早上刷到黄仁勋的视频， 太酷了，里面说了一句话， 聪明没什么了不起的， 真正的伟大来源于品格， 这来自黄仁勋斯坦福的演讲， 其中谈及了品格如何练就。 我很喜欢这个演讲，所以录了本期内容。 节目如下： 1、聪明不等于品格； 2、品格来自磨练与塑造； 3、年轻人接受毒打是好事； 4、在时常放毒的信息环境中，学会解毒； 5、不断去磨练自己的底牌； 让我们微笑着接受社会的毒打。 希望你喜欢本期内容。 欢迎加我微信DAYDAYSTUD，一起交流：）

12/6上海场 & 12/13深圳场线下交流会报名请添加：trufflebaba (00:00)订阅制的由来 (06:03)Flower Letters (17:53)商业模式 (28:11)横向市场

最近硅谷有一家企业 Palantir 很火，股价飙升，总市值已接近5000亿美元。但 Palantir 并非一家新公司，它历史悠久，创始人彼得·蒂尔更是大名鼎鼎。 这期节目，我们就从 Palantir 为什么突然爆火开始聊起。这是一次以 Palantir 为线索的对谈，讨论从它的历史背景出发，逐步进入 Ontology（本体论）、智能体建模、FDE 模式、B端智能体落地的复杂性，最后聊到创业的路线选择。 本期主播 * 主持人： 张凯峰 * 嘉宾： 王健、王冬雪、张娜 时间轴 * 00:10 开场: 为什么要聊 Palantir, 它的历史和起源 * 05:10 本体论 Ontology 到底是什么? 与知识图谱有何不同? * 22:32 Ontology vs ORM: 抽象层的相同与不同 * 27:57 B端智能体落地的难点, Palantir的壁垒和门槛在哪? * 36:35 Palantir的产品和成功, 可以被复制么? * 51:30 Palantir vs Glean: 两条路线, 两种侧重 关于 B面折叠 欢迎收听「B面折叠」。我们相信，每一个大众热议的A面表象，背后都有一个值得深究的B面。在这里，我们“折叠”技术、商业、产品与用户体验等不同视角：别人聊技术，我们看技术背后的商业；别人聊商业，我们看商业背后的企业。我们从引发共鸣的用户视角切入，围绕相关热点，逐层探寻从商业到产品，从产品到技术，最终回归企业的内在逻辑。我们希望像展开一份“折子”那样，把表象之下、层层折叠的商业肌理与技术洞见，为你徐徐展开。 你可以在小宇宙、苹果播客、Spotify、Pocket Casts 等泛用型播客客户端搜索「B面折叠」，订阅收听我们的节目。 「B面折叠」节目由「声湃 WavPub」提供内容托管和数据服务支持。

想惹人发笑，往往只要使用最低俗的讲述方式。这件事阿里斯托芬懂、马丁路德懂、拉伯雷懂、莫扎特更是懂得不能再懂。针对用谁的粪便烤蛋糕可以成为坐骑屎壳郎的燃料、用什么动物擦屁屁效果最理想、如何在给亲人的信件里通过大便笑话表达爱意等问题，大家都有一套非常成熟的方案，我们把它们通称为粪便学（scatology）。不过，这些文艺名人的当代信徒们对这门学问并不一定很买账，比如英国前首相撒切尔夫人就振聋发聩地喊出了当代追星少女的口号：你怎么能这么说我家哥哥！不过话又说回来，一提屎尿屁，人类就发笑这件事，是有其科学道理的。弗洛伊德研究过、克里丝蒂娃研究过、巴赫金也研究过。所谓的“肛欲期乐趣”跟屎尿屁幽默有什么共性？为什么拉屎能让人感到主体性的诞生？二十世纪著名文学家理论家巴赫金在1940年代完成的博士论文《中世纪与文艺复兴的庶民文化：佛朗斯瓦‧拉伯雷的脉络》中对2025年的“跟宇宙结婚”第480期节目中第11道听众问题“粪便排出后，它是出生了还是去世了？”这一宇宙级难题给出了怎样的答案？它又如何解答了“脱粪笑话为什么好笑”这一粪便学研究中的根本问题？详情请收听本期节目。不听不行啊，您说是吧。 主播：瑶柱｜见师 派遣主播：皮牙子 OP：虫宝｜小光头为什么没有头发 ED： 莫扎特《品菊》

关键词：【中年男子】【没劲】【电影】【游戏】【钓鱼】【消沉】【困境】 制作人：老韩 主播：老韩、小曹 嘉宾：二师兄 突击式更新，二师兄线下做客。老韩最近这状态吧，就跟家里那台旧电视似的——看着是开着，但频道来回就那么几个，还动不动就雪花飘飘。吃饭像完成KPI，追剧像在刷工作报告。毫无生活激情！仿佛曾经热衷的电影、游戏都失去了吸引力，是人到中年还是病魔作祟。听我们滋溜一口酒吧嗒一口菜来跟你唠唠吧。

舒淇这个名字在华语影坛绝对是个传奇又响亮的称号，她美丽又特别、童真又悲伤、她多变又统一，她复杂又矛盾。 她是个天生的演员，除了天赋和外貌之外，悲惨的童年和壮烈的青春对其的影响不可磨灭。 而2025年，年近50岁的舒淇，将她的青春与童年，以一种半自传的形式拍摄成了电影《女孩》，而这部电影也是她的导演处女作，风格文艺徐缓，连她的老公冯德伦看完都笑称：“哦，文艺片嘛。” 但舒淇似乎拥有这个任性的权力，也拥有将自己那个难以名状的成长痛拍出来，成长太痛了，尤其是女孩子，即便是美丽的舒淇，抑或者是最普通的女孩，我们的母亲很痛的生育、我们很痛的长大，女孩子就这样一代一代周而复始的繁衍着，即便没有那些戏剧性的故事，成长痛尤其是女孩子的成长痛依然是人类最大也最细腻的命题。 今天我们就来聊聊舒淇的《女孩》，也来聊聊女孩舒淇，她的成长中有你也有我，她的电影时光有你也有我。 00:03 《女孩》电影剧情、舒淇经历及影片优缺点探讨 11:28 电影引发对东亚原生家庭成长痛的探讨 11:28 电影引发对东亚原生家庭成长痛的探讨 21:07 舒淇年少经历、成长转变及赴港发展历程 26:59 96 - 99年舒淇演艺经历及与黎明的绯闻 34:17 舒淇拒演《卧虎藏龙》后凭《千禧曼波》转型 45:15 舒淇北上发展历程及代表作品分析 56:10 舒淇 2017 年暂息影原因及近年作品情况 59:40 舒淇冯德伦低调婚姻十年，从老友走到一起 01:02:21 回顾舒淇演艺生涯及分享其生活近况

时隔一年，老友胡成携新书《所有那些偶遇》再次到上海建投书局举办线下活动。活动结束后，拉上前来参加的跑（mi）步（shi）达人顾扯淡，三个中年人正襟危坐，各自拧开一瓶冰镇一氧化二氢，天南地北闲聊，然而最终不可避免绕回了养生话题…… DieGeschichte aller bisherigen Panzers istdie Geschichte von Turmzahlkämpfen! 本期嘉宾：胡成 顾扯淡 [时间轴] 00:35 借新书活动的机会，跟老胡和顾扯淡瞎聊 01:15 啊这 01:31 《所有那些偶遇》 01:50 减肥博主和夜跑博主 03:20 那跑还是不跑啊 04:35 熬夜 05:40 晚上花不少时间在手机上看书 06:55 几千万字的长篇作品 08:50 很多模式 11:30 非常火爆 12:45 作者也很辛苦 18:26 垛子神 18:53 外食比较多 19:56 各式各样的活动 22:28 老胡完全没赶上 24:30 到店点 26:20 e人与i人 28:08 往往能发现很有意思的饭馆 28:20 潮州菜自助 28:48 “沪币” 31:30 五金店 33:22 坐车出去转悠 36:00 快过生日了 40:42 跑到庄行（奉贤）觅食 41:20 踏板车 42:33 观影体验 45:45 痛风 47:15 基因彩票 49:44 秋水仙碱与泼天流量 51:45 血糖波动 52:50 健康数据量化 53:50 晕咖啡 54:25 喝酒与分解酶 56:25 动态血糖仪和健康数据量化 1:00:42 《某种物质》 1:02:35 不可避免走入养生话题 1:02:57 美味糖炒栗子商法 1:04:55 美拉德反应 1:07:50 草本臭大姐 1:09:00 木姜子 1:10:25 嗦面 1:12:44 吃臭豆腐 1:14:50 独特口味 1:15:40 现做爆米花 1:17:00 猛料面饼 1:18:16 谢谢收听，下期再会 · 《所有那些偶遇》 · 所有那些偶遇

「从物理的黄金时代到 AI 的黄金时代。」 大模型热潮正在深入一个硬核领域：AI for Science，用 AI 加速科学发现。由斯坦福大学前校长参与创立的 AI for Science 公司 Xaira Therapeutics，去年一启动就募资超 10 亿美元；OpenAI 也在今年成立“OpenAI for Science”部门，刚在上个月雇了一位黑洞理论物理学家。 早在 6 年多前，中国的 AI for Science 创业实践已经开始。最适合讲述这个故事的是张林峰和孙伟杰。 2018 年，25 岁的他们创立深势科技。 2022 年 3 月，张林峰写文：《AI for Science 2022：未来已来，即将开始流行》https://mp.weixin.qq.com/s/xhGVSY5jBqVMiXrdSKgdcQ 。8个月后，ChatGPT 才发布。 深势的起点，是用 AI 加速求解量子物理中的“第一性原理计算”，即求解“薛定谔方程”等一系列基础量子物理方程。这是量子论和 AI，跨越百年的两个黄金时代的相遇。 1993 年出生的张林峰来自山西汾阳，因参加物理竞赛保送北大。在定位于跨学科教育的元培学院，他同时修了物理、数学、计算机。与张林峰同龄的孙伟杰来自佳木斯，主修政经哲。两个北方高个儿男孩是院篮球队、羽毛球队队友，也在元培学生会体育部搭档。 大二时，元培体育部举办趣味羽毛球赛后，孙伟杰（左）和张林峰（右）从邱德拔体育馆骑车回宿舍。 6 年多来，深势科技推出了 Hermite 药物计算设计平台、Piloteye 能源电池研发平台；以及一系列预训练科学模型，如分子大模型 Uni-Mol、实验表征大模型 Uni-AIMS 、蛋白质大模型 Uni-Fold、基因大模型 Uni-RNA 等；科学文献大模型 Uni-SMART；和综合这些积累的科研平台与科研 Agent，“玻尔科研空间站” 和 SciMaster；服务了宁德时代、比亚迪、多氟多、长安汽车、京东方、东阳光药、人福医药、诺泰生物等企业客户。 本次访谈，我们与张林峰、孙伟杰一起回顾了他们亲历的 AI for Science 从开始到现在的发展脉络，深势科技在有限资源下经历的焦灼、抉择，和他们在科研平台与垂直应用间的取舍。 多年前，杨振宁曾在一次高能物理学术讨论会上说：“The party is over”，上一个物理大发现的时代已然远去。大三时，张林峰一度迷茫：“我们这一代希望从底层科学出发做点儿事的同学，都缺点儿让人兴奋的大问题。” 现在，派对又开始了。 本期访谈的图文版：__ 《对话深势科技张林峰、孙伟杰：AI for Science，从开始到现在》 **本次访谈之后也会发布视频版，可在抖音、B站、小红书、微信视频号搜索“晚点聊”或“晚点”观看。* 本期嘉宾： 张林峰，深势科技创始人兼首席科学家 孙伟杰，深势科技创始人兼 CEO 本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人 时间线跳转： -起点：用 AI 加速“第一性原理计算” 01:32 93 年生人学物理，the party is over 的迷茫 08:42 用 AI 加速第一性原理计算：薛定谔方程、密度泛函、分子动力学 -提出 DeePMD：从“两亿核时”到“笔记本跑半小时” 21:31 第一个 milestone：用一套统一方法表示多种“不变性” 26:27 普林 2017 年的 200 多块 P100→DeePMD-kit→DeepModeling 开源社区 29:51 AlphaFold 和 DeePMD，AI 做科研的两种方式 -起步的 5 年：是公司，也是“大学” 32:38 毕业、回国、创业：机会是 AI for Science，不是 get simulation done 然后发论文 42:06 做微尺度的“达索系统”，把量子物理软件化 56:14 人才培养：在 DP “读大学”的少年们 -从机器学习到 Agent，AI 科学家，AI for Science 的五个阶段 01:04:37 机器学习数理建模→预训练→大语言模型→科研 Agent→AI 科学家 01:16:20 Agent 正在重塑科研范式 01:22:46 “科研无国界”被挑战，在中国，更能推动开源、开放 01:29:00 垂直还是平台，一个必须做的取舍 01:32:57 诺奖表彰“第一个”，而基础平台要做“最后一个” 01:39:24 我们为 AI 科学家做好准备了吗？ -热血少年、沙漠流浪、灌篮高手 01:49:13 欲望与勇气，《牧羊少年的奇幻之旅》 01:55:33 “老爹，你最光辉的时候是什么时候？”“就是现在！” 01:57:21 “理想主义的实干者才能改变世界” 01:57:59 Next Question：Innovator 什么样？第一批 AI 发现的新成果 02:04:04 连点成线：不约而同，我们在好多期节目里都聊到了 AI 加速科学发现 相关链接： 张林峰：《AI for Science 2022：未来已来，即将开始流行》 张林峰：《在PD“读大学”的少年们》 晚点聊 116 期：《当AI研究者写科幻，与Meta田渊栋聊他的智能想象：我们终会“所思即所得”》 晚点聊 103 期：《用Attention串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进》 晚点聊 101 期：《与王小川聊AI✖️医疗：通向“生命科学的数学原理”》 附：本期节目中出现的术语、人物、公司 鄂维南：应用数学家，中国科学院院士，张林峰在普林斯顿的博士生导师之一；主攻多尺度建模与机器学习在物理系统中的应用。 黎曼几何：研究带曲率空间的几何结构，是广义相对论数学语言的核心，由黎曼在 1850 年代提出。 古典微分几何：研究曲线和曲面的局部几何性质，是现代几何的基础框架，成熟于 1820 年代。 弦论：把“点粒子”换成一维弦来描述宇宙的高能物理理论，试图统一量子力学与引力。 冯济：北京大学量子材料科学中心，博雅特聘教授；罗纳德·霍夫曼的学生。 罗纳德·霍夫曼（Roald Hoffmann）：诺贝尔化学奖得主，以理论化学和化学键研究著称。 邓肯·霍尔丹（Duncan Haldane）：诺贝尔物理学奖得主，因拓扑量子物态理论贡献而闻名。 罗伯特·卡尔（Roberto Car）：计算化学家，张林峰在普林斯顿的博士生导师之一，Car–Parrinello 方法共同提出者。 Michele Parrinello（米歇尔·帕里内洛）：Car–Parrinello 方法的共同提出者。 Ab intio Molecular Dynamics 从头算分子动力学方程 ：Roberto Car 和 Michele Parrinello 在 1985 年发表了论文（Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory（《分子动力学和密度泛函理论的统一方法》），提出了Car-Parrinello 分子动力学方法。 薛定谔方程：量子力学的根本方程，描述微观粒子的波函数随时间如何演化。 波函数：在量子力学中刻画系统全部信息的数学对象，其平方给出概率密度。 密度泛函方程：密度泛函理论中的基本方程，通过电子密度而不是波函数求体系能量。 王涵：北京应用物理与计算数学研究所科学家，Deep Potential 的合作者之一 Deep Potential Molecular Dynamics（DeePMD 深度势能分子动力学：深势团队提出的深度势能模型方法，基于神经网络学习原子间相互作用。 DeePMD-kit：DeePMD 方法的开源软件套件，用于训练势能模型并进行分子动力学模拟。 DeepModeling：围绕物质模拟的开源生态，包括 DeePMD 在内的工具集。 汤超：物理学家、生物物理与复杂系统研究者，在理论物理与系统生物学有影响力。2018 年与鄂维南在学术研讨会中一起提出 AI for Science。 薛定谔公司（Schrödinger）：成立于 1990 年，从计算化学软件起步，后来扩展到药物发现平台。 Accelrys（现 Dassault BIOVIA）：成立于 2001 年（由 Molecular Simulations Inc. 等合并而来），在 2014 年被达索系统收购并更名为 BIOVIA。 达索系统（Dassault Systèmes）：成立于 1981 年，最早做 3D 设计与仿真软件（CATIA），后来扩展到材料、生物、制造等全栈建模平台。 玻尔科研空间站：深势团队打造的 AI for Science 计算科学平台。 SciMaster：深势科技 2025 年夏天推出的科研智能体 Uni-Mol：用于分子结构与药物发现任务的通用深度学习模型。 Uni-RNA：使用深度学习处理 RNA 结构与设计任务的模型体系。 Evo 2：2025 年 2 月，由 Arc 研究所、斯坦福、英伟达合作推出的生物分子科学基础模型。 AlphaGenome：2025 年 6 月 DeepMind 发布的一款能解读基因组功能和预测变异效应的模型。 Future House：2023 年 Google 前 CEO 埃里克·施密特支持成立的 AI for Science 公司，主攻新材料、新药研发和 AI 驱动实验。 剪辑制作：Nick 本期主播： 小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号，备注：“晚点聊”，我们邀请您入群。 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章：

黑洞会摧毁信息吗？霍金说“会”，这直接撼动了物理学大厦的基石——宇宙的“记账本”不能有漏洞！一场名为“黑洞战争”的物理学巅峰对决就此爆发。本期将为你剥开“幺正性”等烧脑概念的重重外壳，直击霍金与对手们如何为“信息是否守恒”而战。爱因斯坦若在世，会站在哪一边？这场关乎宇宙根本秩序的论战，其精彩程度不亚于任何科幻大片……

未来K型经济是不是一个必然？ 根据这篇：mp.weixin.qq.com 我的观点总结 我认为，“繁荣性萧条”是一个精准刻画当前矛盾时刻的概念。它揭示的深层真相是：我们熟悉的、以人的劳动时间为核心价值锚点的经济秩序，正在被以算力和数据为核心的新秩序所冲击和替代。 本周宏观复盘主要内容： * 美股市场回顾 * 美国宏观数据及重点事件 * 个股财报Robinhood 【市场回顾】 近5交易日，纳斯达克指数涨幅-3.04%，标普500涨幅-1.63%，道琼斯指数涨幅-1.21%，罗素2000指数涨幅-1.88%，费城半导体指数涨幅-3.89%。 我们每期节目的英文原文件，都会在知识星球《左兜进右兜 / 美股研报》中分享。感兴趣的朋友，欢迎加入查阅英文原文。 本期内容： 主播 左兜儿 幕后制作 右兜 如需获得更多及时研报、英文原文，欢迎加入我的星球研报圈子《左兜进右兜/美股研报》 量化模型交易信号，模型交易实时日志，欢迎加入的的Discord社区，微信咨询：Right_pocket090

今天，我们将一起探索如何让AI更强大也更“像人”：比如，让AI的记忆不再是短暂的，而是像组织一样层层沉淀；让两个聪明的AI合作不再犯傻，甚至通过“自我反思”拥有稳定的性格。更有趣的是，我们还会看到，教AI谱曲就像教它一门外语，而训练它不出错的最好方法，竟是给它找个专门“抬杠”的对手。让我们马上进入今天的前沿探索之旅！ 00:00:32 AI的记忆黑洞：为什么我们看到的深度学习只是冰山一角 00:06:40 两个聪明的AI，为何凑在一起就犯傻？ 00:12:05 让AI学会“谱曲”，只需教它一门新外语 00:17:17 打造有“个性”的AI助手 00:23:36 如何训练一个更聪明的AI？给它找个“抬杠”的对手 本文介绍的几篇论文： [LG] Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures [Google Research] https://abehrouz.github.io/files/NL.pdf --- [LG] The Collaboration Gap [Microsoft Research & EPFL] https://arxiv.org/abs/2511.02687 --- [AS] MIDI-LLM: Adapting Large Language Models for Text-to-MIDI Music Generation [MIT] https://arxiv.org/abs/2511.03942 --- [CL] Open Character Training: Shaping the Persona of AI Assistants through Constitutional AI [University of Cambridge & MATS & Allen Institute for AI & Anthropic] https://arxiv.org/abs/2511.01689 --- [LG] RLAC: Reinforcement Learning with Adversarial Critic for Free-Form Generation Tasks [Shanghai Jiao Tong University & UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2511.01758

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