节目

你喜欢的节目都在这里

148. AI与读书

觉悟bit

2026年第20周,本播客的第148期,AI上手专题,聊聊 AI与读书 【本月印象深刻】 AI 能帮助思考促进理解,但不能代替理解。大脑和文字之间,AI并不是媒介。 AI目前处于全知半能的状态。 by 罗永浩 【你将听到】 00:00 开场:最近的 AI 倦怠期,以及为什么想聊"AI 和读书" 02:21 AI 辅助读书是个伪问题吗? 04:38 AI 辅助读书的可能:三个判断 07:10 Chatbot vs. Agent:现阶段 Agent 更适合帮助读书 Agent 的四种武器 13:04综合来看 Agent和Chatbot的对比 17:21 从读书的流程来看,AI 可能做哪些 17:51第一类:选书 21:14 第二类:理解书的内容 25:54第三类:内容的记忆和沉淀 29:58第四类:内容的使用和输出 31:36 收尾:AI 能帮你看见,但不能替你理解 【参考链接】 微信读书skill 【名词解释】 【名词解释】 LLM(Large Language Model,大型语言模型) 目前主流 AI 背后的底层技术,通过学习海量文本预测下一个词来工作,GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 都属于这一类。 Chatbot(聊天机器人) 通过对话框和你交互的 AI 形态,最典型的就是 ChatGPT、Claude.ai 这种网页或 App 里的聊天界面。 Coding Agent / Agentic AI 在 LLM 之外多包了一层"壳子"的 AI,除了对话还能自主搜网页、调用其他 App、读写本地文件、执行多步任务。 MCP(Model Context Protocol) Anthropic 提出的一种开放协议,让 AI 能以标准化的方式连接外部工具和数据源,可以理解为 AI 世界里的"USB 接口"。 CLI(Command Line Interface,命令行界面) 不通过图形界面、而是通过文字命令操作电脑的方式;Agent 经常通过 CLI 来调用其他程序或脚本。 Skill(技能) 给 Agent 写的一份"工作手册"——把做某件事的标准流程固化下来,以后只需要调用这个 Skill,Agent 就照着做。 Memory(记忆) AI 跨对话保存信息的能力。Chatbot 多用内置的自动 memory;Agent 多用外部文件(比如笔记、文档)作为记忆载体。 Context(上下文) AI 在一次对话中能"看到"的文字总量,每个模型都有上限。 Obsidian 一款基于本地 Markdown 文件、支持双向链接的笔记软件,适合做长期的个人知识管理。 ljg-read 李继刚开发的伴读 Skill,可以根据你指定的章节和阅读目的,为你生成结构化的内容框架。 微信读书 skills 微信读书平台推出的 AI 功能集,能基于你在该平台上的阅读数据(读过哪些书、读多久、划过哪些线等)做分析和推荐。 NotebookLM Google 出的 AI 阅读和笔记助手,可以基于你上传的资料生成总结、问答、甚至音频播客。 Claude Code Anthropic 出的 coding agent,命令行工具,让 Claude 能在你的电脑上读写文件、执行编程和多步任务。

35分钟
27
4天前

EP44-消失的警枪:震惊全国的凯里双案

迷踪花园

【引语】 1998年,贵州凯里,一名派出所副所长被杀害,配枪被凶手抢走,小城陷入了恐慌。44天以后,银行行长一家人又惨遭灭门。经过调查确认,两起案件是同一伙凶手所为。18年的追查,凶手没有逃跑,反而一直就在凯里警方的身边...而且,还风生水起成为了一名领导。本案还被翻拍成了电视剧《我是刑警》。罪恶或许可以暂时隐匿,但真相永远不会缺席。 【本案时间轴】 01:42 派出所副所长被杀 05:51 银行行长惨遭灭门 11:09 凶手的奇怪指纹 19:38 两名凶手被抓获 22:27 黄德坤的身世 26:32 抢劫运钞车的计划 29:48 案发全过程 37:57 保护伞帮助凶手飞黄腾达 42:36 消失18年的警枪 45:33 案件最后审判 【本案相关图片】 副所长被杀现场绘画图⬇ 行长家中被剪掉的煤气管⬇ 行长家中被洗劫一空⬇ 侦查工作汇报会⬇ 黄德坤背后的保护伞-洪金洲⬇ 身穿城管工服的黄德坤⬇ 被抓捕后的黄德坤⬇ 黄德坤的帮凶-潘凯平⬇ 黄德坤指认抛枪现场⬇ 警方打捞寻找警枪⬇ 丢失了18年的警枪⬇ 【节目信息】 OP:LMist - 罪恶都市 ED:BEYOND-Dead Romance Part II 微信公众号:迷踪花园 进听友群&商业合作:加好友 huayuan2501 【声明】 本期声音节目可能含有主播未经证实的信息,因为案件内容均取自网络报道以及相关书籍、报刊、杂志等渠道;节目中的观点及讲述纯属主播个人基于事件的客观解读;同时,受限于主播知识结构、认知水平、人生经历以及主播在参考、阅览、理解手头资料准确性的局限,节目内容仅供参考,不可作为官方结论予以理解和散播。欢迎您的指正、纠错和讨论。 【参考文章/视频】 「1」[法治在线]法治故事 凯里“两案”侦破始末 「2」[黔东南新闻网]凯里“两案”宣判 案犯黄德坤、潘凯平被判处死刑 「3」[知乎]贵州一官员落马,录指纹时查出,他竟是18年前灭门大案的真凶 【感谢打赏】

49分钟
1k+
4天前

Vol. 22孤独是向外索取,独处是向内疗愈?聊聊我们与“一个人”的和解之路

-生生不息-

本期简介: 你害怕一个人吃火锅、一个人看演唱会吗?在热闹的聚会结束后,你是否会被巨大的落寞感击中? 这期节目,两位主播木一和Zero从自身经历出发,坦诚地分享了她们对“孤独”与“独处”的理解。我们发现,这两个词看似相近,实则天差地别:孤独是一种需要向外索取的匮乏感,而独处是一种能够自我疗愈的丰盈状态。 从高中时主动要求“不要同桌”,到大学时在宿舍楼下独自蹲坐两小时的迷茫,再到如今一个人奔赴异地看演唱会的巨大幸福……本期播客,我们将探讨社会文化如何塑造了我们对“一个人”的偏见,分享从“害怕独处”到“享受独处”的心路历程,并试图回答:当我们感到孤独时,如何将其转化为滋养自我的独处时光? 希望这期节目,能给此刻或许感到孤独的你,带来一丝慰藉与启发。 Timeline l Part 1:概念拆解 00:00 - 01:00:开场及本期主题介绍 01:00 - 04:50:“孤独”与“独处”的定义之争。Zero提出“向外索取 vs 向内疗愈”,木一分享高中时对“孤独”的中二误解(隐居山林的哲人)。 04:50 - 08:00:社会偏见大赏。妈妈觉得一个人很可怜?大学时不合群该怎么办? 08:00 - 12:30:从“一人食”到“全女健身房”,社会风尚的变化与Zero第一次独自吃海底捞的奇妙体验。 l Part 2:独处的高光时刻 12:30 - 17:30:父母辈为什么执着于“陪伴”?通讯发达时代,“不被找到”的时光为何更显珍贵?关于“一个人到老”的观念冲突。 17:30 - 19:50:Zero分享“独自健身”如何建立内心的秩序感和进行自我剖析。 19:50 - 25:00:木一分享高光时刻:一个人去异地看演唱会!“虽然我妈说是最后一次,但我不会听她的。” 25:00 - 27:35:完美周末范本:一个人睡到自然醒、煮小火锅、看剧两小时……独处的本质是“最大程度的自由”。 l Part 3:孤独的至暗时刻 27:35 - 29:50:新环境下的“焦躁型”孤独 vs 木一的“享受型”独处。 29:50 - 33:50:高中回忆杀:为了学习“杜绝社交”,主动要求没有同桌;寝室阳台上的快乐与“各怀鬼胎”的同班同学。 33:50 - 39:30:Zero的“敏敏肌”时刻:高一、大一融入新环境的困难,以及在热闹聚会后提前预支孤独的伤感(香港维港夜聊回忆杀)。 39:30 - 42:55:职场“失语症”:为什么在不熟悉的环境里,连搞笑都变得困难? 42:55 - 47:55:木一的孤独记忆:大三抑郁倾向时蹲在宿舍楼下两小时;一个人住新环境的迷茫;以及妈妈要送一只“会说话”的鹦鹉来陪伴她的感人故事。 47:55 - 53:30:分手后的孤独:生活突然空出一大块,以及如何面对情感割舍。 53:30 - 57:30:“人活着就是尝百味”——坐过山车般的体验哲学,以及写论文和跑800米的痛苦类比。 l Part 4:总结与升华 57:30 - 1:04:00:孤独与独处能否共存?如何转化?从马斯洛需求层次理论聊起:内心的安全感和被爱,是享受独处的基石。 1:04:00 - 结束:结语与感谢收听。 本期提到的相关资源 l 书籍/作者: 《瓦尔登湖》 - 亨利·戴维·梭罗(节目中提到的“隐居山野的哲人”和梭罗的笔误,实为亨利·戴维·梭罗) l 理论: 马斯洛需求层次理论:生理需求 → 安全需求 → 归属与爱的需求 → 尊重需求 → 自我实现需求。节目中探讨了“被爱”这一底层需求如何影响我们享受独处的能力。 l 现象/概念: 一人食/独自经济:独自吃海底捞、一人食餐厅等社会新时尚。 全女健身房:讨论了女性在公共健身空间的“心理弱势”与“地盘抢占”问题。 “社交电池”理论:内向者从独处中获取能量,外向者从社交中获取能量(Zero自嘲为“需要散步的巨型犬”)。

66分钟
99+
4天前

pr. 25 越内向的人,越要主动!

想了又涂

你等别人来认识你、等别人约你吃饭、等别人给你介绍机会。等不到就安慰自己“我不需要社交”。但其实外向的人也在等,但他们等的时候会主动出击。你不是没人脉,你是没“激活”人脉。激活的方式就是:主动发一条消息。 一、认知重构:内向特质与表达困境的归因 1. 内向特质的优势与误区 * 内向非缺陷论:明确指出内向并非缺点,而是启动慢、需要独处充电的特质,一旦启动,其表达往往比外向者更深、更准、更有分量。 * 被动才是核心问题:强调内向者的核心问题在于“被动等待”,即等待被点名、等待有把握再说、等待别人主动连接,导致错失表达机会。 2. 表达能力的自我验证 * 场景化能力验证:通过反问“与喜欢的人聊天会没话说吗?”、“聊痴迷的事会冷场吗?”,引导学员确认自身具备深度表达的能力,破除“不会表达”的心理暗示。 二、策略一:环境选择与能量管理 1. 构建滋养型社交场景 * 拒绝散装社交:建议避免参加无主题、纯闲聊的饭局或 KTV,转而选择有靶心、有主题的社交活动(如看展、工作坊、一对一咖啡),将社交从消耗转化为滋养。 * 主动控场:鼓励内向者在公司团建等场合,主动组织读书会、徒步等自己擅长的活动,通过制定规则来掌控社交节奏,避免失控带来的尴尬。 2. 建立能量止损机制 * 主动叫停:建议在电量耗尽前(如能量降至 40%),大方主动地离开社交场合,避免因硬撑导致内耗加剧,保护表达能量。 三、策略二:事前准备与临场破冰 1. 深度准备替代临场发挥 * 提前预演:利用内向者“提前想得深”的优势,在会议或活动前 10 分钟,提前写下“我能说什么”、“对方关心什么”、“被问到怎么答”三个问题的关键词,作为安全绳。 * 话题库储备:在参加聚会前,提前准备 3 个话题(如最近看的剧、工作趣事、开放性问题),解决插不上话的尴尬。 2. 低门槛破冰技巧 * 抛出锚点:克服完美主义,在觉得“差不多”时提前 5 秒开口,用不超过 15 个字的一句话(如“我补充一点”、“我有一个想法”)打破沉默,强调“开口”比“开口说什么”更重要。 * 精准提问:利用内向者擅长倾听的特质,通过提问“怎么做到的”、“为什么”等具体问题,将表达压力转移给对方,从而掌握对话主动权。 四、策略三:长期关系与机会创造 1. 定期发起链接 * 主动激活人脉:建议每周主动发起一次轻量级链接,如转发文章并附言、约咖啡请教问题,通过主动创造机会来激活沉睡的人脉网络。 * 价值交换原则:在寻求推荐或帮助时,强调必须遵循“要么有偿,要么提供价值”的原则,严禁白嫖行为。 2. 线上互动技巧 * 朋友圈互动:看到朋友圈动态时,不要仅在心里点赞,而是留下具体评论或私信,转化为真实的交流机会。 🍄更多表达的技巧欢迎 关注《想了又涂》小红书 或者直接添加涂涂微信:TuTu_Voice

13分钟
99+
4天前

Vol.86 聊聊我的新专栏:产品、IP、AI实战笔记

有话明说|产品、互联网、AI

【本期内容】 我做了一个关于产品、IP和AI实战的专栏,讲讲我的思考,欢迎大家订阅《AI个体户手册:一人公司的产品与IP实战》。 🔥 本专栏的三大独特价值 1. 产品实战经验14年产品经理经历,从阿里到垂直头部公司,一直在一线做产品、带团队。专栏里我会分享真实的决策过程、踩过的坑、用过的办法,不是理论堆砌。 2. IP实战经验利用业余时间,从0开始做内容,在知乎、人人都是产品经理、虎嗅、播客、公众号等平台积累了4.5万关注。专栏会拆细我在IP定位、冷启动、运营涨粉上的具体做法和复盘。 3. AI实战经验我不会讲空泛的AI趋势,而是分享我真正用过的AI场景——比如辅助写稿、生成字幕、分析评论等。怎么把AI用到产品工作、副业探索和IP打造里,我会结合自己的实践一点点聊。 定价与更新承诺 * 价格:365元/年(平均每天1块钱) * 更新频率:平均每周至少2期,全年不少于100期 * 内容形式:以深度图文为主,穿插模板、工作流、案例库 扫码或点击下方链接订阅 《AI个体户手册:一人公司的产品与IP实战》 【关于节目】 我是李明Bright,前阿里巴巴产品专家,13年产品经理。这是一档聚焦产品、互联网、AI的播客栏目,以从业者的视角提供商业方面的观察思考。 公众号:李明Bright

4分钟
24
4天前

179|从妈妈的衣橱,到更年期的穿衣困境,时尚圈真的看见熟龄女性了吗?|第三视角

万象更新 Women's Health

最近热映的《穿普拉达的女王2》你看了吗?电影中时尚杂志的工作氛围让你向往还是害怕?现实中在时尚圈工作的女性,真的像电影里一样热衷PUA和雌竞吗? 本期节目,我们邀请到《时尚芭莎》的内容总监尤安娜,一起聊聊她的故事。除了时尚圈职场,我们还一起回忆了妈妈和姥姥的衣柜,探讨穿衣风格和自我认知的关系,以及如何在流行趋势的裹挟下,重新界定属于熟龄女性的时尚,找到适合自己的衣服。 快来一起听听吧。 🧭时间轴: 02:01 妈妈那些实用且时尚的穿搭 10:50 “这个颜色你穿显黑,不好看” 12:05 追求显气色的衣服本质是追求有精气神儿、活力 16:04 那些年我们翻过的妈妈的衣橱 21:29 独属于东北人低调的奢华:穿着貂扒拉蒜 23:08 时尚是有时间差的 24:50 老钱风,纯欲风等各种风格,怎么找到自己的穿衣风格? 33:38 从少女到成为妈妈再到更年期,你的穿衣风格会变化吗? 43:38 美也是有语境的 48:12 《穿prada的女王》 和现实生活一样吗? 53:01 “哪怕是敌人,你来月经,我也会给你一片卫生巾” 55:38 时尚从纸媒到社媒,发生了什么变化? 1:02:46 时尚行业对熟龄女性的一些讨论 1:11:43 自己喜欢、自己舒服的就是最适合自己的 🎙️本期主播 南西,从事国际慢性病管理,英国医疗科技平台创始人,中国首部《更年期患者指南》特邀编辑和联合作序人 Sijia, 从事健康创新策略咨询,女性主义探索者 👸本期嘉宾 Yoanna刘婉瑶,《时尚芭莎》内容总监,在时尚圈“摸鱼”10余年的观察者 穿什么真的重要吗?或许到了最后你会发现,那件让你觉得最像自己、最让你感到舒服的衣服,才是属于你的时尚。 不知道听了这期节目,你对时尚有什么新的感受?欢迎留言告诉我们,我们下期节目再见~ ⚠️声明: 本播客内容仅为嘉宾及主播的个人观点分享,不代表任何机构或组织的立场。节目中的信息仅用于健康科普,不能替代专业的医疗诊断或治疗意见,请听众理性参考。如需获得个性化的医疗指导,请咨询专业医生。未经本播客授权,任何机构或个人不得转载、引用或使用本节目内容。 💗如果这期节目深得你心,请一定不要吝啬留言、点赞、分享!小宇宙的听友们欢迎在单集节目介绍页,点击右上角爱心,在“标注喜欢的单集”页面留言,平台会把你的爱发散给小宇宙上的听友,让更多人和这期节目相遇。大家的反馈就是我们的最大动力! ☎️联系我们 小助手微信:Tingshuo_gnq 小红书📕:万象更新Podcast bilibili📺:万象更新Podcast Sijia小红书📕:SijiaLW 南西小红书📕:南西&epiphanies 后期制作:宁忆 音频剪辑🎧:晴风

75分钟
99+
4天前

对于DePIN在AI + Crypto领域的新观察

道说区块链的个人播客

大家好,这里是道说,欢迎收听今天的节目。 我对加密生态的DePIN赛道这几年一直有这样一种感觉: 绝大部分项目所描述的应用场景和商业模式都是伪需求。 这是一方面。 另一方面,让我觉得很牵强的是很多所谓的DePIN项目最早的初衷是希望利用闲散资源,但发展到后来,不仅闲散资源根本无法派上用场而且项目完全变成了大户垄断的游戏。 这方面最典型的案例就是Filecoin-------从最早描绘的家里的闲置小硬盘都能参与存储挖矿到后来完全变成了存储服务器玩家们的竞赛。 不仅Filecoin,后续的DePIN项目绝大多数也都是如此。 一旦DePIN项目变成这样,不仅不能充分利用闲散资源反而会额外耗费更多的资源。 为什么会变成这样? 我觉得一个重要的原因是: 在很多DePIN项目中,设想的让闲散资源接入DePIN网络,在实际中却是闲散资源根本无法完成网络分配给它的任务,或者说真正要执行这类网络中的任务对硬件的门槛要求会非常高。而拥有这样高门槛硬件的节点在现实中(如果不是为了专门参与DePIN项目)不大会接入这类DePIN网络。 所以在这类DePIN项目中,硬件门槛不高的资源节点几乎没有机会获得网络奖励。 在这方面,比特币网络的挖矿就与这些DePIN项目有着显著的不同。 比特币的计算任务可以被分拆和并行,因此矿池挖矿的策略就出现了。这种策略使得算力大的设备和算力小的设备都可以接入矿池参与挖矿。无非是算力大的得到的奖励多,算力小的得到的奖励少。 因此在比特币网络中,当满足一定的硬件门槛之后,无论算力大还是算力小的节点都有机会获得奖励了。 在我看来,这就是这两种系统的一个重要区别: 资源拥有量不同的节点是否都有公平的机会获得网络奖励。前者中资源小的节点几乎毫无机会;后者中资源小的节点照样有机会,只不过得到的奖励少而已。 最近,AI + Crypto赛道中的一个DePIN项目似乎也走出了类似比特币那样的路,突破了以前那些DePIN项目所面临的窘境。 这个项目是dphn.ai 。 它(目前)是一个专注于AI推理的去中心化网络,主旨是激励运行着各类大模型(当前主要是各种开源大模型)的系统(服务器、云、...)加入网络处理AI推理的工作。 以运行DeepSeek的系统为例。 这些系统都加入这个网络成为它的节点。它们各自的算力不同,工作效率不同,产出词元(token)的速度也不同。 但这都没有关系。 它们加入网络后,当网络接到一个需要用DeepSeek处理推理任务的请求后,网络会在这群节点中随机选择一个处理这个任务。任务处理完后,系统会运行一个验证机制来校验结果。如果一切顺利,节点得到奖励,否则节点受到惩罚。 网络在分配任务时,它是随机地选择一个节点。这个节点有可能处理任务慢,也有可能处理任务快,但都有同等的机会。 不过,这样做也要求用户对性能的反馈有一定的容忍度。因为如果被选择处理任务的是算力小的节点,那用户得到反馈的时间就长;如果被选择处理任务的是算力大的节点,那用户得到反馈的时间就短。 这个项目已经上线有一段时间了,目前的发展势头似乎不错。 这在某种程度上似乎正在验证DePIN在这个细分赛道的可行性。 不过但就项目本身来说,它有几个很明显的问题: 最大的问题在我看来就是门槛还不够,尤其是在技术上没有很强的门槛。 目前之所以它显得比较出众主要还是因为这个市场还比较小,还不太引人关注。但未来如果这个模式在推理端引爆了需求,一定会有大量的竞争者加入。届时它的护城河在哪里? 另外,这个系统目前主要还是以开源大模型为主,真正强悍高效的闭源大模型比如Anthropic、OpenAI等它都无法支持。 即使是它现在支持的这些开源大模型其中越来越多也在减小开源的范围和程度。如果照这个势头发展下去,未来当开源大模型的能力太弱,闭源大模型又不支持它,这个模式还能继续运作下去吗? 所以这个项目给我印象很深的倒不是项目本身的质量和投资价值,而是项目似乎证明DePIN在某些AI + Crypto赛道有走通的可能。 以上就是本期节目的所有内容,感谢大家的收听,这里是道说,我们下期节目再见。

4分钟
21
4天前

加入我们的 Discord

与播客爱好者一起交流

立即加入

扫描微信二维码

添加微信好友,获取更多播客资讯

微信二维码

播放列表

自动播放下一个

播放列表还是空的

去找些喜欢的节目添加进来吧