节目

主持人：王浩飏 嘉宾：严益唯 本期《足球益见》聚焦中国足协最新一期裁判评议。廖力生疑似手球进球案例显示，VAR并非万能技术，仍受机位、角度与证据清晰度限制；足协此次明确以官方转播视频和VAR视频作为认定基础，慎用第三方视频，也体现出程序正义意识的提升。杨世元脑震荡换人争议，则折射出保护优先的规则取向。足球治理，从来不只是追求结果，更要让过程值得信任。

在大众印象中，特工总是神秘且强大，她们不仅要面对外部的威胁，更要承受内心的巨大压力。Evy Poumpouras，作为一名曾在美国特勤局服役超过十二年的女特工，Evy Poumpouras用她的经历诠释了什么是真正的坚韧与强大。 她说过一句极富哲理的话：“真正的力量不是你能承受多少压力而不崩溃，而是你在被击倒后能站起来多少次。” 这句话精准地揭示了心理韧性的本质——它不是不受伤，而是受伤后依然有能力重新站起。 从被冒犯到掌主动权，特勤沟通术教你轻松守住心理边界。 女特工强调：“在心理战中，一旦你的节奏被别人掌控，你就输了。”因此，她的第一条建议是：在被挑衅时先停下来，不要立刻回应。哪怕只是一两秒的空隙，也足够你重新掌控节奏，把情绪握在自己手里。 被人一激就上头？三秒停顿，夺回主动权。情绪按钮在哪？如何识破操控？ 从特工思维到日常防坑，教你建立心理免疫力，清醒应对信息洪流与人际试探。 02:00 挑战情绪反应：如何在极端压力下保持心理韧性？ 04:01 你的身体语言正传递着无意识的信号，你知道吗？ 06:03 如何让对方主动地说出秘密：引导性沉默和信任交换的技巧 08:07 突破沉默的技巧：如何在沟通中获得更多信息 10:09 发现情绪触发点：在信息时代提升心理免疫力的三种方法 12:09 如何提升心理免疫力？从这三个方面入手！ 14:11 真正的自由：在社交和信息环境中保护自己 本文由求知行囊阅览室编译，深读一年，遇见更清醒的自己，欢迎订阅会员计划。 此内容为《求知行囊会员专区》，每周至少更新一期，至少更新100期，可以永久使用，建议购买整个专题。 求知行囊阅览室每天更新精选深度内容，综合内容精选+借助我们条理清晰人生框架系统，打造专属您的个人成长体系。 内容有相关视频、音频、播客、中英内容，一个全面立体的阅览体系。 内容涵盖多个领域，全面拓宽思维认知，付费专题后可以添加主页客服，只针对会员专区提供专属服务。

1996年，华语乐坛迎来了一次前所未有的集体爆发，堪称“诸神时代”的开端。这一年，唱片销量动辄百万，新人出道即巅峰，华语乐坛的权力结构在旋律中悄然重构。从1996到2026，三十年光阴流转，音乐的载体从实体唱片演变为流媒体，传播方式从电台榜单转变为算法推荐，但那个时代所确立的创作标准与情感共鸣，至今仍深刻影响着华语流行音乐的基因。 《生·生活》（英文名：Live）是周华健于1996年12由滚石唱片发行的粤语专辑，共收录11首歌曲。该专辑由包小柏、赖雨辰担任制作人，其中歌曲《像我这样的男人》获得了第二年中国香港新城电台“劲爆流行音乐颁奖典礼”劲爆情歌金奖。专辑以生活为创作主题，包含流行音乐与创新编曲元素：《快乐》采用弦乐演奏，《难念的经》通过西班牙风格节奏呈现，而翻唱徐小凤的《无奈》则运用假声处理。其中《难念的经》被用作电视剧《天龙八部》主题曲。专辑另收录《爱冒险》《曲终人不散》等曲目。其中《快乐》运用弦乐演奏，是流行曲中所罕见的，这首歌曲亦是电影《97家有喜事》的主题曲。《像我这样的男人》属慢热之作，味道有点像《让我欢喜让我忧》。《难念的经》令人置身于西班牙的斗牛场，绝对是华健独有的风格。 【图文来自网络】

重读《金融怪杰》中布鲁斯·柯夫纳这一章，37年前的访谈与之后的事实之间，藏着极有张力的故事。 柯夫纳是哈佛毕业的政治学教师，从学术圈跳槽到期货市场，在利率期货市场赚得第一桶金，1983年创立卡克斯顿，28年间平均年化回报超21%，管理规模一度超过140亿美元，退休时身家约90亿美元。 但更有意思的是，他在1989年访谈中表达的许多观点——比如对系统化交易的怀疑——在之后几乎被系统性推翻。1994年遭遇挫折后，他壮士断腕退还60%资金，转向多策略、多市场、低相关的架构，并重金拥抱量化。 这位趋势交易大师的核心启示是：没有什么是永恒的，唯有不断迭代才能活下去。 文字稿 Shownotes： 00:00 缘起：重读科夫纳的戏剧性张力 * 科夫纳是迈克尔·马库斯的弟子，哈佛政治学背景赋予了他极其深厚的学术视野。 * 1989年的访谈与他后来的投资生涯构成了一种“系统性背叛”，展现了顶级交易员如何否定昨日之我。 * 重读的价值不在于验证权威的对错，而是观察顶级大脑如何随市场演化而持续进化。 02:18 成长路径：从政治学论文到利率期货的第一桶金 * 马库斯给了他“你能赚到100万美元”的心理建设，这种赚大钱的愿景对理性派是稀缺能力。 * 另一位导师埃德·塞科塔则教给了他趋势投资最纯粹的内核：截断亏损，让利润奔跑。 * 科夫纳利用早期利率期货市场的价格扭曲，在巨头进场前完成了原始积累。 05:43 理论框架：技术分析是体温计，而非药方 * 技术分析的作用在于感知市场的“温度”与状态（紧绷或松弛），而非单纯预测未来。 * 基本面与技术面必须产生共振：只有搞懂价格变动的原因，他才会建立头寸。 * 警惕被广泛关注的消息：如果因新闻导致的突破往往支撑薄弱，无人理解的异动才暗藏真正的机会。 09:20 反向博弈：如何利用“海龟汤”与市场共识 * 开发系统并非为了直接交易，而是为了监测同行交易系统在何时会发出机械性信号。 * 真实的趋势必须由“真实的原因”推动，技术不能跨越基本面逻辑去解释技术。 * 阅读散户粉丝众多的权威报告不仅是为了获取建议，更是为了测量极端情绪的边界。 11:00 逆向投资的三大硬标准：操作性远超“贪婪与恐惧” * 逆向投资不是一种姿态而是一种条件，绝对不要在趋势明朗的中段自作聪明地做空。 * 成功做空的三个条件：极端看多的情绪、利好出来却涨不动的价格背离、独立的基本面逻辑支撑。 * 这一模型将模糊的哲学转化为了高胜算的触发动作，帮助交易者在趋势末端精准捕捉裂缝。 14:50 1994年的创造性破坏：壮士断腕与策略转型 * 随着宏观技术普及和规模扩大，科夫纳意识到单一趋势跟踪策略已陷入“系统自相残杀”。 * 面对亏损，他果断退还60%的资本，将规模从16亿缩减至6.5亿，以此换取操作的灵活性。 * 提出“创造性破坏”概念：从宏观交易转向包含股票、量化、固收的多策略低相关平台。 20:00 后十年的业绩神话：夏普比率的跃升与量化的拥抱 * 转型后十年，年化收益虽从55%降至33%，但夏普比率接近2.0，交易利润总额远超此前。 * 他曾怀疑系统交易，但后期每年投入数百万美元研发IT与经济模型，实现自我迭代。 * 优秀的资产管理是通过承载更高的资金容量并赚取绝对利润，而非死守一个小规模的高收益率。 23:30 三条不变的信仰：风险管理是加杠杆者的“地段” * 核心铁律：单笔交易亏损严控在总资本的1%-2%，头寸间必须保持低相关性。 * 给新手的金句：无论你认为持仓应该是多少，请先至少砍掉一半。 * 总结职业生涯的三准则：倾听市场但不预测、认真对待政策政治、永远不让风控纪律松懈。 25:39 结尾：在大都会博物馆看古埃及神庙的感悟 * 科夫纳在神庙前的演说揭示了其哲学底层：世界在变，唯有变幻是永恒。 * 几十年的生涯中，变的是具体的模型与策略，不变的是对不确定性的坦诚与谦逊。

每周新书听友群微信号：yinmingshu002。音频文字发布在公众号“北京读天下”。 2013年初，车夫项目开始测试高速公路版无人驾驶技术，第一批测试人员是Google自己的员工。要求只能在高速公路上使用无人驾驶模式，离开高速公司就必须人工接管。车夫项目设计的接管缓冲时间是6秒钟，车辆行驶时必须保持注意力集中，随时能够接管。测试过程比较顺利，没有发生事故。车内安装了监视镜头，用来记录驾驶者的行为。供技术分析使用。监视团队检查录像时惊恐地看到大量的违规行为，许多人在开车过程中违反了保持注意力的要求。有人拿出笔记本电脑工作，有人看电影，有人在化妆，这些都是危险动作。有一个人睡着了27分钟，车辆的速度是每小时72公里。 测试结果表明，由于需要人类司机配合，无人驾驶技术作为辅助驾驶工具存在严重隐患。解决方法之一是设法提升司机的注意力，这方面有很多办法。但还有另一种可能。一些项目成员认为，他们加入车夫项目是为了开发比人类司机更好的驾驶技术。既然需要人类接管，至少在表面来看，智能辅助驾驶是将人类驾驶行为作为上限。参加测试人员会犯错误，未来的顾客也是一样。看来有问题的不是顾客，而是违反人类行为习惯的接管要求。能不能放弃人类驾驶员接管，做到彻底的无人驾驶？ 这是车夫项目二期做出的一项最重大的选择。放弃智能驾驶技术路线，专注于无人驾驶。这项决策的时间比测试更早，2012年12月，Urmson已经做了内部宣布，测试的结果只是证明了决策的逻辑前提。竞争也是影响因素，他们听说德国汽车厂商正在开发供类似的智能辅助驾驶。车夫项目将陷入拥挤赛道，缺乏超越性的优势。此时车夫团队已经知道无人驾驶必须做得比人类驾驶更，但他们还不知道需要好到什么程度。

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：深度访谈播客《The Dwarkesh Podcast》Jensen Huang – Will Nvidia’s moat persist? 这是一场信息密度极高、甚至带有些许“火药味”的顶级对话。英伟达 CEO 黄仁勋在节目中不仅拆解了英伟达的商业底层逻辑——如何将“电子”转化为高价值的“Token”，还首次深度回应了关于 TPU 竞争、供应链垄断以及最具争议的对华芯片出口管制问题。面对主持人的步步紧逼，老黄展现了其作为顶级战略家的思考：为什么他认为能源才是未来的终极瓶颈？为什么他坚持认为放弃中国市场是对美国技术领导地位的损害？这不仅是一场关于算力霸权的讨论，更是一场关于商业哲学、地缘政治与计算未来的深度博弈。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 黄仁勋（Jensen Huang），英伟达（NVIDIA）创始人兼 CEO。他带领英伟达从一家图形芯片公司转型为全球 AI 算力的绝对核心，是加速计算领域的先驱。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 英伟达的护城河：电子、Token 与供应链 02:05 心理模型：英伟达的本质是“电子到 Token”的转化工厂 04:16 为什么软件不会平庸化：工具商将在智能体时代迎来爆发 06:17 千亿采购承诺：如何通过锁定上游供应链构建物理护城河 10:45 产能翻倍的秘密：为什么 CoWoS 和 HBM 不再是瓶颈 15:44 真正的终极限制：为什么能源政策比芯片产能更令人担心 架构之争：GPU 为什么能赢过自研 ASIC 16:52 加速计算 vs 张量处理：为什么 TPU 的触达范围有限 20:20 算法演进的杠杆：可编程性如何让 Blackwell 实现 50 倍性能跨越 22:55 CUDA 的生态粘性：装机量才是开发者最宝贵的财产 27:27 TCO（总拥有成本）之战：为什么没有一家 ASIC 敢公开比拼推理成本 商业哲学与生态布局 30:52 投资 OpenAI 与 Anthropic：弥补早期认知的失误 37:56 边界感：为什么英伟达坚决不自己做云服务 40:57 不选赢家：支持所有 AI 实验室的“雨露均沾”策略 45:45 信任的价值：为什么英伟达与台积电之间没有法律合同 火药味辩论：出口管制与中美竞争 48:35 网络攻击模型 Mythos 引发的思考：AI 算力是否等同于核武器？ 50:41 老黄的观点：边缘化中国并不能解决安全问题 55:27 能源补偿效应：中国如何利用充足电力弥补芯片工艺的落后 59:43 警惕“两个生态系统”：放弃全球市场将损害美国的技术标准 01:05:32 激辩：卖给中国芯片究竟是增强了对手还是巩固了美国技术栈？ 01:15:53 失败者心态：为什么老黄拒绝“不战而退”的绝对化政策 计算的未来 01:25:31 为什么不回过头做 7nm？研发投入的经济学考量 01:27:11 扩展帕累托前沿：根据 Token 响应速度细分推理市场 01:29:11 如果没有深度学习革命，英伟达会在做什么？ 🌟 精彩内容 💡 “电子到 Token”的炼金术 黄仁勋将英伟达的业务高度抽象为一种转化过程：输入是电子，输出是具备智能价值的 Token。他认为这种转化涉及极高的艺术性与工程学，是无法被轻易平庸化的核心价值。 🛠️ 供应链即武器 英伟达不仅是设计公司，更是供应链的调度者。通过向供应商展示未来逻辑并做出千亿美金级别的采购承诺，老黄让整个产业链（台积电、美光等）都围绕英伟达的节奏进行扩张，这种规模效应让竞争对手难以望其项背。 🚀 算法 vs 摩尔定律 老黄指出，Blackwell 相比上一代 50 倍的性能提升，只有极小部分来自晶体管缩放，绝大部分来自架构创新和软件协同。在 AI 时代，能够快速适配新算法（如 MoE）的可编程架构（CUDA）比固化的 ASIC 更有生命力。 ⚖️ 争议性对华观点 在访谈中，老黄与主持人就出口管制展开了激烈交锋。他认为中国拥有充足的能源和顶尖的研究员，简单的封锁只会倒逼其建立独立的生态系统。他主张美国应通过在全球市场竞争来维持技术标准的领导地位，而非通过放弃市场来寻求安全。 🔋 能源是最后的瓶颈 他预言，未来美国重新工业化和 AI 工厂建设的最大阻碍将是能源基础设施。相比于芯片产能两三年的调整期，能源建设的周期更长，是决定国家竞争力的底层因素。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：The Dwarkesh Podcast 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的； 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

本期卡司： 洛羽丨为烤肠“带盐”且把自己养得很好 冰姐丨被“奥斯卡影后”前室友坑到无语 大七丨“奇葩大赏”颁奖嘉宾兼分析师 本期音楽： OP+BGM： stocktune-playful funky vibes ED：阿肆-Kick Ur Ass 其他声源：电视剧《上海女子图鉴》台词 奇葩无处不在，无性别和场景限制。Ta们有时披着“正常人”的外衣恣意妄为，辜负他人的每一次信任；有时借着觊觎聊天对象的每一口吃食演绎着尬聊；又或者将“不主动、不承诺、不拒绝”作为自己进可攻退可守的“撩骚”准则，企图实现所谓的“效益最大化”。在花花世界中穿梭久了，见识过太多花花肠子，那些经历过的奇葩人和事，不管有没有价值，必须先压榨一下再说。 《无解笔记本》今日摘抄： -约定时间和买根烤肠，到底哪个比较难？ -小红薯上正常人、神仙以及鬼怪比例各是多少？ -为什么“神奇”的事总有着20？比如500和520，80和100。 如果你对本期或往期话题感兴趣，欢迎随时在评论区留言与我们激情讨论，同时也欢迎投稿以及申请入群。投稿邮箱：[email protected]。

AI 科学家发展到哪一步了？本期节目，我们请到了Phylo 的联合创始人屈元昊，以及从大药企归国加盟临港实验室的计算科学家 袁博，一起聊聊: AI 科学家 Biomni 是如何从实验室萌芽的? 从斯坦福大学 Spin-out 成立商业化公司 Phylo 之后，AI科学家在真实世界的探索中又有什么启发和思考。 两年前，我们还在吐槽实验室的枯燥日常。如今，大语言模型（LLM）和 AI Agent 的浪潮已经卷到了实验室。为什么人类科学家需要一个属于自己的 IBE (Intelligent Biological Environment)？从“学界打工人”变身“AI 代理人”，这究竟是科研生产力的解放，还是对传统读博之路的降维打击？AI 真的能从那 95% 失败的实验数据中挖掘出治愈癌症的希望吗？ (00:00) 开场：AI Agent 浪潮下，科学家该何去何从？ (01:59) 嘉宾介绍：Phylo 创始人屈元昊 & 计算生物学家袁博 (03:01) 元昊的科学启蒙：从治愈疾病的梦想到癌症生物学 (04:47) CRISPR-GPT 诞生：用 Agent 替代专家答疑 (07:25) 关键转折：从专业 Agent 到通用 AI 科学家的跨越 (08:20) Phylo 公司成立：斯坦福 Spinout、a16z 领投的 1350 万美元融资故事 (10:54) Biomni 的进化路线：最终目标是全自动 AI 生物学家 (13:03) 实验室自动化现状：机械臂与具身智能的未来 (16:41) IBE 是什么？为科学家打造的智能研究环境 (19:28) Agent 如何自我进化？个性化学习与反馈机制 (22:55) 数据安全红线：用户数据绝不用于 AI 训练 (24:18) Biomni 凭什么比通用大模型更准？文献检索实测 (30:49) 从学术到创业：团队如何补足短板 (34:55) 最大竞争对手？是整个传统行业的惯性 (37:07) 商业化最难的鸿沟：谁来付费，为什么付费？ (41:02) 被忽视的黄金数据：失败的实验才是最宝贵的训练集 (44:00) 垂直 AI 还是 AGI？行业半年一变的速度 (48:15) 用自动驾驶 L1-L5 类比 AI 科学家的可信度边界 (52:35) 下期预告：AI 科学家崛起后，我们还需要读博吗？ 背景信息介绍 Phylo 是一家从斯坦福大学孵化的 AI 生物科技公司，2026 年初完成由 a16z 领投、Anthropic 参与的 1350 万美元种子轮融资。核心产品为 AI 科学家 Biomni (https://biomni.phylo.bio/) —— 研究员用自然语言描述任务，Biomni自动调用数百个专业工具完成分析、出图、跑流程，将原本耗费数天的工作压缩到数小时甚至几分钟。目前，Biomni已被全球 7000 余个实验室和药企采用。 Phylo的科学顾问阵容包括诺贝尔奖得主 Carolyn Bertozzi、CRISPR 先驱 Feng Zhang 及计算生物学家 Fabian Theis。 👥 本期嘉宾介绍 特邀嘉宾 🌀屈元昊：Phylo公司联合创始人，斯坦福大学癌症生物学博士。博士期间主导开发 CRISPR-GPT 与通用生物医学 AI 科学家 Biomni，完成 a16z 领投的 1350 万美元种子轮融资。长期深耕 AI × 生物学的可规模化落地。 ⚡袁博：临港实验室 AI for Health 方向负责人，哈佛大学生物医学博士（师从 Chris Sander 与 Aviv Regev）。曾任默沙东AI副总监，并先后在DeepMind与Google Brain任研究科学家。致力于将大模型应用于国家级真实世界临床数据，推动 AI 赋能药物开发与精准健康管理的规模化落地。 常驻嘉宾 🧪 小橙：生物物理学博士，专注于化学生物学与肿瘤靶向治疗。目前致力于新型靶向癌症疗法的开发，并正在推动AI和精准医疗在临床医学中的应用。 🧠 小水博士：神经生物学博士，博士后研究员，研究神经退行性疾病中的细胞死亡机制，擅长干细胞、类器官建模与活细胞成像，同时深度应用 AI 进行疾病的机制研究。 （鸣谢斯坦福大学Loh Kang Yong在本期播客准备期间的讨论和帮助）