节目

热烈欢迎我们的三位嘉宾：殷文艺✖️黄海博✖️丹妮。 不知道大家有没有信过“大仙儿”？或者你是从什么时候开始信“大仙儿”的？ 当你是事业卡住了，感情不顺了，又或者...是你遇到了一些邪乎事？ 然后有人告诉你：“找个大仙儿看看吧，能改命，能转运”。 我们去了，然后，被坑了～ 本期「命里有话说」，我们和我的搭档，还有三位嘉宾，摊开聊聊各自找“大仙儿”看事儿的真实经历。 没有戏剧化的夸张，只有我们各自的真实经历。 （还有一些鬼故事哦） 那些年，我们是如何从坑里走出来，然后变成了更好的自己。 “大仙儿”说我们这不好，那不好。 但现在，我们的Flow更好～ 🌟但是有一点很重要，不是说所有的大仙儿都不好，只是大家去接触的时候，心里要有杆秤哦。 本集开头，结尾曲：殷文艺《骚人墨客》

为情节辩护系列（2） shownotes: 00:57 真的存在“《纽约客》风格”吗？ 03:30《纽约客》小说如何成为业界准绳？ 05:55 编辑对作者的影响：是权力还是爱？ 14:42 纯文学也是套路吗？ 节目中提及的作家及作品： john cheever 约翰·契拂 mavis gallant 梅维斯·迦兰 alice munro 爱丽丝·门罗 shirley Jackson 雪莉·杰克逊 william trevor 威廉·特雷弗 elizabeth bishop 伊丽莎白·毕肖普 frank o'connor 弗兰克·奥康纳 john updike 约翰·厄普代克 mary mccarthy 玛丽·麦卡锡 philip roth 菲利普·罗斯 saul bellow 索·贝娄 tennessee williams 田纳西·威廉 v.s. pritchett V·S·普利特切特 vladimir abokov 弗拉基米尔·纳博科夫 jack kerouac 杰克·凯鲁亚克 The New Yorker offered him a deal: www.woman-of-letters.com The Lottery: www.newyorker.com The Enormous Radio: www.newyorker.com The Death of Justina:classic.esquire.com O Youth and Beauty!: www.newyorker.com The Swimmer: www.newyorker.com 音乐： take five by the david brubeck quartet

🍬 常规案件 根据真实案件改编的电影，到底有多偏离真实案件？ 真相，清醒的人会听到、会看到、会知道。 | 参考资料 | 先生を流产させる会 【衝撃事件の核心】 流産させる会？！ Eleven Students Try to Kill Their Teacher’s Baby 叱るのも仕事です | 本期参与 | 主播 / 文案 / 音频剪辑：硬糖_淼淼

当地时间2月28日上午，美国和以色列联合发动大规模空袭，七枚导弹精确击中伊朗德黑兰市中心最高领袖官邸区域。86岁的哈梅内伊在办公室内遇难，伊朗官方随后证实其死讯。 此次伊朗和以色列之间的冲突外溢至海湾各国。阿联酋、卡塔尔、科威特等国的城市上空传来导弹拦截的爆炸声，民众手机里反复跳出国家紧急危机和灾害管理部门发布的警报。对长期被视为“稳定绿洲”的海湾各国来说，这样的场景前所未有。 围绕诸多焦点问题，本期播客专访知名中东问题专家、北京大学汇丰商学院中东研究所执行所长朱兆一研究员。 本期嘉宾：北京大学汇丰商学院中东研究所执行所长 朱兆一 时间线： 02:25 为何伊朗本轮报复相当程度上转向了相对“软性”的海湾国家目标 05:20 为何阿联酋首当其冲 09:00 海湾国家的两难处境 16:15 哈梅内伊走后留下的权力真空如何填补 28:10 作为什叶派精神领袖，哈梅内伊的去世对于中东局势有何影响 35:20 美国态度预测 37:00 这场冲突对中国的影响如何

“再也不想上班了！”这句话，不知道在心里说过多少回了。每次冒出这个念头，最后还是乖乖坐回工位，继续在那个嘴里喊着“鬼地方”的地方待着，但她们仨不一样——真的走出去了！走出了那栋每天进出的大楼，开了一家属于自己的咖啡店，活成了我们很多人心里偷偷想过却没能迈出那一步的模样。 小店在📍杭州丰潭路257号，设计很巧妙，是上下两层独立又紧密联系的双层空间。 我知道现在行情不好，选择创业需要很大的勇气，也很好奇她们创业的勇气来自哪里，甚至为什么其中有的人，咖啡都不耐受还要开店。 聊了聊发现，同行的伙伴很重要，和工作比起来，生活更加重要。 这家咖啡店就像一个被精心布置过的客厅，什么都有，包容性极强。有让咖啡控惊喜的手冲，也有让不耐受的人安心的无因饮品；有甜到心里的巴斯克，也有深夜饿了总会想念的卧蛋泡面。可以闲时来喝喝咖啡小憩一下，也可以无聊时发发呆看看路边人来人往。甚至可以窝在楼上的房间睡上一觉，把自己真正地还给自己。 其实，那杯咖啡的具体味道我已经忘了，我只记得那天手里的温热，嘴巴里的小小绽放。 那一刻，我也意识到了线下连接的重要性，是真实触感的传达，也是人与人之间的温暖示好。 都说人为了瞬间活着，很庆幸，在这间小小的咖啡店里，我找到了独属于自己的瞬间，也期待朋友们，可以早日寻找到更多自己的避风港，冬日喝杯暖茶，夏季感受一股清凉。 如果你暂时没有找到，你也可以和我一起来📍杭州市丰潭路257号☕️日剂咖啡（3月7号就正式营业了哦）坐一坐，感受下被抱持的接纳和做自己的美好。 💡内容摘要： 00:36 我们仨把老板辞啦！ 00:47 开店的念头，是怎么长出来的？ 01:25 双层空间的秘密 04:01 与其内耗，不如“内卷”自己 08:20 我选中的不是咖啡，是人 09:43 明知山有虎，偏向虎山行 11:11 这家店，也有性格？ 11:27 进来别客气，就当回自己家 11:55 线下，不可替代 15:33 记得那天的感觉就好 18:00 想把这里，变成你的避风港 19:21 对打工人的建议 19:41 十年经验之谈，摸鱼太重要了 20:19 和感兴趣的人在一起 20:45 用五官扩宽你的世界 22:48 开店，让我全能！ 🎵BGM: 《Coffee's On Me》——落日飞车

本期主题 AI 应用爆发背后的商业逻辑：为什么现在是软件行业最剧烈的范式转变？a16z 最新洞察拆解 AI 创业与投资的核心机会 核心看点 1. 软件行业的第五次浪潮：从 PC、互联网、云计算、移动到 AI 时代的演进逻辑 2. AI 应用爆发的关键拐点：从 “有趣演示” 到 “企业必备工具” 的质变 3. a16z 三大投资主题：AI native 转型、软件替代劳动力、专有数据护城河 4. 企业与消费者 AI 的机会差异及落地案例 5. 创业公司如何对抗大模型巨头？聚合器优势与护城河构建 关键数据与趋势 * 全球 15% 的成年人每周使用 ChatGPT， adoption 速度创历史纪录 * 2025 年 1 月成为企业 AI 支出增长拐点，成熟企业加速落地 AI 工具 * 传统软件转 AI native 的速度将远超云计算时代，无行业抵触情绪 * 软件替代劳动力创造全新定价区间：介于传统软件（数百 - 数千美元 / 年）与人力成本（数万美元 / 年）之间 核心案例拆解 1. 传统软件 AI native 转型 * Reel：AI 原生 ERP 系统，针对 50 人以上企业的转折点需求，以 50 个 AI 自动功能挑战 NetSuite * Krea：AI 原生设计工具，成为年轻设计师的首选，替代传统 Photoshop 2. 软件替代劳动力（全新市场） * Eve：原告律师 AI 解决方案，端到端工作流覆盖案件筛选、证据收集、文书起草，效率提升 5 倍 + * Salient：汽车贷款催收 AI，支持 21 种语言 + 实时合规适配，催收率提升 50%，核心壁垒是法规数据与通话经验 3. 专有数据护城河（围墙花园） * OpenEvidence：独家授权医学期刊数据，成为循证医疗领域的必备工具 * VLEX：聚合西班牙法律判例数据，AI 赋能后收入增长 5 倍 * Slingshot：通过治疗师笔记训练 AI 治疗师，专有数据构建差异化优势 金句摘录 * “最好的公司拥有的是人质，而不是客户 —— 成为企业记录系统的公司具备天然护城河” * “人们想要两件事：更富有和更懒惰，AI 正好解锁了这个可能性” * “数据一直有价值，但 AI 让同样的数据创造 10 倍甚至 100 倍价值 —— 从提供原材料到交付完成品” * “没有人会告诉你正活在美好的旧时光里，直到这些时光过去 ——AI 时代正是历史性转折点” 延伸讨论 1. 创业公司如何避免被 OpenAI、微软等巨头吞并？聚合器模式的核心优势 2. AI 替代劳动力会引发失业潮吗？历史规律：技术革命创造新职业而非消灭工作 3. 消费级 AI 的三大机会：传统品类 AI 化、全新品类创造、专有数据驱动 4. 护城河的本质：数据、工作流、网络效应、领域专业知识，缺一不可

有人的地方就有江湖，玄学圈也不例外。 本期节目借一本民国奇书《江湖丛谈》，带你走进那个“金点”（算卦相面）的江湖世界。我们将一起拆解江湖术士们赖以生存的“十三簧”技巧，看他们如何通过观察、推理和话术，把人性的弱点拿捏得死死的。看清套路，是为了更好地回归本心。 ⏲️ 时间轴 01:43 地理簧：一眼看出你是哪儿人、干啥的 03:43 现簧：你一个反常举动，就暴露了所有秘密 04:20 水火簧：聊几句家常，就能推断你的命运轨迹 06:50 扣瓜：最狠的一招——用你的恐惧，把你扣死 08:44 抽彻簧：为什么“怎么说都对”的话，总能让你对号入座？ 11:24 讽刺真相：真懂奇门遁甲的大师，干不过只会耍嘴皮子的 13:49 打鬼胎：人一旦有亏心事，就是最好拿捏的软柿子 14:44 把簧的最高境界，是把明白自己的心 欢迎大家在评论区讨论你遇到的套路和骗局～ 听友群、交流、咨询请加微信 saiboxiudao

🎙本期提要本期是宗教与人文系列节目之陕西宝鸡的“法门寺”。法门寺被誉为“关中塔庙始祖”，也是5A级旅游景区，为什么有着西北最大汉传佛学院的法门寺作为学习、参访的道场，如今不景气？曲江模式下的法门寺文化景区为什么经营失败？主播 学魔法的美羊羊 【宗教与人文】寒山寺：禅宗“和合文化”与禅修圈子 【宗教与人文】五台山的文殊信仰与禅修祈福 【宗教与人文】从梁思成林徽因发现佛光寺看中国古建筑之美 【人文旅行】敦煌史诗：从莫高窟到鸣沙山，巡礼西域历史文化

2026年春节后首期拍案惊奇，做为新父亲的初老师同老哥几个一起给大家聊聊这个春节如何度过，以及如今的孩子和我们这个时代的童年的对比，如今的孩子太聪明，太幸福，但同时他们超高速的接触着各种有的没的的信息，同时又面临着各种压力，来自家长的期许，来自社会的期许，来自未来的压力，来自教育的筛选，很多家庭再用孩子的童年去博取一个未来，而对比曾经的我们，也许我们是新世纪里不多的拥有童年的一代了，当然也许是有得有失，但未来的世界谁又能说清楚呢？ 新年初老师带来两个大案，震惊北京的“石景山八命血案“以及”海口无头男尸案中案”。

本期节目和大家聊2026春节档的另外两部电影《飞驰人生3》《夜王》。我们回顾了春节档电影的演变，认为今年的春节档电影质量和票房收益对比前些年明显有所下降。节目后边部分总体评价了一下这个假期看过的电影《东北警察故事3》《聊斋：兰若寺》《象山发光事件》《一战再战》 。希望大家走出电影院后，对这些作品稍微包容一些，看到缺点的同时还是要看到优点的。 00:02:00:飞驰3 沙溢的加盟是个小亮点 00:07:21:韩寒电影作品的演变与观影体验 00:14:42:飞驰系列和速激系列 00:36:48:香港回归前夕的娱乐风暴 00:51:30:春节档电影：政策放宽与观影选择的转变 01:06:11:这个春节看的电影《东北警察故事3》《聊斋：兰若寺》《象山发光事件》《一战再战》 01:13:33:观影思维变化：从匮乏到发达的的艺术文娱市场 01:20:52:观众言论的主观性与电影评价的客观性：电影行业的挑战与思 主播：鳄鱼 大黄 制作：小晖 开场/结束曲目：《千千阙歌》陈慧娴

主播 | 夹子 王宁 无言 在这一期的《四叶聊斋》中，主播们深入探讨了求职面试的本质究竟是拦路虎还是试金石。三位主播结合自身经历，分享了她们在求职过程中的真实面试经历，包括压力面试、双向选择和个人成长的反思。她们还讨论了AI对未来面试的影响，以及如何在竞争激烈的职场中更好地展示自己。通过这些故事，听众能获得宝贵的面试经验和启示。 00:02:06:如何面对职场的第一次压力面试？ 00:04:06:第一学历对求职的影响究竟有多大？ 00:06:07:企业面试风格与招聘者外显行为表现反应了什么？ 00:09:07:如何在面试中脱颖而出，找到理想工作？ 00:12:09:面试是寻找价值观与专业能力理想契合的机会。 00:15:12:如何在跨行业求职时应对专业壁垒？ 00:18:15:如何规划职业发展并跨行成功？ 00:21:17:如何在职业生涯中保持竞争力？ 00:24:19:如何在年轻时就开始打造自己的成功之路？ 00:27:23:重新定义职场时间的价值意识。 00:30:25:初创企业如何突破吸引高素质人才的困境？ 00:33:27:AI面试：未来招聘的趋势与挑战

今天我们不聊模型参数有多大，而是聊如何让AI变得更“会思考”，这种思考方式，有时甚至有些反常识。比如，为什么给AI疯狂“补课”，它反而可能越学越笨？我们还会探讨，如何像一位高明的老师一样引导AI攻克难题，而不是直接灌输答案。更进一步，我们会揭示如何训练AI像个侦探一样，学会“讲道理”地分析代码，以及如何让整个系统学会动态协作，找到最高效的“偷懒”方式。 00:00:35 AI大模型时代，如何花小钱办大事？ 00:05:47 给AI“补课”的陷阱，为什么学得越多，它反而越笨？ 00:11:37 高手辅导功课，为什么不直接给答案？ 00:16:48 让AI学会“讲道理”，代码世界的侦探是怎样炼成的？ 00:22:00 让AI学会“省时间”，一种更聪明的快 本期介绍的几篇论文： [LG] Rich Insights from Cheap Signals: Efficient Evaluations via Tensor Factorization [Google DeepMind & University of Michigan] https://arxiv.org/abs/2603.02029 --- [LG] Theoretical Perspectives on Data Quality and Synergistic Effects in Pre- and Post-Training Reasoning Models [University of Southern California & University of California Los Angeles & Google Research] https://arxiv.org/abs/2603.01293 --- [LG] Learn Hard Problems During RL with Reference Guided Fine-tuning [ByteDance Seed & UC Berkeley & CMU] https://arxiv.org/abs/2603.01223 --- [LG] Agentic Code Reasoning [Meta] https://arxiv.org/abs/2603.01896 --- [CL] Learning to Draft: Adaptive Speculative Decoding with Reinforcement Learning [Microsoft Research Asia & Peking University] https://arxiv.org/abs/2603.01639