第一次如此粗糙地编辑播客单集。 中心在机场候机时录下期末周的感受和展望即将开启的假期。

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

大家久等啦！时隔两个月终于带了第五期～ 这次间隔的时间比较长（李医生工作真的太满了），刚好我汇总了一些大家的问题一起来和李医生聊聊（顺便又八卦了李医生的运动喜好）。喜欢攀岩，跑长马，潜水和瑜伽的中医师可太少见了！这周李医生又去了欧洲徒步，真的是迫不及待的又想加录一期～ 以我小小的个人经历和经验，一个爱运动的人大体上是爱生活的；一个愿意尝试新鲜事物对世界保持好奇的人也必然是开阔和随性自然的。对一件事有着充分的专业和高度，更离不开有一颗探索的心和“允许发生”的谦虚和坦然。真的是超级喜欢和李医生聊天，每次都有被提点和治愈啊。 再次感谢大家的耐心等待，也欢迎在评论区留言和提问，希望我们的对话里也有你的声音～ BGM ：Cello Suite No.1 in G Major, BWV1007:I Prelude ——马友友

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

叨叨年糕陪你聊轻话题。大家好，我是本期轻话题值班人，叨叨。 今天我们的轻话题是「心理账户」。 这周某一天中午，我和同事惯例在公司附近散步。在散步的时候，她给我介绍了她的某一段情史。分手的契机还蛮有意思的。事情是这样的，她和她的前男友都喜欢打游戏，区别是她前男友喜欢玩端游，并且还看不上手游，也不怎么氪金。端游就是在电脑或者诸如PSP之类的游戏机上玩的游戏，氪金就是为游戏花钱。而我同事就什么游戏都玩，而且超级喜欢氪金，每个月在游戏上的固定花费就有小几千，偶尔还能上万。这也算是他俩的价值观不合吧，反正因此的小吵不断。 分手的最直接诱因，也是一次类似的吵架。当时，我同事的前男友给我同事安利一款端游，售价98吧，我同事就是要考虑考虑，然后我同事前男友一下就火大了，他就觉得“你平常给手游充688大礼包，眼睛都不带眨一下的，怎么98的端游你就抠抠搜搜不肯买呢？？”于是乎我同事也觉得他无理取闹了，她花自己的钱，他前男友这么逼逼赖赖几个意思，然后两个人就这么吵着吵着就分手了。 说实话，听到这里我第一反应也是忍不住吐槽我同事。但没有一秒，我就顿悟了，是了，因为端游和手游在我同事那里属于不同的「心理账户」，手游688就是快乐的礼包，即买即快乐，每个月花几千是合理的消费；端游就是要考虑98值不值得，如果没有其它小伙伴一起玩，那也没意思，不值得买。 好。这就是我们今天要讲的「心理账户」。 心理账户这个概念是行为经济学家理 查德·塞勒提出的概念，它指我们在脑海里把钱、时间、精力等资源人为划分到不同的“账本”里，并用不同规则去支配这些资源。 我们觉得一样东西贵不贵，或者值不值得买一般不会看它绝对的价格有多少，而是看它在哪个心理账户里面进行对比的。 比如说，我会觉得用100块吃一份工作日的午餐是贵的，而人均200的聚餐就还行。因为前者是我“工作日午餐”心理账户里的支出，我大概给它的预算是不超过50块，所以一般超过40块就要开始警戒了，超过50块我就要开始犹豫了，70、80就妥妥属于奢侈午餐了~而后者是我“外食聚餐”的心理账户，它甚至带一点社交的属性，一般100-300之内我都是觉得合理的。 显然，就因为这俩的心理账户不同，哪怕是同样的吃饭，标准是不同的。 其它还有典型的例子，比如说买草莓，自己吃的一盒1kg斤99块好贵啊，不值得买，因为这是“买水果”的心理账户；但如果是要送人，还是这一盒1kg99块的，包装还不错，可以，因为是“送礼”的心理账户。 又比如，好多老年人爷爷奶奶平时买个菜，平时几毛钱都要精打细算，得省，这是“日常开销”的心理账户，但买保健品大几千甚至几万的都上赶着生怕买不到，因为这是来自“健康开销”的心理账户。 好啦，这就是「心理账户」。如果你发现自己也在不同“心理账户”之间有双标，那就留言告诉我们吧！下期再聊，大家拜拜~

[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》

《一千零一夜》迎来第二弹！本期让我们一起回顾那些中文世界的伟大翻译家们，没有他们，我们将永远无法见识到天方夜谭的魅力。 欢迎来到人类史上最瑰丽的沉浸式故事剧场。 这部故事集可以担得起一切最极致的赞誉与评价。这部书也遭受了最猛烈的抨击与迫害，即使时至今日，依然不绝。 原典中存在着大量的未经伪善过滤与过度文明规训的质朴描述。当故事的刀刃抵住咽喉时，舌头便成了最性感的器官。这里没有童话，只有用悬念锻造的求生匕首，以及比春药更烈的语言巫术。 所有被规训的我们，在删减中慢慢失语。重读原典不是猎奇，而是打捞被规训文明过滤的野性思维。从今夜开始，让舌头重新长出荆棘——进入未经过滤的人间。 而故事的第一讲述者，是一位勇敢机智，博古通今的光辉女性形象——山鲁佐德（又译为“莎赫札德”），为后世提供了一个近乎完美的叙述样本：她精通占星术与政治学，在情色故事里埋设哲学谜题，用叙事节奏操控暴君生理周期——当西方还在等待但丁的贝雅特丽齐时，东方的夜之女王早已用话语权完成弑君仪式。 从巴格达集市的说书人烟斗，到博尔赫斯的迷宫书房，这部诞生于8世纪的口述史诗，裹挟着印度智慧、阿拉伯香料与希腊星尘，近千年后，在开罗定本为今日模样。从此，开始为这个世界带来无穷无尽的灵感与故事来源： 但丁《神曲》的九层地狱架，构暗合阿拉伯宇宙观；薄伽丘《十日谈》的瘟疫叙事框架，恍若山鲁佐德的镜像倒影；甚至乔伊斯《尤利西斯》的都市漫游，都能在巴格达夜行者的足迹里找到原型DNA…… 这是一部没有作者归属的“开放文本”，是一次人类智慧集体创作狂欢：每个说书人都是续写者，每支商队都是故事载体，每场宴会都是叙事催化剂。 整本书，更是像一个故事迷宫，重重叠叠，曲曲折折，环环相扣，层层嵌套。请各位随我们一起进入，那个光怪陆离，如梦似幻的，人类文学史上最瑰丽的幻想世界。 ｜听友群｜ 经过长时间的酝酿，【夜夜页页】开通听友群啦！！！ 进群方式：VX【YEYEYEYEPODCAST】或扫描底部的二维码添加官方小助手。 这里有很多志同道合的有趣灵魂，欢迎你一起来玩。 我们的最终愿景，是成为一个线上线下互通，为各位听友提供有趣活动的兴趣社区。 ｜指路牌｜ （没有指路牌，欢迎迷路） ｜音乐清单｜ 开头音乐，结尾音乐：《阿拉伯之门》 ｜封面作者｜ Michael William Kaluta 迈克尔·威廉·卡鲁塔（1947-），美国漫画艺术家、插画家和作家，其风格独特，细腻且复杂，受20世纪30年代 pulp 插画和新艺术运动大师Alphonse Mucha的影响，以精美的装饰性面板设计为标志。 这幅充满阿拉伯风情的作品，是其风格的代表作。 PS：《一千零一夜》不仅仅是故事的宝库，也为后世画家们提供了无穷的创作来源。我们会在本系列日后的其他节目中，选取更多艺术家的绘画作品！ 如心生喜悦，欢迎随喜赞赏。🙏✌️

【主述：于菲|辅述：总有李，围晚】 【内容简介】本期节目探秘温州中学血色秋游的灵异传说。 【主播简介】 于 菲，播客艺名：于 菲，配音演员，主持人； 李 娜，播客艺名：总有李，配音演员，主持人； 张晏铵，播客艺名：围 晚，配音演员，演播人。 【制作团队】 撰稿人：神经病 剧作人：勾龙如渊 监制人：李舒桐 出品人：李舒苒 剧 务：lili 录 音：莉莉 审 听：拿铁不加葱 剪 辑：特雷西 配 乐：古目川 制片人：楚狂接舆 出品单位：中畿文化 发行单位：中闶文化

文案、主播：Danny Beyond共有70首录音室国语作品，这个数量超过了华语乐坛大多数乐队的作品数量，而且还没有算上那些Beyond在演唱会或电影中演唱过、但没有灌录录音室版本的国语歌。 我选出了我心中的Beyond十佳国语作品，你的呢？ 欢迎在评论区写下你评选的Beyond国语作品Top10

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》新书解读第一章（上），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？