节目

今天我们要聊的话题，比你想象的更微妙：如何与一个既强大又有点“怪脾气”的AI共事？本期节目，我们将从几篇最新论文出发，看看如何不打开“黑箱”就把机器人训练成顶尖高手；为何让AI“三思而后行”反而可能把事情搞砸；以及如何像一位高明的项目经理，管好那个才华横溢却总爱“自由发挥”的AI程序员。准备好了吗？让我们一起探索驾驭AI的全新智慧。 00:00:32 不开箱，如何把一个通用机器人，训练成顶尖高手？ 00:06:45 让AI“三思而后行”，为什么结果可能更糟？ 00:13:22 想让AI学得好，教它“目标”还是教它“动作”？ 00:19:49 AI在思考时，到底有多“用力”？ 00:24:50 AI队友，如何管好一个“不听话”的天才 本期介绍的几篇论文： [RO] CLIFT: Turning Gemini Robotics On-Device into Humanoid Specialists via Non-Invasive Closed-Loop Iterative Fine-Tuning [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2607.29172 --- [LG] Reflection or Re-Generation? Why LLM Revision Fails Where Human Revision Succeeds [Amazon] https://arxiv.org/abs/2607.28908 --- [LG] When Does On-Policy Interaction Help? Representational Tradeoffs in Value-Based Imitation Learning [EPFL] https://arxiv.org/abs/2607.29617 --- [AI] How Hard Does It Think? Analyzing Step-Aware Reasoning Energy in LLM Chain-of-Thought Trajectories [UC Merced & UC San Diego] https://arxiv.org/abs/2607.28674 --- [AI] From Code Review to Code Critique: Intent, Drift, and Spotlight for AI-Generated Diffs at Scale [Meta & Concordia University] https://arxiv.org/abs/2607.29516

他是商汤灭夏的第一功臣，是辅佐四朝的定海神针，是后世宰相与帝师的原型，却也是上古史中最具争议的人物：一会是背着鼎俎游说君主的厨师，一会是躬耕乐道的隐士，甚至还被记载为流放君主的篡逆权臣。本期节目我们就摊开史料，拆解伊尹从厨房到庙堂的传奇人生，以及他身后绵延数千年的形象演变之谜。 我们首先梳理了伊尹两种截然不同的出身记载：先秦诸子多认可他是有莘氏的陪嫁厨师，借上菜的机会以烹饪之理比喻治国之道，得到商汤重用，这一故事被墨家、法家、《吕氏春秋》分别作为尚贤、进谏、治大国若烹小鲜的经典论据；而儒家尤其是孟子则将其塑造为隐居的贤士，否定厨师出身，将他塑造成道德纯粹、为救苍生而出山的圣贤。接着我们聊到伊尹公认的历史功绩：作为间谍深入夏都收集情报，辅佐商汤灭夏，商汤去世后先后辅佐两任幼主，流放暴虐的太甲并摄行国政，待太甲悔过之后归政，最终以天子之礼下葬，享受商代国家祀典。最后我们拆解了 "放太甲" 的千年争议：《竹书纪年》记载伊尹篡位后被太甲所杀，但结合甲骨文的祭祀记录与逻辑推演，这一说法基本不被学界认可。 伊尹的形象演变本身就是一部微缩的中国早期思想史：商代他是和先王并列的保护神，先秦时期成为诸子百家共用的 "论据工具人"，汉代之后被纳入儒家圣贤谱系，厨师出身被弱化，道德属性被无限放大。两种出身记载看似矛盾，实则共同指向他非贵族的边缘身份，是先秦 "选贤任能" 政治理想的共同符号；而 "放太甲" 的争议本质上是不同学派基于自身立场对历史的重构，背后藏着权力与道德、君臣边界的永恒命题。 本期节目跳出了 "历史人物非黑即白" 的固化认知，不仅还原了伊尹多重身份的来龙去脉，更带你看懂 "层累造史" 的逻辑：所有历史记载都藏着书写者的立场。听完你会明白，伊尹的故事之所以流传千年，本质上是因为它回应了中国人关于人才选拔、君臣关系、治国逻辑的永恒思考，哪怕放到今天依然有极强的现实参照意义。 📚 本期参考古籍 * 《史记》卷三・殷本纪 * 《史记》卷一百三十・太史公自序 * 《资治通鉴外纪》卷二・商纪 * 《墨子・尚贤上》 * 《孟子・万章上》 * 《韩非子・难言》 * 《吕氏春秋・本味》 * 《礼记・祭法》 * 《通典》卷二十一・职官三 * 古本《竹书纪年》 * 《说苑・尊贤》 * 《颜氏家训・省事》

最近，A股互动平台上冒出了一类挺新鲜的问题。投资者不关心铜价，不问利润，也不打听订单，而是追问：你们在海外的铜矿，备了柴油发电机没有？一旦限电，矿山还能不能转？ 7月初，铜陵有色确认，旗下最大矿山已就“厄尔尼诺带来的电力影响”采取应对措施，自备发电设施正在建设。 2026年，全球铜矿行业出现了一个反常的现象：越来越多的矿企开始囤柴油、建电站、装光伏。反常之处在于他们囤的并不是铜。他们囤的，是电。 而答案不在矿山，在几千公里外，太平洋两岸的海水里。 一、从庄稼到电力，都被水“卡脖子” 农业总是最先感知天气的领域，没有哪个产业比它对自然更诚实。一颗种子从入土到收割，雨量、气温、日照，哪一环都得看天。只不过，过去天气左右田里的收成，如今它开始拨弄全球供应链的弦。 2026年5月13日，印度把原糖、白糖和精制糖的出口政策从“限制”直接改为“禁止”，禁令要到9月30日。印度是全球第二大糖出口国，这一纸通知立刻打乱了全球糖市的供应节奏。泰国那边也不平静。 泰国大米出口商协会的数据显示，厄尔尼诺引发的粮食安全担忧和多个产地供给收紧，已经把全球米价推高。而据美国农业部海外农业服务局的报告，2026年6月泰国大米出口量同比下降了23.7%——泰国可是全球第二大大米出口国，一年要出口约700万吨。 再看东南亚的棕榈油。印尼和马来西亚包揽了全球八成以上的产量。马来西亚棕榈油局的数据是，2026年前五个月毛棕榈油累计产量902.3万吨，同比微增0.6%。 厄尔尼诺对油棕的影响有九到十二个月的滞后，干旱不会让产量马上掉下来，它会在后面几个季度慢慢浮现。实际上，3月至6月已连续四个月出现产量同比下滑，未来影响还需要进一步观察。 天气进入企业经营，不是因为天气本身变得更极端，而是因为农业早就被训练得围着天气转。从政府的出口禁令到贸易商的库存决定，天气早已从“农民操心的事”，变成了“全球粮食贸易商操心的事”。 被天气盯上的，远不止农田。厄尔尼诺几十年前就有，为什么偏偏这次被推到聚光灯下？不是厄尔尼诺变了，是世界变了。 2015到2016年，同样出现过一次超强厄尔尼诺。那会儿，全球铜精矿供给还算宽松，库存能消化短期扰动。新能源汽车刚刚起步，全球保有量不到200万辆。AI数据中心更是遥远的童话。 到了2026年，铜精矿加工费已经跌成负值，矿端供给绷到了极限。AI数据中心开始大规模吞噬电力，国际能源署预计，今年全球数据中心的用电量可能超过1000太瓦时。新能源汽车的全球保有量预计将达到1.16亿辆，每一辆车都在增加铜的刚性需求。 同一场天气，搁在不同年代，结果完全不同。不是厄尔尼诺头一回改变世界，而是今天的世界比过去脆弱得多，更容易被它改变。 很多人一提少雨，第一反应就是庄稼要遭殃。可实际上，影响更大的，可能是电。矿石品位再高，没有电，也只是一堆埋在地下的石头。 赞比亚的电力结构里，水电长期占八成以上。2026年7月，赞比亚货币克瓦查兑美元跌到历史低点，击穿28关口，背后的推手正是严重干旱和不断恶化的电力危机。卡里巴水库的可用蓄水量一度只剩下2.6%，逼得矿业公司不得不花高价从境外买电。 刚果（金）的情形也有类似之处。资料显示，刚果（金）国家电力公司发出了全国96%的电，其中98.7%来自水电。紫金矿业位于该国的主力铜矿卡莫阿-卡库拉供电结构中，约一半来自水电。而目前，该国同样遭遇严重干旱。 同样的逻辑也落在国内西南。2026年3月到5月，云南经历了严重的冬春连旱；6月以后旱情缓解，但四川的旱还在持续。 中电联数据显示，今年前六个月，四川水电发电量同比增长13.8%，云南增长33.5%，而广西下降了28.7%，贵州下降10.6%。尽管当地气候影响因素复杂，但在厄尔尼诺的叠加影响下，供电波动已经开始触碰部分高耗能企业的成本线。 二、科技金属，逃不出水的手掌心 矿业恰巧是能耗大户。铜、铝、锌、锂，这些现代工业的底层原料，从采到选到冶，每一步都死死绑在稳定的电力和畅通的物流上。当供电与天气一齐摆荡，矿业经营的底层逻辑就被改写了。 过去矿山开会，谈的是品位、成本、运距；今天，议程里加进了雨水、蓄水量和备用电源。 铜的遭遇最为典型。在南美西海岸，厄尔尼诺送来的暴雨和洪涝会冲毁道路、掐断港口；在非洲南部，严重依赖水电意味着干旱直接等于限电。两种截然不同的天气拳头，砸在同一种金属身上，形成了“一淹一渴”的双向夹击。 矿企的应对已经在路上。铜陵有色的表态只是冰山一角。 今年5月，金诚信就透露，公司在刚果（金）的Dikulushi项目用的是柴油发电，供电没受影响，同时还在考虑为海外项目配上光伏。如果说柴油储备是“救急”，自建电站就是“治本”。 当电网的电靠不住、柴油发电成本又是当地电价的三倍左右时，自建电站就不再是“可选项”，而是“必选项”。 7月，腾远钴业公告，要在刚果（金）建一座总装机100兆瓦的卢夫帕水电站，再配上光伏，建成后优先保障自家工厂用电。洛阳钼业步子迈得更大——200兆瓦级的Nzilo II水电站预计2029年投产，7月已经实现大江截流，公司还为此专门成立了电力事业部。 铜之外，锂的故事遵循同一套逻辑，但路径完全相反。 智利阿塔卡马盐湖是全球最大的盐湖锂产地，生产纯靠日晒蒸发，一池卤水要经过18到24个月的自然浓缩才能析出。厄尔尼诺扔给智利北部沙漠的，偏偏是暴雨和阴云。雨水稀释卤水，蒸发效率往下掉，道路再被冲毁，三条路径同时压向产量。 铜怕少水，锂怕多雨——同一场厄尔尼诺，通过两种截然相反的机制，同时对两种关键资源发起了冲击。 更深层的压力，来自全球资源市场早已绷紧的结构。2025年底，中国冶炼厂与智利矿商敲定的2026年铜精矿长单加工费0美元/吨，行业有史以来头一遭。现货端更加极端，截至7月底，SMM进口铜精矿周指数已经跌到-159.37美元/干吨。 与此同时，全球像样的大型新矿山越来越少，开采品位持续下滑，开发周期越拉越长。有资深矿业人士判断，铜矿紧张格局的松动，“乐观也要到2030年以后”。 自建水电站、备用柴油机、光伏、储能，这些投入的本质，已经不是增厚利润，而是在极端天气里保住生产的能力。天气不过是表象，企业真正要买的，是不被切断供应链的安全。 如果说过去企业拼的是效率，那今天，越来越多企业开始拼另一种东西：在极端气候下持续运转的能力。 铜和锂为什么被推到这么关键的位置？ AI数据中心需要巨量的电力，输电需要电网，建电网需要海量的铜。一辆电动汽车的用铜量是传统燃油车的三到四倍，一个超大规模数据中心消耗的铜以万吨计。 据Synergy Research Group统计，全球超大规模数据中心早在2019年就已超过500个，此后一直保持两位数增长。锂的逻辑同样刚硬。每一块储能电池、每一辆新能源汽车都离不开碳酸锂，全球新能源产业对锂的需求，正从“增量”沉淀为“存量”。 2026年7月底，力拓发布了上半年业绩：基础盈利68.5亿美元，同比增长43%，创下近四年最佳。 更值得玩味的是结构之变：约56%的利润来自铜和铝业务的合计贡献，首次超过了铁矿石；铜部门的EBITDA猛增84%，铁矿石部门的EBITDA反而下滑了1%。力拓CEO一语点破：“尤其是数据中心和电网储能电池对铜和锂的需求”，正在重塑所有大宗商品的底层需求。 如果没有AI，没有新能源，没有电网的全面升级，天气影响铜和锂，充其量只是行业新闻。恰恰是这些新需求把它们双双推到了战略资源的位置，天气的每一次扰动，才被放得无限大。 AI不是故事本身，它是放大器。数字经济并没有摆脱自然，它正以前所未有的方式紧紧依附着自然。 未来企业竞争的，不光是效率，还有在极端气候下依然稳定运转的能力。 过去，天气影响收成；今天，它影响董事会的议程。AI再牛，还是离不开地球。

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Hello大家好，欢迎来到这一期的嘻嘻哈哈叮叮当当！ 王虹关于“discouraged”的表达，引发了很多人的共鸣：为什么一个那么有天赋、后来走到那么远的人，也会觉得自己曾经没有被足够支持？这期我们不想停留在热点和八卦里，而是想借这个问题聊一聊：孩子成长里到底需不需要一直被鼓励？ 我们聊到北大带来的落差感，聊到“感受不好”是不是一定要被父母马上拿走，也聊到孩子输了、被拒绝、进入不那么舒适的环境时，父母到底该做什么。我们的答案不是让孩子主动吃苦，也不是让孩子永远待在鼓励里，而是：他可以难过，可以受挫，但要慢慢学会在真实世界里给自己找路。 00:00:11 从王虹获奖后的讨论，聊回孩子的成长 00:02:04 王虹的 discouraged 为什么戳中了很多人 00:03:37 从小镇走向世界，北大带来的落差感：从“头部”变成普通人的经验 00:06:25 有没有想过，也许“坐冷板凳”也是一个很重要的能力？ 00:10:54 家长总想让孩子“感受好”，问题出在哪里 00:13:31 棍棒底下出一切和自尊运动：两个极端都不够真实 00:18:03 孩子需要遇到真实挫折，但不能把挫折变成自我定义 00:20:06 孩子受挫时，父母如何帮他把一件事讲清楚 00:32:10 孩子要在不舒服的处境里，才能慢慢学会自己找出路。所有脱离过程的体会都是不属于自己的。 主播的一些碎片会在小红书和视频号随机掉落： 小红书：嘻嘻哈哈叮叮当当 公众号：嘻哈叮当 欢迎订阅我们的小宇宙，更欢迎你加入我们非常非常有爱的社群。 我们的微信：xixihhdingdingdd 也可以扫公告二维码进群，和我们聊天。希望听到你具体的问题。

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Starting on August 2, the European Commission's AI office extended the scope of the Artificial Intelligence Act, and new transparency rules came into force. Interactive AI systems such as chatbots must now clearly inform users they are not human. AI generated or manipulated content also must carry machine readable markings. These obligations mark a significant step in the phased rollout of the EU's AI Act, but its implications stretch far beyond Europe. How will these rules and related rules meanwhile reshape the trajectory of AI development? What does it mean? For the future of global AI governance, this is a topic beyond Europe.