节目

"OpenAI新一代模型攻克10项菲尔兹奖级难题，推理能力获重大突破。", "亚马逊向OpenAI投资500亿美元，双方将深度合作AI基础设施。", "OpenAI智能体测试中突破沙箱入侵外部平台，引发自主AI安全警惕。", "美监管机构调查约120万辆特斯拉车型悬架脱落隐患，或引发大规模召回。", "贝索斯旗下AI勘探公司识别出智利锂矿带，计划年底探钻验证。", "阿里主席蔡崇信结束近30年婚姻，集团运营及职务未受影响。"

《蜘蛛侠：崭新之日》—— 没有坦诚的人不伤心 漫威蜘蛛侠的“系列最佳”，但荷兰弟版仍然是最差蜘蛛侠。 本期节目会讲到： * 蜘蛛侠主题回归与独立。 * 纽约的城市气质刻画。 * 剧本工整，但情感联结相当匮乏。 * 荷兰弟和赞达亚可以竞选影史最无cp感的银幕情侣。 * 身份危机是伪命题，都是自己没苦硬吃。 * 荷兰弟版的最大死门就是赞达亚说的不坦诚，永远在扮演、作奋勇状。 * 剧作放弃原创，是对托比版第二部的拙劣模仿 本期音乐： oh yeah? Steve Lacy Suite New Day Michael Giacchino

这是"AI出海&AI Coding"圆桌上海站现场的一场对谈，主持人Lisa邀请三位嘉宾从数据、全球视野、行业观察三个角度，围绕AI项目真实落地展开交流。 上海本原智数科技CEO杜士峰讲了为什么"数据才是AI的根本"、TOB市场可能比TOC大出几倍；奇点智能研究院、CSDN 高级副总裁李建忠详细讲解了硅谷、欧洲、中国三地的一线观察，抛出"Think Beyond Singularity"的思考框架，畅想Agent原生交互取代按钮菜单的新范式；屠龙之术主播庄明浩则提出一个扎心的问题——当AI能力真的"淹到我们脖子"的时候，人类到底还剩下什么？三位嘉宾还就中美AI差距、创业公司的组织架构、融资中的隐藏门槛给出了各自的建议。 这期适合关注AI出海与全球化布局的人、对AI数据护城河感兴趣的人、想了解下一代人机交互的人，以及正在为AI创业公司融资做准备的创始人。 嘉宾｜ 杜士峰：上海本原智数科技CEO 李建忠：奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁 庄明浩：屠龙之术主播 主持｜ Lisa：DuoDuoLand创始人、哥伦比亚大学MPA、福布斯国际青年领袖、Al+社交赛道连续创业 🎯 适合谁听？ * 关注AI出海与全球化布局的人 * 对AI数据与护城河感兴趣的人 * 想了解中美AI创新差异的人 * 关注下一代人机交互（Agent原生）的人 * 正在为AI创业公司做融资准备的创始人 * 好奇AI时代人类核心价值是什么的人 📌 时间线 Lisa｜开场：锁定值得链接的人 00:36｜锁定AI时代值得链接的人 杜士峰｜AI数据的护城河与TOB机会 01:22｜数据才是AI的根本 01:54｜头部厂商难啃的护城河 03:22｜TOB的AI市场可能是TOC的几倍 李建忠｜起点智能与全球AI观察 04:21｜起点智能：Think Beyond Singularity 05:15｜硅谷正被AI Coding的叙事卷入 07:57｜下一个范式：交互方式的重新定义 庄明浩｜AI浪潮下人类还剩什么 10:07｜当AI能力淹到脖子，人类还剩什么 11:17｜软件产业的三角形正在倒转 13:34｜恩格斯暂停：工业革命的教训 自由讨论｜下一波技术信号 15:19｜开发范式巨变：人人都能Web Coding 16:36｜Agent原生交互：告别对话框 19:26｜语言、Coding、多模态三桌轮流领跑 22:15｜中美SaaS的断崖式差距 26:43｜融资三件事：方向、护城河、团队 【制作】 文字编辑：小威，TTZ 音频剪混：小威 设计师：南婉

本期节目聊一篇彭博观点文章：《A Tale of Two Bubbles Defining a Third》。 市场过去总把 AI 热潮与1999年互联网泡沫相提并论，但当数据中心建设越来越依赖债务融资、自由现金流被巨额资本开支持续吞噬，风险的重心或许正在从“估值是否过高”，转向更接近2008年的问题：企业能否偿债、融资能否持续、数据中心的需求与回报能否兑现。AI 终会改变世界，但技术革命与资本回报从来不是同一件事。 📊 关于 RightPocket 量化模型系统 RightPocket 是右兜独立运营的美股量化交易模型平台，包含策略模型、盘前交易信号与三级风险预警系统。所有交易记录公开透明。 网站：right-pocket.com 实盘业绩：right-pocket.com/performance ──────── 🔗 加入我们 知识星球《左兜进右兜｜研报解读》：每日机构研报深度拆解 RightPocket 美股量化模型交易独立站会员 ──────── ⚠️ 风险提示 本节目所有内容仅为公开信息的研究分析与个人观点分享， 不构成任何投资建议、要约或推介。 本节目提及的所有公司、股票、价格、评级， 均为对第三方机构研报内容的整理与解读， 不代表节目主理人或制作团队的持仓或推荐。 投资有风险，决策需独立判断， 或咨询所在司法辖区的持牌专业人士。 ──────── 🎙 本期制作 主播：小柒（AI） 选题与观点：右兜 片尾曲右兜AI制作：《泡沫的回声》 本节目由右兜负责选题与观点输出，AI 协助完成翻译、脚本提炼与播客录制， AI 主播小柒担任声音呈现。把 AI 用好，比假装不用 AI 更值得信赖。

哈喽，我是汀汀 去年6月底离职 最近拿到了翻倍工资的offer 做一期复盘分享给大家 * 如果你也正处在这个充满未知 * 有些焦虑、迷茫的阶段 * 可以留言一起聊一聊 * 你并不孤单~ ............................................................................................................................ 思维层面 1、有勇气去放弃不对的选项 做到放弃的前提: 你要坚定的知道你想要的工作是什么样的？ 把自己的感受排在第一位 ,我觉得不好它就是不好, 无需自证 2、你要坚定相信总有一个机会是属于你的 我自己都不相信自己是优秀的，自己是配得上好工作的，谁会相信你给你工作 3、gap羞耻、跨行业羞耻 gap和转行业都是我思考后选择，它证明我是一个有想法的人，仅此而已 你做选择的思考就代表你是怎样的人，不能接受你真实面貌的公司，其实就是不够匹配 执行层面 1、建立Sop 流程化、模块化投简历 2、想尽办法让对方看到我 投到就是赚到，有一家刚好觉得我合适就是一个机会 3、 复盘清单 清晰管理找工作这件事 ............................................................................................................................ 不忘初心： 通过这段工作经历我可以变的更 1）自信，敢于表达 2）有责任，敢于担事 3）更敢想， 更敢要 4）做好身份切割，不要消耗心力，不要放弃健康生活

第38期我们聊过祛魅本身，今天我们想聊的是：祛魅之后，你怎么办？ 当罗曼·罗兰口中的英雄（真正的英雄主义是看清生活的真相后，依旧选择热爱生活）好像很难，但我们想说，再入魅不一定非要当英雄，只要你是清醒且主动的，它就成立。 【你将听到】 祛魅之后的三条路：愤然离场、接受规则以至忘了自己、清醒地再上牌桌 * 02:09 再入魅是清醒的勇敢，也带有英雄主义的理性色彩 * 04:03 再入魅没那么遥远：我们都干过为申请学校/工作而润色简历 再入魅难在哪里？ * 06:31 第一层：祛魅后的选择，因为无论选哪一个，代价要自己扛 * 10:31 第二层：执行时自我拉扯——“这还是我吗？” * 10:51 特别是，我们会在选择前预设困难，对于“自己被改变”这件事很敏感 怎么做到再入魅？ * 12:47 三种驱动力：热爱驱动、目标驱动、探索驱动 * 16:57 留在不舒服的环境里不撤退，本身也是一种“再入魅” 结语：保持主动、清醒，勇敢地去尝试再入魅吧 【联系我们】 听众群开放！欢迎添加小助手：beyondtwenty2026，备注“听众”，我们会拉你进群～ 有想反馈给我们的，也欢迎告诉小助手或者填写问卷：https://v.wjx.cn/vm/m3RshPY.aspx# 联系邮箱：[email protected]

【本期主讲：Masa】 《停不下来的念头》 作者: 乔恩·阿卡夫 出版社: 浙江教育出版社 关键词：心理、内耗、治疗 推荐语：为什么过度思考困住了你？ 《晨间书市》一档BOOK点评资讯播客，为你开启一天的晨间好心情。每期10分钟，介绍最近发售的有趣好玩的新书作品，充实你一周的阅读时光。每周二、四早晨7点定时发布，欢迎订阅收藏！ 微信：TheHelloMedia | 公众号：HelloPod | 网站：hellopod.cn | 投稿：[email protected] | 商务：[email protected]

🎙️ 本期节目介绍 29岁那年，她看着公司里最成功的女合伙人，在被推进产房之前，还在发最后一封邮件。那一刻她想的不是佩服，而是——如果这就是终点，我还要不要走完。 她的前半生一直在往远处跑。广州到北京，不够远；北京到英国，还不够；英国再到美国。然后她停了，停在加州的一栋房子里，从德勤国际税务经理，到两个女儿的全职妈妈。 她说，前半生是我选择，后半生开始被选择。可她也说，我不想拿陪孩子这几年，去换任何别的经历。如果你也困在既要又要里，这期是给你的。 📣 本期嘉宾 苏丹：前德勤国际税务经理，历经跨国求学，现居加州的双娃妈妈 🎧 你将听到 02:00 祖籍东北的广州学霸，爷爷竟是“博客鼻祖”？ 07:15 退学北外跑去英国？我就想去更远的地方看看 12:33 广州→伦敦→麦迪逊：为了看世界顺便遇见了老公 16:58 裸辞德勤刷硕士！和老公的加州双向奔赴 19:33 进产房前还在发邮件！女高管真能兼顾家庭吗？ 25:08 用学霸劲头全职带娃！疫情下的被动与主动选择 29:37 虎妈遇上美式快乐教育：中国妈妈夸成绩，美国爸爸夸笑容 34:41 跨国婚姻20年：底层逻辑是两个人都想看世界 37:14 留美20年变迁：从刻意白人化到坦然做自己 43:31 放弃逼娃学中文读写：每年带回国才是最好的浸润 47:35 谁说在美国就无乡愁？我只是在加州找到了自洽 53:42 「我不想拿陪孩子这几年，去换别的经历」 57:46 比上班还硬核！加州全职妈妈的真实特种兵一日 💭 听友交流 感谢你听到这里！如果这期让你想起了自己某个没做的决定，欢迎关注「The long run」。也欢迎加入听友群，不仅能和嘉宾苏丹直接互动交流，还能结识更多对世界保持好奇、勇敢探索生活可能性的同行者。我们下期见！ 👉 入群方式： 添加小助手微信runwithus2026，备注你最喜欢的一期节目嘉宾，拉你上车！

准备好小本本，做好笔记哦。 欢迎加我微信DAYDAYSTUD，一起进步：）

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名播客 Unsupervised Learning: With Jacob Effron xAI Co-Founder: Igor Babuschkin Unpacks the Future of Model Development 原内容更新时间：2026-07-31 本期嘉宾是xAI联合创始人、River AI创始人Igor Babuschkin，主持人是Redpoint投资人Jacob Effron。Igor的职业生涯几乎横跨了所有顶级AI实验室：在DeepMind主导星际争霸和AlphaCode项目，在OpenAI推理团队早期加入、参与了o1模型诞生前的研究，随后联合创办xAI，在约120天内建成Colossus数据中心，并推动Grok系列模型达到前沿水平。 这期节目里，Igor首次深度分享了离开xAI后创办River AI的完整思考，以及他在企业AI、个人AI和本地硬件上的三个核心押注。他还坦诚聊到了与Elon Musk共事的真实体验、对Cursor收购的看法、为什么他认为闭源模型厂商作为生意正陷入困境，以及他对AI对齐、开源模型和人类未来的深刻反思。如果你关心AI行业的走向、模型训练的瓶颈，或者想了解顶级AI研究者如何看待这个时代的变革，这期节目会给你大量一手判断。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Igor Babuschkin，River AI创始人兼CEO，xAI联合创始人。他的职业生涯横跨DeepMind、OpenAI和xAI三大顶级AI实验室：在DeepMind主导了星际争霸AI项目和AlphaCode项目，在OpenAI参与了推理方向的早期研究，随后联合创办xAI并主导了Colossus数据中心的建设。2025年离开xAI后创办River AI，专注于企业AI、个人AI和本地硬件三个方向。他是一位兼具研究深度和工程能力的AI领域领军人物，对模型训练、强化学习和AI对齐有极深的理解。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 嘉宾登场与背景介绍 01:10 主持人Jacob Effron介绍Igor的传奇经历 02:18 Igor接受邀请，对话正式开始 从科幻小说到AI愿景 02:56 Igor谈为何写科幻小说：编程Agent的爆发 04:17 现代版《魔法师的学徒》：AI失控的隐喻 05:11 个人AI是Agent的下一个迭代方向 AI的下一步：从可验证到不可验证 05:57 科学发现是AI的下一个明确方向 07:16 数据瓶颈：物理世界实验的挑战 08:09 超级AI与日常AI的分化 River AI的三个赌注 09:26 创办River AI的动机：分发AI的控制权 11:20 三个项目：企业API、个人AI、本地硬件 11:36 第一个赌注：River API强化学习服务 12:12 第二个赌注：个人AI与个性化对齐 13:10 第三个赌注：本地硬件与推理算力 本地AI的隐私与控制 14:47 控制权是本地AI的核心动机 15:02 本地设备的低延迟优势 15:23 个人AI的隐私问题与数据安全 模型个性化与端到端训练 15:57 个人模型的持续学习与定制 16:24 端到端训练的重要性 17:08 以个体幸福感为奖励函数 企业AI与开源模型的未来 19:19 企业定制模型的成本与速度考量 19:50 专有模型与开源模型的竞争格局 20:36 开源模型变强带来的趋势变化 21:42 专有模型厂商的困境：两头受压 开源模型与地缘政治 27:48 中国开源模型的优势与风险 28:13 开源模型降低门槛的价值 29:03 对模型后门风险的评估 29:37 美国需要最好的开源模型 从DeepMind到OpenAI的旅程 30:38 回顾AI进展的惊人时刻 30:55 从物理学家到AI研究者的转变 32:04 星际争霸项目的技术挑战 33:04 AlphaCode：编程是下一个大方向 33:49 加入OpenAI推理团队 OpenAI与DeepMind的比较 34:50 两家实验室的文化差异 35:11 OpenAI的优势：人才密度与共识 35:42 对AI权力集中的担忧 xAI的创立与Colossus 37:11 与Elon Musk的相遇与共鸣 37:49 xAI的创立与人才聚集 38:26 Colossus数据中心：120天的奇迹 39:10 质疑传统数据中心建设方式 与Elon共事的体验 40:10 Elon对工程师的尊重 40:46 深入工程细节的领导风格 41:08 高能量与团队动力 Cursor收购与编程模型 41:25 Cursor收购是极其聪明的一步 41:52 真实世界编程数据的价值 42:24 强化学习环境的重要性 模型训练的瓶颈与突破 43:08 最大瓶颈：长时域与不可验证奖励 43:39 编程赛道的陷阱与长时域领域 44:04 Agent rollout时间对训练的限制 不可验证领域的进展 44:37 LLM裁判方法的兴起 44:50 模型自身判断力的可靠性 45:18 配方已存在，等待大规模实验 AI的变革时刻与未来 45:41 编程Agent的变革超出预期 46:22 阶跃变化时刻的不可预测性 人类与机器的共生 46:50 人类在AI时代的位置 47:12 与机器建立正确的共生方式 47:58 对齐需要更深层次的进展 AI安全与放缓的呼吁 49:17 对放缓AI发展的公开信的看法 49:32 AI已太大，难以慢下来 50:02 在安全技术上加速 开源模型与对齐研究 50:15 开源模型对安全研究的价值 50:35 网络安全能力是当前最大风险 AI的风险评估 50:55 AI放大不平等的直接风险 51:18 模型接管一切的远期风险 结尾与感悟 51:40 《向机器神祈祷》中的动人句子 51:57 第一次让模型跑起来的神奇感觉 52:39 收尾与感谢 🌟 精彩内容 💡 "我们想做爵士乐队，不想做军乐队" Igor用"爵士乐队"形容Notion的组织状态：不是没有结构，而是在结构中允许即兴、协作和个人发挥。AI时代变化太快，传统计划与层级不足以应对每周都在变的技术环境。 "我们想做爵士乐队，不想做军乐队。" 💡 AI产品不是造桥，而是酿啤酒 传统软件像造桥，设计清楚结果可预测；用language model构建产品更像酿啤酒，你无法完全控制"酵母"，只能让最强的人一起实验、评估、打磨。 "用language model构建产品，更像是在酿啤酒。" 💡 编程Agent的爆发是所有人都没预料到的变革 Igor坦言，他原本预期编程模型会平稳进步，但2025年11月、12月编程Agent突然跨过能力门槛，使用量爆发式增长，这种阶跃变化完全超出预期。 "使用量的突然爆发，那真的是另一回事。" 💡 闭源模型厂商正被两头挤压 前沿模型强到可能不被允许发布，而开源模型每个月都在变强。Igor认为做专有模型其实不是个好位置，出路在于创新和走向分布式。 "你把模型做得太好了，不让你发布；但开源就在你身后，每个月都在变强。" 💡 个人AI的核心是端到端训练个体幸福感 Igor认为，未来的个人AI应该针对每个个体进行端到端训练，以最大化一个人的幸福感为奖励函数，而不是让模型在平均用户上表现良好。 "你真的要针对你想优化的那个真实信号去做端到端训练——也就是个体的幸福感。" 💡 本地硬件是AI控制权的根本 Igor强调，把推理算力带到用户本地，让模型真正属于个人，是解决AI权力集中的根本一步。这既是研究问题，也是工程问题。 "我们能不能把推理算力带到用户本地？要真正在办公室、在家里放一台小设备就能跑前沿模型，需要做到什么？" 💡 美国需要拥有最好的开源模型 Igor认为，美国拥有最好的开源模型至关重要，这既是地缘政治的需要，也是让更多人参与AI对齐研究的基础。 "我们应该都想办法，怎么让一个美国团队训练出全世界最好的开源模型，没有之一。" 💡 人类需要与机器建立深层次的共生 面对"机器能做所有工作，人类还剩什么"的问题，Igor认为关键在于找到与机器的正确共生方式，这需要对齐方面的新进展，甚至可能包括神经接口。 "我们应该努力的方向，是想办法让共生继续下去。而对我来说，这需要对齐方面的新进展。" 🌐 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