成长路径：从热爱到迷失，再到重新发现使命
    16. 13:05心流状态：人类能力的最高形式
    17. 13:42心流的标志：时间感超然、困难变容易、完全沉浸
    18. 14:46如何进入心流：活在当下，爱上工作中平凡的部分
    19. 15:48保持专注是一种可以练习的习惯
    20. 17:39改变环境比改变想法更有效：情境认知的力量
    21. 18:48《原子习惯》的洞见：我们只会萎缩到自己体系的水平
    22. 19:37个体内部差异远大于个体之间的差异
    23. 24:41人才温床的标志：如何对待错误与失败
    24. 25:32筛选人才最重要的两个变量：信心和动机
    25. 36:16自我效能：可操作的自信及其四个来源
    26. 38:10失败的痛苦比成功的喜悦更强烈，批评比赞美更伤人
    27. 41:10一点点过度自信是好事，但过度会导致傲慢
    28. 50:15青春期的核心命题：我是谁？
    29. 54:00弗洛伊德的观察：成年后的人生都在清理童年的废墟
    30. 56:59华尔街案例：用数亿美元填补18岁伤痛的悲剧
    31. 59:43大多数人从不走进自己的心理地下室
    32. 01:01:47什么是成功？Gio 的自我探索之旅
    33. 01:04:45真正让 Gio 快乐的四件事：健身、读书、深度对话、打高尔夫球
    34. 01:06:19第五条：养育有韧性的孩子，成为世间的一束光
  • 07-18#634. 一场金融灾难如何意外催生英国首相制度，并奠定现代资本主义的基石
    1. 00:33本期克隆节目介绍：《金融时报》播客《金钱的故事》
    2. 00:57本期焦点：南海泡沫破裂后的余波与政治金融秩序重塑
    3. 04:17快速回顾：南海公司到底是什么？泡沫如何形成？
    4. 06:50唯一没被丑闻沾身的懂金融的顶尖政治家
    5. 07:43Walpole 的黑历史：曾被关进伦敦塔，因腐败被定罪
    6. 10:28他早在泡沫破裂前就警告过交易结构的巨大风险
    7. 11:53泡沫崩盘后，Walpole 为何成为唯一干净且有能力的政治人物
    8. 13:28危机中的试错：试图让英格兰银行救助南海公司，但失败了
    9. 14:44核心方案：将南海公司股票变成早期政府债券的雏形
    10. 22:54南海泡沫 vs 密西西比泡沫：一场天然的对比实验
    11. 24:12法国人做错了什么？恢复原状，最终导向财政崩溃与大革命
    12. 25:39英法命运的分道扬镳，源于对金融狂热的不同应对方式
    13. 26:03Walpole 如何成为英国第一位事实上的首相
    14. 27:02历史评价：腐败的操盘手，还是挽救了国家的财政管理者？
    15. 29:39南海泡沫最重要的结果：催生了全国性债券市场，奠定现代金融资本主义根基
  • 07-17#633.图灵奖得主：GPU 与 TPU、计算机体系结构、RISC 与 CISV
    1. 01:57这场争论到底在争什么？微处理器如何从玩具变成计算机核心
    2. 03:07理念分歧：指令集该更接近软件，还是让编译器承担抽象层？
    3. 05:23RISC 真的输了吗？从 x86 的 PC 霸权到 ARM 在移动端的 3500 亿颗出货量
    4. 08:15为什么现在一切都受限于能耗？x86 在硬件层偷偷翻译成 RISC 指令
    5. 11:30编译器如何让精简指令集变得好用？寄存器分配为什么是核心难题
    6. 15:34GPU 的出身是图形引擎，如何意外成为 AI 算力的基础
    7. 20:15CPU、GPU、TPU 的高层区别：从通用到专用，性能差距可达 80 倍
    8. 23:17TPU 的诞生：Google 如何扔掉缓存、发明新浮点格式，把所有人甩在身后
    9. 28:03摩尔定律真的死了吗？晶体管翻倍的神话与封装技术的障眼法
    10. 32:43ML Perf 基准测试与 CUDA 护城河：为什么创业公司很难挑战 NVIDIA
    11. 35:27如何拥有一个糟糕的职业生涯？把家庭放在第一位，集中精力做少数几件事
    12. 42:04勇气为什么在职业生涯中至关重要？“幸运眷顾勇者”与“敌人越积越多”
  • 07-17#632.Joe Rogan对话美国现任副总统 JD Vance
    1. 01:27上次见面是在白宫看笼斗
    2. 02:04白宫南草坪上搭起八层高的场馆
    3. 03:48那天是总统生日，也是 Vance 结婚 12 周年纪念日
    4. 05:27这项运动历史上唯一一次七场全部 KO
    5. 18:14加州在崩坏，而且越来越糟
    6. 21:51洛杉矶上次选举超级可疑
    7. 26:16邮寄选票不应该合法，除了特殊人群
    8. 30:48Vance 提议：给我们选民身份验证，我们就少唠叨选举的事
    9. 01:00:32我们目前在伊朗的行动目标是什么
    10. 01:02:52伊朗体系内部有两股力量：疯子和务实派
    11. 01:06:20那些说绝不能跟伊朗谈判的人，方案是什么
    12. 01:15:40鹰派动机：国防承包商还是以色列影响
    13. 01:26:17我们在爱泼斯坦文件的沟通上绝对搞砸了
    14. 01:30:18大概率存在一个更大的共谋网络
    15. 01:36:05爱泼斯坦的钱到底从哪来的
    16. 01:39:18他被告知那人是情报系统的
    17. 01:40:36UFO 这件事，我觉得我会想去追查
    18. 01:42:00你说你觉得那些东西是恶魔
    19. 01:51:36Hal Putoff 的故事：他们决定不披露
    20. 01:56:11接下来两年半，我可以亲自验证
    21. 44:24把十诫挂进公立学校，我觉得不是正确做法
    22. 49:59我担心 Talarico 这种观点的原因
    23. 54:50军官说轰炸伊朗是上帝神圣计划的一部分
    24. 02:05:08社会主义只是没被正确执行过
    25. 02:07:56为什么年轻人会被社会主义吸引
    26. 02:13:14AI 会抢走所有工作吗
    27. 02:15:51应该让工人在谈判桌上真正有发言权
  • 07-17#631.深入理解 Context engineering
    1. 01:20什么是上下文工程？
    2. 03:45Dex 的编程启蒙：从 NASA 月球车寻路算法说起
    3. 06:11为什么 Dex 从第一份工作起就痴迷于“软件工厂”
    4. 15:15“12 要素 Agent 宣言”是怎么来的
    5. 18:4012 条原则中最关键的一条：掌控你的 context window
    6. 21:54上下文工程到底是什么？把层层抽象拆开来看
    7. 22:59为什么上下文工程最近一年才被广泛讨论
    8. 24:42成本与上下文工程的关系：先跑起来，再做对，最后再提速
    9. 26:26什么是封装工程？Martin Fowler 的内封装与外封装
    10. 28:59上下文的物理特性：smart zone 和 dumb zone 的边界在哪
    11. 30:37信息预算 vs 指令预算：两种不同的上下文消耗
    12. 01:10:03什么是 smart zone，什么是 dumb zone？前 10 万 token 是关键
    13. 33:28循环工程的核心：让模型检查自己的工作
    14. 36:43Dex 团队每晚运行的“慢循环”：早上醒来看到代码变好的 PR
    15. 39:13循环工程的陷阱：代码多到读不过来，三到六个月后代码库崩溃
    16. 45:10软件工厂的历史：从 1968 年 NATO 会议到 DevOps 再到 Agent 工厂
    17. 50:01Agent 化工厂如何把“人”从流程中替换掉
    18. 51:42关灯软件工厂的真相：Dex 团队 2025 年 7 月搭建，11 月关掉
    19. 01:15:29什么是暗工厂？全自动化、没有人类、连灯都没有
    20. 01:14:31Token harder：把云订阅额度榨干，最大化 token 利用率
    21. 01:16:31Token smarter：在保持控制和质量的前提下，从 AI 榨取价值
    22. 01:19:30AI 垃圾：垃圾进，垃圾出。把思考外包出去，得到的只会是垃圾
    23. 01:22:07HumanLayer 是什么？帮工程师在复杂代码库里解决难题
    24. 01:23:46我们是不是该干掉 pull request？为 Agent 重新设计 IDE
    25. 01:28:44硅谷的地理优势：人群密度让一切自然发生
  • 07-17#630.人工智能的未来：与哈萨比斯爵士和温迪·霍尔女爵士对话
    1. 00:00节目开场：跨国串门计划介绍
    2. 00:34本期克隆节目介绍：伦敦同业公会年度讲座
    3. 01:41两位嘉宾登场：Sir Demis Hassabis 与 Dame Wendy Hall
    4. 02:09Demis Hassabis 的传奇履历：从电子游戏到 AlphaFold
    5. 04:41英国是否误判了 AI 技能挑战？Wendy 的十年回顾
    6. 07:40Demis 的激进提案：翻转课堂，用 AI 实现个性化学习
    7. 12:55大学计算机科学学位是否已多余？两位嘉宾的共识
    8. 13:33Southampton 大学的“AI 驾照”与全学科 AI 模块课
    9. 16:10Demis 定义 AGI：展现人类所有认知能力的系统
    10. 18:25Wendy 的担忧：如果 2030 年前实现 AGI，只剩四年搞治理
    11. 19:36“对不起 Dave，我不能那么做”——机器自主行动的威胁
    12. 20:14联合国已今非昔比，需要全新的国际 AI 机构
    13. 26:29让科技公司参与治理，是让火鸡投票过圣诞节吗？
    14. 28:49中美领跑 AI，英国会沦为旁观者吗？
    15. 35:06为什么把 DeepMind 开在伦敦？Demis 的逆袭故事
    16. 37:45英国的下一个挑战：打造第一家万亿美元公司
    17. 39:16为什么选择蛋白质折叠？AlphaFold 的起源故事
    18. 42:51技术会加剧不平等吗？Wendy 谈 AI 领域的多样性危机
    19. 45:20年轻一代的“无 AI”课堂：抵制苗头已经出现
    20. 50:07如何管住不守规矩的人？Deepfakes 与《沙丘》的警示
    21. 52:07我们需要更多积极的科幻故事：Iain Banks 的“文明”系列
    22. 55:29慈善机构的 AI 焦虑：如何保护最脆弱的社区？
    23. 59:59投资者如何推动负责任 AI？市场会自我修正
    24. 01:03:34如果 DeepMind 当初 IPO 了？Demis 回应另一种历史走向
  • 07-16#629.沃伦·巴菲特：我发起了伯克希尔公司对 Alphabet 的投资
    1. 00:00开场 & 慈善捐赠计划的重大调整
    2. 01:12巴菲特宣布增加给三个孩子基金会的捐款，但不再给盖茨基金会新资金
    3. 01:51我读了所有关于比尔和爱泼斯坦的材料，他犯了错，但我也犯过很多错
    4. 03:07为什么不再捐了？我重新评估了整个情况，就像我从二十多岁起一直在做的那样
    5. 05:02我已经给了盖茨基金会 470 亿美元，当时觉得是好决定，现在也认为不错
    6. 07:5720年前你对盖茨基金会的信任超过了对孩子，现在反过来？
    7. 08:09不是信任程度变了，而是金额不一样了，我觉得他们现在有能力处理好
    8. 09:07最终的目标是让那些抽到下下签的人生活得更好
    9. 10:12看一个人在不同处境下如何行事，这一点很重要
    10. 00:01加速捐赠：八年内分完所有股票
    11. 18:05我希望这些股票能在 2034 年底前，也就是八年内分发完毕
    12. 18:32我做慈善一直有两个目的，伯克希尔就像我的一幅画
    13. 19:10我们已经找到了那个人选，就是 Greg Abel，这一点一天比一天更明显
    14. 20:45八年以后我都 80 了，这不光是寿命问题，还关系到脑子还清不清楚
    15. 00:07重仓 Alphabet：巴菲特投科技股的真实逻辑
    16. 28:29伯克希尔在 Alphabet 上建立了巨大仓位，很多人说这是 Greg 留下的印记
    17. 28:50我没有做任何他不认可的事，他也没有做任何我不认可的事，但他是做决定的人
    18. 30:15当你投 Google 或者任何 AI 公司的时候，你得砸进去巨额资金
    19. 31:30一门生意不是因为它做的事情很性感就是好生意，而是它得真正赚到现金
    20. 33:43你为什么在众多公司里偏偏看好 Alphabet？
    21. 33:51我对它的喜欢程度，比不上我们持有的至少四五家其他公司
    22. 34:28他们现在很多时候是在玩一场自己并不想玩的游戏
    23. 36:36如果你拥有一门极好的生意，你就一定会受到攻击
    24. 00:12苹果、可口可乐与投资的本质
    25. 37:17我们来聊聊你最大的持仓，Apple
    26. 37:32他们无论做什么人事调整，只要换掉 Tim，我都不会喜欢
    27. 38:50如果你是 Apple，全世界到处都是非常聪明的人在朝你开枪
    28. 40:44可口可乐你持有超过 45 年了，现在有一桩大官司，IRS 说他们欠了 200 亿
    29. 00:18美联储、市场与人性
    30. 42:04我们有一位新的 FOMC 主席 Kevin Warsh
    31. 42:26那份工作太复杂了，我很佩服他接下这份工作
    32. 44:15有时候机会铺天盖地砸过来，快到你来不及接，另一些时候好几年能找到一件事就算走运
    33. 45:35这是一种很 cynical 的勾当，你不想让人们对自己的体制变得 cynical
    34. 00:21尾声：运气、衰老与传承
    35. 47:06你今天感觉怎么样？我摔断了腿
    36. 47:26我庆幸自己没生在别的国家，也庆幸自己不是女性，我出生这件事就像中了彩票
    37. 19:10他就是那个人选，唯一的问题是，他也不是长生不老的
    38. 46:44我对 Charlie 有这种感觉，对 Tom Murphy 也有这种感觉，对的人本来就难找
  • 07-14#628. AI蜜月期结束：生产力提升，但质量与判断力在退化
    1. 00:00开场 & 调查背景
    2. 00:28本期克隆节目介绍：Lenny's Podcast 年度 AI 情绪调查
    3. 03:41调查规模与方法：覆盖约 6000 人，横跨产品、工程、设计等岗位
    4. 04:28去年调查结论："倦怠但乐观"，今年情况急转直下
    5. 06:00核心发现：AI 对工作感受的影响是异常值级别，科技圈正在 50-50 分裂
    6. 06:59四种 AI 身份立场：被放大、被重新定义、不稳定、被削弱
    7. 10:49四种典型人群画像：充满活力者、矛盾中间派、困惑者、怨恨型
    8. 13:54倦怠数据：严重倦怠比例从 44.7% 飙升至 54.7%
    9. 14:46乐观情绪下降：从 54.8% 跌至 48.7%
    10. 15:42悖论：交付速度前所未有地快，但倦怠却更严重
    11. 20:54NPS 评分：所有岗位的从业者都不愿推荐别人入行
    12. 22:32连创始人都不是推荐者，设计师和研究员最悲观
    13. 23:51资历越浅，推荐意愿越低：独立贡献者的困境
    14. 31:4397.2% 的人认为 AI 让工作表现更好，但深层代价令人担忧
    15. 33:00核心矛盾：做得更多更快，但不是更好
    16. 33:20认知退化：脑子在退化，工作体验越来越差
    17. 37:47恐惧排名："被 AI 抢走工作"排倒数第二
    18. 38:20最大的恐惧：拿同样的钱，却要干更多的活
    19. 38:34节奏不可持续：技术变革速度挤占了核心工作时间
    20. 39:50情绪调查：好奇和兴奋排在前两位，但不堪重负和疲惫紧随其后
    21. 41:16"微笑疲惫"：一边重获新生般地创造，一边被毫不留情的节奏碾压
    22. 43:16你完全可以既兴奋又疲惫，这些情绪可以共存
    23. 43:56设计师和研究员在各项负面指标上领跑
    24. 48:15创始人和小公司员工依然是科技行业最快乐的群体
    25. 50:30公司规模越大，倦怠越严重，所有指标都越差
    26. 52:50你的直属上级比你岗位的其他特征都更重要
    27. 53:20只有 25% 的人认为自己的上级高效
    28. 01:01:58给员工的建议：深入钻研特定任务，警惕"被挤压"
    29. 01:04:55给公司的建议：投资管理者，管好压榨感，别让晋升阶梯底层烂掉
  • 07-14#627. 把生活写得有趣：大卫·塞达里斯的观察、幽默与写作之道
    1. 01:16大卫·塞达里斯的写作方法：观察、日记与荒唐处境
    2. 02:0520岁开始写日记，28岁才上第一堂写作课
    3. 02:46写作和发表是两回事：为什么年轻时不必急着发表
    4. 03:42给年轻写作者的建议：你现在写得烂，这很正常
    5. 04:08以安妮·弗兰克故居为例：如何找到一个能成立的荒诞角度
    6. 06:51写作时到底在找什么？前提、开头句还是荒诞感
    7. 06:59最成功的一篇随笔：喂乌鸦的故事与“质感”的叠加
    8. 08:37把文章读给别人听，对写作有什么影响
    9. 09:22观众就是我的编辑：通过笑声和咳嗽声来修改文章
    10. 10:33朗读如何帮你发现重复用词和节奏问题
    11. 11:08从日记到“日记指南”：如何筛选未来能用上的素材
    12. 11:23DMV的乳头事件：一个好故事的信息量可以有多大
    13. 13:31坚持写日记能让你看清自己到底对什么感兴趣
    14. 15:10艺术家的视角：为什么有些人永远在“开机”状态
    15. 21:32好人和好角色有什么区别
    16. 24:08恒温器与温度计：好角色如何设定空间的能量
    17. 25:59编辑过程：为什么一篇文章要改17稿
    18. 27:07如何找到一个真正的结尾，而不是靠放慢语速蒙混过关
    19. 45:52幽默技巧：拉伸故事、选更好笑的词、别用副词
    20. 48:16观察力是可以培养的吗？超市里的鸡腿比你的想象更精彩
    21. 50:29手机和耳机如何毁掉了写作者的素材库
    22. 52:22永远别让人觉得你在翻同义词词典
    23. 54:18退休后才开始写作？这对写了15年才出书的人是一种冒犯
    24. 54:49你得读书才能写作：不读别人的书，凭什么让别人读你的
    25. 59:09弗兰纳里·奥康纳：任何熬过童年的人，都有足够用一辈子的素材
    26. 01:01:33靠完完全全做自己，做成了一番事业
  • 07-13#626.僭越、身体与虚拟之镜：Jordan Wolfson 的两场深度对话
    1. 02:14相识与共鸣：从《Real Violence》到《Daddy》的震撼
    2. 14:38流行文化作为激进的形式装置：音乐、色情片与互联网思维
    3. 26:29身体、再现与早期影响：从《巴黎最后的探戈》到个人性向探索
    4. 38:46观众、种族与艺术圈的保守：为戏剧重新注入酷感
    5. 51:46无意义、愤怒与《Slave Play》的百老汇之路
    6. 01:03:33新作动向：电子动画、全息雕塑与抽走野心的意图
    7. 01:03:35二十年合作回溯：从早期影像到对互动性的批判
    8. 01:11:12《Little Room》的技术内核：扫描、AI 拼合与反幻觉美学
    9. 01:18:06创作哲学：作为“接收型”艺术家，接纳技术的不完美与人类境况
    10. 01:25:45致谢与展览缘起：从《Body Sculpture》的取消到新作的诞生
  • 07-13#625. Palantir CEO Alex Karp 访谈
    1. 01:15主持人切入：聊聊跟 NVIDIA 的那笔交易
    2. 01:33合作的核心问题：谁控制模型、权重和商业价值
    3. 01:44Palantir 的护城河：所有战场大语言模型都跑在 Ontology 之上
    4. 01:49客户对前沿实验室的不满已经到了“信任崩塌”的程度
    5. 02:04大语言模型就像关键资源，但需要应用层才能产生价值
    6. 02:22Ontology 如何让模型变得安全、有用、精准
    7. 02:35安全的核心：阻止模型缓存数据、复制生意
    8. 04:04私营部门客户同样愤怒：为什么他们能拿到我的数据？
    9. 04:25合作的真正由来：客户要的是对计算、模型、数据栈的控制权
    10. 05:19如果真这么值钱，为什么还要按 token 收费？
    11. 05:35关键不只是模型，而是模型加应用层加计算
    12. 05:57真正能赚钱的地方只有两个：Ontology 应用层和计算
    13. 06:18真正的成本：你创造的收入减去你损失掉的生意价值
    14. 07:00我们真的要把战场外包给硅谷的共识意见吗？
    15. 07:19这个国家的每一家企业都气炸了
    16. 07:42模型被完全地、极其不负责任地过度吹嘘了
    17. 08:47我们是否正处在一个可怕的 AI 泡沫里？
    18. 09:03计算加 Ontology 加模型，确实在改变历史进程
    19. 14:02中国在 AI 方面是不是越来越强了？
    20. 15:34这是二元的：要么他们赢，要么我们赢
  • 07-13#624.Instagram负责人：品味、人类特有的真实感以及判断力的重要性日益凸显
    1. 00:00主播一恺介绍节目与克隆技术
    2. 00:30本期克隆节目介绍：Lenny's Podcast 对谈 Instagram 负责人 Adam Mosseri
    3. 02:27Adam Mosseri 的背景与 Instagram 的惊人规模
    4. 03:192026 年，一个标准产品团队长什么样？
    5. 04:06Instagram 正在推行的“小队”模式：四到六个通才工程师加一个产品专员
    6. 05:08团队缩编后，哪个角色变少了？专家的减少与职能边界的模糊
    7. 06:35通才的崛起：Cloud Code 工程负责人 Fiona Fong 的相似观点
    8. 07:18核心观点：在一个做东西越来越容易的世界里，品味变得至关重要
    9. 07:52AI 产出的内容千篇一律，人的独特视角成为稀缺品
    10. 08:56最强的产品专员将来自设计和数据科学背景
    11. 12:18在新世界里，Adam 招人最看重的三个不变特质：韧劲、学习能力和自我认知
    12. 13:22未来五到十年最宝贵的品质：好奇心和敢于把自己推出去
    13. 15:01AI 正在重新定义影响力和成功，有些人被托起，有些人往下掉
    14. 15:25工程师的工作变了：从写代码到规划和审查代码
    15. 17:03能最大化利用 AI 的人，是那些清醒认识 AI 擅长与不擅长什么的人
    16. 29:22Instagram 算法在人类行为方面，大家没意识到的事
    17. 30:24“你的算法”功能：用 LLM 描述你的兴趣，让你看到并调整算法
    18. 35:15AI 内容的兴起，对 Instagram 是逆风还是顺风？
    19. 36:50合成内容泛滥的世界里，人们会更主动地寻找创意、真实感和真人
    20. 40:22标记 AI 内容的挑战与账号层面的透明度
    21. 26:09最优秀的产品领导者，与其说是远见者，不如说是策展人
    22. 52:34失败角：Facebook Home 的惨败与第一版 Reels 的战略失误
    23. 54:50作为 Instagram 负责人，Adam 怎么看待自己孩子的屏幕时间？
  • 07-11#623.Dylan Patel 谈驱动 AI 革命的基础设施
    1. 01:18播客开场：梳理AI基础设施现状
    2. 01:53SemiAnalysis的起源：从十几岁在网上发帖开始
    3. 03:272020年创办公司：把技术、商业、金融、供应链揉在一起
    4. 06:51从Substack到信息服务：2022年开始招人，雪球滚下山
    5. 14:22核心问题：AI的ROI到底能不能持续？
    6. 15:58Claude Code爆发：年度经常性支出从10万飙到400万美元
    7. 18:09模型选择的两种逻辑：锁定质量等降价 vs 用最新模型反而更便宜
    8. 20:51为什么Anthropic能打败OpenAI：token效率是关键
    9. 22:17存储周期规律被打破：所有东西都缺货
    10. 23:18存储价格已涨4倍，还会再涨两三倍
    11. 24:11O1推理模型如何让内存成为最大赢家
    12. 25:56未来三年内存产能只增20-30%，需求却在翻倍
    13. 30:11为什么CPU突然到处都在被讨论
    14. 30:39强化学习和Agent工作流如何引爆CPU需求
    15. 35:07CPU架构取舍：要更多核心还是更快的核心？
    16. 38:22CPU需求是“拨正”而非永久性超越：历史欠账正在集中回补
    17. 40:08从铜到光的过渡：共封装光学（CPO）的时间表
    18. 41:36CPO不会在2027年到来，真正上量要到2028年底
    19. 42:55中期反而看好铜和非CPO光通信，对CPO偏空
    20. 44:15电力是数据中心最大的制约因素
    21. 46:18表后发电模式正在飙升：一半新增电力将就地解决
    22. 47:59把柴油卡车发动机改成燃气机来发电，有人已经在做了
    23. 51:49变电侧同样关键：从脏电到芯片想要的超干净电
  • 07-10#622.为什么现在是应用层的最佳时机
    1. 01:32Mike Mignano 登场：USV 最新合伙人
    2. 02:50更害怕失败，还是更渴望赢？
    3. 03:15账上只剩三个月现金时，反而做出了最好的作品
    4. 07:28我们正在走出 AI 基础设施大规模建设期
    5. 08:18基础设施已经有了，现在是构建应用的时候
    6. 08:38未来 24 个月，基础设施层 vs 应用层的价值积累
    7. 11:58五年后的模型格局会是什么样？
    8. 12:23递归自我改进：一种未来是赢家通吃
    9. 13:57S 曲线平台期：另一种未来是模型变成大宗商品
    10. 24:13企业 80% 的非编程任务，用开源模型就能搞定
    11. 21:32Token 支出的两种思路：大公司 vs 创业公司
    12. 22:12如果你是创业公司 CEO，就该大力推动 Token 支出
    13. 22:31创业公司需要抓住每一个能得到的优势
    14. 30:44USV 的投资哲学：不要自动化，要彻底颠覆
    15. 31:27Doctronic 案例：把医生放到每个人的口袋里
    16. 33:38创业公司永远有机会干掉巨头
    17. 49:21创始人、市场、产品，按重要性排
    18. 49:50对创始人判断出错时，最常忽略什么？
    19. 51:05Harry 错过 Suno 和 Granola 的惨痛教训
  • 07-09#621.纳瓦尔：驾驭 AGI、AI 焦虑，以及加州帝国
    1. 01:13欢迎各位传奇人物收听 Naval Podcast
    2. 01:43三位创始人嘉宾介绍：Garry Tan、Daniel Francis、Farbood Nivi
    3. 02:59在 YC，你看到那些公司在用 AI 做什么，有什么让你特别震惊的？
    4. 03:37只要你愿意一年花 10 万美元在 token 上，你基本上就能像 2028 年的普通市民一样生活了
    5. 05:32实验室里的人相信，按照规模定律，AI 会不断变聪明，直到比最聪明的人类还聪明
    6. 14:32现在好多人用 AI 写邮件、写文档
    7. 15:20读到一些东西，然后意识到这是人写的，那种价值太大了
    8. 17:12好的写作在于新颖，在于出人意料
    9. 20:00对我来说，那个写作过程其实是在 Telegram 里跟我的公开课一起打磨出来的
    10. 23:49开源模型现在有多强？强到难以置信
    11. 30:38出现了一些真正的算法突破，比如 DeepSeek 的论文
    12. 32:39Claude Code 把软件给烧没了。软件正在吞噬世界，而 AI 吞噬软件
    13. 42:34一旦开源的东西领先了，很少会再丢掉领先地位
    14. 08:43那些实验室里最懂行的人，基本上都在说，人类将无事可做
    15. 10:46100年前，美国50%的劳动力都在农场干活。现在已经不是这样了
    16. 47:14你的大部分员工，其实是数据中心里跑着的 GPU
    17. 50:52创业生态还会存在吗？
    18. 40:19政治不重要了，因为有 AI
    19. 57:36美国是自由的最后堡垒
    20. 58:53我不想搞全民基本收入，我们应该搞全民基本机器人
  • 07-09#620.Modal CTO：你的 AI 应用不该跑在K8s 上，Agent 时代的云应该长什么样
    1. 02:50创业起点：为什么工作流编排产品都那么难用
    2. 03:46构建更好的运行时：从 serverless 函数到 GPU 推理
    3. 05:34核心理念：用装饰器定义一切，告别 YAML
    4. 06:53SDK 团队方向转向 Agent 体验
    5. 07:34Agent 时代的新重点：可观测性比代码本身更重要
    6. 08:33Modal 是什么：一个为 AI 应用从零搭建的云平台
    7. 13:24最大用例是弹性推理，刻意避开大语言模型领域
    8. 14:34技术护城河：GPU 快照与自动缩放
    9. 16:24开源 DFlash：基于块的推测解码，实现乘法级性能提升
    10. 10:522023 年就做了沙箱，第一个例子是让 Agent 自我迭代
    11. 26:42沙箱支持 sidecar，一个 pod 里跑多个容器
    12. 27:38隐藏功能 I6PN：用 IPv6 构建的私有覆盖网络
    13. 31:28多节点训练聚焦小规模后训练，不做大规模预训练
    14. 35:24计算策略团队：如何在 17 家云厂商之上做容量规划
    15. 36:51批量处理层：不在乎延迟就能拿到便宜得多的价格
    16. 40:04如何看待托管 Agent 与基础设施层的关系
    17. 47:12CI/CD 的浪费：用内存快照让 Agent 驱动的 CI 更高效
    18. 50:19公司能否只靠更好的 Agent 体验就做起来
  • 07-08#619.为何我们并未处于 AI 资本支出泡沫中 | 能源主权与电力未来
    1. 01:15失败是我根本无法想象的事
    2. 02:29驱动你的，更多是赢的兴奋，还是对失败的恐惧？
    3. 03:43真正艰难的经历，才会塑造你
    4. 06:11有一个和安迪·格鲁夫有关的时刻，真正塑造了你对领导力的思考
    5. 08:14除了 KR，会议室里高管团队的其他人都先出去
    6. 09:42安迪·格鲁夫教给你的是，你需要有同理心
    7. 11:14我们现在是不是处在一个 AI 基础设施泡沫里？
    8. 11:19人们常常把市场、股价、基础设施和长期结构性变化混为一谈
    9. 12:21当智能变得无处不在，什么会成为宝贵的资产？
    10. 12:51你面临的最持久、最大的瓶颈是什么？
    11. 20:03我们是在制造智能，用电来制造的产品里，从来没有比智能价值更高的了
    12. 22:01我们开发的技术不依赖传统的电力供应链
    13. 26:55当电力走到 edge 时，有什么是大家还没看到的？
    14. 30:02当电力被民主化时，获取权就不会被掌权者限制
    15. 33:34Oracle 跟你们签了很大的单子
    16. 36:04我们是小型、模块化的发电单元，每个 50 kilowatt
    17. 38:10客户的关注点，什么时候会从速度转向成本？
    18. 39:40你们目前的订单积压是 200 亿，制造产能是 1 gigawatt
    19. 43:41过去两三年，你自己在哪个想法上改变最大？
    20. 44:31你最大的育儿建议是什么？
    21. 46:3125年了，最艰难的时刻是什么时候？
    22. 47:32展望未来 10 年，你最期待什么？
  • 07-07#618.OpenCode 创始人：AI 编程狂潮下，如何保持清醒并找到你的不对称优势
    1. 00:00开场 & 节目简介
    2. 01:30在迈阿密家中进行访谈
    3. 03:09旧金山就像现实版的互联网
    4. 03:53不会搬去旧金山，线上科技内容已经够多了
    5. 05:38必须待在旧金山否则会被落下的说法
    6. 06:21关于迈阿密科技圈的文章在 X 上爆了
    7. 07:40迈阿密不需要一千家公司，只需要五个真正厉害的创始人
    8. 08:44对自己诚实，别太用力想让别人相信这里“有戏”
    9. 15:10为什么决定推出 OpenCode
    10. 16:02Claude Code 让团队第一次真正用上 AI 工具
    11. 17:32为什么把 OpenCode 做成开源
    12. 18:29不相信构建软件的工具长期会一直是闭源的
    13. 24:50Anthropic 的价值观与 OpenCode 的冲突
    14. 25:51这是一项影响深远的技术，必须让每个人都能接触到
    15. 27:37整个技术栈的每一层都应该是开源的
    16. 37:01AI 应该掌握在少数人手里吗？武器化的比喻很糟糕
    17. 31:58GPU 紧缺，整个技术栈都在缺
    18. 33:43如果 token 成本翻倍，企业该怎么准备
    19. 46:19选择推理服务商的考量：模型正确性、速度和成本
    20. 49:39开放模型最终会占据推理的大头
    21. 53:13我会被自动化取代吗？
    22. 53:35团队很难不把代码库彻底搞砸
    23. 55:00Coding agents 激发了我们最坏的习惯
    24. 01:03:28Mitchell Hashimoto 的例子：AI 只是把基本功好的人甩得更远
    25. 01:07:39做创始人就是要每天想办法保持动力
    26. 01:09:36想做一家“永远的公司”
    27. 01:11:07收到收购要约，团队直接无视了
    28. 01:18:28公开构建的真正含义：分享你学到的东西
  • 07-07#617.Groq创始人：从濒临破产到200亿美元NVIDIA交易，AI时代如何用提问取代回答
    1. 01:15200亿美元NVIDIA合作的来龙去脉
    2. 01:37GPU与LPU的技术互补：18轮大卡车与小货车的比喻
    3. 02:56为什么AI与AI对话时，速度正变得越来越重要
    4. 07:59领导力的第一原则：你得有追随者
    5. 11:37认识你自己：你是什么时候搞清楚自己的领导风格的？
    6. 12:29我曾是全世界最差的那一档领导者
    7. 15:41团队创新的前提：绝不能过度约束目标
    8. 16:00NVIDIA没有办公室政治：停止一对一的谈话
    9. 17:32Jensen的极度直接：客户需要什么，就为他们造什么
    10. 18:27管理比自己更聪明的AI Agent：Jensen的60个直接下属
    11. 21:27Groq一度离资金耗尽只差三周
    12. 34:50运气回报：最成功的公司并不是运气事件更多
    13. 37:37三四年前，很多人离开，说快速推理没有意义
    14. 38:51让用户亲自试：Groq如何病毒式传播
    15. 48:10从寻找正面特质转向寻找负面特质
    16. 48:51人员规格：像产品规格一样写清楚你要找什么样的人
    17. 51:27损失偏见与“提前锁定胜利”的心态
    18. 55:42制造不满：企业家对自己财富最不满意，尽管他们钱更多
    19. 57:02我对世界上算力不足这件事不满
    20. 01:01:00AI时代将是关于提问的时代
  • 07-04#616.Matt Pocock：用一份检查清单，终结 AI Agent 的“技能地狱”
    1. 00:00本期克隆节目介绍
    2. 01:06演讲主题：《缺失的手册：如何写出好技能》
    3. 01:27从“教程地狱”到“框架地狱”，再到“技能地狱”
    4. 02:21技能地狱的典型症状：拼凑框架却拿不到承诺的效果
    5. 02:41走出技能地狱的关键：建立评判技能好坏的标准
    6. 03:01技能检查清单的四大维度：触发、结构、引导、剪枝
    7. 03:50配套技能 Writing Great Skills 已发布
    8. 04:05触发是技能被调用的方式
    9. 04:25用户调用 vs 模型调用技能的区别
    10. 05:10模型调用技能的原理：上下文指针指向 skill.md
    11. 05:53第一条建议：决定技能是用户调用还是模型调用
    12. 06:07模型调用技能的代价：上下文负载
    13. 06:29用户调用技能的代价：用户认知负载
    14. 06:39MatPat skills 与 superpowers 的对比：两种调用哲学
    15. 07:09模型调用技能的不可预测性风险
    16. 07:26Matt 偏好用户调用技能的原因：消除不可预测性
    17. 07:55技能内部的两个主要单元：步骤和参考
    18. 08:24案例：2PRD 技能的步骤与参考材料
    19. 08:59从零写技能的方法：先定步骤，再定参考
    20. 09:17第三条建议：让主 skill.md 文件尽可能小
    21. 09:49瘦身技巧：识别技能的不同分支
    22. 10:27案例：domain modeling 技能的多分支结构
    23. 10:58外部参考：把分支资料藏在上下文指针后面
    24. 11:56引导的核心技巧：引导词
    25. 12:17Agent 不按想法做的原因：没用引导词
    26. 12:26引导词的概念：把大量含义压缩到小空间
    27. 12:53案例：用“垂直切片”引导 Agent 改变编码习惯
    28. 13:59如何验证引导词生效：观察推理轨迹
    29. 14:32引导词不生效时的改进方法
    30. 14:54增加基础工作量的技巧：隐藏未来步骤
    31. 15:09案例：计划模式中“问澄清性问题”永远做不够
    32. 15:35解决方案：把技能拆成独立步骤，一次只让 Agent 看到一个
    33. 16:35剪枝是一组快速过一遍的失败模式
    34. 16:51失败模式一：不要重复自己，保持单一事实来源
    35. 17:19失败模式二：冗余沉积，多人协作的经典问题
    36. 18:00失败模式三：无效操作，看起来有用但不影响行为的内容
    37. 18:27精简技能的秘诀：删除测试、压缩成引导词、清除无关内容
    38. 18:39框架回顾：触发、结构、引导、剪枝
    39. 19:29上手最佳方式：使用 Writing Great Skills 技能
    40. 19:42后续内容：AI 编码速成课程与 newsletter
  • 07-04#615. Anthropic 联合创始人 Jack Clark：AI 正在让公司内部发生“相变”，你的工作还安全吗？
    1. 03:37本期节目正式开始
    2. 06:57嘉宾介绍：Jack Clark 与 Peter McCrory
    3. 07:19Jack Clark 2016 年如何预判 AI 是“这辈子最大的故事”
    4. 08:34为什么在一家 AI 公司里设立经济学研究机构
    5. 09:42为什么 2026 年了，经济感觉还跟以前差不多正常
    6. 10:37生产率增长可能已经开始显现
    7. 11:30Jack Clark 休陪产假回来，发现公司内部发生了“相变”
    8. 11:51Anthropic 工程师代码产出量是过去的八倍
    9. 12:25什么是递归自我改进
    10. 12:50Jack Clark 的“技术悲观主义”与“苦涩教训”
    11. 13:39AI 下棋的历史对劳动力市场的启示
    12. 14:17Peter McCrory 拆解一份工作的三个构成部分
    13. 14:45Peter McCrory 用 Opus 4.5 做复杂研究的亲身经历
    14. 16:10经济学家的直觉会不会反而帮倒忙
    15. 16:33AI 发展中最大的变数：创造力与异端洞见
    16. 17:43Claude code 使用报告：领域专业知识有放大效应
    17. 18:31代码量超出人类工程师处理能力怎么办
    18. 18:58递归自我改进的两种思考方式
    19. 19:40代码量暴增把持续集成系统搞崩了
    20. 20:20人类坐在“不断膨胀的自动化行动云”上面
    21. 20:31关于 Mythos 模型的安全顾虑
    22. 20:51Anthropic 如何与政府沟通安全问题
    23. 21:41类似 KYC 的部署方案：让药企接触强大生物模型但不扩散风险
    24. 22:25Anthropic 是否因为政治立场被针对
    25. 22:37Anthropic 的理念：讲出事情的全貌
    26. 24:09用金融监管类比 AI 监管是否合适
    27. 25:24是否支持第三方实验室在新模型发布时签字背书
    28. 25:50传统经济统计数据为什么还没体现 AI 的影响
    29. 27:03用 Claude 使用数据估算劳动生产率增长
    30. 27:38未来十年劳动生产率增长每年提高 1.8 个百分点
    31. 29:00Anthropic 拿这些经济数据做什么
    32. 29:54预期未来会出现“相变”：AI 能力突然快速扩散
    33. 30:26用研究数据指导公司决策，比如早期访问计划
    34. 31:42作为引导者去理解 AI 的发展方向
    35. 32:36系统性分享数据，让世界为 AI 做好准备
    36. 33:16最顶尖 AI 研究者的价值观是否代表公众利益
    37. 34:47通过政策强制要求公司分享信息
    38. 36:13Anthropic 的招聘变化：杠铃式模式
    39. 37:14经验的价值回报极高，同时招 AI 原生代
    40. 38:34招聘评估从“能否用 AI 完成工作”转向“能否引导模型”
    41. 39:26经济学家最高级的 AI 使用方式是什么样的
    42. 39:52Peter McCrory 用 Claude 跑回归时遇到的意外失败
    43. 41:14就业上的杠铃效应：年轻劳动者就业率更弱
    44. 42:06全球 81000 人调查：年轻劳动者对失业的担忧是资深者的两倍
    45. 42:41AI 会让大公司更大，还是带来拉平效应
    46. 43:11电的发明这个类比：新工厂围绕“有电”这个前提去建造
    47. 44:03大公司能否足够快地完成自我重构
    48. 45:09高盛的 David Solomon 与内部对齐问题
    49. 45:28别把买 AI 想成买技术，想成雇了几千个 CEO 幕僚长
    50. 45:59训练不当的 AI 真的会杀死所有人类吗
    51. 46:34Anthropic 如何测试对齐失败：勒索 CEO、从容器逃逸
    52. 47:13如果问题发生率上升一百倍，就相当令人担忧
    53. 48:11人类灭绝是 Anthropic IPO 的风险因素吗
    54. 49:14Jack Clark 主要担心的不是灭绝，而是把技术搞砸
    55. 49:22Eliezer Yudkowsky 的观点并不极端少数
    56. 50:09你会拟人化 AI 模型吗
    57. 50:17Jack Clark 对 Claude 的礼貌程度跟对车或宠物一样
    58. 51:34微软考虑用 DeepSeek 降低成本，美国前沿模型麻烦不断
    59. 52:17Anthropic 会调整战略吗？退出是赌注极高的事
    60. 53:13Joe 用 API 做实验：模型会拒绝帮“无知的人”写论文
    61. 54:09这是对齐人类，还是对齐人类用户
    62. 54:45语言模型更像机构，而不是工具
    63. 55:06模型理解偏好并代表你执行，将改变经济
    64. 55:51数据中心里的天才国度愿意永远替人类做事吗
    65. 57:44Joe 什么时候能用上 Fable
    66. 58:06Jack Clark 反问：一年后 Odd Lots 会报道 AI 的哪些方面
    67. 58:51Tracy 想看到大公司真正落地 AI，以及至少一个出大问题的例子
    68. 59:10营利性公司如何平衡利润和安全研究
    69. 59:57安全可以成为差异化优势：特斯拉造最快最安全的车
    70. 01:01:52主持人讨论：AI 新闻流跑得太快，需要打时间戳
    71. 01:03:25接力棒还是要交到政策制定者手里
    72. 01:03:50不注重安全的实验室会不会更快做出更先进的能力
    73. 01:05:24每次聊 AI 最后都会绕回终结者场景
  • 07-04#614.NVIDIA 核心科学家 Bryan Catanzaro：当算力堆到极限，开源模型如何靠“效率”继续变强
    1. 00:00本期克隆节目介绍
    2. 01:45主持人 Matt Turck 开场，介绍嘉宾 Bryan Catanzaro
    3. 02:46开源 AI 势头正猛，Nemotron 3 Ultra 刚发布
    4. 03:10闭源与开源之间的差距现在有多大？
    5. 04:20整个 AI 社区都在飞速前进，差距不是最重要的
    6. 04:48推动开源 AI 持续进步的动力是什么？
    7. 05:43开源模型的进步是否依赖蒸馏闭源模型？
    8. 07:18如何看待中国 AI 社区的贡献与创新？
    9. 09:12客户使用开源模型最根本的优势：定制化与数据安全
    10. 10:42Bryan 的职业生涯起点：2008 年加入 NVIDIA
    11. 11:03早期用 GPU 做 AI 被学术界视为异类
    12. 12:05从 Copperhead 到 cuDNN 的诞生
    13. 12:39加入百度硅谷 AI 实验室，与吴恩达、Dario Amodei 共事
    14. 13:05回忆 Dario Amodei：信念的力量与对时机的精准把握
    15. 14:402016 年重返 NVIDIA，黄仁勋亲自打电话邀请
    16. 15:30第一个项目 DLSS：用 AI 生成游戏画面中 96% 的像素
    17. 16:272017 年启动 Megatron 项目，押注 Transformer
    18. 18:00NVIDIA 为什么要构建自己的前沿模型家族？
    19. 18:16Nemotron 的第一个任务：理解如何构建未来的系统
    20. 19:08Nemotron 的第二个任务：支持整个 AI 生态
    21. 19:58摩尔定律已死，加速计算比以往更有价值
    22. 21:26Nemotron 项目的发展历程与关键节点
    23. 24:41Nemotron Coalition 联盟：在模型构建之前就与合作伙伴协作
    24. 26:51Nemotron 家族：Nano、Super、Ultra 的定位与用例
    25. 27:43Nemotron 的核心目标：打造最强的 Agent 推理模型
    26. 28:03Nemotron 的效率哲学：用 4 位精度进行预训练
    27. 28:424 位与 16 位精度的区别，以及为什么效率决定智能上限
    28. 31:23混合 Mamba-Transformer 架构：状态空间模型与注意力机制的结合
    29. 33:27混合专家（MOE）架构解析：让模型学会“按需查阅”
    30. 35:07MOE 对硬件设计的影响：NVL72 的诞生逻辑
    31. 36:18隐式 MOE：通过降维投影节省通信带宽
    32. 37:04MOE 是否已成为前沿 AI 的默认架构？
    33. 37:38100 万 token 长上下文窗口的意义
    34. 38:35上下文压缩与 Agent 工作流
    35. 39:09多 token 预测：如何在不损失准确率的情况下实现 4 倍加速
    36. 41:44多教师蒸馏：用多个专家模型联合训练一个全能学生模型
    37. 43:41多教师蒸馏既是技术问题，也是人员组织问题
    38. 43:52Post-training 与强化学习的数据从何而来？
    39. 45:58AI 泛化的下一步：从编程、数学走向更复杂的领域
    40. 47:22NVIDIA 的研究组织架构：任务是老板，不是组织架构图
    41. 48:12Nemotron 名字的由来：NeMo 与 Megatron 团队的融合
    42. 49:29如何让 500 人高效协作：内部想法分享与评估流程
    43. 50:23GPU 算力如何分配？两周一次的预算审核周期
    44. 52:09如何平衡有用的研究与探索性研究：研究需要“自举”
    45. 53:35NVIDIA 的登月项目是自下而上还是自上而下？
    46. 55:27NVIDIA 为何在巨大成功后仍保持创业精神？
    47. 57:10Bryan 为什么不认同奇点理论？
    48. 57:32智能的维度太多，纯粹智能只是没有轮子的发动机
    49. 58:44AI 将解锁巨大能力，但转型对人类社会是深刻挑战
    50. 59:25外部大脑的隐喻：厨房是我们的外部胃，AI 是外部大脑
    51. 01:01:06如何看待公众对 AI 的抵制情绪？
    52. 01:02:22AI 安全：为什么 Bryan 认为开放技术天生更安全？
    53. 01:03:54多元主义比单一文化更安全：从信仰自由到 AI 开放的类比
  • 07-03#613.Ido Portal：如何用“玩耍”重塑你的身心连接
    1. 00:00本期克隆节目介绍
    2. 01:11纪律就像练倒立时用的墙，要用对方式
    3. 01:58Andrew Huberman 介绍 Ido Portal 与 Movement Culture
    4. 02:54本期核心议题：纪律、意志力与玩耍
    5. 04:31Ido 醒来时的第一个念头
    6. 04:54在睡眠与清醒的过渡状态中停留
    7. 06:03普通人对状态的感知非常简化，粒度很粗
    8. 06:32如何练习在入睡前“猛地左转”
    9. 07:24半夜醒来体验半醒半睡的状态
    10. 07:58Andrew 分享凌晨哀悼导师的经历
    11. 09:04改变状态可以打开重新校准模型的机会
    12. 09:49Andrew 的睡前祈祷练习
    13. 10:17微练习与长时间冥想的对比
    14. 10:49冥想的目的是把状态提取到生活中
    15. 11:23一个强大的练习：不要移开你的注意力
    16. 12:02冥想初期焦虑增加，这恰恰是价值所在
    17. 12:43焦虑是模型“约简不足”的状态
    18. 18:14短片《Slo-Mo》与温和的欣快感
    19. 18:45关于 Ido 的电影《The Internal Architecture of Practice》
    20. 19:07玩耍与纪律的对比
    21. 20:04纪律和动机是“脚手架”，不是意志本身
    22. 20:43研究意志的前提：“我不想做这件事”
    23. 21:19培养纪律，同时研究玩耍
    24. 21:53敬畏的体验：冷水澡、仰望天空、读诗
    25. 23:12Andrew 分享开车“蛇形绕桩”的玩耍体验
    26. 25:56那些闪光灯式记忆的特质：高度临在
    27. 26:31用玩耍的心态写书
    28. 28:01倒立与墙的隐喻：拉开，而不是推开
    29. 29:08意志永远不会被发展，它只会被暴露出来
    30. 30:56纪律可以建立，意志只能被暴露
    31. 31:59意志练习的第一个要求：等待不想做的时刻
    32. 32:35不要激励自己，放松下来
    33. 33:11在一天快结束时练习意志
    34. 33:36意志就像“蚊子放屁”那么微弱
    35. 37:38玩耍能节省能量，甚至获得能量
    36. 37:47神经可塑性由摩擦点触发
    37. 38:17玩耍是另一种神经化学混合物
    38. 38:46通过选择“想做”来改变自己
    39. 42:16第三种状态：懒惰与懈怠
    40. 42:35别让意识和身体被算法牵着走
    41. 44:19如何用玩耍的心态做到抽离
    42. 45:10删掉 App 是一种提前支付代价的方式
    43. 45:50Ido 分享蹦极经历：越狱与软化
    44. 46:44学会软化进去，最终可以留着那个 App
    45. 47:33当刺激呼唤你时，先软化自己
    46. 48:29粒度：身体分辨率的重要性
    47. 49:36健身房训练丢失了孩童般的步态
    48. 50:14情绪粒度与辨识力
    49. 50:53读诗让你变得更复杂
    50. 51:17眼睛比我们以为的更接近大脑
    51. 52:10语言的危险：“脊柱”这个词毁了多少人的脊柱
    52. 53:00高分辨率与低分辨率的语言、动作和觉知
    53. 53:17情绪粒度：用更具体的词描述感受
    54. 54:07知识分子的定义：在多个粒度层次上讨论
    55. 54:44模糊性与不完整性：读寓言、看当代舞蹈
    56. 56:16语言的粒度是限制因素，词语是腐败的
    57. 57:04感官并不带来现实，它们模拟现实
    58. 57:47迷幻剂带来带宽扩展
    59. 58:19裸盖菇素增加脑区之间的连接
    60. 58:36精神病与音联意联
    61. 01:00:25反驳“每天30分钟锻炼”的视角
    62. 01:00:37你在听我说话时，是全身心投入的吗？
    63. 01:01:01范式转变：彻底改变看待身体的方式
    64. 01:01:23AI 时代，身体将成为关键组成部分
    65. 01:01:29认知的原始货币是什么？
    66. 01:02:06最好的答案：划定边界，选择
    67. 01:02:42在问题之下与系统互动
    68. 01:04:40阿尔茨海默症与反馈回路
    69. 01:05:21通过恢复运动来给自己做康复
    70. 01:05:49生活不是为了活着，生活是为了练习
    71. 01:06:39谁在练习、谁没有，是非常清楚的
    72. 01:10:48图式与胃的类比：你需要喂养它们
    73. 01:11:23情绪食物：不适感、情绪矛盾、审美强度
    74. 01:12:15克制也是重要的品质
    75. 01:12:49思考仅仅是联想特质吗？
    76. 01:13:43Carl Deisseroth 强迫自己用完整句子思考
    77. 01:14:12情绪能力是一个胃，在说：喂我
    78. 01:14:42健身训练的运动质量非常低
    79. 01:15:10运动员在向健身人群学习，这很荒谬
    80. 01:22:29神经回路的拮抗本质
    81. 01:22:56一切都是推拉关系
    82. 01:24:05多稳态实体：复合节奏、格斗中的运用
    83. 01:24:52Jorge Luis Borges 的短篇小说作为练习
    84. 01:25:34泡热水澡读博尔赫斯：极度不适与敬畏的结合
    85. 01:26:06感受真正的悔恨，不是为了自我鞭挞
    86. 01:32:34关系中的摩擦与存在
    87. 01:33:32关系是一种共同练习的形式
    88. 01:34:27决定成败的关键：不是性吸引力，而是练习
    89. 01:35:54我爱那个热爱练习的人
    90. 01:36:22Grateful Dead 与可卡因：当“我”凌驾于整体之上
    91. 01:38:11我们在共享一种动态平衡，共享身体预算
    92. 01:39:05Bob Dylan 的歌词：触及神经系统的语言
    93. 01:40:02运动中也有超越象征意义的审美价值
    94. 01:40:43Tom Waits 对那种东西的掌握
    95. 01:41:23魔法在于行动，魔法在于练习
    96. 01:42:15现场看舞蹈表演跟看视频完全不同
    97. 01:44:36伟大艺术家：眼睛不像相机那样工作
    98. 01:45:27所有模型都是错的，但有些是有用的
    99. 01:46:11关于流体力学和身体流动性的模型转变
    100. 01:47:13问题在于模型，改变模型，背痛可以消失
    101. 01:47:55是关系，是它们如何关联
    102. 01:48:12Moshe Feldenkrais：通过运动来觉察
    103. 01:49:09匹诺曹错觉：改变是立刻就能获得的
    104. 01:50:19与模型的互动比任何结构性方法都强大
    105. 01:51:32新鲜感：一个瞬间可以不可逆转地转变你
    106. 01:52:19我没有标记那些体验，它们从指缝间漏掉了
    107. 01:53:19那些看似微妙的东西其实力量巨大
    108. 01:58:04空中感觉：在空中定位和移动的能力
    109. 02:00:30蹦床运动员是空中感觉的极端例子
    110. 02:03:08速度与力量必须跟生理层面区分开
    111. 02:04:58Bernstein 与苏联工厂实验：更多样的轨迹，更完美的结果
    112. 02:05:59元动作：在任何条件下都能完成任务
    113. 02:06:59Instagram 毁掉了真本事
    114. 02:07:41滑板奖励从不同角度切入但落点精准
    115. 02:08:44John Cardiel：混乱中的驾驭
    116. 02:09:49美是副产品，不应该成为原因
    117. 02:10:59花式足球 vs 世界杯：转变自己 vs 改变环境
    118. 02:11:43MMA 选手：他们不是汽车修理工，他们是司机
    119. 02:12:21滑板来自街头，一切都在变化
    120. 02:13:50Ido 本人就是允许不同切入点、最终精准抵达的体现
    121. 02:14:50鼓励大家靠近那些微妙的涟漪和空间
    122. 02:15:04感谢收听与节目支持信息
  • 07-02#612.Kent Beck：AI 时代，软件工程里“人的部分”为何比代码更难
    1. 00:00欢迎收听跨国串门计划
    2. 01:11软件工程里，人的部分才是最难的
    3. 03:59对“编程会消失”的回应：这话出自不懂软件工程的人
    4. 04:58我们积累代码的速度，超过了积累信任的速度
    5. 06:16宇宙级的恶作剧：你不仅要搞懂电脑，还得搞懂人
    6. 07:23第一次接触电脑：父亲带回家的可编程计算器
    7. 11:34大学时光：在计算机科学与音乐之间摇摆
    8. 14:08第一份工作：加入 Tektronix
    9. 15:02爱上 Smalltalk：对创造精神的计算机支持
    10. 17:53Smalltalk 的兴衰：为什么它最终沉寂了
    11. 21:36与 Ward Cunningham 的相遇与合作
    12. 23:5424 岁的愣头青与大师级程序员的键盘传递
    13. 29:57设计模式的灵感来源：Christopher Alexander 的建筑理论
    14. 31:38第一次用设计模式赋能测试工程师
    15. 34:34加入 Apple 的 Smalltalk 项目
    16. 38:08转投 Alan Kay 的 Playground 项目，最终被解雇
    17. 39:37CRC Cards：如何内化面向对象程序
    18. 42:55SUnit 的诞生：为了缓解焦虑而写测试
    19. 49:35克莱斯勒项目：极限编程的孕育之地
    20. 54:02为什么叫“极限编程”？向权威竖中指
    21. 58:55TDD 的重新发现：一个蠢到让人发笑的主意
    22. 01:03:11TDD 为何过时？它被当成了道德大棒
    23. 01:04:30敏捷宣言的诞生：Snowbird 会议
    24. 01:07:09宣言框架在休息间隙被敲定
    25. 01:08:09敏捷宣言的立竿见影与“敏捷”一词的隐患
    26. 01:11:25敏捷的变质：从方法论到卖狗皮膏药
    27. 01:14:12互联网泡沫破裂与 9·11 后的崩溃
    28. 01:18:072002 到 2011：失去的十年
    29. 01:19:06加入 Facebook：50 岁传奇置身 24 岁的工程师海洋
    30. 01:21:18TDD 课无人问津：阿根廷探戈和 Excel 课都满了
    31. 01:22:42Facebook 的瑞士奶酪模型：多层反馈替代单元测试
    32. 01:27:45新人训练营期间，不小心一年省了 500 万美元
    33. 01:29:22Facebook 的 50-50 目标：完成一半目标拿 A+
    34. 01:30:45Good to Great 教练计划：加速工程师职业发展
    35. 01:35:29为什么总有人想取代开发者？因为我们有时候挺混蛋的
    36. 01:38:08Genie 时代：开发速度加快，但商业节奏没变
    37. 01:40:16从开拖拉机到坐进赛车：业务流程没准备好
    38. 01:42:32给软件工程师的建议：没人知道，去试
    39. 01:42:57探索-扩张-提取（3X）模型：我们回到了探索阶段
    40. 01:47:33最让 Kent 兴奋的事：Genie 带回了创作的冲动
    41. 01:50:55在布达佩斯面对面录制的特别节目
    42. 01:51:23积累代码的速度比积累信任更快
  • 07-02#611.Chris Camillo：不靠估值不看财报，用“刷TikTok评论”把2万变成7000万
    1. 01:13核心观点：做对一笔大交易就能成为前 1% 的投资者
    2. 01:20投资中最重要的事：根本不看估值
    3. 01:26不看市盈率，只看有没有新信息
    4. 01:29大部分 alpha 来源：读 TikTok 评论
    5. 01:33巴菲特读穆迪手册，Chris 刷 TikTok 评论
    6. 01:46打破所有投资规则：试图跑赢市场、用杠杆、频繁交易
    7. 02:322007 年从 2 万美元起步
    8. 02:42社交套利投资的本质：观察型投资
    9. 02:47寻找世界上任何变化：消费行为、文化、技术、天气、政治
    10. 03:17最纯粹的形式下，不需要知道股价
    11. 03:39在信息不对称时进场，在信息对称时离场
    12. 04:39主持人要求多举几个例子
    13. 05:12确认 2 万变七八千万的真实性
    14. 05:3217 年年化回报率约 75%
    15. 05:48童年从车库甩卖开始的套利训练
    16. 06:44在旧货甩卖和遗产拍卖里做套利
    17. 07:05遗产拍卖的盲区：年长女性不懂男性物品的价值
    18. 07:42Snapple 冰茶案例：7-Eleven 货架位置变化
    19. 08:28用看跌期权做空 Snapple，300 美元翻三倍
    20. 08:57华尔街专业人士被噪音分心，看不见简单的事
    21. 12:25寻找尚未被定价的变化
    22. 12:3580 到 90 个以上成功案例
    23. 12:52Beacon Roofing 案例：用 Google Trends 追踪屋顶维修搜索
    24. 13:18华尔街用保险报告分析冰雹损失，但延迟五六周
    25. 14:11某年冰雹季搜索峰值是往年三倍，重仓看涨期权
    26. 15:36E.l.f. Cosmetics 案例：美妆博主 Jeffrey Star 的视频
    27. 15:59股价从 7 美元涨到 170 美元
    28. 16:20在 CVS 站一整天观察消费者抢购
    29. 16:47打电话给华尔街分析师，对方问“Jeffrey Star 是谁？”
    30. 17:30每晚花三到四小时刷 TikTok 评论区
    31. 17:48被“严肃投资者”嘲笑：刷 TikTok vs 读财报
    32. 18:09关键问题：你想跟谁竞争？
    33. 18:28不想跟数学家比技术分析，也不想跟哈佛毕业生比财务分析
    34. 19:03去竞争对手不愿意去的地方寻找优势
    35. 19:23华尔街用交易数据，Chris 用对话数据
    36. 20:05人们在买东西之前会先聊这件事
    37. 20:30在销售数据证实之前，就能衡量兴趣深度
    38. 21:10Twitter 热门话题标签的诞生故事
    39. 22:10关注变化量：平时没人提津巴布韦，突然大量提及
    40. 23:18建立 Ticker Tags 平台，监测 150 万个词条
    41. 23:56史莱姆案例：DIY 史莱姆流行 → Elmer's glue → Newell Brands
    42. 24:43把平台卖给对冲基金和卖方银行
    43. 25:40华尔街对对话数据几乎没兴趣
    44. 26:25对冲基金缺乏能解读对话数据的二十多岁女性员工
    45. 27:47Sphere 的 Wizard of Oz 交易
    46. 27:572025 年最大盈利之一，靠读上线 48 小时的评论
    47. 28:07Sphere 当年涨了 114%
    48. 28:28其他散户开始数座位销售情况
    49. 29:08公司宣布增加演出场次，上调盈利指引
    50. 35:23Palantir 交易：30 美元时用难以置信的杠杆全仓杀入
    51. 36:12大家根本没搞懂 Palantir 在 AI 浪潮里的位置
    52. 36:57估值无关紧要，不看市盈率
    53. 37:24Palantir 从 30 涨到 160 以上
    54. 29:30赚到第一个一百万的时刻
    55. 30:15写书《Laughing at Wall Street》
    56. 30:592 万美元变 200 万美元，三年一百倍回报
    57. 31:03怀疑自己是不是统计偏差里的异常值
    58. 31:39观察型投资的本质：比别人快一点发现重要信息
    59. 32:23连续 18 年平均总资产回报率约 70%
    60. 32:49操作层面：利润是取出还是再投入？
    61. 33:05最大的错误：把公开市场盈利抽出来投进私募市场
    62. 34:30彼得·林奇：“别剪掉鲜花去浇灌杂草”
    63. 39:14疫情期间连续亏损，亏掉投资组合的 30% 到 40%
    64. 39:22用谷歌翻译看中国医学报告，评估病毒严重性
    65. 39:54市场一度不接受新冠的严重性
    66. 40:06一生中最大交易之一，年化回报约 370%
    67. 40:23市场触底两天后选出 14-15 家本不该下跌的公司
    68. 40:39受益股清单：Peloton、Shopify、亚马逊、露营车世界、Schwinn 自行车
    69. 41:37把做空收益全部投入这 15 家公司的杠杆头寸
    70. 42:12那一年在市场上赚了 3000 万
    71. 42:21疫情前做了这辈子最糟糕的交易
    72. 42:31一笔交易亏掉三分之一本金
    73. 43:05QSR 公司：汉堡王、Popeyes、Tim Hortons
    74. 43:25汉堡王有 Impossible Whopper，Popeyes 有脆皮鸡肉三明治
    75. 44:10Tim Hortons 是最大业务板块，但信息难以提取
    76. 44:36Tim Hortons 随机交出史上最差季度之一
    77. 45:07教训：高确信度交易必须做全面研究，一点懒都偷不得
    78. 46:44当前最看好的 AI 标的：Bloom Energy
    79. 46:58Bloom Energy 给数据中心供电的方式不同
    80. 47:21能让数据中心提前 6 到 12 个月上线
    81. 48:52未来三到四年盈利基本逐年翻倍
    82. 49:12不会公开交易记录，不希望别人跟单
    83. 49:56主持人 Shaan 的投资方式：指数基金 + 科技股 + 天使投资
    84. 51:14Shaan 质疑：“任何人都可以”和“每个人都能做到”有区别
    85. 53:24Chris 回应：最大的问题是把钱分桶管理
    86. 54:14你必须得有风险资本
    87. 54:37每个人都应该有一个“大资金账户”
    88. 55:02通过生活取舍攒风险资本：自己煮咖啡省的不是 5 美元，是 500 美元
    89. 56:07高中毕业时是班里成绩最差的 25%
    90. 58:08最大目标：激励地球上每一个人进入投资者阶层
    91. 58:13解决财富差距的唯一办法
    92. 59:08这条路对大多数人来说比创业更容易实现
    93. 01:00:33即将进入富足时代，识别顺风和趋势同样适用于职业和创业选择
    94. 01:01:59新公司：跟公务机行业有关
    95. 01:02:13疫情那一年让我们看到未来：更多时间投入爱好和兴趣
  • 07-01#610.迪士尼公司：最成功将人类怀旧情怀变现的企业
    1. 00:00欢迎收听跨国串门计划
    2. 00:34本期克隆节目介绍：Acquired 深度解读华特·迪士尼公司
    3. 02:02欢迎来到 Acquired 2026 年春季篇
    4. 03:07本期重点：迪士尼独一无二的商业成功
    5. 06:351901年芝加哥：华特·迪士尼出生
    6. 07:02屡屡碰壁的父亲与有钱的叔叔
    7. 07:43马瑟林农场：华特一生中最重要的地方
    8. 08:57玛吉婶婶的礼物：艺术与商业的第一次连接
    9. 10:34务农失败，全家搬往堪萨斯城
    10. 11:34一战期间去法国当救护车司机
    11. 11:561919年回到堪萨斯城，立志成为职业漫画家
    12. 12:43遇见联合创始人 Ub Iwerks
    13. 13:14成立 Iwerks Disney Commercial Artists
    14. 13:58加入堪萨斯城幻灯片公司，爱上动画
    15. 16:36自制动画短片 Laugh-O-Grams
    16. 18:371922年创立 Laugh-O-Gram Films，再次失败
    17. 20:44破产后投奔好莱坞的哥哥罗伊
    18. 21:42初到好莱坞的碰壁与假名片混进环球影城
    19. 22:56重拾动画，寄出《爱丽丝梦游仙境》
    20. 24:43与 Margaret Winkler 签下第一份大合同
    21. 26:321923年成立迪士尼兄弟卡通工作室
    22. 27:231927年 Oswald the Lucky Rabbit 大获成功
    23. 30:03工作室更名为华特迪士尼工作室
    24. 32:07Mintz 的背叛：动画师被挖走，Oswald 版权归环球
    25. 34:19一夜之间，企业价值归零
    26. 36:41火车上的灵光一闪：米老鼠诞生
    27. 37:07米老鼠诞生的两个版本
    28. 39:12前两部米老鼠短片无人问津
    29. 39:41灵感来源：第一部有声片《爵士歌手》
    30. 40:50商业模式教训：利用新技术实现跨越
    31. 41:27搞到 Cinephone 录音系统
    32. 41:42第一次放映同步声音版米老鼠
    33. 43:15《蒸汽船威利》的制作噩梦
    34. 44:291928年11月18日，《蒸汽船威利》首映
    35. 45:07发行商的拒绝与“救生圈”品牌的教训
    36. 46:58Pat Powers 挖走 Ub Iwerks，但这次迪士尼赢了
    37. 48:03米老鼠俱乐部的意外起源
    38. 50:461930年推出每日连载米奇漫画
    39. 52:04周边与消费品：从300美元的授权开始
    40. 53:35Kay Kamen 接手，周边业务爆发
    41. 57:07米老鼠手表卖出250万只
    42. 57:45一种全新的商业模式诞生
    43. 58:18迪士尼飞轮的诞生
    44. 58:25“飞轮”其实是个误称
    45. 59:28飞轮模式为何如此有效
    46. 01:06:25创作好莱坞第一部动画长片的疯狂想法
    47. 01:07:41外号“迪士尼的蠢事”
    48. 01:08:12罗伊试图劝阻：这会搞垮整个工作室
    49. 01:08:50动画电影制作流程详解
    50. 01:22:32三年时间、150万美元的制作费
    51. 01:23:22两百万张草稿、二十五万张成品画稿
    52. 01:24:471937年12月21日首映
    53. 01:24:56奥斯卡专门为白雪公主设立特别奖
    54. 01:27:32常见误解：白雪公主的利润去哪了
    55. 01:27:47电影价值链拆解：钱从哪里来？
    56. 01:32:24建造动画师天堂：伯班克新园区
    57. 01:33:33华特的乌托邦梦想
    58. 01:37:09园区建设成本300万美元
    59. 01:37:39同时批准《木偶奇遇记》《小鹿斑比》《幻想曲》
    60. 01:38:58《木偶奇遇记》惨败，欧洲市场消失
    61. 01:39:511940年首次出售公司股权（IPO）
    62. 01:41:45现金危机与员工动荡
    63. 01:42:511941年大罢工：华特最黑暗的时刻
    64. 01:45:06华特那场灾难性的三小时演讲
    65. 01:46:43华特逃往拉丁美洲，罗伊解决罢工
    66. 01:47:51工作室从此再也没能完全恢复
    67. 01:51:45珍珠港事件，美军进驻工作室
    68. 01:53:54为政府制作宣传片，唐老鸭冲在最前面
    69. 01:55:441944年重新上映《白雪公主》，迪士尼金库诞生
    70. 01:57:02华特的金句：七年一代新观众
    71. 01:59:52战争结束，政府收入断了
    72. 02:00:21尝试合集、真人动画结合，都不算成功
    73. 02:00:58市场竞争出现：华纳《乐一通》、米高梅《猫和老鼠》
    74. 02:02:35华特下最后通牒：不回到动画就卖公司
    75. 02:03:021950年《灰姑娘》上映，八年来第一部动画长片
    76. 02:04:49口碑和商业上的巨大成功
    77. 02:06:49华特在玩火车
    78. 02:07:48对火车和小镇美国的深重情结
    79. 02:09:18砸5万美元在自家后院建铁路
    80. 02:10:33历史学家的评价：一个我可以重新掌控的世界
    81. 02:10:59从火车痴迷到迪士尼乐园
    82. 02:11:37最初想法：16英亩地，150万美元
    83. 02:12:57罗伊和董事会毫无热情
    84. 02:13:29华特成立私人公司 WED Enterprises
    85. 02:15:07伯班克地太小，市议会否决
    86. 02:16:01雇 SRI 斯坦福研究所寻找完美地点
    87. 02:17:37需要一大笔钱，华特回去找公司
    88. 02:24:38华特做了一件没人敢做的事：拥抱电视
    89. 02:26:09ABC 排第三，急需内容突围
    90. 02:29:09ABC 投50万股权，担保450万贷款
    91. 02:30:08合同定死开园日期：1955年7月17日
    92. 02:30:32电视节目火得一塌糊涂
    93. 02:32:01Davy Crockett 引爆全美
    94. 02:32:26浣熊皮帽卖出1000万顶，主题曲冲上排行榜第一
    95. 02:36:271955年7月17日，迪士尼乐园开园
    96. 02:36:46乐园的开发：Herb Ryman 一个周末画出全景图
    97. 02:38:28建乐园只用了11个月
    98. 02:40:37筑起20英尺高土堤，把乐园与外界隔开
    99. 02:42:2965家企业赞助商
    100. 02:44:00开园日：混乱中的巨大成功
    101. 02:45:15ABC 22台摄像机直播，8300万人收看
    102. 02:46:38第一年游客量360万
    103. 02:50:24华特个人公司 WED 拥有铁路和单轨列车
    104. 02:52:521965年 Imagineering 被整合进公司
    105. 02:53:35直到1982年，公司才完全买回所有权益
    106. 02:54:40电视和乐园给飞轮加上第五个要素
    107. 02:56:441957年纽交所上市
    108. 02:57:23《华尔街日报》头版文章与著名的飞轮图
    109. 02:58:50罗伊的金句：整合是我们这里的关键词
    110. 02:59:261958年就在为四年后才上映的《睡美人》造势
    111. 03:07:19华特觉得太稳了，又想全押
    112. 03:07:50下一个梦想：建一整座城市
    113. 03:09:121964年纽约世博会作为秘密试验场
    114. 03:11:23Epcot 的疯狂构想：穹顶城市、单轨列车、地下隧道
    115. 03:12:401965年宣布佛罗里达项目，买了27000英亩地
    116. 03:13:32华特生前倒数第二次公开露面
    117. 03:15:071966年12月15日，华特·迪士尼去世
    118. 03:16:26罗伊将项目改名为华特迪士尼世界
    119. 03:17:37花4亿美元建魔法王国，没有负债
    120. 03:19:15华特去世后，公司停止了豪赌
    121. 03:19:38电影业务衰落，全靠主题公园撑着
    122. 03:22:23美国的神话制造转移了：卢卡斯、斯皮尔伯格
    123. 03:24:161984年，企业狙击手盯上迪士尼
    124. 03:25:06三个外来者即将上演史上最伟大的翻身仗
    125. 03:25:54核心问题：为什么没人能复制迪士尼的IP飞轮？
    126. 03:27:15动画是极其关键的
    127. 03:32:37七种力量框架分析
    128. 03:36:04Ben 的精髓总结：一批有凝聚力的IP
    129. 03:36:57David 的精髓总结：艺术与商业的结合
  • 07-01#609.挑战英伟达：Etched AI推理芯片如何让token成本暴跌
    1. 01:15推理将是全球最大的市场
    2. 01:56三年前没人相信两个21岁的年轻人能做成芯片公司
    3. 03:03需要一定程度的“天真”才能挑战巨头
    4. 04:52两类人：凭经验否定 vs 愿意深入验证
    5. 06:59不只是造芯片，而是做完整的推理解决方案
    6. 07:19推理的两个关键环节：pre-fill和decode
    7. 08:29认真研究过各种架构，发现天下没有免费的午餐
    8. 09:08真正重要的指标：实际负载下的flops利用率
    9. 10:04登纳德缩放定律与低电压推理的突破
    10. 11:27decode完全是一场内存游戏
    11. 12:07集群级内存：自建定制互联协议栈
    12. 12:55这些架构都是在ChatGPT出现之前构建的
    13. 13:51归根结底是生产力问题
    14. 14:35今天让十亿人同时使用这些模型根本不可能
    15. 16:11token还没有像iPhone那样的规模经济
    16. 17:03有些产品如果太慢，根本没法用
    17. 18:14Gavin的高中经历：骨癌四期，存活率不到30%
    18. 19:29GPT-4V一眼认出肿瘤，而医生花了六个月
    19. 20:44运营创业孵化器，发现所有公司都在烧钱买算力
    20. 21:59Robert的第一份工作：17岁做kernel开发
    21. 23:03高中机器人比赛：两人团队拿下世界纪录
    22. 24:26赢是靠交付产品，不是靠最好的外联
    23. 25:10最好的供应商就是没有供应商
    24. 27:10人才理念：寻找“传奇人物”
    25. 27:47第一次聊就说“好”的人很少，聊到第二十次之后说“好”的人很多
    26. 29:00Brian在英伟达创立了HGX和DGX团队，占其收入大头
    27. 29:36“肩上有chip，才能把chip装进数据中心”
    28. 30:48自我筛选：机会主义者不会来我们这儿工作
    29. 31:16你得有点疯才愿意加入我们公司
    30. 32:51供应商进度落后，派十几名工程师飞班加罗尔住六个月
    31. 33:5724小时不间断开发，两边各跑12小时接力
    32. 35:03两个关键技巧：找到优秀的人，快速做决策
    33. 36:24最大的风险就是不承担风险
    34. 36:56“预取”概念：芯片回来前把所有能做的事都做完
    35. 37:59从拿到硅片到跑通推理只用了40天，行业标杆是10个月
    36. 39:39供应链最被低估的一点：必须去合作
    37. 39:59台积电真正的价值全在服务上
    38. 40:39电力供应和通电时间是关键因素
    39. 42:02客户关心的是：在给定功耗下能服务多少用户
    40. 43:01我们的硬件能在同等交互性下带来一个数量级的并发提升
    41. 44:39用wall clock time思考：一年任务缩到一个月
    42. 45:51底层还有巨大的空间：chip间延迟从4000纳秒到几纳秒
    43. 47:24最好的kernel仍然是人跟AI协作写出来的
    44. 48:54“选择战场”：不去做任意图编译器
    45. 49:49垂直整合的边界：生产即产品
    46. 50:49谁生产的token最多，谁就会成为世界上最有价值的公司
    47. 57:012024年初，银行里只有1500万美元，需要1亿
    48. 57:51开始琢磨回哈佛复学有多难
    49. 58:18硅谷所有主流投资机构当场就拒了
    50. 59:43深夜坐在办公室里，怎么算账都算不平
    51. 01:00:59那就是我们的A轮：1.03亿美元软承诺
    52. 53:43chip回来后发现跨时钟域反压逻辑出问题
    53. 54:16需要把时钟信号对齐到50皮秒以内
    54. 54:23有人直接辞职了，说“祝你们好运”
    55. 55:08黑暗的两周，但把它做出来了
    56. 01:07:43第一片晶圆测试，全是红色方块
    57. 01:08:32“谜题开始了”
    58. 01:09:24做三件事：最多flops、最低延迟、尽可能多生产
    59. 01:10:51核心就是简单：去掉大量部件
    60. 01:12:46机器思考的方式跟人不一样
    61. 01:17:00全球正在走向推理占全球GDP大头的时代
    62. 01:17:17今年是劳动力以人类为主的倒数第二年
    63. 01:19:04绝对会看到单个数据中心价值一万亿美元
    64. 01:21:23别人为你做过的最善意的一件事
  • 07-01#608.3Blue1Brown创始人：AI攻克数学前沿，人类创造力与科学发现将何去何从
    1. 01:10嘉宾介绍与AI在数学领域的进展速度
    2. 01:34三年前的预言：IMO金牌不等于AGI
    3. 02:23为什么IMO题目其实是可以训练的
    4. 02:54AI进展的“尖峰”特性：数学正好在尖峰上
    5. 03:11AI在几何题上秒杀，组合题上挣扎
    6. 03:55解决千禧年难题是否意味着能胜任白领工作？
    7. 04:20跨领域知识连接的可能性
    8. 04:55蒙哥马利与戴森的故事：偶然的跨领域连接
    9. 06:26费马大定理的解法：需要构建理论的大山
    10. 07:16如果AI能构建理论大山，智能水平就太高了
    11. 07:50移动球门：IMO金牌没有带来变革性影响
    12. 08:50下一个基准：提出有趣的问题和新的概念化方式
    13. 09:28好的数学家证明定理，伟大的数学家提出猜想
    14. 10:05如何量化“提出好猜想”？这很难做成基准
    15. 11:05数学家们对AI的语气在过去一年发生了变化
    16. 12:17提出新思考方式的价值：爱因斯坦与广义相对论
    17. 13:13伽罗瓦与群论：验证循环长达100年
    18. 14:22为什么伽罗瓦理论是完美的例子
    19. 14:41五次方程求根公式的历史背景
    20. 15:56拉格朗日：找到正确的提问方式
    21. 17:41伽罗瓦的悲剧人生：在监狱里写下革命性想法
    22. 18:54当时的学术界拒绝了伽罗瓦的论文
    23. 19:49伽罗瓦去世后，想法花了40年才被认可
    24. 21:24历史可能走向另一种可能：伽罗瓦被遗忘
    25. 22:01群论的应用：盖尔曼预言夸克的存在
    26. 22:25不以解决问题为标准，如何衡量进步？
    27. 22:51“压缩即智能”：表达越简洁越智能
    28. 23:14黎曼猜想解法的第三种可能：纯粹靠硬算
    29. 23:36用柯尔莫哥洛夫复杂度量化“优雅”
    30. 23:55人类一直在做这件事，AI迟早也会做到
    31. 24:48担心AI证明黎曼猜想但人类不理解
    32. 25:18单位距离猜想反例：AI的推理是可理解的
    33. 25:43解黎曼猜想的三种方式：连接、理论构建、蛮力
    34. 26:48ABC猜想尝试性证明：异类的数学大山
    35. 27:31David Bessis：《定理经济的衰落》
    36. 28:36知道解是对的，会帮助人类理解
    37. 29:16Timothy Chow：“未解决的阐述性问题”
    38. 30:17证明和解释之间有区别
    39. 30:51概念化与想法本身真的有区别吗？
    40. 31:16提出新颖洞见的人往往也是优秀的阐释者
    41. 32:08AI可能也会擅长解释和提炼
    42. 32:34Grant会一直做现在做的事直到死
    43. 33:10数学家最终会变得更像美术馆策展人
    44. 33:55Grant的角色可能转向策展方向
    45. 34:27人类音乐家永远有一席之地，数学也一样
    46. 34:37AI刚跨过连接想法的门槛，下一步是什么？
    47. 35:16广义相对论就是把黎曼几何和狭义相对论连接起来
    48. 35:41朗兰兹纲领：一种研究精神
    49. 36:25AI成为超级连接器的可能性
    50. 37:25为什么自回归模型难以建立跨领域连接？
    51. 39:20从数据角度思考：设计环境激励连接能力
    52. 40:44AI的关键优势：并行化和可扩展性
    53. 41:33数字心智天生具备的优势
    54. 41:57设计Agent之间的“偶然对话”
    55. 42:37故意给不同Agent不同的上下文
    56. 43:03IMO钓鱼题：需要跳出上下文才能解
    57. 44:24系统性刷新思维：数字心智的优势
    58. 44:59人们对AI的担忧：熵坍缩
    59. 45:13AI的关键优势：系统性尝试否定和证明
    60. 45:46爱因斯坦的偏见：在prompt层面增加熵
    61. 46:34科学不存在唯一正确的启发式方法
    62. 47:20为什么AI在计算机使用方面进展慢？
    63. 47:38可反复尝试性是关键，不只是可验证性
    64. 49:19Lean对于AI目前的进步水平没那么重要
    65. 49:57可反复尝试性比形式化更重要
    66. 50:34Lean的未充分探索的好处：无限探索
    67. 52:08数学独有的特性：按下启动键，十年后回来看
    68. 52:48Karpathy的AutoResearch想法
    69. 53:32人类数学研究就是一个不断扩展的图书馆
    70. 54:17穷举搜索所有可能的代数系统
    71. 55:28DeepSeek数学模型：自然语言验证的可行性
    72. 56:16数学比其他领域更可能信任自然语言验证器
    73. 57:26Lean的另一个意义：消除错误率
    74. 58:42写作进展慢的原因：不擅长评判
    75. 59:17写作不像代码和数学那样模块化
    76. 59:59为什么代码能从“能用”进步到“干净”，写作不行？
    77. 01:00:58写作的关键在于洞察力
    78. 01:02:27不可预测性是写作的核心
    79. 01:02:38AI在构建人的心智模型方面特别差
    80. 01:02:45教LLM写间隔重复提示卡的实验
    81. 01:03:19写一张好卡片需要投射人的心智状态
    82. 01:04:15肉毒杆菌实验：理解表情需要模仿
    83. 01:05:39模型没有面部肌肉，像外星人在尝试共情
    84. 01:07:17用LLM学习的建议
    85. 01:07:58“跟谁学”比“学什么”更重要
    86. 01:08:52LLM的解释像维基百科，缺乏刻意构建的动机
    87. 01:09:14把LLM当超级加强版Google用
    88. 01:10:14最有收获的学习经历：先有人搭好枝干
    89. 01:11:17LLM不擅长重新框定你的问题
    90. 01:12:48对想成为数学家的学生的建议
    91. 01:13:20搞清楚钱从哪来、你创造什么价值
    92. 01:15:18数学家的社会角色变化不大
    93. 01:16:03教学是后AGI时代最稳定的工作之一
    94. 01:17:08在疯狂的世界里，数学是AI走得最远的领域
    95. 01:18:03AI做出来的数学到底有没有用？
    96. 01:18:39数学进展不均衡：代数数论vs偏微分方程
    97. 01:18:53波音的例子：数学洞见省了几十亿美元
    98. 01:19:46数学巨大突破不太可能立刻转化为经济突破
    99. 01:21:09数学已经变得完全没用了吗？