节目

三行摘要 * 发生了什么：OpenAI 称已达到其自定义的“自动化研究实习生”目标；内部每个人工工作日对应约 3.1 个代理工作日，但成功的四至八小时任务中过半仍至少需要一次人工介入。 * 为什么重要：执行工时可以迅速扩张，问题定义、证据核查、停止决策和责任归属却不会自动扩张，验收能力可能成为研发团队的新瓶颈。 * 适合谁听：正在使用 AI 代理做研发、数据分析、产品开发或团队管理的研究者、开发者与企业负责人。 本期坐标 * 内容主题：应用与产业 * 主要地域：全球 / 海外 时间轴 * 00:00 一天跑出三天代理工时 * 01:31 3.1 不是三倍生产率 * 02:41 成功长任务过半仍需人介入 * 03:07 执行扩张，判断与验收承压 * 04:10 四行验收合同 * 04:55 一次模型退化任务怎么验收 * 05:47 别只看运行时和实验数量 * 06:53 公司内部指标的限制 * 07:21 思维链监控的辅助警报 * 08:11 先升级验收，再扩大并发 * 09:53 听众选择 本期信号卡 * 已确认事实：两篇 OpenAI 材料分别在北京时间 2026-09-06 16:00 与 17:00 发布，均位于本次冻结的 24 小时窗口内。 * 公司自述：OpenAI 称，截至 8 月中旬，其内部每个人工工作日对应约 3.1 个代理工作日；成功完成的四至八小时任务中过半至少有一次人工介入。 * 公司与作者判断：OpenAI 首席科学家帕乔基称，按内部评估，对思维链监控可靠性的信心正在逐步下降；该结论尚未获得外部独立验证。 * 主播判断：代理让执行供给扩张得比判断与验收更快，团队首先该扩容的不是任务队列，而是可验证、可叫停、责任明确的验收能力。 * 相互冲突 / 待核验（不进入正文）：内部效率数据尚无独立审计；运行时、代码量和实验数不能直接换算成科研生产率，同期算力增长也是混杂因素。 来源与日期 1. OpenAI｜Research acceleration: The view inside OpenAI｜2026-09-06 https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/ 1. Epoch AI｜Toward an O*NET for AI R&D｜2026-06-17 https://epoch.ai/gradient-updates/toward-an-onet-for-ai-rnd 1. OpenAI / Jakub Pachocki｜An Alien Mind｜2026-09-06 https://openai.com/index/an-alien-mind/ 1. Korbak 等｜Chain of Thought Monitorability｜2025-07-15 https://arxiv.org/abs/2507.11473 术语与数字口径 * “自动化研究实习生”是 OpenAI 自己设定的窄定义：在人类指导下执行边界明确的研究任务，不等于自主 AI 科学家。 * 3.1 个代理工作日是累计运行时换算，不是 3.1 倍生产率，也不等于替代 3.1 名员工。 * “超过一半至少一次人工介入”只描述成功完成、预计耗时四至八小时的任务，不代表过半任务失败。 * “思维链监控信心下降”来自 OpenAI 内部评估与署名作者判断，旧论文只提供监控机制可能脆弱的背景。 下一观察点 关注 OpenAI 是否公开按任务类型拆分的独立成功率、人工介入次数、错误发现率、复核耗时与可复现率，以及在算力保持可比时真正进入核心流程的有效改进数量。 勘误 发布时暂无。若有更正，将在此处与置顶评论同步更新。 本期问题 如果明天团队多出三倍代理工时，你会先扩大任务量，还是先把验收规则写清楚？ 制作说明 本节目由施泰隆主编，音频使用 AI 合成声线制作，并经过人工编辑与核验。

当你穿梭于一座陌生的城市，在点评软件的“必吃榜”和“网红店”之间犹豫不决时，你是否曾感到一丝倦怠？那些装修精致、流程标准的餐厅，似乎总是缺少了点人情味和意外之喜。我们真正渴望的，或许是那种藏在不起眼街角、开了几十年的老店，或是一家由固执主厨撑起的、不按常理出牌的小馆。在那里，味道是唯一的通行证。 本期《好奇心茶社》，我们聊聊那些“不合时宜”的美味，以及它们如何在标准化的城市味觉中，为我们保留了一份珍贵的惊喜。 00:37 当我们谈论“好吃”时，我们在寻找什么？ 01:26 上海寻味：一份“非游客特供”的生煎 02:55 在人民公园旁，闯入一个没有“网红感”的时间切片 07:13 薄皮、焦底、鲜汁：一份生煎如何达成“不可能三角” 08:58 四十年坚守：当手艺成为一种身体记忆 10:06 “濒危物种”：城市更新中，传统老店的脆弱处境 10:45 媒体的“拯救”：一次偶然曝光与随之而来的喧嚣 12:25 香港记忆：九龙塘一座“太空时代”商场的昨日辉煌 14:35 “豉油西餐”：一种由移民文化与殖民历史混合调制的独特风味 15:39 冷热交锋：餐包与冰黄油的经典开场 16:22 罗宋汤的“香港化”：从东欧到茶餐厅的味觉变奏 19:37 平价牛排的尊严：当火候战胜一切 21:13 配角的胜利：连煎土豆都一丝不苟的匠人精神 24:52 成都实验：中餐 Fine Dining 的另一种可能性 26:55 颠覆认知：不麻不辣的官府川菜与“吃鸡不见鸡” 27:57 “一菜一格，百菜百味”：川菜背后复杂的味型宇宙 34:31 食材的“进化论”：当传统菜品被赋予现代肌理 35:29 一颗豆腐的三重宇宙：平凡食材的极致表达 36:35 超越评价体系：回归“好吃”这个简单而纯粹的终点 生煎包 灯影牛肉 黑毛肚 蒸鱼 宫保虾球 蒸豆腐 建行中心 罗宋汤 【本期提及的餐厅】 舒蔡记生煎菜饭(浙江中路店) - 上海黄浦区浙江中路120号 百味阁 - 香港九龙塘联合道320号建新中心地下2-4号铺 许家菜 - 望江路1号格林威治广场8幢附1号(近望江公园) 【主播】红灯 【收听方式】小宇宙 喜马拉雅 苹果播客 荔枝FM Spotify 【联系】[email protected] 【关注】 微博: 好奇心茶社 小红书: 好奇心茶社

📋 今日要闻 · 2026-09-07 【大模型】 • RT by @sama: Today we're releasing data on models accelerating research at OpenA x-sama · 2026-09-06 · https://www.x.com/kliu128/status/2096616468851097811 • 索尼、华纳围剿Anthropic，AI时代的版权大战怎么打？ 36氪 · 2026-09-06 · https://www.36kr.com/p/3971524976849160 • 两家美国媒体起诉 OpenAI 和微软，指控其 AI 训练侵犯版权 IT之家 · 2026-09-05 · https://www.ithome.com/0/998/805.htm • RT by @sama: Astra was probably our biggest competitive advantage while it wasn’ x-sama · 2026-09-05 · https://www.x.com/thsottiaux/status/2096101429832552872 【智能驾驶】 • From the first two posts, one thing is clear: Tesla bypassed the exemption route x-ming-tesla · 2026-09-05 · https://www.x.com/tslaming/status/2096190385840373822 • Source: https://www.prnewswire.com/news-releases/lemonade-brings-car-insurance-a x-ming-tesla · 2026-09-05 · https://www.x.com/tslaming/status/2096071627331277198 • 长城魏牌豪华方盒子新车官图公布：2.0T 插混、采用承载式车身 IT之家 · 2026-09-04 · https://www.ithome.com/0/998/612.htm • 奇瑞全新捷途 X90 将于 9 月 9 日上市，配猎鹰 500 辅助驾驶 IT之家 · 2026-09-04 · https://www.ithome.com/0/998/576.htm • 奇瑞风云 T11 第二次 OTA 推送：新增远程一键备车、高速 ETC 自主通行等 IT之家 · 2026-09-05 · https://www.ithome.com/0/998/832.htm 【AI 消费硬件与脑机】 • 极摩客展出 EVO-X5 Pro 迷你主机：锐龙 AI Max+ PRO 495 处理器，192GB 内存 IT之家 · 2026-09-05 · https://www.ithome.com/0/998/840.htm • WinToastRelay：将 Windows 系统通知转发到手机｜Codex 跑完，手机会叫你 小众软件 · 2026-09-06 · https://www.appinn.com/wintoastrelay/ 【AI Agent】 • Claude can help manage your email inbox, but there are some risks involved engadget · 2026-09-06 · https://www.engadget.com/2247891/claude-help-manage-emails-risks-involved/ • 盖茨的AI警告说对了一半 36氪 · 2026-09-06 · https://www.36kr.com/p/3971565038458496 • 传统企业 AI 转型的最短路径，藏在研发部门 36氪 · 2026-09-04 · https://www.36kr.com/p/3968933593395458 • AI秒出的出境游攻略，你敢“抄作业”吗？ 36氪 · 2026-09-04 · https://www.36kr.com/p/3968843731277700 【💰 财经动态】 • Anthropic Builds Its War Chest Ahead of IPO | Bloomberg Tech 9/04/2026 bloomberg-tech · 2026-09-04 · https://www.bloomberg.com/news/videos/2026-09-04/bloomberg-tech-9-04-2026-video • Anthropic 15 亿美元 AI 版权和解金开始陆续发放，但出版社和作者分配补偿争议不断 IT之家 · 2026-09-06 · https://www.ithome.com/0/999/049.htm

真正的资本效率，从来不是少花钱，而是把钱从低回报的地方搬到高回报的地方。 特斯拉的Cybercab，已进入了一个非常关键的阶段。近日，特斯拉开始在美国得州奥斯汀有限提供Cybercab付费乘车服务。这是一款没有方向盘、刹车踏板和后视镜的双座无人驾驶汽车。 特斯拉目前在得州登记的自动驾驶车辆大约420辆，其中Cybercab约45辆。但就在服务启动之后，NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）又对特斯拉展开了调查，重点审查近1000辆Cybercab的安全自认证问题。 抛开“特斯拉又推出了一辆新车”这件事，市场看到的可能是一个更大的商业模型：如果一辆汽车可以自己工作，它就不再只是一件消费品，而可能变成一项能够持续产生现金流的资产。 出租车最核心的成本是司机，一旦司机被软件替代，汽车的经济模型就完全不同了。这可以与最近Uber的动作放在一起看。本月初，Uber宣布裁员约3300人，大约占员工总数的10%，同时继续推进自动驾驶业务，并计划投入超过100亿美元。表面上这是一次降本增效。但从资本市场角度看，它其实是在回答一个更残酷的问题：当Robotaxi真的开始规模化，Uber究竟应该守住今天的利润，还是提前为明天的竞争买单？Uber的选择是两件事情同时做，压缩组织成本，但没有放弃自动驾驶投入。 类似的逻辑也发生在传统SaaS软件。私募股权支持的软件公司正在通过修改贷款条款、延长债务期限等方式缓解再融资压力。问题并不只是利率高，而是债权人开始认为，如果AI能够直接完成过去必须依靠软件才能完成的工作，那么这些SaaS公司的长期现金流还值多少钱？ 这正是高杠杆软件公司真正麻烦的地方。因为债务是确定的，利息也是确定的；但AI带来的未来收入，却是不确定的。一旦债权人开始怀疑企业未来的现金流，估值和融资成本就会一起恶化。 谁能用AI减少人工、提高资产周转、扩大利润率，资本就愿意给它更多钱。谁只是增加了大量AI支出，却没有形成更高的现金流，市场迟早会要求它算账。 今天是美国劳工节全市场休市，全球流动性收缩，非农数据完整定价延后至9月8日，但中国市场有一个比较直接的观察点：华为Mate XT2三折叠手机将在今天下午2点30分举行发布活动，但发布会值得看的不只是手机本身。三折叠真正需要回答的是，高端手机市场还有没有新的产品形态，能够让消费者重新愿意为硬件创新支付溢价。 另外，阿里云的Cloud Sandbox Snapshot也从今天凌晨开始正式商业化计费。这项功能可以保存运行中的AI Agent任务状态，并支持秒级恢复和克隆，面向的正是长时间运行、快速冷启动和并行Agent任务这些越来越实际的AI应用场景。中国内地的Snapshot存储价格为每GiB每小时0.0021元。 最后我们想留一个和每个人都有关的问题：如果AI真的开始大规模替代人的工作，你更愿意把它理解成一次新的就业危机，还是一次普通人提高收入效率的机会？

本期叶子惊喜回归，和苹果、起起一起，把这半年的职场过山车全盘托出：从去年年底满怀干劲、找到工作意义的「热血打工人」，到今年被老板摩擦、陷入精神内耗，甚至频频做噩梦的「大厂空心人」，她到底经历了哪些离谱职场事？我们聊到了职场权谋、向上管理、工作意义崩塌，也聊到了打工人该如何在无意义的忙碌里，守住自己的生活与初心。同为打工人的人，是否听到了自己的声音，也看到了自己的影子？ 🎙️你会听到 00:16 叶子去哪儿啦 00:36 大师预言：五到六月要suffer，文房四宝摆起来 01:40 半年前，激情澎湃写下我的工作意义 03:17 换个新老板，犹如坐上过山车 11:08 抱头痛哭的向下管理：她“欺骗”了我的感情？ 14:09 权谋游戏：不想再玩了 16:11 大厂空心人，感官被掏空 20:44 人人都在表演，证明自己有价值 36:24 工作三问：开心？钱？成长 44:11 苟住！还是要好好生活~ 📚往期推荐 EP87. 越努力越疲惫？如何在一天内修复你的人生 👭关于我们 苹果: ISTJ | 打工不影响环游世界 | 爱折腾的非典型HR（小红书: 一颗苹果Karen🥕 即刻: 一颗苹果Karen） 叶子: ENFP | 生活就要处处斜杠 | 大爱无疆的自嗨妈妈（即刻: Janie小叶子） 起起: ESFP | 人生就是一场体验 | 自由至上的快乐炸弹 (小红书: 不看落日的小王子） 小红书：有点意思Radio 听友群/商务：ydysasst 🎵关于后期 音乐采样： 片头：Le Chateau – GingerRoot 片尾：Slumberland - Should 剪辑：苹果 Show notes：叶子 每月3更~感谢你收听周一早上7点更新的有点意思Radio, 欢迎在小宇宙、苹果播客、网易云音乐、新浪微博、QQ音乐订阅我们。欢迎给我们多多留言，一起有点意思~

靠打车起家的「滴滴」为什么要把代驾逻辑搬进医院？「星宇车灯」解约上百名应届生后，学生是如何用一次精准举报让大众和奔驰坐不住的？今天的商业早8点，我们就来聊聊这些问题。 ☀️ 早上好，欢迎收听《商业早8点》 🙋 今天是2026年9月7日，星期一 ⌛️ 商业小知识 00:55 为什么每逢节假日高速收费站总是那么容易堵车，仅仅是因为没装ETC吗？ 核心原因在于微观的物理减速效应。无论使用人工收费、ETC还是无感支付，所有车辆接近收费站时都必须强制减速，几百辆车同时减速的叠加效应在节假日车流井喷时被急剧放大，最终导致不可避免的拥堵。 😎 商业最前线 01:50 01:50 滴滴在杭州上线陪诊业务提供代问诊代取药和陪同就医服务 02:50 星宇车灯解约百名应届生学生向大众奔驰举报触发德企合规调查 03:56 快手旗下AI产品可灵完成30亿美元融资估值逼近母公司整体市值 05:04 雀巢推广星巴克咖啡自助设备不到十万即可成为另类加盟商 06:08 美国国防部零成本入股委内瑞拉石油企业间接控制650亿桶原油 下面是一组快讯 07:28 国家反诈AI手机软件上线融合大语言和多模态模型技术 07:56 九月旅游市场机票下探至1.5折银发族和白领成错峰出游主力 08:22 英伟达斥资129亿美元收购开源AI模型社区Hugging Face 08:47 腾讯WorkBuddy推出开放平台接入30余行业应用和9款硬件设备 09:15 美军报复性打击摧毁三艘伊朗油轮中东地缘摩擦进一步升级 09:39 我国光伏装机历史性超越煤电正式成为第一大电源品类 🧐 商业深一度 10:12 靠打车起家的「滴滴」，为什么要把代驾逻辑搬进医院？ 滴滴刚刚在杭州上线陪诊业务，两小时起步收费176元，由代驾事业部负责孵化。平台试图把价格定死、流程拆细、责任兜底，将高度非标的医疗陪伴变成标准化产品。 但陪诊不是开车，把人从起点送到终点那么简单。当互联网巨头试图用算法管理充满变数的医疗场景时，这道苦生意究竟能否跑通？ 💫 关于《商业早8点》 《商业早8点》是一档为您高效同步每日商业动态的商业资讯栏目。 我们每日早间八点准时为您带来海内外最新商业动态与商业大事件的深度剖析。每日早8点，先人一步把握最新的商业脉搏。 在这个资本涌动与市场瞬息万变的时代，信息的密度与周期的更迭常常让人感到焦虑与迷茫。海量的噪音和碎片化的数据，往往掩盖了真正重要的商业信号。因此，《商业早8点》诞生了。借助人工智能辅助高效生成，我们希望用每天早晨的一杯咖啡时间，为你筛选出最具价值的全球商业动态，助你以此为点，连接财富与未来。 制作提示：本节目由真人团队主导选题创作剪辑和发布，并且复刻了主播之远的音色辅助制作，所有内容由真人把关，可以放心订阅。 主播：之远 @之远不知远 研究：和风细雨 后期：小达 🤝 商务合作请加V：prism_fm

Silicon Valley 的 AI Layoffs、Boomerang Employees，与人才价值的重新洗牌 今天想跟大家聊一个我最近觉得非常有意思，而且也非常 Silicon Valley 的现象。这几年只要讲到科技业，大家大概都逃不掉两个关键词：一个是 AI，一个是 layoffs。Google、Meta、Amazon、Microsoft，几乎每隔一段时间就会有一波裁员新闻。公司对外的说法也都很熟悉：要提高效率，要 streamline the organization，要 become more AI-native，说白一点就是，AI 可以帮一个人做更多事了，所以公司不需要这么多人。 但最近开始出现一个很有趣的反转。有些公司前脚才因为 AI、automation、efficiency 把人裁掉，后脚又开始重新找人，甚至把以前在公司工作过的人请回来。这种人英文有一个很好玩的说法，叫做 boomerang employee。Boomerang 就是回力镖，你把它丢出去，最后它又飞回来。所以 a boomerang employee，就是一个人离开公司之后，过一段时间又重新回到原公司工作。你可以说，Boomerang hiring is becoming more common in tech. 科技业现在越来越常见这种回锅式招聘。 那问题就来了。如果 AI 真的这么厉害，当初不是觉得这些人可以不用了吗？为什么现在又要把人找回来？我觉得这背后其实不是一句「AI 不行」就可以解释，而是很多公司正在经历一场很大的重新校准。他们在重新思考什么工作真的可以被 AI 取代，什么人才其实还是很值钱，甚至也在重新定价人才。 📝 本期的知识卡片我们整理在下面啦： 1. 核心概念 * boomerang employee｜回锅员工；离职后又回到原公司的人 Boomerang hiring is becoming more common in tech. 科技业越来越常见回锅式招聘。 * AI-driven layoffs｜由 AI 转型或自动化所推动的裁员 Not every AI-driven layoff means AI can fully replace the affected jobs. 并非每一次「AI 驱动的裁员」都代表 AI 能完整取代相关职位。 * AI regret / AI remorse｜企业过度高估 AI 替代能力后产生的「AI 后悔」 AI regret can lead companies to rehire workers they let go too quickly. AI 后悔可能让公司重新聘用先前太快裁掉的员工。 * rehire｜重新聘用（动作）；boomerang employee 则是被请回来的人 The company decided to rehire several former employees. --------------------------- 2. 工作与 AI * automate tasks｜自动化任务 AI can automate tasks without replacing entire jobs. * cut too deep｜裁得太多、削减过头 Some companies may have cut too deep during the first wave of AI layoffs. * human oversight｜人工监督 AI-generated work still requires human oversight. * judgment call｜需要依赖经验、没有标准答案的判断 Whether the output is good enough to ship is ultimately a judgment call. * AI overseer / AI validator｜AI 监督者／验证者；负责 review、verify、correct AI 的产出 --------------------------- 3. 知识与经验 * tacit knowledge｜隐性知识；没有被正式写下来、但由经验积累的知识 * tribal knowledge｜团队内人人默认、却未完整文档化的知识 * institutional knowledge / institutional memory｜组织知识／组织记忆 * knowledge transfer (KT)｜知识转移、工作交接 We need to complete the knowledge transfer before they leave. You can transfer files. You can’t always transfer context. 文件可以移交，但脉络未必能完整传递。 --------------------------- 4. 招聘与上手速度 * hit the ground running｜一上工就立刻进入状态 We need someone who can hit the ground running. * ramp up｜逐步熟悉工作并达到正常生产力 It usually takes a new employee three months to ramp up. * get up to speed｜跟上进度、熟悉最新情况 It won’t take them long to get back up to speed. * a known quantity｜知根知底、表现与能力已被了解的人 Hiring a former employee feels less risky because they’re already a known quantity. --------------------------- 5. 薪酬与人才市场 * compensation / comp｜薪酬；可能包括 base salary、bonus、sign-on bonus 和 equity * total comp｜总薪酬 What’s the total comp for this role? * compensation reset｜薪酬结构重整 * reprice talent｜重新评估、定价人才 Companies are repricing talent in the AI era. * reshuffle the labor market｜重新洗牌劳动力市场 AI is reshuffling the labor market. --------------------------- 6. 职场转型与企业叙事 * AI washing｜把一般的成本削减、重组或策略调整包装成 AI 转型 * leaner and more efficient｜组织更精简、更有效率 * upskilling｜在原有能力上升级 * reskilling｜学习一套新技能，以转换工作或职能 --------------------------- 7. 易混淆用法 👉 扫描下方二维码，关注公众号【Blend Inn】，获取节目文字版知识卡片 / 全英文故事双语文稿，加入听友群，随时互动哦~

这是一档既接地气又有干货的音乐分享类播客，我们将为大家揭秘藏在人声背后的编曲巧思，把「好听」从模糊的感觉，变成听得懂的门道，期待大家收听订阅！ 【节目主播】 阿猴：音乐爱好者，作为听众朋友们的嘴替，帮大家问清楚一首歌为什么好听。 板栗：斜杠音乐人，通过网络学习成功入行，实现了属于普通人的音乐梦想。 【简单聊聊】 上次我们和大家聊了一期关于「成年人学习」的话题，收到了大家非常热情的反馈，首先感谢大家的喜欢！ 这也足以说明，咱们这档节目的听众朋友的，都是爱学习的优秀青年。 所以，既然大家有共鸣，我们也非常乐意和大家多聊聊这个话题，这次我们决定直接切入大家的痛点，和大家分享一下我们在学习过程中用过的那些「究极好用」的心态和方法。 相信有很多朋友都遇到过无法长期坚持的问题，总是凭着一腔热血，学几天就想放弃，我们当然也遇到过这样的情况，不过我们也有和惰性斗争的「小妙招」。 戴上耳机，让我们一起聊聊「助你坚持学习的小心得」。 【叠甲环节】 本节目所有观点均为主播的主观看法！欢迎大家友好讨论！ 【本期剧透】 02:45 来都来了，要不学一分钟试试？ 10:44 兴趣是最好的老师，但坚持练习也是需要技巧的； 20:18 你已经很棒了，一定要记得奖励自己！ 22:58 找到同行的人，也许你就不觉得那么难了； 24:17 遇到困难，就找豆老师和D老师！ 【场地支持】 卧室 【背景音乐】 《What Kind Of Woman Is This?》—Buddy Guy等 《乐乐欲试专属片头》—板栗原创 【幕后团队】 Logo设计：鸭鸭 文案/剪辑/发布：阿猴 音乐设计/混音/视频制作：板栗 【联系我们】 小红书/抖音/B站：播客乐乐欲试 邮箱：[email protected]

上周有位听众留言说，两次都是因为对面试官印象好而入职，进去才发现根本不是那么回事。面试这件事，为什么从来都是别人考你、你被挑？选公司时，我们盯着大厂、独角兽、500强，却常常忽略了真正决定你每天心情的那个人——你的直属领导。这一期，乐言用十多年 HR 面试官的视角，反过来教你：怎么在面试里看穿一家公司、一个领导、一个岗位到底靠不靠谱。记住这句话——面试从来不是单向的，别把自己放在被挑的位置上。 【本期金句】 * 面试从来不是单向的，别把自己放在被挑的位置上，对方花40分钟挑你，你应该也用同样的40分钟把对方挑清楚。 * 既然大家都担心的事情是一样的，那凭什么只有他考察你，你就不能考察一下他？ * 公司是好公司，岗位也是好岗位，但上下级不对付，这一切都可能归零。 * 一个真正的好公司、好领导、好老板，是经得起你这么问的。 【内容提要】 Part 1 别当被挑的人：先看懂面试官在挑你什么 00:00:42 开场：听众两次「面试印象好」却入职后悔的经历，引出反向面试 00:02:49 为什么面试总被当成「被挑的考试」？根源是学生思维 00:07:27 选公司本质是选领导：大厂员工试用期没到就走人的真实案例 00:13:21 面试官到底在挑你什么？五个风险排查问题背后的逻辑 00:19:23 反向面试的核心：你也可以用同一把尺子考察对方 Part 2 反向面试：五个问题摸清公司、领导和岗位 00:22:03 反问环节是全场最好的机会 + 必问之一：这个岗位为什么是空的 00:25:42 必问之二：这个岗位怎么才算干得好？ 00:27:49 必问之三：团队架构和分工是什么样的？ 00:30:37 必问之四：你对下属的核心要求是什么？ 00:33:26 必问之五：团队平时几点下班、忙起来什么节奏？ 00:37:47 千万不要去的信号 + JD黑话翻译（抗压／扁平化／成长空间） 00:42:08 谈offer阶段：薪资结构、五险一金、试用期、背调的信息差 【播客渠道】 小宇宙/苹果/荔枝/喜马拉雅，搜索「职言直语」 【联系我们】 如果你有想听的话题或者你想来聊聊你的职场故事，欢迎联系我~ *  关注主播： 🍠：乐言leyan *  加听友群： 🌏 : zhningone 备注播客 每周一更新，欢迎大家订阅收听分享，祝你自在成长！

📝 本期简介 和普通旅游不太一样的是，晓琳姐一直把这群孩子当作正在被培养的“员工”——他们要自己做行程、查交通、当城市导游、买票、找餐厅，甚至填自己的航班和酒店信息。 我们一直在想一件事：如果他们18岁以后真的要自己去探索世界，家长有没有必要等到18岁才开始放手？所以从12岁开始，我们就一点点把责任交给他们。允许他们犯错，也允许他们在犯错之后自己复盘。 而这趟旅行让我特别有感触的，恰恰不是去了多少个景点，而是每天晚上那场看起来很简单的复盘——好的、不好的、启发、感谢。 一个孩子为什么会因为一个陌生人的行为感受到“不公平”？为什么一个原本害怕的孩子，会在伙伴的陪伴下完成自己不敢做的事情？为什么十天混龄、不同性格的人一起旅行，却可以做到几乎没有真正意义上的争吵？ 我们也聊到了英语、恐惧、独立、信任、价值观，以及一个我越来越相信的事情： 我们带孩子去看世界，不是为了让他们去更多地方打卡，而是希望他们在真实的世界里，慢慢长成一个有自己的判断、有表达能力、也敢于做自己的人。 ⏱️ 时间戳 02:18｜我们为什么不喜欢传统旅游：打卡之外，还能不能真正体验一个地方？ 05:19｜12岁开始当城市导游：把责任交给孩子，而不是替他们做好一切 11:56｜英语不是为了考高分，而是为了抵达真实的世界 16:47｜在东京走丢的孩子：勇敢不是天生的，是一次次“自己解决”练出来的 21:25｜为什么一定要每天复盘？不要让孩子“糊里糊涂地过一天” 24:11｜一个“不好”的小事件，怎么让孩子发现自己的价值观 28:25｜带孩子看世界的真正目的：不是打卡，而是把价值观放进真实经历里 34:47｜从“行动”到“感谢”：为什么最后把复盘的最后一项改掉了 40:23｜为什么每个人必须说满一分钟？给孩子一个真正属于自己的表达场域 45:22｜一家人也可以做复盘：当每个人都有一分钟，关系会发生什么变化？ 48:49｜感谢自己，是学会爱自己的第一步 54:00｜真正的成长，是敢于说“不”，也敢于表达自己的不爽 📚 相关提及 《被讨厌的勇气》：节目最后谈到希望孩子在离开身边之前，长出“勇敢表达自己、敢于做自己”的能力。 ORID：节目提到的复盘与表达方法，强调先描述事实，再基于事实谈感受、判断与启发，减少直接评判。 爱的五种语言：节目谈到“赞美”以及“感谢自己”，并把感谢视作表达爱与建立关系的一种方式。 环球影城：节目以北京、美国和新加坡的环球影城为例，讨论旅行究竟是追求熟悉的娱乐体验，还是去感知一个城市真正不同的地方。 🎧 声音设计&剪辑制作 声度 Studio 播客工作室 💬 互动时刻 如果你也带孩子旅行，或者曾经作为一个孩子被父母“放手”过，我们想邀请你聊聊： 你觉得孩子从几岁开始，应该真正为自己的事情负责？ 以及—— 如果18岁以后，他就要独自面对这个世界，你愿意从今天开始，放手让他自己做什么？ 欢迎把你的答案留言告诉我们。 也可以试着和家人一起做一次节目里提到的“四步复盘”： 今天有什么好的？ 有什么不好的？ 我从中得到了什么启发？ 今天我想感谢谁，也想感谢自己什么？ 也许一次旅行真正留下来的，不是照片，而是你们终于开始听见彼此。 加微信sister_lzx或者扫码就可以进入听友群啦~

《FDE入门到精通：八堂课学会将AI送进客户现场》是一份来自 AI Engineer World’s Fair FDE 专场的系统整理，讲的是：为什么“模型会写代码”和“企业真的拿到结果”之间，隔着一整条现场与组织的鸿沟。书里从 Palantir 源流讲到 Anthropic、Ramp、Decagon、Cognition、Factory 等一线实践，把 FDE 拆解成事实发现、范围判断、工程落地、产品抽象和组织治理五个层级。 摘要： 1. 真正稀缺的工程能力，不是“能做什么”，而是在写第一行代码前说清楚“这次不做什么”。 2. FDE 的价值，不是这次客户满意了，而是下一位客户不必再为同样的问题付一次学费。 3. AI 降低的是执行成本，不是判断成本；代码越便宜，越需要一套克制“一次性做掉”的系统。 4. 好的试点不是一个炫目的 demo，而是一段可复用的验证循环：能重来、能回流、能被别人接手。 5. 所谓 FDE，不是一张职位描述，而是一家公司愿不愿意为“真实问题—可验证结果—产品复利”负责。 6. 当你不再用 token 消耗证明价值，而用生产环境的评测集说话，AI 才真正被部署到了现场。 来源：https://github.com/feigaobox10/fde-reader

【节目介绍】 本期节目，我们将带你走完这趟“一度电的AI之旅”——从马斯克绕开电网自建发电厂，到800伏高压直流电的强势回归；从电源模块塞进芯片屁股底下的“垂直供电”，到把芯片翻过来从背面送电的纳米级工艺革命。不管你是在追AI风口，还是关心投资的下一站，或者只是好奇：我们会不会被自己的AI“吃掉”整个电网？这期节目都会给你一个全新的视角。 【时间线】 00:20 引言 英伟达黄仁勋提出的“五层蛋糕”模型中，能源是最底层，只有电力供给足够强，芯片、机房、模型和应用才能持续扩张。 02:15 为什么电力变得这么重要？ AI 的发展正在从“模型竞争”变成“能源竞争”。每一次训练和推理都需要大量电力，电力已经成为 AI 能否继续扩张的底层约束。 09:23 发电和公共电网 AI 公司缺的不只是电，更是尽快拿到电。公共电网建设慢、并网慢，所以中国通过“西电东送、东数西算”做全国调度，美国科技巨头则开始自建或锁定发电资源。 19:14 电力传输 传统交流电进入数据中心后要多次转换成直流电，过程中会损耗大量能源。因此，高压直流输电和直流配电正在重新变得重要。 26:02 机架成为新的电网 AI 机架功耗暴涨，过去的 48V 供电已经不够用。行业开始转向 800V 供电，让单个机架像一个小型电网一样运行。 36:19 芯片供电 AI 芯片需要极大的瞬时电流，传统主板供电方式已经接近极限。供电模块必须更靠近芯片，甚至通过垂直供电来缩短最后几厘米的电力路径。 42:39 芯片内部集成 当外部供电也接近极限后，电力开始进入芯片内部结构设计。背面供电让电力从芯片背面进入，把信号和电力分开，提高效率，但制造和散热难度也大幅上升。 50:37 总结 从发电、电网、输电、机架、主板，到芯片背面，所有技术变化都围绕同一个方向展开：缩短电力路径，降低能量损耗，提高供电密度。 【参考资料】 How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive（实验室如何解决电力危机） The AI Power Crisis（AI 能源危机）：第一部分，第二部分，第三部分，第四部分 【片头片尾音乐】 Danny Bensi - The Current War，2017 STOSLIV,LOVIXX - Don't tell your dreams 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。