在大家的强烈催更下，新一集的《全球大模型季报》终于来了。 这一集有两个关键词。 第一个关键词是分化。硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了Google Gemini和OpenAI还在做通用的模型；Anthropic分化到Coding、Agentic的模型能力；Mira的Thinking Machines分化到多模态和下一代交互。 第二个关键词是产品。《大模型季报》过去一直把视角放在模型的智能探索上，而广密开始浓墨重彩地聊产品，这还是第一次。 这里是《全球大模型季报》的第7集，如果大家喜欢我们的系列，希望大家多多给我们一些鼓励和支持。你们的夸奖对我们来说，非常的重要。 2025，期待我们和AI共同进步！ 03:54 模型在分化 通用各项能力的模型 - Gemini/OpenAI All in Coding+Agentic 能力 - Anthropic 多模态原生 - Thinking Machines Lab Grok 今天还在摸索自己生态位置 Meta 原创 0-1 的基因还是很弱 最领先的这几家很像 F1 竞赛 21:37 横向全家桶，纵向垂直整合 C端是一个非常明显的头部收敛趋势，ChatGPT可能在C端会收敛掉很多产品 作为投资人或 AI 创业者，一面兴奋是技术每个月都在进步，另一面有点绝望 横向全家桶的例子是ChatGPT，已经包含了Chat+搜索+Coding+Agent+WorkSpace 纵向垂直整合的例子是 Gemini，从 TPU 芯片，到 Gemini 模型，到上面 Agent 应用，再到 Google 文档/Chrome浏览器/安卓操作系统/YouTube视频，可以做超级集成 33:35 智能和产品都重要 过去 3 年一直是对智能上限的探索极度上头，但在过去两个月开始重视产品了 ChatGPT 身上有很多非技术性壁垒，而 Coding 或模型公司只是技术壁垒 OpenAI 是平衡最好的一家，一边探索智能上限，一边又把智能红利转化成产品流量和品牌心智 38:52 做 AI 产品很像挖矿，保鲜窗口很关键 挖矿：第一个做出来让用户惊叹的体验很重要，哪怕 token 消耗很大，只要你是第一个做出来让用户惊叹的 Magic moments，就等于你起码得到了 5 亿美金的营销费用，比如 Perplexity/Cursor/Manus 但这个窗口期又特别有意思，窗口是逐渐在缩短的：从 2 年、1 年、3 个月 产品公司能赢过模型公司做的产品吗？ 44:21 L4 级别的体验 最优秀的俩 Agent 都有了 L4 体验：ChatGPT 的 Deep Research + Anthropic 的 Claude Code，分别对应信息搜索+软件开发 今天最大红利还是 language/code 红利，尤其是 code，还不是多模态/世界模型/机器人 Claude Code 最近大杀四方，Claude Code 是一个 L4 的体验 接下来还有哪些领域能有 L4 级别体验？ 52:43 对Google看法的转变 一个猜想是，ChatGPT 后面肯定会做广告平台，因为最近招了新的商业化 CEO 但我在想 Google 还是全球最好的广告平台，最后大家产品形态上都会殊途同归，融合到一起的，就是全家桶逻辑，Search 也会演变 55:53 其他话题 AGI有泡沫吗？假如AGI有泡沫，什么事情会是导火索，戳破泡沫？ 人类和大猩猩的智能水平差异在哪？ 最近湾区有没有什么新的讨论比较高的话题？ “犹太人的金融，华人的AGI” 【全球大模型季报】系列 2023年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能 2024年Q2：口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态 2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL 2024年Q4：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路 2025年Q1：大模型季报：和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰

过去10年，中国新能源汽车产业从无到有，经历蓬勃发展。大家最熟悉的可能是理想、小鹏、蔚来这些整车品牌，但另一面这场变革背后的产业链企业也在变化。 《商业访谈录》的108集对余凯和本集对禾赛联合创始人和CEO李一帆的3小时访谈，关注的都是汽车产业链上的隐形选手。 这集也是李一帆对他们做激光雷达11年硬核科技创业的一部口述史。 随着中国科技创新从互联网的模式创新，走向硬核科技的前沿创新，中国也许还会出现更多的技术型创业者。禾赛的故事也许能提供一个参考样本。 （本次访谈录制于2025年4月） 00:02:00 开始的快问快答 00:02:33 股价过山车 00:03:40 激光雷达99.5%的降本 00:12:05 家庭和成长 00:32:13 罕见的3人平分股份 00:43:35 融资的伎俩 00:49:02 第一笔2000万大单 00:55:45 想说完蛋了… 01:10:06 余凯比多我一个0 01:20:47 定价心思 01:38:15 开始倒戈 01:58:07 进入汽车大本营 02:38:34 新钱和老钱 03:02:16 最后的快问快答 【从蒸汽机到无人驾驶】系列 《对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯》 《和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊》 《对话奔驰全球CEO康林松：转型期CEO和转型之中的139岁奔驰》 《余凯口述30年史：世界不止刀光剑影，是一部人来人往的江湖故事》 《和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”》

我们又来读论文啦！！！ 今天我们要读的论文是最近几个星期内最值得品读的几篇技术报告，分别是：Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder的技术报告，以及Manus的一篇技术博文。他们的相关性是，这几篇内容都和Agent有关系。 今天的嘉宾是俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的在读博士郑博元，他的研究方向是Language Agent，他会带我们一起读上述技术报告和博文。 这是《商业访谈录》的“技术之美”系列，期待和你一起读论文，领略科技平权，感受技术之美——做你的赛博组会：） 00:02:00 给Agent下定义和分类 00:14:50 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder、Manus的技术路线对比 00:28:29 Agent Training 的关键环节：合成数据、强化学习、安全 00:30:57 第一篇技术报告：Kimi K2: Open Agentic Intelligence github.com 00:43:50 第二篇技术报告和访谈：Introducing ChatGPT agent: bridging research and action openai.com 红杉访谈OpenAI：OpenAI Just Released ChatGPT Agent, Its Most Powerful Agent Yet www.sequoiacap.com 01:53:38 第三篇技术报告：Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World qwenlm.github.io 01:59:04 第四篇技术博文：AI代理的上下文工程：构建Manus的经验教训（作者：Yichao 'Peak' Ji） manus.im 02:06:06 展望：也许会有一个新的范式 02:15:20 我感觉Agent是“我拓展的大脑”，我背后有一个“军团”（Family of Agents） 02:16:41 不同Bot的语言风格：DeepSeek嘴臭，元宝舔狗 智能体定义 Agent是一种能够与环境进行交互（interaction）的智能系统。 它具备两个基本能力： 感知能力（Perception） 能够观察环境的状态，包括获取外部信息、读取反馈信号、解析上下文等。 行动能力（Action） 能够在环境中执行动作，例如调用工具、生成输出、控制界面、修改变量等。 简言之，Agent = 感知 + 行动 在一个循环中不断执行“观察 → 决策 → 行动”的流程，以达成任务目标。 Agent 的定义与分类 1. Coding Agent（代码智能体） 代表产品：Cursor、Windsurf 特点：代码生成与编辑能力强，用户体验优秀 应用场景：代码补全、代码重构、多人协作编程 2. Search Agent（搜索型智能体） 特点：结合搜索引擎，自动完成信息检索和汇总 应用场景：市场调研、报告生成、竞争对手分析等 潜力：在企业级场景中有很强的应用价值 3. Tool-Use Agent（工具使用型智能体） 特点：能够调用多种外部工具完成复杂任务 应用重点：是目前 Agent 研究和落地的主要方向 举例：ReAct（推理 + 行动）类 Agent，通过 tool calling 执行任务 4. Computer Use Agent（电脑操作型智能体） 代表产品：OpenAI Operator、Claude 的 Computer Use 特点：模拟人类使用电脑，完成跨应用的复杂操作 应用场景：执行流程自动化、远程助理、办公代理 Agent 的技术路线对比 1. In-Context Learning（上下文学习） 特点：依赖强大的预训练模型，通过提示构造实现任务规划与执行 优势：无需微调，灵活性高 局限：泛化能力弱，rollout 长度有限，容易失控 2. End-to-End Training（端到端训练） 特点：将 Agent 的全部行为编码进模型权重 优势：推理稳定，可控性强 局限：训练成本高，环境构建复杂 Agent Training 的关键环节 1. Data Synthesis（数据合成） 方法：生成大量高质量的 trajectory（行动轨迹） 用途：训练 Agent 在任务中如何决策、调用工具、管理 memory（记忆） 2. Reinforcement Learning（强化学习） 条件：需要定义清晰的 task（任务）与 verifiable reward（可验证奖励） 挑战：任务难度与环境反馈设计直接影响 Agent 的行为质量 3. Safety（安全性）问题 风险：Agent 具备自主决策能力，容易误用工具、走偏轨迹 对策：加入 sandbox（沙盒）限制、行为约束机制、Human-in-the-loop（人类监控） 展望：也许会有一个新的范式 生成数据的核心会从 input-output 式的数据标注，转向构建 environment（环境）以及对应的 task-reward（任务-奖励）。比如 Scale AI 提出的 rubrics as reward（用评分标准作为奖励机制） Agent 能不能实现自我提升（self-improve）？一方面，Agent 在和环境交互的过程中会不断获得新数据；那它能不能自己找到或构造 verifiable reward（可验证的奖励）？交互中积累的 experience（经验），能不能被更有效地利用起来？

今天又是一集机器人专场。嘉宾是光轮智能创始人兼CEO谢晨，他曾在英伟达、Cruise及蔚来汽车担任自动驾驶仿真负责人。我们的话题非常具体，即:仿真与合成数据。 今天的具身智能尚且没有找到scaling law的有效配方，其中，数据是一个关键卡点。我们106集的嘉宾银河通用创始人王鹤就提到，真实数据在他们的训练数据比重仅仅1%，合成数据挑起大梁。 今天这集节目，我与谢晨聊了聊仿真与合成数据的实操细节。 02:00 开始的快问快答 02:48 高频词汇解析：Sim2Real（从仿真到现实）、Sim2Real的gap、合成数据 04:31 从Cruise到英伟达到蔚来，怎么做合成数据和仿真？ 14:11 制作合成数据的具体流程？合成数据与真实数据的配比？ 16:17 在合成数据上，智能驾驶和具身智能的区别（智能驾驶是视觉的游戏，具身智能的物理交互最关键） 32:41 物理的Real2Sim（真实到仿真）工作流是怎样的？怎么评估成功的仿真？关键技术节点？ 46:18 Physical Intelligence（π）对仿真与合成数据的两难态度 48:55 辣评Meta 300亿美金收购Scale AI和极其aggressive的Alexandr Wang 53:57 合成数据目前面临的瓶颈 55:25 全球具身智能产业链Mapping： 硬件公司（宇树） 基座模型公司（π、Skild、英伟达和DeepMind） 在垂域落地的软硬结合公司（Figure，特斯拉Optimas、The Bot Company） 以仿真为中心做端到端落地的公司（光轮） （“特斯拉Optimas的管理文化和π完全不一样”） 01:09:22 美国存在具身模型层的创业机会，中国在我看来字节、小米、理想更适合做“大脑” 01:15:33 老黄在内部说：NV is a simulation company 01:21:25 终局的模型应该是是跨宇宙、跨世界、跨本体（提升跨宇宙的能力，本质是提升泛化性） 01:23:28 具身智能的产业还在GPT-1阶段，还没找到scaling law的配方 01:28:21 我创业刚开始，从具身的本科开始学起 01:37:37 最后的快问快答 【机器人专场】 逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA” 和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象