节目

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🎧 开场白 “即使你不知道当下该怎么应对，也要承担起那些艰巨重大的任务——你会惊叹于自己的潜力。” Hey！ “完美是行动的敌人，而‘先开个头’，才是奇迹的起点。” 🚀 ⏰ 时间轴｜从“等准备好”到“边做边会”的勇气实践 00:13–01:41｜【序章：幸运，往往源于一次“盲目自信”】 很多“高光时刻”，回头看， 不过是当时对自己说了句：“管他呢，先试试！” 不是能力到位了才行动， 而是行动之后，能力才追上来。 01:41–02:51｜【Chapter 1：机会不等人，勇气会蒸发】 “等我准备好再上场”——听起来踏实， 但现实是：准备越久，勇气越薄。 播主做播客时什么都不会， 但她信一句老话：“车到山前必有路。” 02:51–04:27｜【Chapter 2：工作流是试出来的，不是想出来的】 没人能给你一套完美方法论， 因为你的节奏、你的痛感、你的高效点，只有你自己能摸索出来。 语言有磨损，经验会变形， 真正的答案，藏在你动手后的第10次调整里。 04:27–05:31｜【Chapter 3：从剪三天到顺滑输出——边做边会】 最初剪20分钟音频要三天，密密麻麻全是音轨； 现在轻松搞定，还乐在其中。 不是天赋突降，而是“做着做着就会了”。 录播客从痛苦任务，变成情绪流动的享受—— 因为你找到了属于自己的“合理流程”。 05:31–06:33｜【Chapter 4：定位不是想出来的，是在实践中长出来的】 别迷信“先找定位再开始”， 你连饭都不会做，却研究米其林摆盘？ 真正的定位，是听众和你共同发现的交集： “这个不错！” + “我也觉得不错！” = 这就是你的路。 06:33–07:42｜【Chapter 5：知识是地图，经历才是双脚】 背100遍沟通技巧，不如真实谈一次合作、被拒绝一次。 只有实操后，你才真正“看见”方法论里的那个点。 王阳明说得好：“知是行之始，行是知之成。” 07:42–09:12｜【Chapter 6：新手优势——没有路径依赖】 老手容易用旧方法套新问题， 而小白敢问：“为什么一定要这样？” 有时候，没读那么多书的人，反而能说出最朴素的真理。 （所以别小看那个总问“傻问题”的朋友！） 09:12–11:04｜【三个实操心法，让行动更轻盈】 1️⃣ 设置失败安全网：问自己“最坏结果是什么？我能承受吗？” 2️⃣ 建立成长日志：记录“哪一刻我突破了舒适圈？”“谁给了我意外帮助？” 3️⃣ 相信自己，才能带动别人相信你：世界不缺准备好的人，缺的是在不确定性中依然举手说“我想试试”的人。 11:04–结尾｜【终章：不需要完美，只需要心跳加速】 我们不需要等到完美才开始， 只需要在心跳加速的那一刻，把手举起来说：“我想试试。” 然后你会发现： 你真的可以——而且，你会惊叹于自己的潜力。 ✨ 金句速览 * “即使你并不知道当下应该怎样应对，但在这个过程中你也会学到很多——你会惊叹于自己的潜力。” * “机会不等人。很多时候如果我们不断去准备，你会发现自己的那个勇气就消失殆尽了。” * “不是我们想清楚了再做，而是因为我们不断地做了，我们才能真正地去明白一些道理。” * “定位这种东西，它需要在你不断的实践中去找到——你觉得不错，听众也觉得不错，那它就是你的定位。” * “很多时候你不知道怎么做，反而是一种优势。因为我们没有路径依赖。” * “这个世界从来不缺准备好的人，但他很缺少在不确定性中依然选择相信自己的人。” * “我们不需要等到完美才开始，我们只需要在心跳加速的那一刻把手举起来说：我想试试。” 📝 总结 真实的人生， 从来不是排练好了才上演， 而是一边跑，一边系鞋带。 下次当你又想“等我准备好”， 不妨对自己眨眨眼： “嘿，别等了—— 你的潜力，正在下一场‘莽撞’中等着与你相遇。” 💫

你有没有在某个时刻，怀疑自己得了什么大病，结果只是虚惊一场 怀疑自己得了“病”怎么办？ 第一步：关掉搜索引擎！ 第二步：点开这档播客。 然后听我们告诉你‘你以为的’和‘事实上的’到底差了多远。 用科学赶走焦虑，用笑声治愈自己。 ———— 主播：阿有&水哥

2026年第一期节目，先祝大家新年快乐，万事如意。 今天和大家探讨2026年里，医药方面值得关注的几个动态。 你会听到【🎙️时间轴】： 00:00 引言 00:23 中国创新药冲击世界 过去中国制药集中于仿制药、原料药等偏生产制造的方向，但近年来，中国创新药也迎来井喷。几个因素，一是中国积累了大量的药物分子筛选、优化、生产能力，即工程能力。这不代表中国掌握了从全新靶点发现到新药落地的0-1创新，不过仍为中国做创新药打下了坚实基础。 二是中国国内特殊的市场环境给中国创新药行业带来特殊的发展机遇。与海外市场的割裂让本土市场成了中国创新药的自留地。此外，临床试验成本低，部分药品研究审批手续简单，也是中国创新药的优势。 但中国本土市场的特殊性也促使出海成了中国创新药获得商业回报的重要途径。2025年，中国创新药对外授权总金额超过1000亿美元，还呈现出了多元化。例如3起值得关注的交易：三生制药与辉瑞的高预付交易；GSK从恒瑞成批引入在研管线的交易；信达与武田的海外共同商业化合作。 中国创新药已经成为全球医药行业的热点议题。在2026年，中国创新药对全球医药行业旧秩序的冲击也值得格外关注。 12:33 美国追求的最惠国待遇能否带来真实药价变化 自特朗普上台以来，药品定价的最惠国待遇成了他试图降低美国高昂医疗成本的关键手段。 随着与药企的最惠国协议陆续达成，我们也能看到最惠国待遇的真实情况。这些协议侧重在两个方向。一个是Medicaid的处方药，另一个是消费者直销。 由于这些协议基本只针对Medicaid，那么它直接影响的药品定价也只有Medicaid。这导致理论上它能起到的作用很小，因为Medicaid的药品支出只占全美药品支出的很小一部分。 而面向消费者的药品直销是完全自费，没法用医保。大部分处方药在美国都走医保，病人平时付保费，需要药品时医保付药钱。全现金直销，即便有降价或最惠国，价格可能也超出了大部分人的承担能力。 2025年是特朗普谈判的一年，只要有协议签字，他能指着协议上写着最惠国三个字，就算成功了。 可到2026年，这是最惠国需要落地的时候，就需要有实际老百姓看得到的降价了。 因此，2026年，美国人买药的实际支出，与最惠国的真实效果就非常值得关注了。而药企与特朗普的博弈恐怕也远未结束。 19:55 从拼产能到拼商业化：GLP-1减肥药的双雄对决 开创了减肥市场的诺和诺德，2025过得烦闷无比。 4月，诺和诺德宣布与配置药企业Hims and Hers合作。 5月，诺和诺德开了CEO。 6月，合作不到两个月，诺和诺德宣布终止与Hims and Hers的合作。诺和诺德还公布了下一代减肥在研产品CagriSema的两项3期临床试验更新结果，与此前公布的结果一致，有效性上与替尔泊肽相似。定位于替换司美格鲁肽的下一代产品，表现与礼来如今的产品类似，CagriSema的前景难言乐观。 7月，诺和诺德宣布新任CEO人选。 10月，诺和诺德试图截胡辉瑞对Metsera的收购，获取后者的减肥在研药物，可是最终辉瑞胜出。 于是到了12月，我们看到的是一个换了CEO，但管线没有更新的诺和诺德，现有产品在有效性上显著落后于对手，配置药的威胁也没解除。美国新的GLP-1药物处方，礼来的替尔泊肽占有率超过60%，也就是司美格鲁肽已经处于劣势。 2026年，减肥市场仍将是礼来与诺和诺德的竞争，但这一次，是诺和诺德首次处于明显的劣势，整个市场不再按照它的计划运转。 我们可能会看到GLP-1药物第一次既不是单一产品垄断，也不受产能限制，彻彻底底的进入全面商业化竞争。 31:50 高蛋白风潮能否继续席卷2026 2025年的一大风潮是高蛋白饮食的兴起，连星巴克都推出了高蛋白拿铁。 高蛋白饮食的兴起也与GLP-1药物有关。现在的GLP-1药物减重并非专注于减少脂肪，会有肌肉流失，这些药物的流行，让很多人开始关注如何维持或增加肌肉，高蛋白饮食成了一种应对方案。 当然，高蛋白饮食是否能起到相关的作用，目前仍然未知。 一般推荐成人每天摄入蛋白50-175克，而星巴克高蛋白拿铁一杯就有36克蛋白，可见高蛋白风潮是多么疯狂：）

你有没有想过，一个真正聪明的AI应该是什么样的？本期节目，我们将深入AI的“思考过程”，为你揭秘五篇最新论文带来的启发：我们将看到，AI如何像一个严谨的工程师，为自己的“世界模型”做“精装修”；如何像一个懂得“下笨功夫”的学生，通过生成式学习来避免投机取巧；更会看到它如何像一位创作者，从“逐字蹦”进化到“并行创作”；像一个项目经理，将搞不定的超长任务“外包”出去；最后，我们还会发现，AI甚至学会了像我们一样“自我反省”和纠错。准备好了吗？让我们一起探寻AI变得更聪明的秘密。 00:00:44 造个“世界模型”给自己用，聪明人是怎么“精装修”的？ 00:07:34 AI的“笨功夫”与“真聪明” 00:13:11 AI“写稿”新姿势，从“逐字蹦”到“一挥而就” 00:20:56 AI的大脑也会“内存不足”？那就给它一个外挂 00:26:55 让AI学会自我反省，需要几步？ 本期介绍的几篇论文： [LG] What Drives Success in Physical Planning with Joint-Embedding Predictive World Models? [Meta FAIR & New York University] https://arxiv.org/abs/2512.24497 --- [LG] Generative Classifiers Avoid Shortcut Solutions [CMU & Stanford University] https://arxiv.org/abs/2512.25034 --- [LG] Diffusion Language Models are Provably Optimal Parallel Samplers [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2512.25014 --- [LG] Recursive Language Models [MIT CSAIL] https://arxiv.org/abs/2512.24601 --- [LG] Enhancing LLM Planning Capabilities through Intrinsic Self-Critique [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2512.24103

有机会能对威廉福克纳说三道四，是普通人庸常岁月里的幸福时刻

祝大家新年快乐，好久不见！ 不知不觉真的迎来了曾经的我想象中遥远的2026年。这一年我就要18岁了，我也即将经历对我来讲很重要的高考，有时会觉得自己也算是迈入“成年”的这个门坎了吧。成年，真的是一个很复杂的课题。现在的我仍然认为成年是一个漫长而曲折的过程，在我真正成长为一个大人之前，我希望自己在面对未来所有关成长的挑战时都变得更加勇敢和坚韧，不要那么轻易被打倒，也不要那么轻易就妥协。（我不要妥协。。！） Anyways，2026，通通放马过来吧！！！（哈哈哈哈哈哈今年正好是马年） * 本期intro（这么简陋居然还有intro） * 0:15-4:35一些碎碎念 * 4:35-8:50难忘的高三元旦晚会（我的晚会节目） * 8:50-20:39关于成年，我困惑的、我想坚守的 * 20:39-29:32浮躁的时代，我该如何更有力量、更平静、更踏实地生活在这个世界上 * 29:32-30:24对于即将来临的十八岁… 🎵： 猫咪森林-金海心 NEW BOY-朴树【🎶十八岁是天堂】 提到的播客和一些想推荐的： 周轶君对话贾樟柯：过去有一种东西叫“遥远” 过刊078：与我们有关的2025 西西弗高速 这期播客没提 但也是相当推荐 闯吧，2026！闯吧，我的18岁！🏃‍♀️‍➡️🏃‍♀️‍➡️💃💃

非常详细地汇报了2026年的年度规划，以至于讲完脸都烧烧的。

本期主播：尼克、陈丽颖aka阿龙、大门 本期节目有视频版本，请至B站搜索账号：尼克李小雷，或至B站搜索关键词：“视频播客-壹个播客A talkshow”观看，如果喜欢视频版请多多一键三连，留言告诉我们！ 最近一些十几二十年前的古早视频被重新翻出来在网络上流传，以前看没觉得，现在看觉得非常荒谬且好笑，让人不禁怀疑，当年我是有抑郁症吗，看这些东西都不笑？ 今天跟三位主播一起来看看吧，一起reaction一下这些有趣内容 主播社交媒体账号： * 观看节目视频版请至B站：@尼克李小雷 * 微博：@李小雷 * 抖音：@电波兄妹李小雷、@李小小雷、@三三宇 * 小红书：@李小雷、@陈丽颖Stella * 视频号：@电波兄妹李小雷、@主持人小昕 喜欢节目请单击赞赏按钮 也可添加🛰️：nic07923 备注壹个播客，加入节目听友群，和有趣的灵魂一起玩耍～

喜迎2026！“26岁”这个年龄在刀老师心目中为何有着特殊的魔力？过去一年欧美乐坛很出成绩的“99黄金一代三女杰”都有谁？哪些内地女明星是99年出生的？青年小伙子二位老师对她们的熟悉程度如何？ 青年老师最近更新了眼镜的镜片，结果在新镜片尚未捂热之时，眼镜进入了哪个“异次元空间”？为了找回眼镜，青年经历了怎样的新冒险？学习到了哪些新知识？ 小伙子老师最近投入地在玩《歧路旅人0》，这游戏本名叫什么？三位老师展开了关于金钱、权利和名望的探讨，他们分别选择了什么？100个小时的游戏时间长不长？你玩了吗？ 详细内容请收听本期节目。

本期的 10 篇论文如下： [00:29] TOP1(🔥279) | 🧠 From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence（从代码基础模型到智能体与应用：代码智能实用指南） [02:22] TOP2(🔥242) | 🚀 DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models（DeepSeek-V3.2：推动开放大型语言模型前沿） [04:45] TOP3(🔥217) | 🚀 Z-Image: An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer（Z-Image：基于单流扩散Transformer的高效图像生成基础模型） [06:47] TOP4(🔥195) | ⚙ DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI（DataFlow：面向数据为中心AI时代的统一数据准备与工作流自动化LLM驱动框架） [09:19] TOP5(🔥181) | 🎬 LongVT: Incentivizing "Thinking with Long Videos" via Native Tool Calling（LongVT：通过原生工具调用激励“长视频思考”） [11:39] TOP6(🔥167) | 🤖 Live Avatar: Streaming Real-time Audio-Driven Avatar Generation with Infinite Length（实时虚拟化身：基于无限时长的流式实时音频驱动化身生成） [13:15] TOP7(🔥163) | 🎬 Kling-Omni Technical Report（Kling-Omni技术报告） [15:12] TOP8(🔥149) | 📊 DAComp: Benchmarking Data Agents across the Full Data Intelligence Lifecycle（DAComp：跨全数据智能生命周期的数据智能体基准测试） [17:44] TOP9(🔥146) | 🧠 Qwen3-VL Technical Report（Qwen3-VL 技术报告） [20:34] TOP10(🔥128) | 🎬 Wan-Move: Motion-controllable Video Generation via Latent Trajectory Guidance（Wan-Move：通过潜在轨迹引导实现运动可控的视频生成） 【关注我们】 您还可以在以下平台找到我们，获得播客内容以外更多信息 小红书: AI速递

本期的 15 篇论文如下： [00:22] 🚀 Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models（Youtu-LLM：解锁轻量级大语言模型的原生智能体潜力） [01:00] 🤖 Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem（任其流动：摇滚乐上的智能体构建，在开放智能体学习生态系统中建立ROME模型） [01:52] 🧠 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC：流形约束的超连接） [02:25] 🔍 GaMO: Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction（GaMO：面向稀疏视图三维重建的几何感知多视角扩散外绘） [03:11] 🔮 Scaling Open-Ended Reasoning to Predict the Future（扩展开放端推理以预测未来） [04:00] 🧠 AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents（AI遇见大脑：从认知神经科学到自主智能体的记忆系统） [04:32] 🎬 PhyGDPO: Physics-Aware Groupwise Direct Preference Optimization for Physically Consistent Text-to-Video Generation（PhyGDPO：面向物理一致性文本到视频生成的物理感知分组直接偏好优化） [05:16] 🦾 GR-Dexter Technical Report（GR-Dexter技术报告） [05:59] 🎬 SpaceTimePilot: Generative Rendering of Dynamic Scenes Across Space and Time（SpaceTimePilot：跨时空动态场景的生成式渲染） [06:56] 🔍 Fantastic Reasoning Behaviors and Where to Find Them: Unsupervised Discovery of the Reasoning Process（神奇推理行为及其发现：推理过程的无监督探索） [07:28] 🧠 BEDA: Belief Estimation as Probabilistic Constraints for Performing Strategic Dialogue Acts（BEDA：将信念估计作为执行策略性对话行为的概率约束） [08:06] 🧭 Forging Spatial Intelligence: A Roadmap of Multi-Modal Data Pre-Training for Autonomous Systems（锻造空间智能：面向自主系统的多模态数据预训练路线图） [08:47] 🧠 Figure It Out: Improving the Frontier of Reasoning with Active Visual Thinking（图式求解：通过主动视觉思维提升推理前沿） [09:20] 🎯 Factorized Learning for Temporally Grounded Video-Language Models（面向时序定位视频语言模型的因子化学习） [09:59] 🎞 Pretraining Frame Preservation in Autoregressive Video Memory Compression（自回归视频记忆压缩中的预训练帧保留） 【关注我们】 您还可以在以下平台找到我们，获得播客内容以外更多信息 小红书: AI速递