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42|苏丹:本世纪最惨烈的内战和大屠杀!大国为何视而不见?

42|苏丹:本世纪最惨烈的内战和大屠杀!大国为何视而不见?

均匀流淌

我为什么而活着?对爱的渴望,对智识的追求,和对人类苦难不可遏制的同情,这三种纯洁而无比强烈的激情支配着我的一生。——伯兰特·罗素 「本期节目时间轴」 03:31 快速支援部队RSF的前身:2003年达尔富尔武装冲突崛起的金戈威德民兵 17:44 从阿拉伯之春观察独裁者的政治生涯大限:30年? 23:40 23年4月15号之后的苏丹是什么样的? 32:20 RSF在达尔富尔法希尔的大屠杀暴行玷污了人类良知! 45:03 苏丹内战为什么能打四年?武器从哪里来的?无人机怎样改变战局? 54:46 苏丹正规军SAF背后是埃及和沙特;政治伊斯兰 01:04:27 RSF和阿联酋是何时/怎么勾肩搭背的?黄金和资源的诅咒! 01:12:06 MBZ的大棋?红海为什么重要? 01:26:49 宣称负责任的大国为何安静如鸡? 「相关往期播客」 35|独裁之后,就是民主了吗?委内瑞拉的答案 37|阿拉伯之春教会了摩洛哥皇帝怎样的足球赢学? 「参考资料(不完全)」 The Sudan War in 10 Charts Civil War in Sudan Who are Sudan’s RSF and their commander Hemedti? RSF SYSTEMATIC MASS KILLINGS AND BODY DISPOSAL IN EL-FASHER, NORTH DARFUR The drones being used in Sudan: 1,000 attacks since April 2023 U.S. Support for Democratic Openings in Conflict-Affected Countries: Lessons From Ethiopia and Sudan The War and Humanitarian Crisis in Sudan Updated May 16, 2025 (IF12816) FINANCIAL TIMES: The mercenaries fighting in Africa’s forgotten war New Approaches to Address the Role of Gold in Sudan’s Civil War 「本期节目图片」 * 苏丹的地理位置 * 达尔富尔的人口构成 * 统治苏丹整整30年的独裁者:奥马尔·巴希尔 * SAF 阿卜杜勒·法塔赫·布尔汗 * 快速支援部队RSF“屠夫”头目达加洛 * RSF屠城证据 * 苏丹战场上的无人机 * 红海为什么重要? 「本期节目音乐」 🎵 Samtan Ya Sawt Al Dana - Mujtaba Alseddig and Mohammed Hamid Hush now sounds of mortar shells For the agony that sparked in our souls 🎵 Ana Sudani Ana - Omer Elamin Wherever we were our thoughts are filled with longing and sorrow We are fond of its beauty and the more we live recognize that it is priceless 「站外找我」 * 所有收听渠道: Apple Podcast;Spotify;YouTube;小宇宙;虎扑;豆瓣;B站 * _幸🍠小红书:均匀流淌 * 📧[email protected](商务合作/听众来信)

96分钟
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3周前
Vol.21加更版:谁在掌控一级市场的钱袋子

Vol.21加更版:谁在掌控一级市场的钱袋子

臻品并购下午茶

最近参加了一个并购俱乐部论坛主旨演讲,这里做了一个延长版,研究还在持续加深加宽,力求功夫在背后,讲出来很浅显。完美主义、精益求精的话就没边了,还是秉承先搞出来再优化。后面想静心开新栏目,先放这里做个加更。目前几天阳了说不了话了,缓一缓再录,毕竟AI录的还是缺点人味儿。 自诩的金句 🎯 过去20年M2的印钞机是房子,现在是国债 "过去20年, M2的印钞机是房子,现在呢是国债。因为钱的来源变了,所以钱的去向自然也会变。" 🎯 M2高M1低意味着钱造出来了但趴着不动 "M2高, M1低,意味着什么呢?就是钱造出来了,但趴着不动,没有进入交易循环。这个剪刀差我认为是判断一级市场资金冷热很好的一个宏观前置指标。" 🎯 规模池不等于利润池,利润池也不等于股权价值池 "有一个很重要的区分,就是规模池不等于利润池,利润池也不等于股权价值池。" 🎯 中国企业融资正从资产负债表右上角搬到右下角 "所谓的发展耐心资本、科技金融、 AIC 的试点、股权投资...本质上是中国企业的融资从资产负债表的右上角搬到了右下角。" 🎯 LP结构变化是国家信用创造方式换挡的影子 "LP 结构的变化不是行业内部的事件,而是整个国家信用创造方式的换挡之后投射到一级市场的一个影子。" 开场与核心问题 提出核心问题:2026年一级市场LP为何从民营/外资转向财政/国资?引出宏观到微观的拆解逻辑 00:01:20-00:03:10 宏观分析框架 三层经济分析滤镜: * 制度层:规则制定、产权归属、激励设计 * 宏观层:资金流向、信用扩张/收缩、总供需关系 * 微观/产业层:玩家博弈、集中度变化、技术范式阶段 00:03:10-00:07:10 宏观经济数据拆解 * 生产端:2025年GDP 140.19万亿(流量),三大产业占比:一产6.7%(9.33万亿)、二产35.6%(50万亿)、三产58%(81万亿) * 需求端:消费、投资、进出口“三驾马车”,均为年度流量 * 资金端:2025年末M2 340.29万亿(存量)、社融存量442.12万亿(存量),M2/GDP=2.4倍,社融/GDP=3.2倍,反映间接融资主导特征 00:07:10-00:11:50 M2派生机制与货币引擎切换 * M2本质:银行体系负债总额(现金+存款) * 三大派生引擎: 1. 外汇占款:2014年后熄火 2. 房地产信贷:居民按揭+开发商贷款,当前收缩 3. 政府债:当前主引擎,2025年政府债券余额94.92万亿(同比增17.1%) * 货币剪刀差:2025年M2增8.5%、M1增3.8%,剪刀差4.7个百分点,反映资金活跃度低 00:11:50-00:19:30 产业结构变迁 * 房地产:三个口径差异(2025年数据): * 增加值:8.5万亿(占GDP 6.3%) * 商品房销售额:8.39万亿(同比降12.6%) * 开发投资:8.28万亿(同比降17.2%) * 全产业链占GDP 20%-25%(含建筑、建材、家电等) * 汽车:2025年产销3453万/3440万辆(同比增10.4%/9.4%),新能源车占比47.9%,营收10万亿(超商品房销售额),利润率仅4.1% * 新兴支柱:三新经济占GDP 18.39%(25.79万亿),清洁能源占11.4%(15.4万亿),贡献超1/3经济增长 00:19:30-00:35:20 一级市场定义与结构 * 定义差异: * 国际语境:发行市场(IPO、定增等) * 国内实务:私募股权投资(VC/PE投未上市企业) * 核心交易类型: * 未上市企业融资:天使轮→A/B/C轮→Pre-IPO * 存量转让:S基金、老股转让、LP份额转让(资金不进企业) * 一级半市场:折扣市场!定增(向≤35人募资,带折扣)、可转债、大宗交易等 00:35:20-00:48:35 私募行业发展与LP结构 * 行业数据(2025年): * 募资:5039只基金,1.65万亿(同比增14.1%) * 投资:10795起,9287亿元(同比增45.6%) * 退出:5211笔(同比增41%) * 管理人变迁:2021年峰值24610家→2026年6月18662家,股权/创投类管理人降25.5%,规模反增19.7% * LP类型与诉求(穿透三层): * 中央政府基金:国家战略、关键技术 * 地方政府基金:返投落地、产业集群 * 国资平台:产业协同、保值增值 00:48:35-01:10:20 资金逻辑与政策影响 * LP结构演变:2021年国资占比78.9%→2025年90.2%,也因民企/外资退得更快 * AIC机制:银行通过金融资产投资公司(AIC)先投股权再放贷,突破抵押品约束,2024年试点扩至18城 * 54号文核心影响(2026年): * 收紧管理人入口,强化行政监管 * 禁止明股实债、固定收益回购 * 政府基金聚焦主业,避免重复设立…… 01:10:20-01:23:00 宏观信用创造与一级市场定位 * 信用创造引擎切换:从房地产(土地抵押)→政府债(主权信用) * 融资逻辑迁移:从资产负债表“债权端”(右上角)→“股权端”(右下角),股债规模差22倍(贷款271.9万亿 vs 股票12.2万亿) 01:23:00-01:40:30 2026年一级市场极端分化 * AI赛道:上半年吸金1930亿(占44.7%),Deepseek单笔511亿(占11.7%),三家大模型拿走96.8%资金 * 估值泡沫:智谱上市半年涨20倍(流通率<4%),聚生智能靠创始人简历定价,成立2年估值200亿 * 机构出清:活跃机构十年降50%,1500家机构2020年至今零出手,81%机构退出率<25% 01:40:30-01:43:10 结论与实操建议 * 赛道分层: * 深水区(AI基建):产业资本主导,关注上下游配套 * 浅滩区:交易活跃但金额锐减,需并购视角 * 风险提示:港股1.55万亿解禁潮、54号文对政府出资约束、AI商业化周期错配

99分钟
99+
3周前
AI 原生组织转型 01:用 AI 对齐事实、对齐打法

AI 原生组织转型 01:用 AI 对齐事实、对齐打法

AI炼金术

最近来找我聊的朋友,问题都变了。 以前问的是用什么模型、要不要培训。现在问的是:我们已经在用 AI 了,很多人用得还不错,但整个组织的效率好像并没有提升。更诡异的是有些公司说,效率确实提升了,人也裁了——裁员你总归省了一部分钱吧——但公司利润也没有增加。 这是第二阶段的鬼故事。这一集把它拆到底。 这条路分五段走: 局部提效为何失效 → 重新发明组织 → AI 接管对齐事实 → AI 接管对齐打法 → AI 接管推进 一、局部提效为何失效 先说效率其实有三层,而我们大部分注意力都花在第一层。 第一层是单点效率——一个具体的员工、一个具体的活、他干的速度。这对打工人非常重要,但对公司不是。第二层是组织协调——把很多人的劲往一块使。第三层是市场和战略——你打下来的是什么样的城市,有些仗打赢了也是亏的。单兵能力和组织作战能力,这两件事很多时候没什么关系。 那为什么光做第一层没有用?三个原因: 阿姆达尔定律:一件事有很多环节,你只搞其中一个,对整体的效果有限。 上海到北京飞两小时,提速 30% 是伟大的科技进步。但打车、提前量、安检加起来,门到门本来就要五个小时——省下的半小时摊进去,在我脑子里其实变化不大。 局部优化哪怕做得花团锦簇也一样。我自己做过非常好的 demo,合作方连 PR 稿都发了,我自己也会吹牛逼。过一段时间再问「这个东西后来有用吗」,答案是「其实也没什么用」。 系统的表现取决于瓶颈:你优化的那一环不是瓶颈,提了也白提。 后厨的洗菜工切菜工手速快十倍,但厨子没加、灶台还是四个——菜洗得再好堆在那里也没用。就算整条后厨都快了十倍,门口进来的人没有增加,你还是赚不到钱。 也是最要命的:大头根本不在「做事」。 知识工作最大的时间和精力消耗,不是在做这件事本身,而是在开会、在对齐协调、在对接交接、在等待。不同报告不同口径,基本都指向 60%。而且你工资越高,这种交互越多。不信可以翻一下你上周的日历,看看多少时间在干活、多少在开会;开的会里又有多少是为了沟通对齐,多少是为了这件事真的发生。 所以你把那 40% 做到极致,也动不了那 60%。 更狠的是:每个模块都正确,系统仍然可以烧毁。火星探测器飞了九个半月、几亿英里,到了轨道直接烧在大气层里——一边用英制、一边用公制。一亿多美金打水漂。各自做的都对,说不定还加班了还提效了,整体上做出来是个零。 AI 并没有制造这个瓶颈。以前干活干得慢,慢盖住了协调的损耗;现在干活快了,它就露出来了。 二、重新发明组织 那怎么办?先得回到一个原点:组织到底是用来干嘛的。 我们常把组织当成天经地义的东西,像天上有蓝天白云一样。想 AI 转型的时候就想:我们就一定有一个组织,把它转一转,就能更好地用好 AI,我们还是那些人,我们还是好兄弟。 但现代公司制度其实是一种发明。层级、部门、流程、KPI,都是很近代才有的,是用来解决具体问题的:信息路由和管控。 而每一个零件,都架在某个稀缺假设上。 层级,是因为一个人看不过来。可滴滴一个后台管 1000 个司机,谁送到哪、车上录音都看得见——「看不过来」还成立吗? 部门,是因为人脑装不下,所以要把一堆专才塞一起、给一个统一界面对外。可如果每个人身边都有一个会翻译的小秘书呢? 流程,是因为看不到全局所以要管控。那为什么还需要人类来做这个管控? AI 来了像小行星撞地球,生存环境已经变了。过去留下来的东西不是没道理,是上一个时代的道理。坐月子不能洗头,在没有热水器、没有电吹风、没有青霉素的年代是有道理的。 所以有了这一集那句暴论: 「AI 不是组织的工具。AI 是竞品,AI 是组织的替代品。」 不是把原来的组织转一转好去用 AI,而是想怎么用 AI 去替代原来组织的绝大部分功能。 具体落地,最先发生的往往是三件事:对齐、推进、闭环。这一集讲完对齐,推进讲了一半。 三、AI 接管对齐事实 对齐无非两件事:对齐事实(世界现在是什么样子)和对齐打法(我们做事的规矩是什么)。 一支军队如果每个连队看到的地图不一样、打法也没协调过,那就是一锅粥,人再多也打不出来。 先说对齐为什么这么贵。传统组织在这里有两个问题。 一是工作量是平方级涨的。三个人三条沟通路径,50 个人就是 1225 条。所以大公司为什么慢?维持一个统一的想法实在太难。 二是——你可能觉得也没那么夸张——那是因为我们其实根本没在对齐。设计师考虑了一百种方案,最后压成一张图或者三页 PPT 交出去,隐空间里那些东西全丢了。下一个人接到压缩包再重建,中间长出大量幻觉。压缩、还原、压缩、还原,像快乐大本营的传声筒,传到最后不知道传成什么样。 所以传统对齐是:太贵,而且仍然对不齐。 那 AI 凭什么能解决? 第一,它把 N 乘 N 的问题变成 N 的问题——大家不用互相聊,统一跟一个 AI 聊。第二,它管得住的上下文比人大太多。以前也有 PMO 这个角色,但 PMO 参加不了每一个会,只能记住几个要点;AI 可以掌握全部,压缩比低得多。第三,下达的时候它只把跟你有关的那部分递给你——20 个人的项目文档更新了 40 条,你根本不知道哪条跟你有关、也不知道怎么搜。 真正的对齐,是所有人操作同一个对象。 波音早年各部门都用上了 CAD,但一个部门画完,会把图纸打印出来交给下一个部门,下游用肉眼看图再画自己那份——因为哪怕你用的是 CAD、我用的是另外一个 CAD,两个文件是不通的。结果一扇门反复改一万两千多次,最后还得打实体木头假飞机来试装。直到 777 说这太傻了,到云端搞一架云飞机,所有人操作同一架。 然后是这一集我最想让你带走的那句:你的会议纪要,就是那张打印出来的图纸。 你们公司为一款智能耳机开了 12 个会。这 12 个会的会议纪要,是单独的还是连续的? 一个会决定螺丝改大,另一个会决定把大螺丝那家供应商换掉。两个结论各自成立,合在一起却打架——而这个冲突要靠人的脑子才能发现。 为什么要靠人的脑子?这份纪要是给谁看的?「螺丝改大一点」这个结论,不该去改一份纪要文档,它该去改云端那只耳机。 我们嘲笑古人把图纸打印出来传、嘲笑一边公制一边英制——可我们自己,不也是这么处理问题的吗。 正在发生的做法,我看到四种。 出门问问 / 李志飞:每个项目一个 agent,管这个项目的全部上下文、进展、待办、风险。有一个说法是不准人跟人开会——信息不该从一个人流转到另一个人。 安克创新:新品上市原来十几个节点、大几十个判断点,每个节点做到 99%,叠下来损耗还是超过七成。改造后 20 个环节变成三四个大环节,交接从 20 次降到 4 次,而且每次交接传的是明确定义的完整数据对象,不是一份薄摘要。所有产出汇进项目池,一个假设变了——比如颜色改成蓝色——所有相关方同时拿到最新状态。(B 站有公开课,强烈推荐。) Claude Tag:可以在 Slack 里 at 的机器人。别把它想成豆包,它持续读你授权范围内的全部上下文,拿到的是多人环境的所有线,还会主动冒出来说「那边已经把螺丝改了,这家供应商现在不能换」。 还有一种不对齐,不是没沟通,是彼此以为听懂了。 这种对齐一个统一的库解决不了,得靠把东西做得更没歧义。一句诗可以有一千个哈姆雷特,但一个微信长什么样子,没有解释空间。 所以现在创业公司基本都在用 demo 沟通,很少还靠文档。Flomo 的少楠,产品经理要自己先写代码跑通,拿到结果才写 PRD。Botlearn 是研发直接上线 MVP 去找客户验,靠谱了再找设计师做好看。我们孵化的一家 AI 转型服务公司更夸张:跟客户开会半小时,当场甩 8 个可以点的 demo,按钮功能全有、里面全是假数据。王总一边点一边说:第二个好,第三第四不是我想要的,第五个你误会我意思了。半小时问出来的东西,空口讨论两天也问不出来。 四、AI 接管对齐打法 想让大家按规矩做事,传统上就三招,而且三招在三个不同的地方失效: 培训——请我这样的人去讲一堂课,大家鼓掌说讲得真好,回去全忘了。制度——写得特别精彩,根本没人看。KPI——大家想到歪门邪道把数字搞定,但不做正事。 我最近在抖音上老刷到一种广告:前一段时间原价买的人现在一定哭悔死了,今天大降价只要多少钱,那些人已经哭晕在厕所了。如果我是这个品牌的老板我一定气死——这是在赤裸裸地教育用户,以后再也别在原价的时候买你家东西。可它整段没有一句说品牌不好,你很难指出它哪里违规,但你一眼就知道它在伤品牌。这种行为你怎么控? 还有个朋友是很大的 K12 公司,非要找 AI 电销。我给他拉了个头部的人工电销公司,按效果付费,买不了吃亏。他说不行,我还是想找 AI 的。为什么?「我们内部有外呼团队,只要定下 KPI 他们总有办法拿到,可那个过程的话术永远不是我想要的。」 他要的是又有过程又有结果。这种自相矛盾的要求,只有 AI 会答应——人类听到,只会想把老板干掉。 所以打法的对齐,方向是把规范写进执行环境,而不是贴在墙上。三个正在发生的做法: Botlearn / 俊东:设计师把品牌规范(什么颜色、什么 logo、字多大)全部写成一个 skill,做 presentation 时调用一下,整份文档自动符合规范。原来的规范是一本册子让你学着对照,现在它是一个按钮。不要说是又讲一个道理,而是把它变成一个按钮。 安克 / 阳萌:检查点优于行动、先于行动,标准是贴在检查点里面的。关键是检查的那个 agent 上下文必须独立——徐文浩就踩过坑,让 agent 去做测试用例,它把测试全 mock 掉,绿灯一片其实啥都没干。你要的是一个对抗性的、干干净净的 agent,就像你怀疑一个部门的时候不会让他们自检自查。 ZooClaw / 徐文浩:Vibe Coding 之后没人守代码规范,每个人画 SVG 都自己画一套,公司里明明有库可以复用。传统解法是培训,培训不会听。他们的解法是让 AI 去扫每个人代码里写 SVG 那部分,直接重写成复用公司库的版本。因为人类是不想学习的,就机器学习。达到了对齐的效果,但没让人类支付对齐的成本。 顺带回一个常听到的顾虑:AI 还不靠谱、有幻觉、能力不够。人类更有幻觉,人类更不靠谱,那你为什么敢用人?因为你有测试、有内控、有流程。解决 AI 的问题也一样——不是指望某一个 AI 当场办妥,而是用一套机制打出来。 五、AI 接管推进 这一集后半还有 20 分钟在讲第二件事:推进。推进拆开是四步——发现活、分配活、传导活、检查活,这一集讲完前两步。 组织最大的时间损耗,发生在任务之间。方案做完了躺在群里等产品,产品看完了躺在邮箱里等法务,法务看完了躺在系统里等采购。也不是白等,每一站都给你一点反馈,然后「我们再碰一下」「下次拉上谁一起看看」,就没完没了。 传统解法是养一批人专门补缝,叫 PMO;再狠一点是把两个部门合并,用一个老大的权威硬推。所以公司里贵的人在干嘛?你给他那么多钱,主要不是为了他的专业性,而是他能够让事情推动。 AI 凭什么推得动?它更知道全局,它更耐得烦,而且它更不怕得罪人。 安克早期也做了很多 agent,培训完满意度巨高,回去之后全都不用了。为什么?因为流程的推动引擎还是人——人是发动机,agent 只是可有可无的工具。后来他们把这句倒过来:是 agent 去推动流程,而不是人去用 agent。 发现活的最高境界,是活自己举手说该干我了。海底捞的小平板会告诉你哪张桌子刚空、哪张需要清理,不用人巡场——人巡一趟就是一段延迟。美的原来每两小时开班组会跑到大屏前碰一下,现在用人形机器人去扫、去识别、自己派工单。 数字世界更难,但也有:安克在亚马逊上某个产品销量下跌,不等人去发现——系统自己报警,自己排查是不是没库存、广告流量少了、有差评,把看过的东西打成一个包,直接生成工单派给最能解决的人。不是等到周会上过数据说「上周这个为什么跌了」「我去查一下」。 分配活也一样。你中午点外卖、出门打车,那个调度是人做的还是 AI 做的?我们早就接受了 AI 调度骑手和司机。腾讯研究报告里的 CodeBuddy,每天早上根据历史情况给程序员派活让他挑一条。酷特智能(前身红领)的工厂,衣服到了工位,RFID 一识别,屏幕直接告诉工人做什么——不是一个人类分配给另一个人类,再由那个人决定要不要用 AI。 而且活要变大。每个人用上 AI 之后产能翻了 N 倍,你还按老尺寸派活,他做完一小块马上又要交接一次,人很憋屈、摩擦反而更大。真正的三倍,是少了两次交接。 传导、检查,以及第三件事「闭环」,在下一集。 彩蛋:AI 接管之后,人反而更累 一个悖论。平时 80% 的工作是低智力、低算力的,我们嘴上抱怨那些无聊工作,但它对脑子其实是休息。当 AI 派来的每个活都要你做真正的决策,脑力消耗会大得多。 我自己的体感是:工作时间没怎么增加,但脑力上的损耗可能是以前的好多倍。做一个 PPT,以前随手就做了,现在每个模块 AI 至少给我出上千万字的东西,你大量的时间在看,然后还会去找各种人聊,对事情的要求又在变多。 有点像福特。他一直被说成大好人给工人涨薪,其实是因为把工人放上流水线之后,原本还能歇一下的人发现自己永远要干活,不涨薪他就跑了。 所以真让 AI 发现活、分配活之后,留下来的人强度是要变大的。你要么挑更好的人,要么给更多的激励——这又需要组织其他部分来配合。 可以直接摘走的几句 「你可以买来好军舰,但是你做不出好海军。」 「AI 不是组织的工具。AI 是竞品,AI 是组织的替代品。」 「大家应该云端操作同一架飞机——是操作同一个对象去对齐,而不是去增强点对点的沟通能力。」 「我们嘲笑古人把图纸打印出来传,我们自己不也是这么处理问题的吗。」 「不要说是又讲一个道理,而是把它变成一个按钮。」 「因为人类是不想学习的,就机器学习。」 「全部用 AI 来做检查,甚至全部用 AI 来做操作,只让人类做例外。」 「人类更有幻觉,人类更不靠谱,你为什么敢用人呢。」 「你给他那么多钱,主要不是为了他的专业性,而是他能够让事情推动。」 时间轴 00:00 鬼故事:人人都提效了,公司却没变快、也没多赚钱 01:30 效率的三个层次,以及我们为什么只盯着第一层 04:30 一、局部提效为何失效:阿姆达尔定律与门到门那五小时 07:00 系统由瓶颈决定:洗菜快十倍,灶台只有四个 08:30 大头不在做事:60% 的时间在对齐;火星探测器毁于单位不一致 11:30 AI 只是把长期被盖住的瓶颈暴露了 12:00 二、重新发明组织:张一鸣、满清买铁甲舰、买军舰与做海军 13:30 层级、部门、流程分别架在什么假设上;坐月子不洗头 18:56 暴论:AI 不是组织的工具,是组织的替代品 20:30 三件事:对齐、推进、闭环 21:30 三、AI 接管对齐事实:对齐事实与对齐打法 23:00 对齐为什么贵:1225 条路径,加上有损压缩的传声筒 25:40 AI 凭什么能解决:N 平方变 N,只把你需要的递给你 29:10 波音 777:从打印图纸,到云端操作同一架飞机 32:40 你的会议纪要,就是那张打印出来的图纸 39:10 出门问问、安克创新、Claude Tag 46:10 很多不对齐是以为听懂了:少楠、Botlearn、半小时 8 个 demo 49:40 四、AI 接管对齐打法:培训、制度、KPI 在三个地方失效 52:10 K12 电销:又要过程又要结果,只有 AI 会答应 54:40 把规范写进执行环境:俊东的 skill、阳萌的检查点、SVG 重写 57:10 人类更有幻觉,你为什么敢用人 60:40 五、AI 接管推进:损耗全发生在任务之间 65:20 是 agent 去推动流程,而不是人去用 agent 66:10 发现工作:海底捞的平板、美的的机器人、安克的自动工单 70:40 分配工作:CodeBuddy、酷特智能,以及真正的三倍 77:50 彩蛋:AI 接管低算力工作,人类反而会更累 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。

81分钟
7k+
3周前
101 | 生活是一场对焦游戏

101 | 生活是一场对焦游戏

AMOR FATI 每日冥想

我想到一个绝妙的比喻,关于显化,或者说关于生活本身,就是想象我们拍照片的感觉,我用的那台索尼黑卡,触屏的,和手机一样手指点哪里哪里就会更清晰,拍静景点时候焦距拉的很大,那没有被对焦的部分就会非常的模糊。 然后道理就变得非常简单,如果我们想要去显化自己的理想生活,那么我们就把所有的注意力都聚焦在想要的那部分事物上面,它就会越来越清晰,明亮,而不想要的部分没有必要去跟它较劲儿,只需要把焦点挪开,它自然就会模糊。 我最近工作里也有挺让我不爽的同事,她总是很焦虑一点点小事情就要爆炸,而焦虑也会传染,我数次在脑海中也小炸了一下,但立刻我就回想起我参与这份工作的初心,intention,my purpose,或者说我想显化的是一份让我有成就感有价值感的工作,我就立刻醒来,把我的焦点从同事的坏脾气上挪开,回到我的PPT上。 我们也许会一次次的偏离我们的焦点,但我想如果我心里明确的知道我灵魂想要的体验,那么在每一次偏离的时候,感受到我不想要的体验在变得逐渐清晰的时候,我应该就知道焦点歪了,这时候要做的事情异常简单,就是把焦点挪回我想要的身上,这个步骤在修行或者灵性领域就叫做“转念”。 🎵 * Poems - GEBOsthlm *

7分钟
85
3周前

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