PODCAST · 十字路口Crossing

2026 年 9 月节目

6 期 · 6 期带分节

  • 09-27AI 时代，我们到底该学什么？｜对谈于红：三种不会过时的能力
    1. 02:20AI 正热，却离开了 VC
    2. 06:11AI 时代的必修课是什么？
    3. 09:40英语，还值得花那么多时间吗？
    4. 11:02给女儿写一个专属识字 App
    5. 18:10接纳情绪，到底在接纳什么？
    6. 24:34如何联系情绪能力
    7. 32:37养育孩子，也把自己重新养一遍
    8. 37:42批判性思维：看到的与想到的
    9. 43:22拒绝藤校，也算成功？
    10. 46:27你想孩子成为什么样的 30 岁的大人
    11. 53:00名校，能多打开多少机会之门？
    12. 01:05:41清华博士：“我不能浪费我的分数”
    13. 01:06:01离开 GGV：8 位数 Carry 的取舍
    14. 01:10:09选伴侣，比换工作更难
    15. 01:20:31孩子选错了，父母该拦吗？
    16. 01:26:20跟着 GGV 合伙人学提问
    17. 01:30:44跟着王兴学到的事
    18. 01:36:42投资最不快乐的事
    19. 01:42:04学校没教的创业者必修课
    20. 01:46:23把“我有个想法”换成“我有个假设”
    21. 01:47:24积极心态，也要刻意练习
  • 09-20“我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪：具身智能、世界模型、真正的泛化
    1. 00:21快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
    2. 02:31清华车辆工程，通向机器人的起点
    3. 05:59为四驱车捡废铁的女孩
    4. 07:18衡水中学，竞赛班里的另一面
    5. 12:02CMU 最佳博士论文：预训练之外
    6. 19:19Adaptation 为何越来越受重视？
    7. 23:51创造性工具使用：没有刀怎么切蛋糕？
    8. 26:30斯坦福：李飞飞与吴佳俊，两种导师
    9. 30:57从斯坦福回到清华
    10. 34:175 年后，凭什么成为顶尖研究者？
    11. 40:06选最好的，还是最适合的？
    12. 42:24她会回复怎样的套磁邮件？
    13. 44:44具身创业：进步与泡沫共存
    14. 46:39数据与世界模型，风向为何反复？
    15. 49:07低 Loss，不等于高成功率
    16. 50:47机器人还在 GPT-1 阶段？
    17. 56:04In-Context Learning：机器人能懂你家吗？
    18. 58:19数据闭环的“鸡生蛋”难题
    19. 01:03:21具身数据，难在定义需求
    20. 01:05:18遥操作、仿真、UMI 与人类数据
    21. 01:09:56博士面试里的 Research Taste
    22. 01:14:08跟年轻 AP 读博，是一场创业？
    23. 01:17:25AI 论文泛滥，还能怎么看？
    24. 01:19:22具身马拉松，跑到第几公里？
  • 09-16于是转身向具身走去｜对话王家伟：24 岁的具身智能首席科学家
    1. 04:02GPT-6 Astra 操控机械臂
    2. 06:27OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
    3. 09:28中科大少年班怎么选人？
    4. 13:14聪明，是会提好问题
    5. 14:54“风浪越大鱼越贵”
    6. 19:44DeepSeek：不靠工作强度换成果
    7. 21:32从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
    8. 26:40HiFi-UMI：开源 2,000 小时
    9. 32:01GPT-6 比人更会标数据
    10. 34:15Zero-Shot：不靠后训练的新任务
    11. 36:55Context：从一秒因果到长期记忆
    12. 41:52Scaling 趋势，不等于 Scaling Law
    13. 44:34Agentic OS：具身不只是一个模型
    14. 48:09没有公认 Benchmark，如何证明模型？
    15. 55:53GEN-1.5 与 π0.7
    16. 57:34被高估的 In-Context Learning
    17. 01:00:04具身领域：噱头可能大于真实
    18. 01:07:47离开大模型舒适区
    19. 01:09:57三年后，机器人能帮人洗碗吗？
  • 09-13当具身智能走到十字路口｜对谈苏度、蚂蚁灵波、自变量、破壳：四种一线判断
    1. 04:00真实传感器的不完美
    2. 06:14Real-to-Sim：更难的 Gap
    3. 09:21“智能的本体存在于数据”
    4. 15:00麻婆豆腐，不能证明模型变好
    5. 19:08具身会反过来改变大模型
    6. 23:01高成功率与泛化性，缺一不可
    7. 25:44高成功率是商业化前提
    8. 26:55客户持续付钱
    9. 29:11后训练落地与基础模型跃迁
    10. 33:27落地是一场系统工程
    11. 35:01具身不会复刻语言模型
    12. 38:33没有物质复制，就没有真正 RSI
    13. 40:19造飞机，像今天做 App
    14. 41:25百万小时数据迷思
  • 09-06她被骗过、被救过、被捧上神坛过、被疼痛击倒过，决定在AI时代继续冒险｜对谈陈安妮
    1. 00:11快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模
    2. 04:48判断 Agent 是不是真正“活着”，关键是碳基生命还是自主意识？
    3. 06:43Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品，核心体验有何不同？
    4. 14:35当 Agent 世界已成共识，Livo 真正押注的非共识是什么？
    5. 19:05从“漫画加互动”到“AI 为底座”，快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段？
    6. 23:04一万个用户经历一万个故事，Livo 如何保留群体共鸣？
    7. 26:02做到哪三个层次，Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”？
    8. 12:03不再独自拍板后，CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用？
    9. 30:58投资人签约后迟迟不打款，快看第一次现金流断裂如何出现转机？
    10. 35:27《对不起，我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么？
    11. 38:05数据、留存和收入都在上涨，创始人为什么反而想离开快看？
    12. 42:21主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%，为什么仍坚持这个决定？
    13. 47:052 亿美元融资前后，经历了怎样的压力？
    14. 50:58融资完成后的身体疼痛，让她重新理解了商业化什么？
    15. 56:08经历两次现金流危机后，她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心？
    16. 01:02:34CEO 拥有最高决策权，如何与“所有灵魂平等”同时成立？
    17. 01:06:12从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”，为什么过去的成功经验反而会成为阻碍？
    18. 01:12:46“复古人文主义”为什么不反对 AI，却反对把 AI 当成内容噱头？
    19. 01:14:29AI 会杀死内容行业，还是把创作者推向更像导演的新角色？
    20. 01:15:44如果回到 12 年前，陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议？
  • 09-02对卷卷的3小时访谈：从抖音到AI 3D、创业的过山车、成为制造业OS的野心、基础模型不会吞噬一切！
    1. 00:25快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历
    2. 02:33抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会？
    3. 09:29抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见？
    4. 12:04抖音和 AI 3D，都是透过行业关键变量判断到的大机会
    5. 19:05卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业？
    6. 23:43工厂只关心订单、收入和利润时，数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂？
    7. 26:26互联网产品的增长渴望，与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突？
    8. 28:12离开字节创业，是因为对自己不满意吗？
    9. 36:05决定创业后，做的第一件事
    10. 55:16从一张图到直接打印，Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置？
    11. 01:00:06Seedance 2.5 等视频模型越来越强，游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗？
    12. 01:01:533D 是最难获取数据的模态，数美万物如何从产业带获得训练数据？
    13. 01:06:31女性 Maker 市场正在高速增长
    14. 01:15:44造好物超过 20% 的投稿率从何而来，拿到实物为何会再次激发创作？
    15. 01:19:16“生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室
    16. 01:28:123D 打印会不会见顶，桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场？
    17. 01:32:47从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场，为何仍困在同质化与创作者收益问题？
    18. 01:39:19抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用，哪些会在 AI 3D 创业中失效？
    19. 01:54:40AI 时代还会出现新的抖音吗？
    20. 01:58:49创业如何成为修行？
    21. 02:02:03劝一些人“没事别创业”，又会支持另外一些人创业
    22. 02:05:12成功的定义
    23. 02:10:18“我本质上是自卑的人”
    24. 02:16:42从“好人”变成负责任的 CEO
    25. 02:22:51好运气