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EP62 观剧repo之:好吃?难吃?什么都吃只会害了你

叽哩咕噜会客厅

春天来了,我们也复更啦~依然是一期repo存货,欢迎收听、点赞、评论~ 本期客厅npc 柴柴 编剧、戏剧影视策划、人类观察员 慧慧 前戏剧制作人、客厅里的技术员、猫科动物饲养员 阿琳 戏剧项目人、稳定的吐槽役、兼职神婆 Show note 1:13 《只此青绿》:先别跑,是好评 7:05 《海上钢琴师》:是什么让慧慧越想越气 9:55 既没爵士乐钢琴师也不真弹? 18:41 粗糙改编与“绘本”叙事 24:31 主演的一些好评和……很多差评 28:10 剧与电影的异同:边配角色为何猛加戏,1900为何不下船? 33:52 《婚姻情境》:英格玛伯格曼 in a bad way 41:13 就这样冒昧地钻进了男女主的被窝 42:18 《万尼亚舅舅》:导演已逝,舅舅已老 47:10 《大状王》:柴终于成为了状子全肯定 到底讲了一个什么故事:当一个做了半生荒唐梦的好人决定去死 54:19 圣人何淡如 VS 凡人何淡如,凡人的信仰破碎之痛更戳柴 58:54 《太阳山上》好梦难再续成员+1 1:00:38 《锦衣卫之刀与花》烫剧就这成员+1 1:04:03 《埃菲尔铁塔上的新郎新娘》:可能是近年孟京辉最好看的作品? 1:09:31 让·科克托是谁? 1:18:09 《夜色温柔》:好审美与黄湘丽独有的性张力 相关播客 EP29 会客厅下半年观剧repo(音乐剧/戏曲篇) 剪辑 慧慧 收听平台 小宇宙、喜马拉雅、网易云、podcast ↓↓ 还可以加入我们的听友群! ↓↓

84分钟
86
1周前

#459.AI 智能体时代的基建重构:LangChain 创始人揭秘 Harness、记忆与自主运行的未来

跨国串门儿计划

📝 本期播客简介 本期我们克隆了:知名科技播客《MAD Podcast》Everything Gets Rebuilt: The New AI Agent Stack | Harrison Chase, LangChain 当 AI 从简单的“聊天机器人”进化为能够自主规划、编写代码并管理记忆的“智能体”,底层的技术栈正在发生翻天覆地的变化。本期嘉宾是 LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase。作为 AI 基础设施领域的领军人物,Harrison 深度解析了为什么他认为“外壳程序(Harness)比模型本身更重要”。他详细拆解了现代智能体架构的核心组件,探讨了代码为何成为智能体的通用语言,并分享了 LangChain 如何从一个简单的开源框架演变为支持复杂异步流、具备生产级可观测性的智能体运行时。无论你是开发者、创业者还是企业决策者,这期节目都将为你勾勒出 AI 智能体未来的实战蓝图。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Harrison Chase,LangChain 的联合创始人兼 CEO。在创办 LangChain 之前,他曾是 Robust Intelligence 的早期员工,并在金融科技巨头 Kensho 负责机器学习团队。他主导开发的 LangChain 已成为全球最受欢迎的 AI 开发框架之一,引领了从 LLM 链式调用到复杂智能体架构的行业变革。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 智能体的进化与“外壳”理论 02:16 为什么说“外壳程序(Harness)”才是智能体的秘密武器 04:12 从 ReAct 到 AutoGPT:第一代智能体为何在现实中折戟 05:51 智能体的分化:对话型 vs. 长程型(Long Horizon) 06:58 为什么代码智能体是目前最强的智能体形态 拆解现代智能体架构 10:54 核心组件一:系统提示词(System Prompt)与 SOP 的融合 11:57 核心组件二:规划工具(Planning)如何充当智能体的“草稿本” 13:23 核心组件三:子智能体(Sub-agents)的上下文隔离与通信难题 15:29 核心组件四:文件系统为何是管理上下文窗口的关键 18:30 技能(Skills)原语:如何实现信息的“渐进式披露” 19:42 上下文压缩:让模型自主决定何时触发“记忆浓缩” 记忆、协作与企业战略 22:02 记忆的三种类型:语义记忆、情节记忆与程序记忆 23:43 超级代理 vs. 代理集群:企业该如何布局智能体架构 25:06 稳定压倒一切:可观测性、评估与沙箱(Sandbox)的重要性 26:44 为什么智能体需要沙箱?安全运行不受信任代码的必要性 LangChain 的故事与未来 30:13 创始人背景:从 Kensho “人才孵化器”到 LangChain 的诞生 33:23 演进之路:从简单的“链”到 LangGraph 智能体运行时 35:36 LangSmith:解决大模型非确定性带来的“可观测性加加” 38:31 融资 1.25 亿美金后,LangChain 的下一个月计划 39:15 开发者如何在工具趋同的时代寻找差异化竞争力 🌟 精彩内容 💡 Harness > 模型 Harrison 提出了一个深刻洞察:虽然 Claude 或 GPT 模型非常出色,但像 Claude Code 或 Manus 这种产品的成功,更多归功于其优秀的 Harness(外壳程序)。Harness 决定了模型如何与环境交互、如何管理上下文以及如何调用工具。 💻 代码是智能体的通用语言 为什么长程智能体大多表现为代码智能体?Harrison 解释道,代码不仅能以编程方式处理海量文件,更重要的是,大模型本身就是在海量代码和 Bash 脚本上训练出来的,这使得模型在处理逻辑规划和文件编辑时天然具备更高的可靠性。 🧠 记忆即配置 Harrison 重新定义了智能体的“学习”。在 Deep Agents 框架中,程序记忆(如何做事的指令)被表示为文件。这意味着智能体可以通过修改这些文件来更新自己的行为逻辑,从而在运行过程中实现自我进化。 🏢 企业的“不动产”:指令与工具 面对日新月异的 AI 框架,Harrison 给企业的建议非常明确:不要担心框架的更迭,要专注于构建和沉淀特定领域的指令(Instructions)和工具(Tools)。无论未来的脚手架如何变化,这些核心资产永远是有价值的。 🛠️ 可观测性是智能体工程的核心 由于大模型的非确定性和无限的输入维度,你无法在运行前预知智能体的表现。因此,捕获完整的追踪记录(Traces)并将其转化为测试用例,是智能体从 Demo 走向生产环境的必经之路。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自: 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

41分钟
3k+
1周前

EP095|《精英的傲慢》 :为什么我们一边承受精英的傲慢,一边还在自我攻击

多大点事Nothing special

Hello 大家好,我们的栏目成立听友群啦!七七和小满一直以来都非常感谢大家对我们栏目的关注,也希望和听众朋友们建立联系,听听你们对节目的感受,有没有希望我们看到和分享的书籍和电影。希望大家可以扫描下方的二维码加入微信群,我们在这里期盼你的加入哦!如果有任何问题,也欢迎添加小满的私人微信:diana_tong_26 另外,我们的栏目也开通了自己的小红书账号,可以搜索多大点事NothingSpecial,欢迎大家来关注和分享,给我们留言哦! 本期节目,我们一起阅读政治哲学家迈克尔·桑德尔的社会评论作品《精英的傲慢》。 桑德尔长期关注公平、正义与公共伦理问题。在这本书中,他讨论了当代社会普遍相信的一种观念:成功来自个人能力与努力。看似公平的优绩主义,却可能在无形中制造新的不平等,让失败者背负羞辱,也让成功者产生道德上的优越感。 这是我们录制节目以来第一次阅读强社科属性的作品,阅读过程中也有一些“痛苦”的体验。本期节目我们尽量从生活经验出发,讨论了许多与优绩主义相关的现象:比如越来越常见的“厌蠢症”;所谓“小镇做题家”可能是隐秘的完美主义受害者;在高度竞争的教育体系中,人们是否逐渐失去了兴趣与求知欲;以及高等教育是否仍然是筛选人才最合理的方式;大胆探讨一下AI的发展对社会公平可能产生的影响。 对于“优绩主义”弊端的解法,桑德尔在书里并没有给出非常具体的解决方案,也许改变的办法需要我们不断去试错,去探索。但是我们应该共同认同一个观念:缓解优绩主义弊端的关键并不是否定努力,而是在成功面前保持谦卑,在不同职业与能力之间保持尊重。 【本期时间线】 02:24 暖嘴话题1: 读书前我们理解的“精英主义”和“优绩主义” 10:12 暖嘴话题2: 回顾李佳琦的“眉笔事件” 19:20 书籍及作者简介 24:15 我们日常生活中体会到的“优绩主义” ——“厌蠢症” 33:35 小镇做题家们都是“隐秘的完美主义受害者” 45:38 “优绩主义”高中教育下,我失去了兴趣和求知欲 47:10 我们对中美高等教育的感受,每个人都应该接受高等教育吗?现在的高等教育是好的筛选人才方式吗? 58:10 桑德尔对于如何实现公平的建议 63:17 不平等是否是人类的主动追求 69:33 “优绩主义”弊端的解法——谦卑与尊重 77:00 AI对社会公平可能的影响 80:55 读书过程中的“痛苦体验”

82分钟
99+
1周前

2026 EP.4 AI时代如何建构学习的主体性?

美学公社

【本期福利!关注“两个美学+”公众号并后台留言 “微信群”,即可进群参与交流,关注公众号并后台留言:“赋格”,即可获取完整版音乐专辑~~~】 随着人工智能深度嵌入日常,AI展现出了一种近乎恐怖的“跨界缝合能力”:它打破了知识的壁垒,将碎片化的信息、深度的专业洞察以及超时空的文化元素重新建构。在以前,学习是漫长的积累;而在今天,AI似乎能瞬间提供一个兼具广度与深度的知识网络。这种建构性的力量,正迫使我们不得不重新调整学习的航向。 AI时代的学习,正在变得像一场游戏。它以角色扮演、跨界互动等形式,点燃了许多人久违的好奇心和探索欲。无论你将AI视为一位博学的导师,还是一个亲密的战友,那种对话中的探索感、过关后的成就感,让原本枯燥的知识获取变得充满魅力。但更深层的变革在于“共创性”——AI回答的质量,本质上取决于你提问的水平。在一个标准答案俯拾皆是的时代,提出一个独特的、有趣的、真正属于自己的问题的能力,变得前所未有的珍贵。 然而,当算法精准地接住我们的每一个需求时,隐忧也随之而来:知识产权的边界在哪里?我们是否在不经意间将意义建构的话语权让渡给了机器?如果我们过度依赖这种高效的“预制”答案,人是否会变得越来越像机器,而失去了那种带有温情、带有“人味”的生命感? 今天,两位老师将与大家一起探讨AI时代的学习之道。在人机融合的未来,我们如何利用无限的AI来延展有限的生命力? 封面: Jan Garbarek 《Ragas and Sagas》 片头: Jan Garbarek 《Ragas and Sagas》01 Raga I 片尾: Jan Garbarek 《Ragas and Sagas》01 Raga I 欢迎关注两个美学+公众号 扫码加小助手进群可参与交流互动

40分钟
99+
1周前

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