节目

00:12 🏔️ 深圳罗湖区银湖半山小区旁竟是400万吨垃圾填埋场，居民2024年才知情。21.7亿元修复工程已开挖81万立方米，垃圾全部资源化利用，年发电量可供2.6万户家庭使用，未来将释放30公顷土地发展AI和生命健康产业。 00:54 😢 重庆大学材料学院电镜实验室闪爆，1名研三学生不幸身亡，3人受伤。事故疑因操作不当，而安全培训竟安排在事故后进行，引发安全管理质疑。 01:30 😡 安徽六安女子因幼童争玩具，竟追打别人家2岁孩子致骨折！施暴者已被行政拘留罚款，受害方拒绝和解要求刑责，超44%网民支持，专家呼吁家长冲突时应理性处理。 02:07 😴 宁波企业主一年撞坏三辆豪车，竟因重度睡眠呼吸暂停症，一晚暂停呼吸500次，最长窒息103秒！这种病导致白天「睁眼微睡眠」，驾驶风险堪比酒驾，全国约1.76亿人患病却知晓率不足10%。 02:39 💰 金价暴跌创40年纪录！国际金价单周暴跌10.49%，国内金饰价格跌超300元，足金价格降至1397元/克。美联储鹰派态度推迟降息、美元走强是主因，婚庆市场抢购热潮与投资者亏损形成鲜明对比。 03:30 🥒 职业打假盯上拍黄瓜！上海一人举报1200多家饭店，索赔千元，只因无冷食许可证。有人3000元售打假培训课，专家称素菜凉拌风险低，但改造成本高。监管部门已开始探索首违免罚和简化许可要求。 04:04 📱 班主任退群试点从葫芦岛扩至多城市，教师可节省每周9小时，但家长反应不一，有学校衍生出5个新群，家校沟通边界与效率问题引发深思。 04:44 🔥 曼城桥洞下「炙友烧烤」走红，华人团队每周六营业5小时，持正规牌照，41元烤茄子引排队热潮，成为留学生思乡情感出口和跨文化交流小天地。 05:20 🍔 凉皮店卖汉堡成爆款！魏家15元牛肉堡凭双层肉饼和超高性价比走红，分量是洋快餐两倍价格却只有三分之一，背后靠3万平米中央厨房压缩成本，西安门店占比40%，外地排队超半小时。 05:57 🌏 澳籍博主在中国体验高效服务：30分钟取鱼刺花300元，7小时完成路面修复，与澳洲慢速高价形成鲜明对比，引发海内外百万网友热议，外国网友直呼「不可思议」。

【本期内容】 亲爱的小朋友们，你们好！我是你们的好朋友大明叔叔。 今天我们要讲的故事，发生在春秋时期的鲁国。故事的两位主角，一个是鲁国的国君鲁庄公，另一个既不是将军，也不是大臣，而是一个普普通通的平民百姓。他的名字叫曹刿。 那时候，强大的齐国欺负弱小的鲁国，派大军攻打过来。鲁庄公急得团团转，准备带兵迎战。 消息传到了乡下，一个叫曹刿的农民听说了这件事。他放下手里的锄头，对身边的人说：“我要去见国君，我要去打仗！” 他的乡亲们都笑话他：“打仗是吃肉的大官们操心的事，你一个吃菜的平头百姓，瞎掺和什么呀？” 【关于节目】 一档儿童历史文化启蒙的播客栏目，通过讲解历史人物和故事，帮助孩子塑造健康向上的人生观、价值观和个人品质，让孩子的成长时光更有趣、更充实。 主播大明叔叔，毕业于华中科技大学，前阿里巴巴产品专家，有8年的儿童教育产品经验，打造的产品服务过数千万的小朋友。 公众号：大明叔叔Talk

【本期内容】 嗨，小朋友们好！欢迎来到《大明叔叔商业启蒙》，我是你们的大明叔叔。 今天大明叔叔想跟你们聊一个你们肯定很熟悉的地方——麦当劳。 你们是不是都很喜欢吃麦当劳的汉堡呀？ 那个香喷喷的牛肉汉堡、脆脆的鸡腿汉堡，想起来就流口水对不对？ 但是小朋友们，你们有没有发现一件事： 最近很多东西都涨价了，牛奶涨了，面包涨了，连冰淇淋都贵了一点。 可是麦当劳的一些汉堡，价格好像一直没怎么变。 这是怎么回事呢？ 难道麦当劳的老板不怕亏本吗？ 【关于节目】 这是一档儿童商业财商启蒙的播客栏目，培养孩子的财商和学习思考能力，让孩子的成长时光更有趣、更充实。 主播大明叔叔，毕业于华中科技大学，前阿里巴巴产品专家，有8年的儿童教育产品经验，打造的产品服务过数千万的小朋友。 公众号：大明叔叔Talk

从一个基于实验老鼠的儿童早期养育实验谈起，聊聊婴幼儿阶段主要抚养者是否必须是妈妈，以及由此衍生出的对于成年世界亲密关系形态的一些自hu由shuo联ba想dao。 下图是本期节目里提到的实验的图示： 主播︳严艺家 一个从上海到伦敦吃了16年精神分析饭的人，UCL精神分析发展心理学硕士，《情绪养育》、《1016成长信箱》作者，《儿童青少年心理治疗》主译，儿童青少年精神分析心理治疗博士PsyD在读中，全网150万粉丝的心理博主。 听友群vx：yijiapsyche （请注明“小宇宙播客听友”） 新浪微博/小红书/抖音/公众号/视频号/B站：严艺家

【本期内容】 当 AI 能自主执行、替人决策，我们却陷入了最深的信任迷茫—— 人们该相信经验不足的自己，还是依赖 AI？ 在这个信任价值体系彻底混乱的时代，这道选择题摆在了每一个人面前，而 00 后硅谷创业者 Cathy，用自己的人生选择和创业实践，给出了独属于她的答案。 从普林斯顿天体物理系的乖乖学生，到毅然辍学奔赴硅谷创业，她曾在人生关键路口，拒绝让 AI 替自己做决定，只遵从内心的声音。 从寻找互补的合伙人，到搭建创业团队，她用人心的联结稳固团队信任根基。亲自感受到 AI Agent 开发安全隐患后，她又试图用技术搭建起人类能真正相信的 AI 运行环境。 这位 21 岁的北京女孩，带着自己对信任的思考与实践，做客「开始连接 LinkStart」。从个人选择的信任抉择，到团队搭建的信任逻辑，再到 AI 技术层面的信任构建，她层层拆解，聊透在这个信任错乱的时代，人该如何相信自己，又该如何让 AI 值得被相信。 本期播客为访谈的精华内容，enjoy~ 【嘉宾】 Cathy｜Dedalus Labs CO- founder 、CEO 徐珊｜极客公园作者 【精彩时刻】 PART 1 20 岁孤身一人闯硅谷，要赶上 AI 这趟快车 05:21 从普林斯顿辍学创业的背后，是大学生活失去了挑战 06:39 倒数 5 分钟提交YC加速器申请，竟成为同批首个面试项目 07:47 比 AI 更相信自己，不去创业的话，可能会后悔一辈子 14:06 不是每个人都适合辍学创业，但你要有这些可以考虑放手一搏 PART 2 在硅谷，和联创分家比离婚还要更严重 16:23 创业成功第一步，选择一个好的联创 19:25 当 00 后开始当老板，招人的逻辑变了 20:56 当 CEO 成为摆渡人，人才护城河逻辑开始「失效」 22:55 女性创业者在硅谷创业，没什么不同 27:10 硅谷AI生态圈里的华人团队 29:04 24 岁站在聚光灯下时，失败意味着什么 PART 3 理解 OpenClaw：不要无条件相信 AI 34:21 AI infra 安全基建尚未完成，国内过度信任 AI 41:50 Security is an after thought 主要原因是 AI 商业模式没跑通 44:04 OpenClaw 的安全审核需要层层把关，其中大企业的态度尤为关键 PART 4 如何让 AI 更值得信任 51:48 搭建 AI 安全体系的关键步骤 58:39 理想的 Agent 生态系统，不需要创业者考虑 AI 安全问题 01:04:00 协议云集的时代下，怎么定义「好的协议」 01:11:28 「人类无法控制 A2A 的一切」 01:14:52 国内 AI 产品出海，产品体验是制胜关键 01:17:30 Dedalus Labs 为产品出海吹东风 【听友群💬】 如果你喜欢我们的节目，欢迎保存下方二维码，微信扫码加入听友群和主播互动、交流节目听后感受和选题、认识同频小伙伴～（ps：二维码不过期哦✌️） 【招人招人🙋】 极客公园正在招募 AI 方向内容编辑和运营、播客内容制作实习生、新媒体运营实习生等多个岗位！ 如果你对科技与商业充满热爱，渴望拓展视野、训练思维深度，并具备自驱力与求知欲，不妨加入我们！👉点击链接浏览心仪岗位，一键投递简历！ 【关于节目】 「开始连接 LinkStart」是一档由极客公园出品的科技商业播客。在这里，我们会邀请各行各业的嘉宾一起跨界对话、碰撞思想，用科技、商业和人文的视角一起描摹这个时代。 欢迎同步关注「公众号/视频号-极客公园」，第一时间，带你追踪科技热点。 本期编辑：徐珊 剪辑：糕糕 运营：雨倩、ioki 监制：靖宇、xuxu 公众号/视频号：极客公园

在这期吴说播客中，DINQ 联合创始人 Sam Gao 与 Kelvin Sun 围绕 AI Agent、Crypto 基础设施与未来组织形态展开了系统讨论。嘉宾指出早期 AI Agent 项目之所以难以真正落地，核心在于当时大模型推理能力尚不成熟。随着模型能力提升，Agent 正从“回答问题”转向“调用工具并直接执行任务”，这也让 AI 与加密结合重新具备了现实空间。 谈到 AI 与 Crypto 的关系，两位嘉宾认为，多数 AI 开发者对加密并非敌视，而是相对疏离、缺乏直接关联感。但在更底层的能力上，加密仍可能成为 AI 时代的重要基础设施，尤其体现在三方面：为 Agent 提供无需许可的原生支付体系，通过零知识证明等密码学工具提升模型与结果的可信验证，以及为未来去中心化算力网络提供可能性。也因此，他们判断 AI 与 Crypto 长期不是替代关系，而更可能在支付、验证和基础设施层面深度互补。 围绕创业环境与行业文化，Sam 与 Kelvin 进一步比较了 AI 和 Crypto 的差异：前者更容易让小团队、个人能力和作品导向脱颖而出，后者则更容易受到资本、叙事和短期激励驱动。两人认为，AI 正在推动组织形式从传统大团队转向更轻量、更模块化、更灵活协作的小团队，甚至让过去 DAO 曾描绘过的一些组织想象，开始在现实中逐步具备可执行性。放在更长周期里看，真正值得关注的机会，或许正出现在 AI Agent 与加密基础设施重新结合的交叉地带。 嘉宾发言不代表吴说观点，不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。 加入吴说播客听友群，可添加小助手微信 ipo19841984 关注更多吴说快讯深度等内容渠道：吴说官网 时间线： 00:00:00 从土木工程跨界转向 AI 00:04:25 因链上数据太贵，动手做起追踪工具 00:07:29 AI Agent 升温，顺势进入核心项目 00:13:35 为贴近 Crypto，放弃 Python 改用 TypeScript 00:18:46 最大瓶颈在于 AI 还不够会推理 00:24:42 天才驱动正在取代人海战术 00:25:35 AI 圈对加密更多是无感而非排斥 00:30:20 OpenAI 也曾差点走上发币融资路线 00:34:01 VC 主导让不少项目变成温室花朵 00:39:32 行业仍缺少肯坐冷板凳的研究者 00:44:13 真正的突破往往从“看起来没用”开始 00:50:04 在 AI 时代，作品比学历更能说明问题 00:56:11 支付、信任与算力成了 AI 与 Crypto 的交汇点 01:03:35 AI 公司越来越像少数精英的小团队 01:09:13 一人公司开始变得现实 01:11:12 AI 最终可能反过来提升 Crypto

小米新SU7终于亮相，这次卓、志豪、霜霜、Alex齐聚群评节目后似乎意犹未尽，于是便有了这一期镜头后的Podcast节目，一起来听听，可能你会对新SU7又多一点想法～ 封面图片版权所有©️大家车言论

为什么一个「坏系统」却意外制造了最多AI人才？ 00:06 今天来聊聊中国的教育体系，是怎么在看似有很多不利于创新，不利于好奇心的一个环境下，却源源不断为人工智能等前沿领域输送大量人才的。 00:22 这个话题确实挺有意思。 00:25 先说说上一篇文章发出来之后，大家都有哪些比较典型的反馈，以及在这一篇文章当中打算回应哪些核心问题。 00:34 很多人在留言和私信里说，自己就是那个好奇心被慢慢关掉的人。也有一些人对中国的教育到底是不是真的扼杀创造力提出疑问。甚至问为什么硅谷的AI领域里面华人这么多？ 00:48 看来这个话题是引发了大家的共鸣。家长们是不是也有很多焦虑？ 00:54 有家长半夜发私信说，教育既然会关掉好奇心，那我到底还要不要让孩子去上补习班？所以作者就决定直面这些问题，去探讨下中国的教育到底无意中做对了什么，能够不断的往硅谷输送AI人才。这篇文章的答案可能会比上一篇还要残酷。 一、中国教育：一个「设计挺坑但功率超大」的筛子 01:16 中国的教育的设计挺坑，它是功率超大的筛子。 01:32 把中国的教育比喻成了一个筛子，是那种网眼特别密，功率又特别大的筛子。虽然这个筛子会把很多小石子儿，甚至一些金粉都一起筛下来，但它处理的沙子量特别大，最后留下的金子的总量还是要比那种设计的很合理，但是处理量很小的筛子要多。 二、14亿人口的「暴力筛选」优势 01:55 我们接着来说说这个14亿人口的暴力筛选的优势。对中国这么大的人口基数，在天才的数量上面会带来一个什么样的理论上的可能性呢？ 02:07 假设天才出现的概率是1‱，中国有14亿人，理论上就有14万个天才。就算教育系统的好奇心扼杀率高达99%，最后还能剩下1400个天才。 02:28 听起来很夸张，印度跟中国人口差不多。那在这个高强度筛选系统下的人口和最终产生的人才幸存者跟中国会有多大的差距呢？ 02:38 印度能进入这种高强度筛选的人口只有中国的30%，天才的基数就变成了42000人。印度的教育又比较宽松，好奇心扼杀率只有50%。剩下的幸存者是21000人。乍一看好像印度剩下的人才更多，但是这就是忽略了一个很重要的点，就是工具箱的差距。 三、中国教育给的「工具箱」有多硬核？ 03:00 中国的教育在工具箱上面有哪些硬核的表现呢？ 03:05 中国的中小学阶段的数理基础教育是全球顶尖的，经常会有中国的学渣到了美国就变成了数学天才。因为美国的同龄人还在学初中就学过的东西。 03:17 真的是这样的，我身边也有不少人说他们去了国外之后都成了数学家教。 03:22 这就叫数学降维打击。中国学生这种基础训练和欧美普通学校根本就不在一个级别上。而且这个东西你别看它好像是死记硬背，但其实AI研究每天都要用到这些最基础的东西。 03:38 为什么这个死记硬背和对底层逻辑的理解，在学习数理和AI的时候会这么重要呢？ 03:45 这里面有一个反常识的洞察，人工智能的大模型它是怎么变得聪明的？就是靠喂给它海量的数据。像GPT4，它是把互联网上的各种文本、代码、论文都吞进去了，它才能能够写诗、编程、推理。没有这些低维度的大量的输入，它是不可能有高维度的涌现能力的。 04:08 所以人脑的学习和这个大模型训练其实是有相似之处的。 04:13 没错，你的高维认知一定是建立在你对这些基础知识非常熟悉的基础之上的。没有学过微积分，你怎么可能懂神经网络的反向传播，没有亲手算过很多次矩阵，你怎么可能直观地理解Transformer的注意力机制。就像你没见过中文的人，不可能写出唐诗一样。 04:36 刷题这件事情，为什么有的人刷着刷着就成了只会考试的机器，有的人刷着刷着就成了能进硅谷的AI研究员呢？ 04:44 这个背后的关键在于你是在死记步骤，还是在不断的追问为什么，真正有用的不是你把这个公式背下来，而是每一次做题的时候，都去思考这个公式背后的逻辑。为什么要用这个方法？这两个问题看起来不一样，但他们是不是其实有相同的底层结构，这种不断的去升维思考才是真正能够让你能力跃迁的。 05:07 看来关键是要知其然，更要知其所以然。 05:10 比如说你做一万道导数题，你只是在套公式，那真的就是浪费时间。但你做100道题，你每一次都去思考为什么这个链式法则是这样的。那你就是在锻炼你的逻辑推理的能力。那些最终能在硅谷做AI的人，他们一定是最善于从题目当中提炼出逻辑的人。 05:30 能不能这么理解，就是中国学生在这种反复的训练这些数学基本功的过程当中，到底是获得了一个什么样的认知优势？ 05:40 可以这样看，就是有的人他刷了1000道题，他只是记住了1000个解法。但有的人他可能只做了100道题，他就真正的理解了十个底层的逻辑。那这十个逻辑就可以帮他解决未来遇到的一万个新的问题。这就是一个线性增长和指数增长的区别。 05:58 也就是说真的本事不是记住解法，而是能够看穿问题背后的结构。 06:04 是这样的，那些看似枯燥的求导矩阵概率的训练，其实不光是给大脑投喂数据，同时也在锻炼提取逻辑的本事。只有对这些工具无比熟练了，大脑才会有多余的资源去思考更高层次的问题。 06:23 所以为什么很多中国学生一到了这种斯坦福的博士一年级，就能够立刻在创新上面展现出优势呢？ 06:32 因为他们在国内的时候已经把这些数学的工具训练了十年，所以他们到了博士阶段用这些东西就跟呼吸一样自然。他们的认知带宽是被释放出来的，他们可以马上就去琢磨这个模型为什么有效，能不能改进，或者说有什么新的方向可以探索。 06:51 听起来就是欧美学生在基础工具这一块儿就消耗了太多的精力。 06:56 很多欧美学生还在适应这个矩阵还可以这么用的时候，中国学生已经在探索新的模型了。这就相当于一个是用10亿tokens训练的模型，一个是用10万tokens训练的模型。对他们的起跑线根本就不在一个平面上。 07:13 死记硬背这个事儿，关键还是要看你背后的目的到底是什么。 07:17 没错，死记硬背本身并不是问题，问题是你是为了考试呗，还是说你是为了将来能够随心所欲的用这些工具去探索未知。这两者虽然动作一样，但是结果是天差地别的这就是工具箱的差距。 四、竞赛体系：体制内的「好奇心避难所」 07:33 下面咱们就来谈谈这个竞赛体系，这个体制内的好奇心避难所。中国的竞赛体系到哪些特殊的地方？为什么这些站在硅谷AI舞台上的华人大佬们大部分都有过竞赛的经历呢？ 07:47 这个说起来很有意思，这些华人大佬他们很多都是数学、物理、信息学竞赛出身。其实竞赛在整个中国的教育体系里面是一个很奇怪的存在。因为它不是一个必修课，你完全是凭兴趣自愿去参加的。 08:03 就相当于只有真正喜欢的人才会去学。这就把那些有好奇心的怪咖都挑出来了。 08:10 不光是这样，而且竞赛的题目也没有什么标准的套路，你必须要真正的去理解数学物理的本质才能够做出来。再加上竞赛圈子里面大家比的不是谁更听话，而是比谁的想法更有创造力。就给这些怪咖们提供了一个可以互相激发的环境。 08:32 在高度标准化的教育体制下面，竞赛体系到底是怎么成为那些怪咖学生的一个避难所的呢？ 08:40 最关键在于竞赛生他是有特权的，老师和家长对于他们会有更多的包容。比如说你上课发呆，普通学生可能就会被说你怎么不认真听讲。但是如果你是竞赛生的话，老师可能就会觉得他可能是在思考一个很难的问题。 08:57 他们被允许有不同，就给了他们很大的空间。 09:01 包括你偶尔一次考砸了，家长也不会说过度苛责你，反而会鼓励你说你好好准备竞赛就行。在这个体制里面，本来会被磨平的那些怪咖们就可以在这个缝隙里面生存，还可以得到非常扎实的训练。 五、文化因素：东亚式「延迟满足」的双刃剑 09:18 我们来看一下文化因素，东亚式的延迟满足到底有什么特点？在培养AI人才这件事情上面到底有什么独特的影响？ 09:29 这就不得不提到一个很有意思的现象，东亚文化对于这种苦读十年是特别能够接受的对。比如说中国的博士周末在实验室，暑假在实验室，寒假还在实验室，凌晨两点还在调模型的参数。这种事情在中日韩都是非常常见的。 09:48 这种投入程度和很多西方的国家比起来简直就是两个极端。 09:52 你想象一下美国的大学生周末都去party，暑假去实习去旅游，大四才开始找工作。他们对于这种苦行僧式的学术生活很难理解，甚至会觉得你这样是不健康的。但在东亚文化里面，这是被高度认可的对这种愿意延迟满足的集体氛围，会让你在这种高强度的AI研究的赛道上面是一个非常大的优势。 10:19 但这种长期的投入，如果孩子本身对这个东西没有热情的话，是不是也是一种煎熬？ 10:24 确实，这个就像我刚才说的，它是一把双刃剑。如果说你只是被家长推着走，没有自己真正的兴趣，那这十年对你来讲就是一种折磨。 六、最残酷的真相：这是一个「高效的，挺坑的系统」 10:34 那我们下面要揭开的就是这个最残酷的真相了，就是中国的教育到底是怎么能够高效率的批量的培养出这种顶尖的AI人才的。 10:44 这个问题的答案其实很让人意外，就是中国的教育能够培养出这么多AI人才，不是因为它的体系有多完美，而是因为它的规模足够大，筛选的功率足够猛，它的这个工具箱，也就是数理基础足够硬核。说白了它是一个高效的坏系统。 11:02 这个系统到底在哪些地方特别高效，又在哪些地方最让人觉得无奈？ 11:08 高效的地方在于它有14亿的人口做基础。所以哪怕它的这个幸存者的比例只有1%，但它的绝对人数依然是很庞大的。再加上它的数理训练确实是全球顶尖的。还有这个竞赛体系也给那些好奇心特别强的孩子留了一条缝。再加上这种东亚文化里面的延迟满足，让这些最优秀的学生愿意去长期的投入。 11:35 但它的坏处也很明显，就是它会大规模的扼杀好奇心。99%的孩子都会被这个标准化的过程磨平，它只鼓励你去答题，不鼓励你去提问。所以就会出现很多不敢质疑，只会执行的人。然后为了去培养出极少数的拔尖的人才，却让绝大多数的人都失去了探索的机会。 12:00 我们最后要聚焦的这个话题，就特别现实了，就是家长们到底应该怎么去看待孩子的兴趣和这个体制内教育之间的关系。 七、说几句实话 12:10 首先就是数学、物理、编程这些基础的能力是非常重要的。你没有这些工具的话，你就算有再强的好奇心，你也没有办法把它变成一个解决实际问题的能力。但是这些东西本身不是目的，它只是一个手段。 12:26 听你这么说的话，好奇心其实才是最不能丢的火种。 12:30 是的，兴趣才是最重要的。工具你随时都可以补，但好奇心一旦被浇灭了就很难再点燃。如果说你真的要在会做题但没有兴趣和暂时不会做题但充满好奇的孩子之间选一个的话，一定要选那个好奇的孩子。就是千万不要用这个不考这个没用，这个不能当饭吃，这样的话去否定孩子的兴趣。那些最终能够在硅谷的舞台上发光的人，他们的共同点并不是他们的成绩单有多漂亮，而是他们经历了这么多年的这种高压的教育之后，他们对世界的好奇心还依然在燃烧。 13:09 有一些孩子他就是没有那么明确的兴趣，这时候体制内的教育对他们来说还有价值吗？ 13:16 其实这个世界上没有那么多一出生就有明确兴趣，并且可以靠兴趣躺赢的人。大部分的孩子其实都是你问他喜欢什么，他也说不上来，然后给他自由时间，他也就是刷短视频打游戏。 13:30 就是说完全靠孩子自己去主动发现兴趣，其实也不现实。 13:34 没错。所以体制内的教育它的一个好处就是它会给你提供一个相对公平的试错的环境，你可以去不断的接触数学、物理、化学、语文、英语。你可能在这个过程当中，就会因为偶尔做对了一道难题，或者说独立的跑通了一段代码，而获得一些正反馈。而这些小小的成就感往往就是你发现自己兴趣的一个起点。 14:03 就是跟着这个体制跑，其实也是在给自己一个找到兴趣的机会。 14:08 对，至少在你没有找到自己的方向之前，把你的基本功练好，把你的工具箱装满，总比什么都不做要好。最可怕的不是说你没有找到热爱的东西，而是你什么都没有尝试，就已经放弃了成长。 14:24 今天我们聊了这么多关于中国教育的优势和弊端，然后也揭开了为什么他能够在这样的一个并不完美的情况下，还可以培养出这么多的AI人才。最后其实我们还是回归到兴趣和基础能力的这个话题上面，就是这两个东西其实是缺一不可的。 14:45 好，那这一期节目咱们就到这里，然后感谢大家的收听，咱们下期再见。

2026年大厂的年龄焦虑，正在从“35岁被优化”升级为“所有年龄段都在被重新定义”。因为AI不仅替代了“便宜的年轻人”，也在替代“有经验的中间层”。这场焦虑的本质，是人与机器的关系正在被重置。 传统的年龄焦虑是“成本淘汰”：你贵了，所以被更便宜的年轻人替换。但AI带来的焦虑是“职能淘汰”：无论你贵还是便宜，你的某些职能可能根本不再需要人类来完成。这种焦虑的杀伤力更大，因为它挑战的是存在的必要性，而不仅仅是价格。 话题1：年龄焦虑的三次升级 * 1.0时代到2.0时代的飞跃：新人替旧人，AI代替人 * AI如何重塑“年龄”的价值？ 话题2：AI时代的“年龄焦虑” * AI学得太快，我跟不上 * 我的经验不值钱了 * 年轻同事用AI比我溜，我是不是要出局了？ * AI会不会直接取代我的岗位？ 话题3：给职场人的“AI共生”生存指南 * 重新定义“经验” * 管理自己的“AI焦虑” * 重新思考职业规划 🎵本期片尾音乐： 羽泉 《心似狂潮》 精选单集： 06 从强制加班到强制不加班，打工人的人生要迎来曙光了？ 👍 09 职场角色演绎|是什么让你成为现在的你？ 12 上班是搞钱，你却在倒贴上班？ 👍👍 13 被职场压垮的那些日子，如何才能在崩溃中找回自我？ 14 加哥会客厅 | 职场乖乖女VS职场大女主 女性职场不止有AB面 19 后裁员时代，我们如何享受生活的快乐 20 职场不应是按部就班，而是无限可能的第二人生 24 内核稳定，才是当今职场人的核心竞争力 👍 26 为什么你的领导爱上班？因为你们上的不是一个班 👍 29 成为高能量打工人，没你想的那么难 34 世界是个草台班子，草越多，台子越大 44 前HR实名开口：揭秘我们设计“逼你走”的完整流程 🔥👍👍 杨爸：小红书 火星哥Imayday 资深HR，13年人力资源从业经验。历任上市公司招聘，互联网大厂研发业务hrbp，现投身求职辅导领域，助推职场打工人，励志成为你身边专业、靠谱、温暖的HR朋友。拒绝内耗、开心生活。 加哥：小红书 是加哥呀～ 前大厂人，10年大厂商业分析师。经历了美团，滴滴和蔚来，现独立创业进入新赛道，选择在熟悉的领域换一个视角做事情。不局限于当下，更想去做让自己快乐的事情。 互动方式：欢迎加入整点亮话的秘密基地。 加小助理杨爸的WX：marsyang1218 他会安排你哦！

这是Qian自认至今做过的最有深度的一期访谈。因为是全英文对谈，且Qian的好友Tim说话喜欢引经据典，也欢迎大家前往视频平台收看本集，视频中有中英对照字幕。 如果你仔细听Tim的故事、阅读Qian的故事（《走出哈佛》/复旦大学出版社，淘宝、小红书、当当、京东等都有），你也许也会同意：在解决人生核心问题上，读哈佛这样的学校不仅没用，还有可能让我们离答案越来越远。 Tim 是美国人，哈佛本科毕业生，“写代码的艺术家”，两个孩子的父亲。 Qian是中国人，达特茅斯本科，哈佛商学院MBA，“理科生转行创作者”，刚刚晋升母亲。 两人都曾在“剑桥那所小学校”度过人生的重要阶段，各自因为一言两语难以说透的原因而离开美国，在葡萄牙重新定义生活。 本期讨论了： * 公开的秘密：什么样的人能/会去哈佛 * 金手铐：高薪工作和世俗成功，是逃离现实的最好办法 * 一些同班同学竟能做出这样的事！ * 哈佛学位什么情况下是种负担？ * 逃往里斯本：离开资本主义、寻找生活真谛，我们成功了吗？ * 育儿：哈佛都满足不了我们，那给孩子什么教育？ * 自由的真正含义 这不是一期对哈佛的吹捧或鞭打，而是两人对一些“大问题”的坦诚思考。 00:00 开场：两个哈佛人在里斯本 02:30 《走出哈佛》：一个"格格不入者"的故事 10:00 哈佛学生的"精明"与"胆怯" 25:00 精英教育的"金手铐"：自由的代价 50:00 特权还是负担？“不要成为房间里第一个说‘我上了常春藤’的人” 01:00:00 里斯本：精英"叛逃者"的乌托邦？ 01:10:00 哈佛都满足不了我们，那要给我们的孩子什么教育？ 01:20:00 到底有希望吗？ 如果喜欢我们的为爱发电，请在任何平台将我们分享给1-2个朋友。谢谢！ 与Qian取得直接联系：[email protected] 与Ella取得直接联系：[email protected] 【不上班 / Out of Office】 * Youtube: 不上班 / Out of Office * Bilibili: 不上班OutOfOffice * 小红书: 不上班OutOfOffice * Qian: 都是刘亦婷曾子墨耽误了我 * Ella：被艺术消化的生活 * Instagram: theoutofofficepodcast * Email: [email protected] 爱发电上赞助

37%的美国人拿不出400美元应急金，百老汇75%的作品都在亏钱——这条"斩杀线"到底离我们有多远？ 本期串台「舞台事故 backstage」，和孟京辉戏剧工作室的两位演员张功长、郭炳琨一起，从美国医疗账单的离谱讨价还价、小费文化的无限膨胀，聊到百老汇从日演三场的印钞机沦为名剧接连关门的现状。 我也现身说法，分享了自己在纽约创业差点被财务坑到触碰斩杀线的真实经历。 最后聊到一个我们都相信的事：你已经拥有了艺术，你已经拥有了最宝贵的东西。

2026年首个大爆剧《逐玉》承受了不该承受的各种压力，首先是数据热度被质疑，接下来又是各式各样的内容争议，最后还赶上了结局被泄露。屋漏偏逢连夜雨的长视频平台已经经不起再多的坏消息了，我们这些被剧集喂养长大的人，也不忍心看着长剧的时代仿佛在一点点的落幕中。 本期三位主播探讨了关于长剧越来越少的关注度，到底来自于哪些原因，是人类生活方式的变化？短剧短视频的冲击？还是长剧本身的质量在逐渐下降？