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没有可乐的年代，中国人拿什么解腻过瘾？ 二厂汽水、山海关，这些老牌子你听过吗？ 玻璃瓶里的气泡水，藏着多少童年回忆杀？ 那些消失的国民汽水，为啥突然集体翻红？ 欢迎收听本期播客，带你聊聊国产汽水 本音频来自虎嗅音频直播栏目《早点生活》，每个工作日7:30~9:00，预约和锁定【虎嗅APP】的视频号、抖音，保持与时代同频。 主播：阳仔 原子 运营：康康

工作中面对那些你确实不太喜欢但又确实干不掉的人，阁下将如何应对？欢迎你！毕不了业54期的听众👏羊伊作为“空降兵”入职新公司，作为高管层中唯一的女性准备“大杀四方”，但屡屡遇到某位元老级行政人士的微妙敌意——从奶茶拒收到群聊质问，从表情管理失控到向上级阴阳…当示好变成挑衅，当本应专业理性的沟通被裹上模糊攻击的外衣，这场显性权力与隐性亲疏之间的暗战让我们不得不思考一个问题： 职场中，当【实干派】遇上【自己人】，当外来新锐力量尝试触动既有权力格局，宏宏和羊伊现场表演“中翻中”和大家一起还原职场中那些藏在暗礁下的隐蔽规则：在人情社会的企业架构里，【忠诚】与【实力】的博弈从未停止，你感受到的敌意是对方难以言说的嫉妒与恐惧。在效率与人情交织的职场江湖里，愿每个毕业生们都能以清醒拆解困局，将敌意化为养料，生长出一个更强大、坚韧的自己： 🪷别人朝我扔泥巴，我拿泥巴种荷花。在绝对的实力面前，一切打压都是无稽之谈。相关单集：请见本播客第7期 🎙️主播小红书：@懒羊羊伊 @宏宏跑步去 🛰️听友群请添加微信号 bibuliaoye123 00:08:40 Quadra Kill! 伊姐怎么一开头就被阴阳 00:09:23 宏宏表演职场潜台词“中翻中” 00:22:24 模糊就是阴阳，具体才是“就事论事” 00:20:37 大内总管 VS 首辅，谁更胜一筹？ 00:31:46 残酷的现实，“忠诚”有时候的确重于“能力” 00:47:33 面对看不惯、干不掉的人到底如何应对？ 00:57:13 理想主义才最需要走到高处 01:00:28 聚焦自己，在绝对的实力面前任何打压都不值一提

大概提到了这些： * 剧透地谈了酱园弄 * 剧透地谈了最后生还者第二季 * 哈利波特电视剧选角 * 一点点苏超 * 江苏省大剧院舞剧红楼梦避雷 * 推荐了：钱婧老师的会客厅、哀绿妈妈洪朝阳、怪弯 爱发电上赞助

新一场NS2专场直面会开完，《咚奇刚 蕉力全开》看着越来越好玩了。网易高调公布国产单机新作《归唐》，会是村里第二个大学生吗。 本期出场：新手小乌贼，柯泽林雾，LV6 本期歌单：TAK、Lily - Stellar Dream，Youngjee Lee - Beyond Fate 本期听点： 00:02:55 《咚奇刚 蕉力全开》直面会总结 00:20:33 纵深分层箱庭地图还有哪些秘密 00:34:10 国产单机新作《归唐》预告观后感 00:52:38 高调官宣背后 玩家反响如何 01:14:13 微软联手AMD为下一代Xbox开发芯片 01:23:55 本周短新闻汇总

你台做了一个违背祖训的决定，那就是，我不讲推理啦！（仅限这一期） 虽然这么说，但其实这一期也相当耗费神经。希望大家都能听一听哦。 本期带来的是圆城塔获得芥川赏的短篇《道化师之蝶》。 因为是在旅行途中看的，所以读到第一句 “如果有一本只能在旅途中阅读的书就好了” 时一下子被击中了！ 故事中提到的纳博科夫的蝴蝶就是这样的，还有底下根本念不出来的拉丁学名。 本期就没有时间轴啦，大致分成两个部分 8:35 圆城塔 《道化师之蝶》剧情解说和感想 55:07 三岛芳治 《儿玉玛丽亚的文学汇编》——批着美丽文学外衣的狗粮漫画 很难想象在一个推理电台里的节目里同时听到纳博科夫和博尔赫斯，笑死了。 ed:夏の夜の街 - きのこ帝国

[LG] Because we have LLMs, we Can and Should Pursue Agentic Interpretability [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2506.12152

本期节目邀请到了宇宙快乐亚军——小孟哥！我们一起聊聊他绝决的艺术转行以及对艺术媒体行业的观察。 能量炮弹小孟哥拥有职场界的“王炸组合”身份，白天互联网大厂高密度“纺织”，半夜自媒体高频产出，他真的需要睡眠吗? 以及快乐亚军也有不开心的那几个月，对，所以他不是冠军，一起听听他怎么确诊了ADHD以及如何对抗焦虑情绪！ --时间轴-- 02:14 和小孟哥的艺术结缘 05:37 小孟哥的激情离职 16:12 关于艺术圈里的“登味”思考 21:28 最讨厌的艺术展大吐槽，考验情商的时候到了 24:50 “大厂+自媒体”的职业配置，喜提工作狂人模式 30:45 随机抓住一个高能量小孟哥吓退低能量的i人 32:10 快乐亚军的快乐秘籍大公开 35:22 ADHD确诊全过程 45:55 到底还爱不爱艺术，要不要转行？ --提到的艺术家-- Doreen Chan --找到小孟哥-- 小红书主页： @真实小孟哥 B站主页： @奥格斯特本人 抖音主页（哦呦，有两个账号呢）： @augusttt15 @孟哥 播客节目： @蚊子叮叮 --Tangle玩具视频版-- 小孟哥视频 欢迎大家搜索yishudaodao，添加小助手的微信，加入我们的“聊天室”，我们听友群的朋友越来越多啦，兰奕和Monie在群里等大家哦！ --关于《艺术叨叨》-- 2020&2022年苹果年度编辑推荐播客，一档在上海和伦敦艺术行业工作的Monie和兰奕创办的艺术类聊天节目。 欢迎大家来微博和小红书 @艺术叨叨 了解我们更多！ --收听方式-- 推荐您使用Apple Podcast、Spotify、网易云音乐等泛用型客户端订阅收听《艺术叨叨》

当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时，我们正站在一个前所未有的历史节点上。 从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今，这项技术历经多次兴衰，终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破，让机器不仅能理解语言，更能自主生成内容；生成对抗网络的发展，则使高质量图像生成成为可能。 这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹，更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读系列1，从技术演进视角，剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻，让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。 4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。 5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。 6:04 20世纪50年代后期，逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。 7:06 20世纪70年代的，人工智能研究迎来了第一次寒冬。 8:10 1975年，机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。 8:30 20世纪70和80年代，科学家将专家级的知识编写成程序，以解决特定问题。 9:19 20世纪90年代中期开始，探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。 12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。 14:05 大语言模型的发展，是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。 16:27. 2018年，GPT首次亮相，就采用了单向转换器的架构，专注于文本生成任务。 19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。 人工智能演进的三幕史诗：从规则编程到数据涌现 第一幕：基于规则的符号主义黄金时代（1956-1970s） 1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念，开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理，ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话，这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。 但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷：1970 年代，AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题，首次寒冬降临，AI 研究退回实验室场景。 第二幕：机器学习与大数据的拉锯战（1975-2010s） 1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段，专家系统通过编码领域知识解决特定问题，如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则，缺乏自学习能力，1980 年代末再次陷入低谷。 1990 年代中期，支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰，1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题，导致 AI 发展再次遇阻。 第三幕：深度学习引爆的生成式革命（2012 至今） 2012 年深度神经网络（DNN）突破，联合大数据与 GPU 算力，将 AI 带入爆发期。 2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石，证明机器在复杂决策领域超越人类的可能；2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，模仿人类 "认知聚焦" 模式，实现长文本高效处理；2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成，至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习，生成式 AI 迎来规模化应用拐点。 与此同时，2014 年生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，将图像生成质量推向新高度。 生成式技术的底层突破：从大脑仿生到计算范式革命 神经元模型与计算规模的仿生学突破 1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念，为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制，在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路，突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。 Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征：如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息，AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。 从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移 传统 AI 依赖专家预设规则（如语法规则、医学诊断标准），而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。 在自然语言处理领域，GPT 不再需要人工标记语法规则，而是从互联网语料库中自动学习语言规律；图像生成领域，GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征，无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式，使 AI 突破特定领域限制，获得跨场景泛化能力。 多模态生成的技术协同效应 生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上：大语言模型（LLM）与视觉模型的协同，实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成，2021 年 DALL-E 实现文本生成图像，2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。 这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理，也可扩展至视觉特征提取，形成统一的多模态建模框架。 生成式 AI 重塑营销：从效率工具到价值创造引擎 营销技术底层逻辑的重构 技术始终是营销进化的核心驱动力，但生成式 AI 带来的不是工具升级，而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式，生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。 生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑，其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报，更能基于用户数据模拟消费场景，预测需求趋势。 生成式营销的三大颠覆性特征 * 个性化规模生产：基于大语言模型，品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述，实现 "一人一策" 的精准触达，打破传统营销 "批量生产" 的局限。 * 多模态创意自动化：生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材，适配不同渠道与场景，将创意生产效率提升数十倍，同时降低内容制作成本。 * 实时互动智能进化：对话式 AI 结合生成技术，使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案，甚至主动推荐产品，将被动服务转化为主动营销，重构用户体验流程。 技术与营销的深度耦合场景 在内容营销领域，生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案，如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述；在用户运营层面，AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略，如电商平台为沉默用户定制专属召回方案；在广告投放环节，AI 可实时优化广告素材与投放策略，根据实时反馈调整创意方向，提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合，正在重塑商业价值创造的方式。 站在智能奇点的思考：当 AI 生成超越人类创意 从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型，AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点，更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求，营销人需要重新定义自身价值：从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者"，负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。 正如大脑神经元通过连接产生智慧，生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接，开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类，而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。 TAKEAWAY 1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念，开启人类让机器像人一样工作的梦想。 2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬，每次寒冬都为后续突破蓄积力量。 3、1943 年提出的人工神经元模型，奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。 4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期，2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。 5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，革新自然语言处理技术。 6、2018 年 GPT 首次亮相，采用单向转换器架构专注文本生成，后逐步升级。 7、生成对抗网络（GAN）于 2014 年提出，推动高质量图像生成技术进步。 8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。 9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移，无需人工定义过多规则。 10、生成式 AI 正重塑营销，带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。 思考点 1、人工智能发展经历了哪些关键阶段？各阶段的核心技术突破是什么？ 2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么？其底层技术逻辑如何实现？ 3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革？未来还有哪些应用可能？

【关于节目】 这是一档儿童商业财商启蒙的播客栏目，培养孩子的财商和学习思考能力，让孩子的成长时光更有趣、更充实。 主播大明叔叔，毕业于华中科技大学，前阿里巴巴产品专家，有8年的儿童教育产品经验，打造的产品服务过数千万的小朋友。 【本期内容】 小朋友你好呀，我是大明叔叔！今天我们要开一个新故事，叫《富爸爸穷爸爸》。这不是说谁有钱谁没钱，而是两个爸爸对钱的想法很不一样。就像你喜欢吃草莓味冰淇淋，好朋友却喜欢巧克力味——没有谁对谁错，只是选择不同！ 公众号：大明叔叔Talk