节目

三岁娃骂对方妈妈丑很可爱，成年人搞种族歧视却很可笑。用手吃饭就是劣等？那全世界都“劣等”了？别让无知蒙蔽双眼。 02:02种族主义者的愚蠢与自大：深入分析印度人和巴基斯坦人的问题 04:02种族主义者的愚蠢与自大：中国和印度的现代人类属于同一物种

这部剧最牛逼的地方在于，第一集就告诉你结果，让你随便猜过程，最后一集揭晓答案的时候，你还是没猜中，台词写的非常好，五集的篇幅节奏流畅，演员表演尤其好，每个人都演的非常好，两位男主尤其出色，各种微表情真是厉害，只要是两个人的对手戏，就会戏剧张力十足，每个人都在做每个人认为对的选择，而每个人又都被困在自己的茧房里，当所谓的团体把人性的两面都放大，裹挟着其中的每一个人被迫做出违背本心的行为，这个世界到底会是什么样子？都2026年了，一个同性恋还会被一群人直接吊死，这不是魔幻的情节，这是冰冷的现实，而背后的原因，才是整部剧试图去展示和讨论的，世界太大，大到每个人都如此孤单，世界又太小，小到我们无法容忍那个所谓的异类存在，也许人啊，总会害怕和自己想法不一样的人，所以才会想要消灭他！ 00:08 开场 02:34 《踮起脚尖》 1:00:55 结尾 1:02:19 超长彩蛋 主播：Coco、DC（视频内容ID：影迷的角落） BGM：五月天 - 拥抱 进群加：lindachao1992 「播出平台」 音频：小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、网易云音乐、微博、豆瓣、QQ音乐、荔枝FM等均可收听。 视频：欢迎大家到B站、小红书、抖音、视频号，搜索“影迷的角落”。

大家好，欢迎回到《教育AI智造者》。 当 AI 可以在几秒内给出一份调研、一个研究路径、一段代码，甚至一个看起来完整的解释时，“得到答案”正在变得前所未有地容易。但这也让另一个问题变得更尖锐：我们究竟是在搜索已经存在的知识，还是在做研究？AI 替我们把事情完成，和我们真正理解其中的判断与证据，之间又差了什么？ 这一期，我们邀请到Zhihao。他目前在香港中文大学攻读 AI 方向博士，关注具身智能中的 self-evolving agent（自我进化智能体）与 world model（世界模型），也做过自动化科研相关的开源实践。对他来说，研究不是某一类人专属的神秘活动，而是一个持续提出假设、寻找证据、验证并消除不确定性的过程；产品、工程和教育，也都可能有同样的结构。 对谈从Auto Research讲起：让智能体自动科研，真正困难的不只是让它“会做事”，而是定义一个可信的评估器。模型能力不足，或评估信号偏离目标，都会让自我优化朝错误方向加速。于是，研究品味（research taste）不再只是抽象的审美：它落在什么问题值得做、什么指标算进步、哪些反馈必须由人介入。 我们也把这个问题带到教育。数学和编程相对容易验证，教育中的学习、兴趣、情绪与认知变化却很难被简单的点击量、观看时长或一次考试完全捕捉。面对难以操作化的反馈信号，技术可以提供新的观察和模拟工具，但教师的判断、学习者的自我觉察，以及对“什么才算学会”的持续追问，仍然不能被一个漂亮的指标替代。 后半段，我们聊到世界模型：它不只是生成逼真视频，也不等于模型能用文字描述“杯子掉到地上会碎”。在本期采用的理解里，一个更完整的世界模型需要能推演状态变化、将状态渲染为可观察的画面，并根据目标输出行动。它之所以令人兴奋，是因为仿真环境或许能让机器人和智能体以更低成本反复试错；它之所以仍然困难，是因为物理世界的数据远比数字世界稀缺，真实世界的状态也远比表面画面复杂。 这期节目表面上讨论的是自动科研与世界模型，更深处讨论的其实是： 当 AI 的杠杆越来越长，我们如何不只是把判断外包出去，而是借它更清楚地认识问题、认识证据，也认识自己？ 内容大纲 - 为什么Zhihao会从自己的科研需求出发，做自动化科研相关的开源项目？ - 搜索（search）和研究（research）的边界在哪里？“互联网上已经有答案”和“需要产生新知识”有什么区别？ - 对陌生问题先问 AI：这是效率提升，还是探索模型能力边界的一种方法？ - AI 已经替你总结论文之后，怎样避免“我以为我懂了”？ - 如何用自己的知识框架、Notion 或 Obsidian，让 AI 的信息进入而不是取代你的理解？ - 为什么复述、重讲和费曼学习法，仍然是检验理解的必要动作？ - Auto Research 自动化的到底是什么？评估器、搜索策略与人类介入分别承担什么角色？ - 基础模型能力与评估器质量，为什么是自我进化智能体的两条边界条件？ - “研究品味”如何具体地体现在定义问题、设定指标和判断方向上？ - 教育中的总结性评估与形成性评估，怎样对应不同类型的反馈信号？ - 点击、停留时长和完成率，为什么不能直接等同于学习真的发生了？ - 当教育中的兴趣、情绪和认知过程难以观测时，传感器与脑机接口可能提供什么，又不能替代什么？ - 为什么具身智能和机器人比数字世界里的 AI 更难做？物理数据为什么稀缺？ - 在本期的定义中，世界模型为什么需要状态预测、渲染与策略（policy）三种能力？ - 语言模型、视觉生成模型与世界模型：它们分别能描述、渲染或推演什么？ - 世界模型如果足够成熟，能否降低科学试错和探索式教育的门槛？ - 给普通听众的三个行动入口：尽快用 AI、搭建自己的知识体系、进入真实的 AI 社群与协作环境。 本期最重要的关键词：评估器（Evaluator）。它不只是给结果打分的工具，而是在决定一个智能体、一个研究流程，甚至一个学习系统会朝什么方向优化。 -----------------------关于伊伊子---------------------- 伊伊子的小红书传送门 伊伊子个人网站 EduAI Builders 网站 EduAI Builders GitHub ----------------------关于听友群----------------------- 如果您对 AI 和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧 点击链接或扫码，与更多志同道合的伙伴交流行业动态、分享实践经验，并共同讨论人工智能将如何改变教育。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 请大家填写微信联系方式时，务必确认拼写完整、正确。我们遇到过几次微信 ID 无法识别的情况，谢谢大家！ ============关键词解析============ Research｜研究 本期中，研究不是单纯找到现成答案，而是围绕一个尚未被充分解决的问题提出假设、设计验证，并逐步减少不确定性。搜索可以是研究的一环，但当答案只存在于已有资料中时，它本身还不等同于研究。 Search｜搜索 搜索是在已有信息、文献和经验中定位答案或线索。在 AI 时代，它可以极大缩短进入陌生领域的时间；但它提供的是已有知识的入口，不能自动保证问题本身新颖，也不能替代验证。 Auto Research｜自动化科研 让智能体参与资料搜集、提出方案、写代码、运行实验、读取反馈并迭代的工作流。本期的重点是：它能否成立，取决于模型能力、反馈质量以及研究者是否定义了真正值得优化的问题。 Self-Evolving Agent｜自我进化智能体 指能够在反馈回路中改进自身行为或能力的智能体。它不仅用 AI 做研究，也可能让智能体依据生成的轨迹与评估信号，在特定领域中进一步优化自身。 Evaluator｜评估器 评估器把“做得更好”转成可用的反馈信号。编程和数学往往有相对清晰的测试或答案；在开放研究、教育和现实任务中，评估器更难定义，也因此更需要人的判断与研究品味。 Human in the Loop｜人在回路中 人在关键节点审查方向、修正不合适的方案、解释例外的参与方式。它不意味着人要手工完成全部工作，而是把人的注意力保留给目标、边界、价值与不可轻率自动化的判断。 Research Taste｜研究品味 本期里，它是一种综合能力：能提出重要而有趣的问题，形成有价值的假设，设计验证，并在反馈中快速迭代。它可以经由研究训练增强，而不是少数人的天赋标签。 Formative Assessment｜形成性评估 发生在学习过程中的反馈，例如学习任务、解释、修改与阶段性产出。它的目的不是只在最后判定对错，而是帮助学习者和教师理解下一步应如何调整；简单行为数据可以提供线索，却不能自动等同于理解。 Summative Assessment｜总结性评估 通常在一个阶段结束时判断成果，例如考试分数或最终作品。它便于得到相对清楚的结果信号，但若只依赖它，往往无法看见学习在过程中的困难、兴趣和变化。 Embodied AI｜具身智能 让 AI 在机器人或其他物理载体中感知、行动和学习的方向。它面对真实世界中的摩擦、对象变化、失败恢复和数据收集，因此不能简单照搬数字世界的数据规模和训练方式。 World Model｜世界模型 本期借用的理解是：系统能根据当前状态与动作预测下一状态，将状态渲染为人可理解的观察，并根据目标输出行动。这个定义比“生成一个逼真画面”更严格；它仍是快速发展、尚有许多技术边界的方向。 State｜世界状态 指系统中与任务相关的真实条件，而不仅是文字描述或一张图像。例如物体的位置、速度、接触关系和任务是否成功，都可能属于状态。能否可靠地从有限观察中推断状态，是世界模型的核心困难之一。 Policy｜策略 在一个目标和当前状态下，决定下一步采取什么动作的规则或模型。世界模型若只能展示或预测，而不能帮助选择行动，仍不能完整承担具身任务中的决策角色。 Simulation｜仿真 在可控环境中模拟世界变化，以较低成本重复实验、恢复初始状态并比较方案。它可以扩展试错的规模，但仿真与真实世界之间的差异，仍需要谨慎验证。 Synthetic User｜仿真用户 用 AI 生成或模拟的用户，用于探索产品可能的交互路径。本期中的例子是模拟学生使用学习网站；它可协助测试假设，却不能直接证明真实学生已经发生了同样的认知与情感变化。

-《你的夏天还好吗》带来的启发:平凡的一天本身就是一种幸运；生活中微小的改变和尝试，会带来很大的幸福感 这一期的灵感来自韩国作家金爱烂的《你的夏天还好吗》。书里是八个普通人的小故事——不孝顺的孩子/装模作样的渣男/被骗进传销的年轻人。。。这些情节我们在亲戚朋友的八卦里都听过类似的，听完可能感叹一句就过去了。 但是作者金爱烂把它们一点点展开，让我们听见了人物的心理活动，看见她们到底是怎么生活的。因为她非常擅长用细致的文字描述出细微的情绪，让大家在阅读的时候，很容易共情和投入进去。 我的今年夏天，是工作以来最忙的一段时间，忙到播客第一次没能按时更新，忙到失眠。但也是在这个夏天，我发现四十岁还能交到相见恨晚的新朋友，“笨拙”的我居然喝得出咖啡豆的好坏，长发现被拍了无数张丑照之后，我对"拍照难看"这件事免疫了。 这些改变小到别人可能觉得没什么意义，但只有我自己知道，它们经历了多长的历练才拥有。 00:02:31 《你的夏天还好吗？》：普通人的两个小故事 -被渣男欺骗的女性和在旅行中友情破裂的一对好朋友 00:10:18 平凡的一天本身就是一种幸运；生活中微小的改变和尝试，会带来很大的幸福感 00:15:31 今年夏天的我，是内向人挑战新工作内容的忙碌夏天；也是开发出自己很多新技能的夏天 00:18:30 任何新的发现和尝试，都是我们一点一点重新认识自己的过程 00:23:29 不是每个人都有“我可以过得更好”这样的观念，能够追求更好的生活，是一种能力和幸运 感谢神气小鹿对本期节目的大力支持。点击进入专属购买链接：https://mo.m.tmall.com/page/37890881?shop_id=498131482 枕头的舒适度对我的睡眠质量影响特别大，因为我平时写作、回消息都得低头，肩膀容易酸痛，睡觉枕头一不舒服，整晚都白睡。神气小鹿的双面承托护颈枕简直戳中我的需求： 1. 慢回弹记忆棉枕芯，很柔软的贴合了脖子，支撑力度也足够，翻身时动态跟随，肩膀不参与发力，睡醒肩膀没有酸胀感。 2.科学分区，有头部承托区，侧睡缓冲区，脊椎减压区和肩颈保护区。 仰睡：脑窝区下陷，释放头皮压力，后脑勺有被“捧着”的安全感 侧睡：侧区加高，填补肩颈空隙，不会压得肩膀内扣，手臂不发麻 牵引：颈部弧度贴合，躺下即拉伸，感觉像做了一次颈椎理疗 3.前后两边都有颈舌设计，可以一枕两用 A面（平滑）：日常养护，适合睡眠浅、追求稳定包裹感的人。 B面（凸点）：加强养护，脖子特别僵、熬夜后，用凸点刺激穴位，边睡边放松紧绷神经。 4. 贴心地分了高低两款，高枕前高11厘米后高9厘米，低枕前高8厘米后高6厘米，不同身型都能找到合适的高度。搭配的裸感亲肤枕套，对敏感肌也很友好，可以有效的隔离灰尘，很透气，拆洗也非常方便。 有需要的听友可以根据下面三种方式，领取专属福利，按需购买 1.点击可进入专属购买链接 淘宝：https://mo.m.tmall.com/page/37890881?shop_id=498131482 京东：https://pro.m.jd.com/mall/active/uMWLJDmeNg69Bx6pvNTcMa9PtNq/index.html 2.复制淘口令：27￥oaPbT6WNJyW￥ / HU006 自动跳转到淘宝 3.淘宝搜索“神气小鹿”，找到“神气小鹿旗舰店”向客服报暗号“仙人掌晒太阳”即可获得专属链接

咖啡店里的贝果，如何从400年前东欧犹太社群的日常面包，漂洋过海成为纽约乡愁、美国早餐、硅谷办公室标配，又在今天化身“健康减脂”的城市新宠？这期我们从一个面包圈聊起，看食物如何通过迁徙和工业化来保存一个族群的生活记忆。 ⏱️ 时间轴 00:00 为什么贝果突然成了“潮流健康美食”？ 04:30 一个普通面包，竟然流行四百年 08:00 环形食物的共同逻辑：好熟、好拿、好卖、好运输 13:00 从椒盐卷饼到焦圈：全世界都爱把早点做成圆圈 17:00 1610年的贝果：它是象征生命循环的礼物 22:00 跟着犹太移民横渡大西洋：乡愁从纽约贝果店的早餐开始 33:00 Lender’s 与冷冻技术：供应链让贝果进化 39:00 贝果进入硅谷：从乡愁变成高效办公的燃料 44:00 来到中国后，贝果为什么成了减脂、咖啡与 Brunch 的符号？ 48:00 手作的美食承载乡愁，工业化食品把它传播到世界 🎞️背景照片 东欧到俄罗斯，流行的三种类似贝果的面包：bublik, baranka and sushka 波兰克拉科夫城内推车销售的奥布扎内克，也就是贝果的原始形态。 土耳其的伊斯坦布尔随处可见卖simit面包圈的推车，和克拉科夫的推车很像。 录制节目前，我们吃的贝果 本期节目就到这里，感谢你的收听！欢迎你在评论区留下你的想法。期待你的评论、转发和打赏。我们下期见！ 欢迎你加入听友群与我们聊天交流！ 男主播：以前出书，现在出摊，播客工作者 女主播：以前选图，现在选菜，人间观察家 ● 播客制作咨询在小红书或微博搜索：「会飞的能猫」 ● 联系主播：微信ChillLulu8383 ● 视频号：「慢調私理family」 ● 微信公众号：慢调私理Radio

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行业动态 1、杭州银行投融通 亮点：以投资管理系统与托管服务平台为核心，包含项目挖掘、辅助尽调、流程管理、风险监测、资金托管、市场资讯、项目撮合、智能访前报告、商业计划书解析、产业链研究，覆盖股权投资募、投、管、退全周期和产业龙头、科研平台、投资机构。

《村口FM》总第271期 - 宣华之后 吹糠见米 上线啦！ 先说个大事，《村口FM》将在北京时间9月10日凌晨0点30分起，直播本年度苹果新品发布会，欢迎观看。 本期节目汇聚了村长老王恺伦森森，从感性和理性的层面，试图理清几个问题： 小米玄戒芯片是不是自研？ O3和韬定律到底谁更强？ 小米18 Fold是不是抄华为？ 华为Mate XT2是不是抄三星？ 感谢您的支持

小宇宙的小伙伴大家好呀 这里是papi酱视频的「热烈欢迎」系列，是papi的好友做客办公室的各类好物分享~ 今天做客的嘉宾是李静 00:04 热烈欢迎李静 02:22 静姐的好物分享 13:26 团队小伙伴的分享

1 网红梅尼耶结婚 卓仕林献舞 2 24岁吃播 长期催吐丧命

00:08 🧒 「梅姨」谢家梅正式被提起公诉！这个65岁的普通老太，二十年间拐卖至少9名儿童，申聪父亲亲眼见到她：看起来毫无威胁感，和模拟画像相似度不到三成，案件即将开庭。 00:56 🏆 青岛女销售牟倩文三年卖出530台保时捷，暂列全球第一！平均两天一台，六成客户是女性，三分之一订单来自线上，靠「真诚」打破行业潜规则。 01:26 🚨 广西洪灾期间，网红「安澜」把1元捐款P成百万回单涨粉，被红十字会一个电话拆穿，小红书已禁言处置，律师提示还可能面临法律追责。 02:15 💔 24岁百万粉丝吃播博主「干饭莹莹」因重度低钾血症心脏骤停离世，反复催吐导泄才是真正夺命元凶，流量裹挟下吃播行业的健康危机值得警惕。 03:04 📉 2025年出生人口首破800万关口，仅792万，净减339万，连续第四年负增长，龙年反弹彻底落空，少子化老龄化双压持续加深。 03:48 📚 广州图书馆工作日四千座位秒没，大批失业白领每天「假装上班」躲在这里投简历，上海、成都、杭州同样一座难求，就业结构性困境引发广泛共鸣。 04:32 🏠 把父母安排在次卧算不孝？其实次卧动线短、更安静，反而更适合老人。真正的孝顺不该被一间主卧定义，日常陪伴才是关键。 05:09 🇯🇵 同样不婚，一个睡网吧求生，一个开房车露营退休。日本女性的故事说明：婚不婚不是关键，经济基础、健康和社交支撑，才是晚年质量的真正底牌。 05:48 🗺️ 你用了几十年的世界地图可能一直在「骗」你！联合国164票通过决议，推广更真实的「平等地球投影」替代墨卡托地图，唯一反对票来自美国。非洲实际是格陵兰的14倍大，你知道吗？ 06:34 🧠 刷手机反而更累？医生揭秘：大脑真正休息靠的是减少决策、降低选择项，短视频追剧都是「伪休息」，放空+散步+有氧才是解法！

在Bayt播客上收听任何播客的中文翻译音频，并查看双语字幕： 安卓：https://baytfm.com iOS：https://apps.apple.com/app/apple-store/id6748532039?pt=121796720&ct=xiaoyuzhou&mt=8mt=8 📝 本期播客简介 本期我们翻译了《Lenny's Podcast: Product | Career | Growth》中 Lenny 与 Grok Bot 联合打造者、前 Cursor 增长负责人 Roman Ugarte 的对话。Roman 回顾了小团队如何从第一行代码出发，用四周做出内部产品，再用三周推向公众：为什么选择独立开发，而不是给 Cursor 加一个入口；为什么亲自带着近三百位早期用户上手，并在反馈中不断删减功能。他还解释了云端常驻、每个智能体拥有独立电脑这两个关键决定，以及把 AI 当作同事的产品理念——让它保留记忆、主动处理信息，真正接下工作，而非要求人一直盯着。对话最后谈到 Cursor 扩张中的执行文化、模型进步时为何要敢于删除旧功能，以及产品团队如何在持续交付价值的过程中找到护城河。 ⚙️ 本期嘉宾 Roman Ugarte，Grok Bot 核心构建者、前 Cursor 增长负责人；主持人 Lenny Rachitsky。 🌟 精彩内容 1. 四周从零到内部产品：几个人在独立办公区和私密 Slack 频道里集中开发，内部员工的真实使用推动团队再用三周走向公开发布。 2. 为什么不直接加进 Cursor：开发者产品的品牌与界面会让非技术用户却步。独立产品能围绕知识工作统一体验，避免把组织架构变成一排标签页。 3. 亲自带近三百人上手：核心团队观察用户在哪里失败，第二天就修。有人自发让常用 Bot 做首席助理、管理其他 Bot；团队先观察，再强化这一模式。 4. 少展示机制，多完成工作：用户想知道进展与结果，并不想追踪每次工具调用。上线前删去实验功能，把注意力集中在真实任务中的具体障碍。 5. 两个架构决定：云端常驻让任务不依赖个人电脑开机；每个 Bot 拥有独立电脑，在 API 或 MCP 不够用时仍能操作软件界面。 6. 从 OpenClaw 获得启发：保留工具能力和拟人协作，降低配置门槛。自动化可以直接用自然语言描述，用户不必先学习技能、斜杠命令或复杂设置。 7. 持久记忆与 AI 同事：从一次次临时聊天走向长期协作，减少重复交代背景。招聘团队持续整理论文作者线索，个人则让 Bot 过滤邮件和 Slack、汇总每日重点。 8. 最后百分之十：完成九成但还需要人盯着，与真正接下整块工作，带来的心智负担完全不同。这也是 Roman 衡量代理是否实用的标准。 9. 大公司如何保持速度：信任人才、给出方向，让团队直接解决问题；模型进步后敢于删除旧功能与临时方案，不被沉没成本拖住。 10. 护城河与上手方法：持续提前交付未来能力，在反复创造价值中积累分发和数据。新用户先提供背景，让 Bot 建议五件可接手的事；进阶用户统一存放结果、定期回顾。 🌐 播客信息补充 原播客：Lenny's Podcast: Product | Career | Growth 原单集：How we built Grok Bot in a month | Roman Ugarte (SpaceXAI) 内容依据本集完整字幕整理，观点与案例来自节目对话。 关键词：Grok Bot、Roman Ugarte、Lenny、Cursor、AI 智能体、产品设计、持久记忆、增长、护城河