节目

真正的避坑，不是让人生没有弯路，而是让每一段弯路都尽可能变成经验。 作为一个健身教练，几年前刚开始健身，我也踩过很多坑。所以，这个系列不是由一个“从来没走过弯路的教练”来告诉你标准答案。 事实是，有些坑可以避开——比如明显不合理的训练、过度承诺的营销，以及不考虑自身基础的盲目模仿；但有些坑，别人告诉你一百遍，你还是要亲自经历，才知道自己真正喜欢什么、需要什么。 这一期，我们聊聊： * 为什么30岁以后，存钱不如存肌肉？ * 除了身材，健身还能给我们什么？ * 团课、私教、跑步、健身房，到底该怎么选？ * 有没有一种适合新手的运动选择地图？ * 为什么有些坑必须亲自踩？ * 什么才是真正的“避坑能力”？ 这个系列最终想给你的，不是一张标准路线图，而是三种能力： 选择的能力，判断的能力，以及走错以后重新调整的能力。 总有一些坑，你必须亲自去踩。 当你不再害怕犯错，当你犯了错也知道这个错的意义，你就找到了自己的避坑指南。 【本期时间线】 00:00 新手健身避坑指南开篇：为什么我要做这个系列？ 02:00 我踩过的第一个坑：不好意思拒绝，买了10节私教课 05:00 我踩过的第二个坑：以为“这就是我的身体，一辈子改不了了” 09:00 30岁以后，为什么我开始认真“存肌肉” 12:00 存钱是为了更多选择，存肌肉也是 16:37 第二个坑：开始健身以后，什么都练一点 17:46 私教、团课、跑步、健身房，到底怎么选？ 19:00 兴趣不是想出来的，是身体经历之后才知道的 20:06 我为什么不喜欢直接告诉别人“你应该怎么练” 20:30 一张简单的新手运动选择地图 23:00 练了3—6个月以后，如何开始提高训练效率？ 24:11 为什么要记录和复盘训练？ 25:13 定目标不是为了证明自己，而是校准自己 26:34 功能、力量和专项运动之间是什么关系？ 28:43 第三个坑：期待一条完美的避坑方案 29:30 哪些坑可以避？哪些坑必须亲自踩？ 31:56 我最近踩的一个坑：把比赛当成对自己的证明 32:59 既然有些坑必须踩，我们为什么还要学习避坑？ 34:05 从失败中读出信息量，才是真正的避坑方式 34:47 这个系列接下来还会聊什么？ 35:21 选择、判断和调整：我希望你最终获得的三种能力

平静地走出周五，然后喜悦地走进周末——这大概是所有人的期望。那么就让我在实现这个期望的路上，给大家找出一把得力的趁手的工具，一把从耳朵伸进去，能抚顺每一束神经的“筋膜刀”～ 今日爱听： * Beck - Ride Lonesome * ミツメ - 煙突 * L'Rain - birthday * Air - Universal Traveler * 窦靖童; 九维 - 云朵 开场曲： * Jungle - GOOD TIMES 今日爱看：《激情邀约》 周末从一场刺激的观影体验开始，大概是个不错的选择！

英伟达最新的2027财年第二季度财报正式落地，这份财报可以说是冰火交织，数据一路狂飙，但市场分歧同样巨大。今天我们结合财报细节、机构观点，聊聊当下全球AI算力产业真实图景。 除此之外，本期《FUND财经早班车》还有关于DeepSeek、阿里巴巴、人形机器人的相关新闻，欢迎各位收听！

🎙晨读天下事，从这里开始。 【24小时｜读头条】 🚀 00:34全国339个地级及以上城市7月空气质量持续改善。（上观新闻） 00:482025年我国经济发展新动能指数增长12.5%。（21财经） 01:12尼泊尔冰川崩塌致西藏吉隆口岸发生泥石流灾害。（央视新闻） 02:0814级台风“沙德尔”逼近，浙江提升防台响应至Ⅰ级。（央视新闻） 02:40山东2029年起夏季高考时间将缩短为3天。（澎湃新闻） 03:08男子利用AI伪造瑕疵图恶意退款获刑。（浙江在线） 03:49部分私立机构违规超量静脉注射“NAD+抗衰针”。（新京报） 04:34受高温影响，阳澄湖大闸蟹或将缺席中秋餐桌。（中新经纬） 📱 05:06我国首版全国几何基准影像正式发布。（中新网） 05:22网易有道上线智谱“牛来”大模型，首日调用量第一。（澎湃新闻） 05:52全球智能手机出货量预计2026年下降，均价将上涨。（第一财经） 06:30苹果将于9月9日举办秋季新品发布会。（极目新闻） 06:522026年中国电影暑期档总票房已超越2025年同期。（中新网） 07:11赵心童在斯诺克武汉公开赛晋级四强，成功登顶世界第一。（中新网） 07:29中国男篮在世预赛第二阶段首战中83-57大胜卡塔尔队，取得首胜。（央视新闻） 🌏 07:48尼泊尔山洪已致359人遇难，910人失联。（央视新闻） 07:59潜逃菲律宾的绑架团伙头目被抓获并遣返回国。（澎湃新闻） 08:11韩国法院签发拘捕令，逮捕涉嫌杀害中国女留学生嫌犯。（21财经） 08:20美法庭宣布“9·11”主谋审判将于2028年开庭。（澎湃新闻） 08:33伊朗表示将对升级经济领域紧张局势的行动采取反制措施。（中新网） 08:48乌官员称乌俄谈判进程或于9月出现新进展。（央视新闻） 【健康划重点】 09:13小指不直有凹陷，竟是这个习惯造成的？（据上观新闻） 【轻解读｜深一度】 11:00品牌广告翻车不能总是甩锅第三方。（据澎湃新闻） 【收个尾｜一句话】 13:25流量虽来得很快，但信任一旦透支，重新建立就没那么容易了。 主播：王晓 * 本节目在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、QQ音乐、网易云音乐、蜻蜓FM等播客平台已同步更新，欢迎大家订阅、收听与转发。

今年 8 月，旧金山一家连招牌都没有的小店开掉了一名员工。 理由看起来很简单：23 次排班，迟到了 17 次。 不同的是，开除他的老板叫 Luna。它不是人，是一个 AI。 可同样是这个 Luna，四个月里员工请了 15 次假，它 15 次全部批准；员工加起来迟到二十多次，它连一次正式警告都没发过。一个连警告都舍不得发的 AI，最后为什么会开除一个真人？ Luna并不是第一个做生意的AI。 从 GPT-4 拿着 100 美元第一次创业，到一台把自己逼到报警 FBI 的模拟售货机；从 AI 店长在办公室里卖钨块、白送薯片，到七十名《华尔街日报》记者发动一场“董事会政变”；最后，人们真的在旧金山租下一间店，让 AI 自己招聘、排班、定工资、看监控，再决定谁能留下、谁该离开。 本期节目，我们从这场「AI 荒野求生」讲起，沿着三年里的一场场实验一路走到联合街 2102 号，一起看看：当实验走进现实，AI 开始拥有真实的权力，谁来承担最后的责任？ 🗒️ 名词解释 Andon Labs｜2023 年底由两位瑞典高中同学卢卡斯·彼得松（Lukas Petersson）和阿克塞尔·巴克伦德（Axel Backlund）在旧金山创办的 AI 安全评估公司，替模型公司做「危险能力评估」。本期的模拟售货机、办公室售货机、旧金山小店和斯德哥尔摩咖啡馆，都是它的实验。 售货机测试（Vending-Bench）｜Andon Labs 2025 年 2 月发布的公开测试：给模型 500 美元本金和一台模拟售货机，每天扣 2 美元固定成本，看它能把生意做到什么程度。此后每出一个新模型就跑一次，后来成了各家发布新模型时常晒的一项成绩。 店长 001／店长 002／AI CEO｜节目里给办公室售货机两期实验中几任 AI 店长和它的 AI 上级起的代号。001 是没有上级、工具简陋的一期配置；002 是工具升级、头上多了一位 AI CEO 的二期配置。 Luna｜Andon Market（旧金山联合街 2102 号）的 AI 店长。2026 年 4 月 10 日开业，10 万美元启动资金、三年租约，自己招聘、面试、排班，手下三名人类店员。 Mona｜Andon 2026 年春天在斯德哥尔摩开的 AI 咖啡馆的店长，手下两名人类咖啡师。 杰克逊·福尔（Jackson Greathouse Fall）｜美国品牌设计师。2023 年 3 月 GPT-4 发布第二天，给它 100 美元、自任「人类联络员」替它创业，并在推特全程直播。 AutoGPT｜英国游戏程序员 Toran Bruce Richards（网名 Significant Gravitas，节目里叫「分量哥」）2023 年 3 月发布的开源项目，前身叫 Entrepreneur-GPT：给 GPT-4 一个目标，让它自己搜索、自己记、自己决定下一步。三周十万人收藏，是「AI 智能体」热潮的起点之一。 人在环里（Human-in-the-loop）｜AI 行业常见的安全设计：AI 可以自己做事，但关键步骤旁边始终留一个人把关、随时叫停。Andon Labs 的公司简介说，靠它来确保安全是「海市蜃楼」。 💡 时间线 第一章｜给 AI 100 美元荒野求生 01:13 GPT-4 的第一次「荒野求生」 02:25 100 美元，能不能让 AI 自己赚回来？ 04:10 一家没有生意，却先有了投资人的公司 08:35 从创业者 GPT 到爆红的 AutoGPT 第二章｜模拟售货机实验 12:00 Andon 实验室：两个专门试探 AI 底线的瑞典年轻人 14:33 500 美元本金，一台虚拟售货机 16:03 一个很小的错误，开始越滚越大 17:06 当 AI 决定：这门生意已经没救了 第三章｜AI 店长的真实售货机大冒险 27:02 AI 售货机第一次进入真实办公室 28:55 一期实验：AI 店长第一次遇上真人顾客 34:16 二期实验：给 AI 店长加一个 AI CEO，会不会好一点？ 第四章｜当 AI 店长遇到华尔街日报的最强玩家 39:01 售货机进驻《华尔街日报》编辑部 40:16 七十名记者开始轮流给 AI 挖坑 40:26 记者把 AI 店长忽悠成了苏联售货机 42:57 一场针对 AI CEO 的政变 第五章｜AI 主理人正式上岗 47:42 旧金山联合街，一家真正由 AI 主理的零售店开张了 48:48 Luna 招聘了三名人类员工 51:13 AI 主理人 Luna 的开店准备工作 55:23 「高科技遇上慢生活」：AI 想象中的社区小店 57:44 斯德哥尔摩：AI 主理人 Mona 和它的耻辱架 第六章｜史上最宽容的老板……？ 1:01:31 史上最宽容的老板？15 次请假，Luna 全部批准 1:02:54 迟到、工资、排班：当 AI 开始碰到真正的劳动关系 1:05:27 被遗忘的员工手册 1:07:39 一个连警告都舍不得发的 AI，为什么最后开除了员工？ 尾声 ｜ 当实验走进现实 1:11:47 一次由人类和 AI 共同完成的解雇 1:13:16 当决定被拆散，责任也开始模糊 1:14:52 当 AI 开始拥有真实的权力，谁来承担最后的责任？ 旧金山2102号，Andon Market Luna为自己设计的logo

本期内容 本期主要聊了如何找到你的独特性、如何产品化你自己，以及做副业等相关话题，还顺带聊了一下ai技术是否会带来平权，以及“牛来”爆火的原因。 听友群 添加小助手微信“burutiaowu2026”（添加时可备注“加听友群”） 本期嘉宾 判官：产品经理，科技作者，创业人，公众号：判官老司机，著有《产品觉醒：产品经理的视角与方法论》 Riri：影视营销从业者，播客《走进科学尽头》主播，《辛嘟瑞拉》主播、制作人。前互联网大厂小神婆，资深影视牛马，爱好玄学和心理学，紫微个案经历800+，希望通过玄学和心理学探索自己、创造自己，打开生命丰富有趣的可能性。 录制时间：2026年8月15日。播客录音室：北京声湃轩录音间。 shownote 01:49 如何找到自己的独特性？ 05:00 事情发生的当时就要记录，因为记忆会被美化 07:00 如何“产品化你自己”？ 12:02 做副业应该和主业相关吗？ 20:00一个赚到大钱的人一般是痛通过爱驱动还是恐惧驱动？ 32:39 《牛来》到底为啥火？？ 38:23 做自媒体账号发挥自己独特性还是找对标账号？ 42:04 普通人真的有那么多独特性嘛？ 49:41 AI进一步加深了信息鸿沟还是使技术更平权？ 01:01:08 愿力是这个世界最强的力量 01:03:21 “把自己产品化”和“工具化自己”的界限在哪？ 01:10:18 关于一人公司OPC 01:11:55 做自己热爱的事取得成功的人，是先找到热爱，还是做一件事取得成功之后爱上了？ 【互动方式】 小红书：Jean-不如跳舞（或搜索274577893） 微信公众号：不如跳舞Dancing to death 听友群/商务合作：添加小助手微信“burutiaowu2026”（添加时可备注“加听友群”） 【收听渠道】 小宇宙、苹果播客、Spotify、网易云音乐、豆瓣、喜马拉雅、荔枝、蜻蜓FM、知乎

完整版节目请移步至【听见新鲜事】专辑 [0] 0828热点｜听见新鲜事 * 中消协发布消费提示：“七天无理由”从哪天算起？拆封影响二次销售吗？ * 第二届世界人形机器人运动会多项纪录被破 * 曝抖音要做免费短剧App * 9月27日至10月1日机票价格为三年来最低 * 中国日均词元调用量已突破500万亿 * 韩国SM娱乐与腾讯音乐成立合资公司爱斯腾 * 高德上线“大一新生指南” * 千问办公首发上线Qwen3.8-Flash * 苹果发布会官宣定档9月10日 * 育碧启动“玩家委员会”试运营 * 全球芯片TOP 20最新榜单出炉 * 曝英伟达洽谈收购Hugging Face * 草间弥生去世 完整版节目请移步至【听见新鲜事】专辑

一句话导读 抖音上线了一款叫“馋猫外卖”的软件——页面和真实外卖一模一样，你可以加购、下单、看骑手移动，但外卖永远不会来，钱也不用付。上线6天，访问量2300万次。 为什么有人对这种事上瘾？为什么有人毫无感觉？多巴胺真的等于快乐吗？吃到嘴里那一口的满足，到底是谁在管？ 这一期，我们把多巴胺这件事拆干净。 🎯 你会听到什么 * “馋猫外卖”是什么，上线6天2300万次访问背后藏着什么 * 多巴胺不是“快乐分子”，那它到底是什么——从1957年诺贝尔奖级别的发现讲起 * 多巴胺在大脑哪里产生、怎么走、经过哪些站——用一条山路比喻讲清楚 * 舒尔茨的猴子实验：多巴胺最兴奋的，永远是“比预期更好”的那一下 * “想要”和“喜欢”是两套完全不同的系统——多巴胺管“想要”，阿片系统管“喜欢” * 阿片系统是什么——“享乐热点”藏在大脑里只有几立方毫米的地方 * 为什么有人享受“等待的过程”，有人讨厌“选择的环节”——两种大脑的差异 * “补偿性消费”和“预防性储蓄”——年轻人为什么需要假装花钱 * Food Never Comes在韩国爆火，不是因为它做得好，是因为它撞上了一种集体情绪 * AI时代：当结果被提前给你，过程消失了，我们还剩下什么 * 茶水间里的“反多巴胺生活”——控糖、健身、戒即时满足的人，和假装下单的人，在做同一件事 📌 适合谁听 * 深夜刷外卖软件、加了购物车又关掉的人 * 对“多巴胺等于快乐”这个说法有过怀疑的人 * 想搞清楚“为什么我对这件事上瘾、对那件事完全无感”的人 * 对神经科学有兴趣但不想读论文的人 * 任何在不确定的生活里，偶尔需要一点“在路上了”感觉的人 🔗 往期回扣 这期属于「会议室与星辰」偶尔会做的社会观察方向。 📖 本期引用来源 * Schultz, W. (1997). Dopamine neurons and their role in reward mechanisms. * Berridge, K. C., & Robinson, T. E. (1993). Incentive-sensitization theory of addiction. * Berridge, K. C., & Kringelbach, M. L. (2015). Pleasure systems in the brain. * 光明日报相关报道 * 韩联社 Food Never Comes 相关报道 * 韩国《中央日报》多巴胺应用相关报道 * 《中国青年发展调查》2025 * 中国人民银行《2025年金融统计数据报告》 🔍 本期关键词 多巴胺 / 阿片系统 / 奖励预测误差 / 想要vs喜欢 / 补偿性消费 / 预防性储蓄 / 控制感 / 馋猫外卖 / Food Never Comes / 神经科学 / 年轻人消费心理 配图： 多巴胺产生 1. 阿片系统vs多巴胺 2. 馋猫软件 🎙️ 关于《会议室与星辰》 一个从心理学视角观察职场、社会与影视作品的播客。把一些被忽略的瞬间，拿出来端详一下。 主理人：Nicole 小宇宙 | 苹果播客 同步更新

欧冠联赛资格赛到底有多少球队参加？经过了哪些过程？最终哪些球队脱颖而出？有哪些球队值得关注？资格赛折射出欧洲足坛哪些变迁？ 00:20 到底有多少支球队参加这个大型资格赛 02:48 喧嚣渐起，大幕拉开的欧冠新纪元 05:44 林茨奇迹，凯尔特人的崩盘惨剧 08:12 沙巴狂想曲，九岁新军的读秒神话 10:24 北欧暖流与星月之光，沉睡历史的复苏 13:02 欧冠资格赛折射的欧洲足球版图变迁

节目介绍 八月底，正是很多私校开放申请的时间。这一期我们聊了一个很多朋友问过我的话题：东岸和西岸的私校到底有什么不一样？为什么西岸的家长好像更愿意送孩子上私校？湾区和西雅图的学校跟我们大华府的学校比起来，风格差在哪儿？选校到底应该看什么？ 朱莹老师在大华府做了十八年教育咨询，东西两岸的学校她都实地访过很多，聊起来既有数据又有体感。这期信息量比较大，建议收藏，申请季用得上😊。 本期嘉宾 朱莹老师 Primary Education Group 创始人 GW商学院 + 宾大教育学院硕士 大华府地区定居18年，专注K-12私校申请咨询 📌 微信：DCMomUSA 📌 公众号/小红书：私校妈妈 时间轴 00:00 开场 · 朱莹老师第三次做客，自我介绍 00:55 为什么西岸家长更多考虑私校？ → 湾区和西雅图：亚裔多、收入高、大厂package容易负担私校学费 03:07 加州公校怎么了？ → County经费不足，公校教育质量持续下滑 04:29 东岸也不能幸免 → 大华府学区变化、波士顿砍小学二外的真实案例 05:12 选校第一原则：从孩子本身出发 → 学校要能"托举"孩子，名校之间差异很大（Harker vs. Nueva） 07:08 孩子才三四岁，怎么看特点？ → 观察学习风格，多看不同学校，直觉会告诉你答案 09:43 大孩子选校看什么？ → 擅长什么 + 喜欢什么，缺一不可 11:20 不同类型的学校长什么样？ → 重学术竞赛型 / 重兴趣发展型 / 重人文艺术型 / 重商科创业型 11:53 🔑 东西岸学校的核心差异 → 西岸：STEM强、project-based、创业氛围浓、家长参与度高 → 东岸：人文强、Kennedy Center看莎士比亚、政客艺术家来校讲座、DC机构实习机会 16:46 西岸不只有顶私 → 连锁私校（Stratford、Challenger）、低龄私校、feeder school策略 18:18 不同家庭怎么规划？ → 冲顶私同时保底、先进feeder school再跳板 → Lakeside（比尔·盖茨母校）五年级才开始招生 21:05 顶私压力大吗？ → 好学区公校亚裔比例30%-40%，其实一样卷 24:20 西岸 vs 东岸哪边更卷？ → 西岸数学和理工科更卷，家长本身理工科出身 25:41 朱莹老师自己的选择 → DC十八年，从不后悔，孩子偏文科，东岸更适合 26:21 给纠结东西岸的家庭的建议 → 先看家庭整体需求，再在当地找适合孩子的学校 28:02 📋 私校申请时间线（现在就该动了！） → 8月底开放申请 → 9-10月访校 → 10-11月面试测评 → 12月底-1月中截止 → 2-3月出结果 30:52 下期预告 + 收尾 → 下次聊：公校vs私校的真正差别 / 内向孩子在美国怎么成长 往期节目 🎧 朱莹老师第一期：私校选择 🎧 朱莹老师第二期：孩子阅读怎么提高 美国大妈有话说 · 和你聊聊在美国养娃、工作、生活这些事儿

26岁农村女孩甜甜今天做客不上不下，给大家分享AI跨境电商从零到年利润百万的经历，在Temu的全托管模式，不用懂英语、设计和囤货，用AI生成图案，平台处理客服物流，出单对接工厂；成本十元左右的毛毯卖到欧美几美元，利润空间高、退货率低。普通人零成本，每天抽出两小时，找对方法，快速试错，也能从小白跑通。 甜甜还为我们的听友准备了专属内部福利，一份内部《AI+跨境掘金独家秘籍》。可以进一步了解它到底怎么做、普通人能不能上手。另外还有原价99元的三天AI跨境出海公开课，给播客听友开放 200个福利名额。 三天课里会更系统地讲：AI跨境到底怎么赚钱，拆解15W+爆品，上手路径。想领取资料和公开课名额的朋友，可以扫描下方海报二维码，也可以添加微信：loveneo66或tiantianhi365或liuye_365，备注“不上不下”，名额只有200个，先到先得 00:02:00: 从一个小乡村到成为公司合伙人，她的秘诀是什么？ 00:04:39: 突破自己，拥抱挑战——一个实习生的成长之路 00:09:19: 零囤货，低门槛，普通人也能做！探索跨境电商业务的机遇与挑战！ 00:13:58: POD品类生活用品，出单效率高、成本低、退货率低，成为爆款选择！ 00:18:37: 中国跨境电商TOM平台：价格优势与退货率控制的双重突破 00:23:18: 如何在初期经营淘宝店铺中提高利润？关键在于选择产品和营销策略。 00:27:57: 拼多多店铺运营必备：如何找到靠谱的工厂和源头货？ 00:32:30: 副业赚钱秘籍：如何在一个月内实现一千元的收入？ 00:37:15: “打造爆款商品！如何选择合适的工厂和优化合作流程？” 00:41:55: AI的使用方法！ 00:46:30: 电商平台上容易踩的坑和易犯错误解析

你有没有想过，让AI变得更聪明，关键可能不是让它知道得更多，而是教会它如何更高效地“思考”？本期我们要聊的几篇最新论文，就深入到了AI的思维深处：从让AI懂得“选择性遗忘”以实现长时间推理，到揭开决定AI学习成败的三个神秘“开关”。我们甚至会看到，机器人是如何通过“自言自语”来规划复杂任务的。准备好一起探索AI大脑的内部运作机制了吗？我们马上开始！ 00:00:33 如何让AI长时间思考，还不“累”？ 00:05:05 给你一个确定性的菜谱，靠谱吗？ 00:10:44 你关心的问题，AI能比专家更快找到答案吗？ 00:16:24 拆开AI的“黑箱”，决定它聪明的三个开关 00:22:50 机器人会思考，需要分几步？ 本期介绍的几篇论文： [CL] Prefix Sliding for efficient test-time scaling [Stanford University & University of California at Santa Barbara & University of Washington] https://arxiv.org/abs/2608.26070 --- [LG] Beyond Optimal Rates in Stochastic Optimization: Trajectory-Adaptive Stopping Rules [UC Berkeley & PSL Research University] https://arxiv.org/abs/2608.25551 --- [AI] Planetary Prediction Engine: Autonomous Geospatial Prediction via Intelligent Data Selection and Foundation Model Embeddings [Google Research] https://arxiv.org/abs/2608.26088 --- [LG] Demystifying Reinforcement Learning Post-Training of Language Models [University of Washington] https://arxiv.org/abs/2608.24949 --- [RO] R^3: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning [Carnegie Mellon University (CMU)] https://arxiv.org/abs/2608.26053