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【EP29海归人生】从西雅图到上海:一位美国博士的海归&大厂技术高管&创业者的20年跨界之旅

【EP29海归人生】从西雅图到上海:一位美国博士的海归&大厂技术高管&创业者的20年跨界之旅

留学移民博士人生访谈录

【海归人生】 是留德华叫兽 推出的人生系列访谈直播栏目之一,邀请全球范围(以及朋友圈)曾在海外学习、工作过,如今已选择回国发展的朋友们,以轻松对谈的形式,分享他们的海归故事。话题围绕:成长轨迹、最初出国的契机、回国背后的考量、留学和职场的起伏、职业道路与城市选择,以及身份认同与生活方式的再平衡。最核心的部分,是他们海归人生中的关键时刻 ——无论是做出回国决定的那一刹那,还是重新扎根本土时的心境与挑战。 【本期嘉宾】 美国博士退学,技术创业者,公司⾼管,曾任NBA中国CTO,阿⾥⾳乐CTO兼⾸席科学家/达摩院和阿⾥搜索推荐产品。技术总监; 擅⻓0-1孵化与规模化增⻓,搜索推荐与AI商业化落地,管理200⼈团队,跨中美团队协作。 【访谈提纲】 * 1、教育背景 * 交大计算机+佛罗里达大学AI硕士科班出生 * 博士退学 * 2、美国职业经历 * Microsoft Bing资深AI工程师 * 移动互联网创业 * 3、国内职业经历 * 淘宝搜索推荐、拍立淘 * 蚂蚁金服AI产品体系建设 * 阿里音乐CTO * 达摩院AI产品化实践 * NBA中国CTO * 4、职业规划&行业洞察 * 留学生活与美国的职业起步 * 回国工作的契机 * 中美创业环境差异 * 职业规划建议 【栏目主播】 留德华叫兽--德国海德堡数学博士,斜杠青年,无人驾驶资深研发工程师,副业自媒体&三个社区(留学科研辅导/海外海归硕博交友/运筹学),全网100W+关注者。 【嘉宾招募】 欢迎愿意分享自己经历的海内外硕博、海外华人华侨、教授朋友们邮件联系:[email protected] 【联系我们】 加入听友群方法:关注微信公众号【留德华叫兽】,后台回复“人生访谈录”,获取加入方式。 【商务合作】 邮件联系:[email protected] 【收听途径】 小宇宙、苹果Podcasts、Spotify、喜马拉雅、网易云音乐、QQ音乐、蜻蜓FM等平台搜索:人生访谈录

73分钟
55
2周前
0718 全球科技股高位回调 华为展示Atlas 950 SuperPoD算力平台

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全球科技金融3分钟

不要只寻找改变世界的公司,也要寻找能够从改变世界中持续赚钱的公司 欢迎来到本期《Tech & Capital Daily|全球科技金融3分钟》。 今天是2026年7月18日,来看看过去24小时都有哪些科技金融资讯 全球科技股出现明显调整。 亚洲科技板块跟随美股科技股承压,日本、台湾部分科技指数盘中跌幅一度接近甚至超过6%,市场评论中甚至出现“technology rout”“bloodbath”等较为激烈的描述。但对于投资者来说,更重要的是理解这次调整背后的逻辑。 过去两年,市场交易的是一个完整的AI产业链故事:算力需求增长,推动芯片投资;芯片需求增长,推动资本开支;资本开支增加,推动AI应用爆发。这套逻辑在过去取得了巨大成功。但当估值不断提升之后,资本市场自然会进入第二阶段:从“相信未来”,转向“验证未来”。这也是成长股投资永远绕不开的问题。 长期来看,企业价值最终取决于未来能够创造多少现金流,而不是市场给予多少激情。因此,目前科技股调整,更像是一次估值压力测试,而不是产业趋势逆转。短期来看,美股科技权重股、亚洲半导体产业链仍可能受到压力,但资金也开始寻找新的避风港,包括黄金、美债以及部分高股息资产。 科技股下跌之后,黄金等避险资产重新获得关注。资本市场有一个简单规律:当未来存在更多不确定性时,资金会降低风险预算。所以黄金、美债、日元等资产价格变化,本质上反映的是投资者对于未来世界的不确定程度。但目前市场并没有出现全面撤退,更像是一场资产重新排序。 接下来需要关注的是:资金是否从高估值科技板块流向金融、能源、公用事业以及高股息资产。如果这种趋势持续,意味着市场正在进行风格切换;如果资金重新回流科技龙头,则说明投资者认为这只是一次健康调整。 相比之下,中国AI产业继续进行新的变化。正在上海举行的世界人工智能大会释放出一个重要信号:中国AI产业正在从单纯追赶模型能力,逐渐转向构建完整生态体系。大会期间,中国强调加强AI全球治理,并向部分发展中国家开放气象AI系统;与此同时,华为展示Atlas 950 SuperPoD算力平台,进一步强化国产算力布局。美国通过芯片限制强化技术壁垒,而中国正在推动自主供应链建设,并寻找更多国际合作空间。 另外一个值得关注的变化,来自欧洲市场。 近期,英镑连续第三周上涨,背后反映的是市场对于英国财政政策稳定性的重新评估。资本市场关注政治,从来不是因为政治本身,而是因为政策会影响资本回报。如果市场认为政府能够维持财政纪律,同时提升商业环境,那么国家风险溢价就会下降,海外资金也会重新配置。英国资产近期获得支撑,就是这一逻辑的体现。 最后,来关注未来24小时: 下周7月20日开始,超过100家公司陆续公布业绩,其中包括7月23日的Tesla、Alphabet、ServiceNow,以及7月24日的Intel。市场真正关注的,不只是盈利数字,而是企业对于AI投入的反馈。尤其是Alphabet财报,将成为观察AI商业化的重要窗口。如果谷歌云业务、AI产品收入以及资本开支效率超预期,科技股情绪可能得到修复;同时,欧洲央行政策信号也值得关注,市场将观察其对于未来降息节奏的判断。

4分钟
80
2周前
Vol.012 《半个男人》:最吸引男人的,还是男人

Vol.012 《半个男人》:最吸引男人的,还是男人

不支持不反对

最近几年我们的“阅读习惯”发生了很大变化,一些剧集渐渐进入严肃内容的范畴里,成为我们的精神食粮,《半个男人》就是一个代表。 这部剧围绕着一对从小一起长大的“兄弟花”展开,他们一个乖张暴戾,一个懦弱无能,两个人本该完全平行生长,却又被一种诡异的吸引力牵拉,阴暗共生几十年。两位男主角对于“男性气质”的迷恋,在整部剧里贯穿始终,但他们又都是残缺的,只能算“半个男人”,于是终其一生试图在对方身上找到榫卯结构的结合点,是兄弟、是家人、是亲密爱侣、是肉搏劲敌…… 怎么形容这部的精彩程度呢?小锋为了它深夜点上了一份双肠双蛋多加醋的烤冷面做配,上一次见这个规格还是《绝望写手》第一季。为了聊得尽兴,这次我们又邀请了返场嘉宾大白和城城进行录制,上次一起聊过“非专偶制”后,很多听友表示很喜欢他们,作为资深老嗑家,这一期让我们卸下包袱,一起嗑点有毒的震撼美味! 【本期要点】 02:15 这对阴暗共生的兄弟为啥这么好嗑 10:11 兄弟情和“兄弟情”总是傻傻分不清楚 12:03 肆意释放“男性霸气”之后,遍地狼藉不用收拾的吗 19:24 一定要拥抱“男性气质”才能不懦弱吗 26:56 男子气概只有第三只眼在场的时候,才会现身 33:20 为什么说“人阳刚到一定程度就会变弯” 43:57 男人之间存在纯友谊吗 46:16 “禁忌之恋”为什么总能吸引人 58:24 《我的天才女友》VS《半个男人》:女人的世界是世界,男人的世界是男人 【本期BGM】 《DISEASE》 - 鹤 The Crane 《Just The Two Of Us》 - Bill Withers

72分钟
99+
2周前
为什么AI越聪明,人的工作反而越“messy”?

为什么AI越聪明,人的工作反而越“messy”?

Emma的碎碎念

AI 不会取代你,但可能会拿走你最喜欢的工作 如果 AI 可以完成你工作里的 80% 或者 90%,你过去花很多年积累的 expertise,还值钱吗? 当分析、写作和 coding 都变得廉价,最后留给人的,会不会反而是办公室政治、反复沟通、处理例外和承担责任——这些很多知识工作者最不喜欢的部分? 这期节目从 Luis Garicano、Jin Li 和 Yanhui Wu 的新书 Messy Jobs: The Work That AI Cannot Reach 出发,讨论 AI 究竟会怎样改变知识工作。 这本书不试图简单预测哪些职业安全、哪些职业危险,而是提供了一套理解 AI、工作与组织的框架: * 为什么一项 task 被自动化,不等于整份 job 会消失; * 为什么组织越使用 AI,authority 和 implementation 反而可能越重要; * 为什么 AI 可以把人迅速送到 80% 或 90%,最后一段却更依赖过去积累的经验; * 以及,我们应该怎样使用 AI,才不会把自己的专业肌肉和判断力一起外包出去。 节目后半部分,我也结合自己使用 AI 做宏观研究、写作和编程的经验,讨论哪些工作可以放心交给 AI,哪些能力必须继续留给自己训练。 开场|比“AI 会不会取代我”更值得问的问题 00:00|如果 AI 能完成你 90% 的工作,你过去的经验还值钱吗? 与其把职业是否消失看成一个非零即一的问题,不如进一步追问: * AI 会怎样改变一份工作的内部结构? * 哪些原本稀缺的能力会变得廉价? * 当分析、写作和编程都可以被自动化,什么能力会变得更加稀缺? * 我们应该怎样调整自己的职业规划? AI 最擅长的,可能恰恰是知识工作者最喜欢的部分:分析、写作、编程和解决问题。最后留给人的,会不会反而是沟通、协调、办公室政治和承担责任? 02:01|为什么我会读《Messy Jobs》 《Messy Jobs》不是一份“安全职业排行榜”,而是一本从劳动经济学和组织经济学出发,解释 AI 如何改变工作结构的书。 它讨论的不是模型能不能完成某项 cognitive task,而是: * AI 能否独立交付最终结果; * 一份工作能否被拆成彼此独立的任务; * 为什么组织仍然需要人; * AI 落地后会产生哪些新的稀缺角色。 全书分为三个部分,第一部分已经在官网免费公开。David Autor 和 Alex Imas 等研究劳动力市场、组织和技术变化的经济学家也为它写了推荐。 第一章|AI 能完成一个 task,不等于能取代一份 job 06:24|Autonomy Threshold:AI 是辅助人,还是替代人? 作者用 autonomy threshold 描述一种技术从“帮助人”变成“替代人”的边界。 如果 AI 生成结果以后,仍然需要一个人检查、修正、签字并承担责任,那么它仍然处于 assistance mode。它提高了人的 productivity,但人依然是流程中的 bottleneck。 如果 AI 可以独立交付一个 finished output,而且错误容易验证、修复成本也不高,这项 task 才真正跨过 autonomy threshold。 但这里最重要的区别是: AI 学会一项 task,不等于它已经学会了一整份 job。 10:28|从“干净任务”到“混乱工作”:三层工作结构 第一层是相对独立、标准化、可编码且结果容易验证的任务,例如翻译、基础数据分析、标准化合同条款和部分编程任务。这些任务最容易被自动化。 第二层工作包含多种彼此关联的任务。医生就是典型例子:诊断只是工作的一部分,医生还需要理解病史、观察患者、与患者和护士沟通,并对最终决定承担责任。 AI 即使擅长其中一个环节,也很难独立完成整份工作。 第三层工作的核心不是信息处理,而是把一群相互依赖、目标却并不完全一致的人组织起来。 协调利益、争取预算、解决冲突、建立信任并推动方案真正落地,才是这类工作的主要价值。 15:24|AI 既会放大专家,也会降低跨领域门槛 在已经熟悉的领域里,专家通常最先知道应该怎样使用 AI,也最有能力识别 AI 的错误。专业知识不会立刻失去价值,反而可能成为驾驭 AI 的前提。 与此同时,AI 也可能降低进入新领域的门槛。过去需要多年训练才能开始完成的任务,未来可能在 AI 辅助下更早开放给更多人。 因此,AI 对职业的影响是双向的: * 它可能降低旧技能的市场价值; * 也可能让过去无法进入的新路径变得可行。 第二章|AI 越聪明,为什么组织仍然需要人? 20:38|“全 AI 公司”为什么没有想象中那么简单 很多事情没有发生,并不是因为技术能力不足,而是因为组织中存在大量: * tacit knowledge,即没有被写下来的隐性知识; * private information,即只被少数人掌握的信息; * conflicting interests,即彼此不一致的利益和目标; * 没有出现在正式流程中的实际权力结构。 每个组织里都可能存在一个“Lucy”:她的判断并不在 job description 里,却因为多年积累的经验、信誉和关系,成为某类模糊决策的实际担保人。 这些知识往往无法完整记录,掌握知识的人也未必有动力把它交给系统。AI 的推理能力再强,如果缺少关键 context,也无法得出真正可执行的结论。 27:18|责任与程序正当性为什么仍然需要人 AI 可以提供建议,却无法像人一样被奖励、惩罚、解雇或追责。 组织需要人,不只是为了提高决策准确率,也因为一个不确定的决定最终必须由某个人承担责任。有时 manager 的存在,本身就是为了在结果失败时对组织负责。 此外,人们接受一个决定,未必只是因为它在技术上正确,也可能是因为不同意见被表达、冲突经过讨论、程序被认为公平。 决策过程本身会赋予结果 legitimacy,而这同样不是一个纯粹的计算问题。 30:25|一个不太令人愉快的结论:AI 可能拿走知识工作者最喜欢的部分 很多知识工作者喜欢的是分析、写作、编程和解决问题带来的智力快感;不喜欢的则是反复沟通、协调利益、说服他人和办公室政治。 但 AI 最容易替代的,可能恰恰是前一类“干净”的智力工作。 最安全的工作,反而可能是销售、管理、协调、谈判、建立信任和承担责任。 问题因此不只是“我的工作是否安全”,而是: 未来安全的工作,是否仍然是我愿意做的工作? 32:21|AI Implementation:为什么推动 AI 落地会成为稀缺能力 AI 越强,企业越希望采用 AI;但真正推动 AI transformation,需要同时拥有三类知识: 1. Process knowledge 理解行业和具体工作流程,知道任务实际上是怎样完成的。 2. Technology knowledge 理解 AI 能做什么、不能做什么,以及系统应该如何设计。 3. Political knowledge 理解谁会从变革中受益,谁会失去权力,谁可能阻碍项目,以及怎样让掌握隐性知识的人愿意参与。 这也是 deployment、forward-deployed product 和 solution architecture 等角色越来越重要的原因。 真正困难的不是做出一个 demo,而是决定 what to build、what not to build,并让系统最终在真实组织中运行起来。 36:56|AI 能做,人们却仍然愿意为“人”付钱的工作 有些工作得以保留,并不是因为 AI 无法生产同等质量的结果,而是因为产品的价值与“由谁完成”直接相关。 现场音乐、手工产品、高端服务、创作者内容和个人品牌,都包含真实性、身份、信任与共同体验。 即使 AI 能够生成相似的产品,人们仍然可能愿意为人的参与付费。 第三章|AI 把人送到 90%,但最后 10% 才是专业能力 39:00|AI 像直升机:它没有替你爬过前面的山 传统上,expertise 的形成像爬山。 人在完成前面 80% 的过程中,不仅生产了结果,也积累了背景知识、风险直觉、肌肉记忆和 mental model。 AI 像一架直升机,可以迅速把一个人送到距离山顶只剩 10% 或 20% 的位置。 但如果没有经历前面的攀爬,最后一段往往反而走不上去。 这会产生一种 knowledge deficit:你能生产出来的东西,已经超过了你真正理解和控制的范围。 42:46|为什么 AI 很容易生成 80%,却难以完成最后 20% 无论是 vibe coding、研究还是写作,AI 都能迅速生成一个看起来相当完整的初稿。 但真正上线、形成原创判断或处理 edge cases 时,仍然需要长期积累的专业能力。 经验丰富的人曾经爬过这座山,因此可以利用 AI 加速;缺少基础的人虽然也能快速获得一个半成品,却可能不知道哪里出了问题,甚至不知道下一步应该问什么。 AI 也有另一面:它可以成为写作和编程过程中的伙伴,降低继续推进一件困难事情的心理成本。 它不一定让任务客观上更快,但可能让过程更加轻松,也让人更愿意继续尝试。 48:40|你会停留在“完成 80% 的爽感”里吗? AI 降低了制造半成品的门槛,但真正的差异在于,一个人是否愿意继续学习、补足知识,并把最后 20% 啃下来。 有人会不断生成原型,却始终无法把任何东西真正完成。 也有人会借助 AI 扩展自己的能力边界,逐渐获得完成最后 20% 所需的专业知识和肌肉记忆。 52:17|Commodity Tasks 与 Star Tasks 并不是所有事情都值得做到 100%。 有些任务只需要达到 80% 或 90%,例如普通会议纪要、一次性的信息整理或只供自己使用的小工具。这些 commodity tasks 可以更多地交给 AI。 但有些任务的最后 10% 就是全部价值,例如关键客户沟通、重要演讲、核心投资判断、正式发表的文章或真正准备上线的产品。 这些 star tasks 需要人核实事实、理解逻辑,并完成最后的打磨。 AI 时代的一项重要能力,就是判断: 哪些任务可以停在 80%,哪些任务必须亲自做到 100%。 第四章|哪些能力可以外包,哪些必须留在自己身上? 54:14|我会把什么交给 AI,什么一定留给自己? 我判断一项工作是否应该交给 AI 时,会问自己: 完成这件事的过程,是否有助于维持我需要的肌肉记忆? 在宏观研究中,寻找资料、清理字幕、整理格式和建立初步索引,都可以交给 AI。 但我不会在一开始就让 AI 替我判断什么最重要,也不会直接接受它对关键材料的压缩。 面对相同的公开信息,不同研究员会选择不同重点、赋予不同权重,并形成完全不同的交易判断。 判断什么重要,本身就是 alpha 的一部分。 59:02|不要把自己最在意的能力外包出去 在真正重要的领域,我通常只分享自己已经听过、读过并能够核实的 AI 总结。 长期只阅读压缩后的内容,可能得到很多一次性的结论,却无法建立判断这些结论是否正确的能力。 对于需要长期积累的专业领域,主动接触原始材料仍然十分重要。 AI 可以像健身教练一样帮你准备器材、制定计划和纠正动作,但它不能替你举铁。 真正形成判断的 repetitions,仍然必须由自己完成。 1:01:38|AI 总结是一种有损压缩 一份详细材料与几句话的总结,提供的并不是完全相同的信息。 压缩过程中被删除的背景、语气、前因后果和细节,可能会改变一个人最终形成的判断。 因此,真正重要的问题不是“要不要使用总结”,而是: * 这份内容可以承受多大程度的压缩? * 哪些细节不能被删除? * 这是只需要一次性了解的信息,还是需要形成长期 mental model 的领域? 决定 compression threshold,本身也应该是人的判断。 结尾|AI 时代,我们真正需要保留什么? 1:07:52|当 AI 学会了我现在会做的事情,人应该怎么办? 对于已经在一个领域积累多年经验的人,过去形成的专业知识不会立刻消失。 AI 即使取代了工作中的大部分任务,这些人通常仍然最有可能理解剩下的 20%,并率先找到新的工作方式。 但这也意味着,人必须愿意继续学习和调整。 对于没有时间、精力或条件持续重新训练的人,AI 带来的压力会更加真实。 另一方面,AI 也可能降低过去难以进入的职业门槛,为人打开全新的方向。 1:11:27|AI 时代真正稀缺的人类能力 未来更难被替代的能力可能包括: * 为不可预测的结果作出判断并承担责任; * 理解没有被写进数据和流程的隐性知识; * 与人建立信任; * 协调利益并说服他人; * 带领团队推动改变; * 在自己的专业领域持续形成比平均水平更深的判断。 这未必是一个轻松的答案。 AI 可能拿走知识工作中最“干净”、最令人愉快的部分,把更 messy 的部分留给人类。 但如果能够利用 AI 持续学习,同时不放弃真正重要的专业训练,我们仍然可以决定: 哪些能力交给 AI,哪些能力必须继续长在自己身上。 本期提到的书 《Messy Jobs: The Work That AI Cannot Reach》 作者:Luis Garicano、Jin Li、Yanhui Wu 官网及免费开放的第一部分: https://messyjobs.ai/

75分钟
9k+
2周前
26 钱不是最重要,但我们要重新理解钱|普通人搞钱第一课

26 钱不是最重要,但我们要重新理解钱|普通人搞钱第一课

了不起的 WoMen

是的,我们终于要聊钱了。欢迎来到专题 「普通人搞钱」的新一期。 这期节目不讲投资技巧、不推理财课程、不教你怎么一夜暴富。相反,我们想先停下来,认真问自己几个问题: 为什么明明一直在努力工作、不断提升收入,却始终没有真正积累财富? 为什么赚得越多,花得越多,焦虑也越多? 为什么我们学了那么多“赚钱的方法”,却依然不知道该怎么和钱好好相处? 这期节目是一场关于财富认知的底层启蒙。我们想和你一起,重新理解钱,重新看见自己和金钱之间那道隐秘的裂缝,然后——从那里开始,慢慢修补。 🎯 核心议题 1. 时代变了,为什么我们必须重新理解钱? * 不确定性成为常态,财富=选择权 * “钱不是最重要的”这句话,可能害了我们 2. 我们为什么普遍缺少系统的财富教育? * 从小被培养的是“好好打工”的能力,不是“掌控金钱”的能力 * 知识≠技能,赚钱能力≠守财能力 3. 普通人的财富起点不是投资,而是完成第一笔本金 * 没有本金,一切投资都是赌博 * “让钱流动起来”可能是对普通人最大的骗局 4. 找准自己的财富阶段,比盲目跟风更重要 * 四种财富阶段自测:负债→稳定结余→拥有闲置本金→多元资产配置 * 什么阶段干什么事,别急着跳过地基去装修 ⏱️ 时间轴(总时长:57分钟) 00:00 - 01:26​ 开场:新专题「普通人搞钱」上线,为什么我们要聊钱? 01:26 - 03:19​ 搞钱≠搞副业:我们对“搞钱”的定义——一场关于财富认知的自我重塑 03:19 - 07:02​ 我们和金钱之间那些拧巴的关系:羞于谈钱、金钱焦虑、消费填补情绪缺口 07:38 - 13:42​ 为什么今天必须重新理解钱?——财富=选择权,钱是成年人的现实底气 13:42 - 15:54​ 真实的案例:被金钱困住的梦想与人生选择 15:54 - 18:40​ 灵魂拷问:努力赚钱,人生真的会越过越好吗? 18:40 - 22:00​ 大多数人缺的不是赚钱能力,而是对财富的理解能力 22:00 - 27:10​ 赚钱能力 vs 守财能力:为什么收入翻倍了,财富却没翻倍? 27:10 - 30:51​ 从小缺失的财商教育,以及“升职加薪→升级消费”的死循环 30:51 - 32:09​ 🔥 姜DORA消费公式:算出你可以“不看价格”花多少钱 32:09 - 35:37​ 财富不是看你赚了多少,而是看你留下了多少 35:37 - 39:04​ 普通人的财富起点:不是投资,而是完成第一笔本金 39:04 - 43:11​ 什么是本金?——钱第一次不再只为眼前消费,而开始成为未来选择的基础 43:11 - 46:49​ 🔥 Fuck You Money:刘玉玲教我们的底气哲学 46:49 - 51:33​ 四种财富阶段自测:你在哪一层?该做什么事? 51:33 - 56:42​ 结尾彩蛋+下期预告:理财实操入门、投资心理、资产配置……我们慢慢聊 💡 精彩观点摘录 🔥 关于消费的清醒公式(来自姜DORA × 大卫翁) 单次可以随心所欲消费的金额 = (你目前的存款 + 你年收入的20倍) ÷ 10000 举例:存款10万,月入1万 → 可随心所欲消费金额 = (10万 + 12万×20) ÷ 10000 = 250元 超过这个数的消费,请停下来想一想,记下来。 🗣️ 金句合集 1. “钱不是人生最重要的,但它很重要。” ——承认钱重要,不是功利,是成年人的清醒。 2. “财富不是看你赚了多少,而是看你留下了多少。” ——收入只是起点,留下的才是底气。 3. “普通人的财富起点不是投资,而是完成第一笔本金。” ——没有本金,一切投资都是赌博。 4. “‘让钱流动起来’是对普通人最大的骗局。” ——这句话适合已完成原始积累的人,不适合还在攒第一桶金的你。 5. “存钱不是为了压抑当下的生活,而是为了拥有对未来说不的权利。” ——这就是传说中的 Fuck You Money。 6. “什么阶段干什么事,别急着跳过地基去装修。” ——财富积累的顺序不能乱:收入→现金流→本金→投资→资产配置。 🎁 收听收获 听完这期节目,你将获得: ✅ 一个全新的认知框架:重新理解“搞钱”的本质——不是搞副业,而是重建你和金钱的关系 ✅ 一个扎心但有用的公式:姜DORA消费公式,帮你算清自己到底能花多少钱 ✅ 一套财富阶段自测工具:4个阶段定位自己现在在哪,该做什么 ✅ 一个改变一生的概念:Fuck You Money——存一笔可以让你对消耗自己的人事物说“不”的钱 ✅ 一份安心:你不是一个人,我们都在这条路上慢慢摸索 💬 互动内容 欢迎在评论区和我们聊聊: 🔹 你目前处在哪个财富阶段?(负债→稳定结余→有闲置本金→多元资产配置) 🔹 你曾经为自己的“情绪消费”买过最离谱的单是什么? 🔹 你有自己的“Fuck You Money”吗?存了多少? 🔹 你对“普通人搞钱”这个专题还有什么想听的内容? 在评论区留言回复“听友”,即可加入我们的听友社群,一起聊聊成长那些事。 🎙️ 主播信息 叶婧 & 椰椰|「了不起的WoMen」主理人,专注女性如何理解世界,也重新理解自己。 🎯 收听渠道 你可以在 小宇宙播客、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐​ 等平台搜索“了不起的WoMen”订阅收听本节目,不错过每一次关于自我关怀的深度对话。 🎵 BGM 1. Kurosuke - Roses 2. Novo Amor - Anchor 3. 揽小 - 和气生财

57分钟
99+
2周前
11.改变发生的前提,先学会对自己说 “我可以”

11.改变发生的前提,先学会对自己说 “我可以”

人生练习室

你是不是也会在心里想变好,却迟迟无法行动?明明知道该怎么做,但就是迈不出那一步? 这期想和大家聊的话题是「改变」,聊聊在尝试改变的过程中,那些真实的挣扎和自我怀疑,一起读懂不敢改变的底层原因。 改变路上难免有委屈,努力成长却不被他人看见是非常常见的事,但我们改变从来不是迎合别人,而是成全理想的自己。纠结拉扯也不是退步,是内心正在松动。 最后分享 3 个简单小练习,让我们一起学着放下完美主义,从微小一步重建自信。希望我们都能跳出他人评价,建立内在底气,慢慢靠近理想中的自己~ - ❤️ 欢迎联系 添加我的vx:yuanqi_coach,备注:“练习“,进听友群。 后续会不定期组织自我成长、升职加薪、饮食心理等主题的快闪分享,具体时间会在群内通知,大家有什么想问的,欢迎来群里接龙~ - 🎧 收听愉快 00:05 开篇引入|我们难以开启改变,根源是内心不相信自己能做成 01:03 常见误区|总把他人的顺利归结为先天优势,忽略长期刻意练习 03:20 个人困境|在外情绪稳定,在家极易和父母争执,长期被母亲定义 “脾气差”,深陷自我怀疑 08:40 成长溯源|复刻父母极端 / 隐忍的情绪模式,长期活在紧绷、爆发、自责的循环中 11:59 自我成长|用心理学看懂情绪成因,拓宽认知样本,观察学习成熟的相处方式 13:50 实操案例|非暴力沟通、一日 cosplay 练习法,拆解实操逻辑 15:46 拧巴时刻|努力改变却不被父母看见,如何和解自我、锚定成长目标 20:42 认知学习|为什么我们总认定 “我不行”?大脑局限与情绪偏见两大底层原因 22:59 本期练习|3 个治愈小练习,重建自我相信 25:51 结尾寄语|改变是不可逆的,慢慢来,终会成为理想的自己 - 🌟 更多精彩单集 《08.当焦虑来临,真正的解法是,一万次地相信自己》 《06.没能量、低谷期:允许自己“躺平”,才能更好地重启》 《03.减肥永不反弹的真相:停止“少吃多动”,重新看见自己》 - 🌲 关于主播 元气: - 别人眼里的:高考状元,名校毕业,大厂管理,高级饮食心理教练。 - 实际经历的:从高敏感到高能量,从内耗到自洽,一个人走过重度抑郁+焦虑;迷茫中找到自我,痛苦中重建关系,幸福人生探索中。

27分钟
99+
2周前
#634. 一场金融灾难如何意外催生英国首相制度,并奠定现代资本主义的基石

#634. 一场金融灾难如何意外催生英国首相制度,并奠定现代资本主义的基石

跨国串门儿计划

📝 本期播客简介 本期我们克隆了:《金融时报》旗下的播客《金钱的故事》,主持人 Robin Wigglesworth 和 Gillian Tett 与历史学家 Thomas Levinson 展开了一场深度对谈。 1720年,英国南海公司的股价从100英镑飙升至1000英镑,又在几个月内崩盘,无数人倾家荡产。这通常被看作一场经典的金融闹剧和道德灾难。但本期节目聚焦于泡沫破裂之后的故事,揭示了一个被大多数人忽略的事实:正是这场灾难及其后续处理,意外地重塑了英国的政治与金融秩序。 历史学家 Thomas Levinson 指出,南海泡沫的真正遗产,是催生了世界上第一个现代债券市场,并让 Robert Walpole 凭借其高超的政治手腕和金融远见,成为英国历史上第一位事实上的首相。节目深入探讨了危机应对、政治博弈与金融创新之间错综复杂的关系,为理解当下 AI 或加密货币等潜在泡沫,提供了一个极具启发性的历史参照。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Thomas Levinson,历史学家,专注于18世纪英国金融与政治史。他是《空手套白狼:南海泡沫与现代资本主义的发明》一书的作者,对南海泡沫的成因、经过及其深远影响有着极为深入的研究。他擅长将复杂的历史金融事件,转化为对现代世界运行逻辑的深刻洞察。 ⏱️ 时间戳 开场与背景介绍 00:33 本期克隆节目介绍:《金融时报》播客《金钱的故事》 00:57 本期焦点:南海泡沫破裂后的余波与政治金融秩序重塑 04:17 快速回顾:南海公司到底是什么?泡沫如何形成? Robert Walpole:从失势政客到国家救星 06:50 唯一没被丑闻沾身的懂金融的顶尖政治家 07:43 Walpole 的黑历史:曾被关进伦敦塔,因腐败被定罪 10:28 他早在泡沫破裂前就警告过交易结构的巨大风险 危机处理:如何避免国家崩溃 11:53 泡沫崩盘后,Walpole 为何成为唯一干净且有能力的政治人物 13:28 危机中的试错:试图让英格兰银行救助南海公司,但失败了 14:44 核心方案:将南海公司股票变成早期政府债券的雏形 英法分水岭:一场金融灾难的两种应对 22:54 南海泡沫 vs 密西西比泡沫:一场天然的对比实验 24:12 法国人做错了什么?恢复原状,最终导向财政崩溃与大革命 25:39 英法命运的分道扬镳,源于对金融狂热的不同应对方式 现代金融的诞生与 Walpole 的遗产 26:03 Walpole 如何成为英国第一位事实上的首相 27:02 历史评价:腐败的操盘手,还是挽救了国家的财政管理者? 29:39 南海泡沫最重要的结果:催生了全国性债券市场,奠定现代金融资本主义根基 🌟 精彩内容 💡 泡沫不只是灾难,更是现代金融的产房 人们习惯将南海泡沫视为一场道德灾难,但 Levinson 认为,从这场泡沫里走出来的,是现代政府债券市场的雏形,它为后来的经济增长和人类福祉奠定了基础。 "从这场泡沫里走出来的,其实是后来为人类创造了巨大福祉的那套结构的雏形。" 💡 危机中,不撤销交易才是关键 泡沫破裂后,公众强烈要求撤销所有交易、恢复原状。但 Walpole 顶住压力,坚决拒绝。他意识到,保住已经完成的债务重组成果,比安抚眼前的愤怒更重要。 "Walpole 绝不可能让英国政府的财政,再回到泡沫发生前那种无法管理、真正威胁到国家实力的境地。" 💡 英法两国的命运,在应对泡沫时已注定 面对极其相似的金融狂热,英国人选择保住新生的金融体系并加以改良,法国人则选择恢复旧制。这一差异,为两国未来一个世纪的国力竞赛埋下了伏笔。 "在经济史上极其罕见地,你得到了一个天然实验……英国人做对了,法国人做错了。1789 年凡尔赛宫里的一些人,最终尝到了这个错误的苦果。" 💡 "首相"一词,最初是个骂人的称呼 如今代表英国政治生涯顶峰的"首相"头衔,在诞生之初竟是政敌用来攻击 Walpole 的贬称。他本人也明确拒绝这个称呼,但历史最终承认了他的实质地位。 "如果它走路像鸭子,叫起来也像鸭子,那它大概就是只鸭子吧。" 💡 金融的名声不好,但它是一项驱动进步的关键技术 节目结尾指出,尽管金融周期性地引发灾难,但它基于未来承诺在当下创造价值的能力,是带领人类走出马尔萨斯陷阱、实现前所未有富足的关键原因。 "那种金融上的能力——基于延伸到未来的承诺,在当下创造出新的人类发明——这是南海泡沫帮我们留下的独特馈赠。" 🌐 播客信息补充 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

34分钟
1k+
2周前

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