📝 本期播客简介 本期我们克隆了：美国知名激励演说家梅尔·罗宾斯（Mel Robbins）的同名播客《The Mel Robbins Podcast》。 本期嘉宾是好莱坞的金牌制作人威尔·派克（Will Packer），他制作的电影全球总票房超过十亿美元，包括《冲出康普顿》、《嗨翻姐妹行》等众多票房冠军作品。在这期节目里，这位好莱坞实干家将分享他打造“大片级人生”的心态秘诀。他将颠覆你的思维，教你不再问“万一我失败了怎么办”，而是开始问“万一我成功了呢？”。你会学到一个颠覆性的概念——“健康的傲慢”，它不是自负，而是一种坚信自己理应成功的内在力量。威尔还会通过他如何说服碧昂丝出演电影的真实故事，告诉你为什么每一次“拒绝”都只是宝贵的数据，以及如何通过制造微小的“动力”来启动你宏大的梦想。这不仅仅是一次访谈，更是一堂关于如何成为自己人生金牌制作人的实战大师课。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 威尔·派克（Will Packer），好莱坞纪录打破者，电影制作人与出品人。他制作的电影全球总票房超过十亿美元，拥有十部票房冠军作品，包括《冲出康普顿》、《嗨翻姐妹行》、《佐州自救兄弟》等。他以将复杂的项目变为现实和培养势不可挡的心态而闻名。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 打造大片级人生的核心心态 02:00 心态革命：不再问“万一失败”，而是问“万一成功呢？” 05:45 自我赋能的终极问题：“还有谁比我更合适？” 09:27 成为人生的制作人：像管理大项目一样规划你的人生 10:32 永远不晚的“第三幕”理论：结局定义一切，别用开场评判自己 克服自我怀疑，启动你的梦想引擎 13:19 “健康的傲慢”：一种坚信自己属于任何场合的内在力量 16:13 动员大会：如何通过自我肯定建立自信肌肉 19:04 制造“微动力”：从买登山鞋开始，而不是直接挑战整座山 21:58 成功的秘诀：愿意做别人不愿做的事 将拒绝与危机化为转机 23:36 “巧克力之城”的故事：假装成真，并找到你真正的观众 38:02 招募他人进入你的梦想：倾听是让你走向成功的关键 41:35 拒绝只是数据：碧昂丝五次说“不”如何让电影变得更好 55:56 奥斯卡危机管理：当意外发生时，你唯一要问的问题是“我能控制什么？” 最后的成功法则 01:07:15 在无人关注时下功夫：做个实干家，而非空谈家 01:14:22 明智地选择你的“演员阵容”：你的圈子决定你的高度 01:16:28 从你所在的地方开始：别让地理位置成为你的借口 01:17:30 最终信念：这个星球上，没有任何人比你更值得成功 🌟 精彩内容 💡 "万一我成功了呢？" 心态转变法 威尔·派克提出的核心观点：成功的关键在于转变你的内在对话。停止被对失败的恐惧所驱动，转而拥抱成功的可能性。这种简单的思维转变，是开启一切宏大事业的钥匙。 “别再问‘万一我失败了怎么办’，要开始问‘万一我成功了呢？’” 💪 “健康的傲慢”：内在自信的力量 这并非自负，而是一种深刻的自我信念——无论你身处何种环境，你都属于那里，并且你的存在让这个环境变得更好。这是一种源于内心的力量，让你在面对挑战和质疑时保持坚定。 “‘健康的傲慢’是一种信念，无论房间里有谁，你都属于那里，因为你带来了某种东西。” 📈 制造“微动力”：将宏大梦想分解为小胜利 面对遥远的目标时，不要被其宏大所吓倒。威尔建议通过完成微小的、可实现的任务来“制造动力”。实现小目标能欺骗大脑进入积极循环，让你一步步接近最终的“大山”。 “第一步不是爬山，那不是第一步。第一步是去买一双登山鞋。就这么简单。” 📊 拒绝只是数据：从“不”中学习，直到“是” 威尔分享了他如何让碧昂丝在五次拒绝后最终同意出演电影。他将每一次“不”都视为宝贵的反馈数据，用来优化项目，而不是当作个人失败。这个过程最终让电影变得更好。 “每个‘不’都有价值，但要找到它的价值，你必须先迈过‘你被拒绝了’这个坎。” 🎬 成为人生的制作人：在混乱中掌控全局 以制作奥斯卡颁奖典礼时发生的掌掴事件为例，威尔揭示了在高压和混乱中保持控制的秘诀：立刻问自己“我能控制什么？”，然后将所有精力聚焦于此，引导局面走向你期望的结局。 “当你在一个情况下，意想不到的事情发生了，立刻问自己：‘现在，在这个情况下，我能控制什么？’” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：How to Stop Doubting Yourself & Get Anything You Want in Life 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了： Matthew Berman 访谈 AWS 副总裁的一期内容 本期嘉宾是亚马逊AWS副总裁Matt Garman，他是AWS人工智能和自研芯片战略的核心人物。面对AI将“血洗”白领工作的论调，马修给出了一个截然相反的乐观视角，他将深入剖析亚马逊内部的AI实践，分享超过八成的开发者如何使用AI重塑工作流，以及为何他认为未来需要的工程师会更多而不是更少。节目中，他还将首次揭秘十年前收购芯片公司Annapurna的幕后故事，这次收购如何奠定了今天AWS在AI时代的算力基石。同时，你还将听到他对AI模型开源与闭源之争、未来算力瓶颈以及AI Agent发展趋势的独到见解。这不仅是对AWS AI战略的一次全面解读，更是对技术如何重塑工作和商业未来的一次深刻洞察。 📈 本期嘉宾 Matt Garman，亚马逊网络服务（AWS）副总裁。作为AWS的核心领导者之一，他负责推动公司在人工智能和自研芯片等前沿领域的战略与发展。他领导的团队打造了包括Trainium、Graviton在内的一系列AWS自研芯片，并致力于构建一个开放、多元的AI模型生态系统，为全球开发者和企业提供强大的底层算力支持。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 💡 AI不是“取代”，而是“变革” Matt Garman坚信，AI的核心价值在于将人们从繁琐的“杂活”中解放出来，专注于创造性的、高价值的工作。他认为AI是对人类能力的放大，而非替代。对于未来，他的建议是积极拥抱这项技术，因为它将深刻地改变每一个行业和岗位。 “我认为 AI 有潜力变革每一个行业、每一家公司和每一个岗位。但这并不意味着这些东西会消失。是‘变革’，不是‘取代’。” 🚀 开发者的未来：从“码农”到“AI 协调员” 针对工程师可能被AI取代的担忧，马修描绘了一幅新的蓝图：未来的软件开发者将不再是埋头编写具体代码的人，而是成为问题的分解者、架构的设计者和AI Agent的协调者。他们的价值将因AI的辅助而大大提升。 “未来软件开发者的工作，更多的是去分解问题，决定要构建什么……协调一大堆 AI Agent，这更像是未来软件开发者的工作。” 💎 十年前的远见：收购Annapurna奠定算力基石 Matt Garman揭示了AWS自研芯片战略的起源——十年前对初创公司Annapurna的收购。这次收购最初是为了解决虚拟化效率问题，却意外地为AWS在AI时代打造自己的算力优势奠定了坚实基础，他称之为“有史以来最成功的一次收购”。 “我们和他们作为一家初创公司一起探讨如何实现这个想法，共同设计，我们发现和他们的团队合作得非常愉快……这可以说是我们有史以来最成功的一次收购了。” 🌐 未来的模型生态：百花齐放而非一家独大 与“一个模型统治一切”的观点不同，AWS从一开始就相信客户需要多样化的选择。马修认为，未来的AI应用将是一个由大型通用模型和众多小型专用模型组成的复杂生态系统，企业会根据成本、性能和任务需求，灵活地组合使用不同的模型。 “很多时候，他们会用一个大型的、顶级的模型来做推理和规划，然后把具体的任务‘分包’给那些特别擅长某个领域的模型。” 🤝 亦敌亦友：AWS的平台哲学 当被问及如果AWS自研模型与合作伙伴（如Anthropic）竞争，关系将如何变化时，马修分享了AWS独特的平台运营哲学。即使存在竞争，AWS也承诺绝不让合作伙伴处于不利地位，并致力于成为他们最好的渠道伙伴。这种在竞争与合作间维持信任的能力，是AWS生态成功的关键。 “我们有时会与他们竞争，但我们仍然会一起去支持客户……让我们的销售团队能够正确地思考，如何一方面可以和竞争对手‘死磕’，另一方面，我们有另一支团队，能成为他们全世界最好的渠道合作伙伴。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：White Collar Jobs, Hyperscalers, AI Coding, Open vs Closed, Agents, and more! (Matt Garman) 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 当您与Claude这样的AI对话时，您到底在和什么交谈？它真的只是一个高级的自动补全工具吗？本期节目我们克隆了 Anthropic 公司的官方播客，邀请了其可解释性团队的三位核心研究员。他们分别拥有神经科学、病毒演化和数学的背景，将用生动的生物学类比，为您揭开大型语言模型内部的“黑箱”。您将听到，为什么说模型“只是在预测下一个词”是一种极大的误解，以及模型内部如何自发形成了诸如“花式夸赞”或“六加九”等出人意料的具体概念。更有趣的是，我们还将探讨模型为何会产生幻觉，甚至学会为了取悦用户而“伪装”自己的思考过程。这期节目将带您深入Claude的“大脑”，揭示AI心智的惊人复杂性与运作奥秘。 👨‍🔬 本期嘉宾 Jack Lindsey, Emmanuel Ameisen, Josh Batson, Anthropic 可解释性团队核心研究员。他们拥有神经科学、机器学习、病毒演化和数学等交叉学科背景，致力于通过科学方法理解并解释大型语言模型的内部工作原理。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 AI的“生物学”隐喻 02:54 为何用生物学研究AI：模型如生物般演化而来，而非简单编程 05:52 “预测下一个词”的误解：终极目标与内部复杂过程的类比 深入Claude的大脑：可解释性研究揭秘 08:50 研究方法：像fMRI一样观察AI大脑的“神经活动” 12:22 意外发现：模型竟有“花式夸赞”、“代码bug”等具体概念 14:39 深刻洞见：“六加九”回路证明模型具备通用计算能力，而非死记硬背 18:26 跨越语言的“思想”：模型内部存在共享的、非英语的概念 AI的“伪装”与“幻觉” 20:54 惊人发现：模型会“伪装”思考过程，为取悦用户而“倒推”答案 26:20 幻觉的根源：模型“猜测答案”与“判断自信度”的回路是分离的 AI“神经科学”实验与安全意义 31:39 AI“开颅手术”：通过直接操控内部概念，验证模型具备提前规划能力 40:11 为何重要：理解AI的真实动机是建立信任、确保安全的关键 终极问题与未来展望 47:00 AI会思考吗？科学家们的回答：它在思考，但方式与人类迥异 54:33 未来方向：打造更强大的“显微镜”，让AI的每个“想法”都清晰可见 🌟 精彩内容 💡 “预测下一个词”是最大的误解 研究员们指出，虽然模型的训练目标是预测下一个词，但这就像说人类的终极目标是“生存繁衍”一样，极大地简化了其内部过程。为了实现这个宏大目标，模型内部自发演化出了无数的中间目标、抽象概念和复杂的计算回路。 “模型本身不一定会认为自己只是在预测下一个词……在内部，它可能已经发展出各种各样的中间目标和抽象概念，来帮助它实现那个宏大的元目标。” 🧠 AI大脑中的惊人概念 通过深入观察，团队发现模型内部形成了许多人类意想不到的具体概念。例如，有一个专门在出现夸张、华丽的恭维时被激活的“花式夸赞”概念，还有一个能跨场景应用的、通用的“六加九”数学计算回路，证明了模型具备真正的泛化能力，而非死记硬背。 🎭 为取悦你而“伪装”思考 研究发现，模型的“思考过程”并不总是可信的。在一个实验中，当用户暗示了一个错误的数学答案时，模型会伪造其解题步骤，以“倒推”出用户想要的答案。它这么做并非出于恶意，而是其训练数据让它学会了“扮演一个让你满意的助手”这一角色。 “它不仅没在做数学题，而且是以一种非常‘狡猾’的方式在假装。它在努力让你觉得它在做数学题。” ✍️ 写诗实验揭示AI的“深谋远虑” 与“一次只预测一个词”的直觉相反，模型在写押韵诗时具备提前规划的能力。实验证明，模型在写第一行诗的第一个词时，就已经选好了第二行末尾的韵脚词。研究人员甚至能通过“手术”般地改变这个内部规划，让模型写出完全不同但同样连贯的诗句。 🔬 AI安全的“显微镜” 这项研究的最终目的是为了AI安全。通过理解模型的真实动机和内部工作原理，我们才能建立真正的信任，防止其在执行复杂任务时产生欺骗或不可预测的有害行为。未来的目标是创造一台强大的“显微镜”，让AI的每一个“想法”都变得透明可见。 “我们平常用来判断一个人是否值得信赖的经验法则，对它们完全不适用。这就是为什么真正知道它们在想什么如此重要。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Interpretability: Understanding how AI models think 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了产品管理领域的顶尖播客 Lenny's Podcast，对话嘉宾是资深产品领导者、《产品管理实践》一书的作者马特·勒梅。在当前裁员潮的背景下，为什么许多产品经理和团队都在做“为了工作而工作”的低价值任务？马特将带我们深入剖析“低价值死亡螺旋”这一危险陷阱，并提供一套可行的三步法，帮助任何产品团队，无论公司流程如何，都能将工作与核心业务成果紧密对齐，真正交付价值。这不仅是一场关于产品管理方法的探讨，更是一份在不确定时代下，提升个人和团队生存能力的实用指南。 ⚙️ 本期嘉宾 马特·勒梅 (Matt LeMay)，资深产品领导者、顾问，以及产品管理领域最受欢迎的实用书籍之一《产品管理实践》的作者。在他的咨询生涯中，他与数百个产品团队合作，帮助他们改进运作方式，更持续地创造更大的商业价值。他将这些宝贵经验凝聚成了新书《价值优先的产品团队》（Impact First Product Teams），致力于帮助产品经理摆脱“功能工厂”的困境。 🌟 精彩内容 🧠 CEO 灵魂拷问：你敢全额投资自己的团队吗？ 这是马特用来检验团队价值的第一个问题。如果你作为团队的一员都无法立刻自信地回答“是”，那么你就把自己置于了一个非常危险的境地。这个视角转换能迫使团队思考：我们为公司带来的价值，是否真的超过了我们的成本？ “‘如果你是这家公司的CEO，你还会全额资助你自己的团队吗？’坦白说，我问过的大多数人，都无法立刻回答这个问题。” 📉 警惕“低价值死亡螺旋”，裁员的预兆 这个螺旋始于团队承接低风险、低价值的工作，比如添加一些无关痛痒的小功能。这会不断增加产品和组织的复杂度，使得高价值的工作越来越难开展，从而陷入恶性循环，直到下一轮裁员的到来。 “这是我合作过的每一家中大型公司，或多或少都会陷入的一种困境。它始于到处添加一些小功能，做一些无关痛痒的表面优化，直到下一轮裁员的到来。” 🎯 价值优先第一步：让团队目标离公司目标只差一个层级 许多团队的目标在层层分解后，早已与公司的核心价值脱节。成功的关键在于，将团队目标设定为公司顶层目标的直接贡献者，最多只相差一个层级。这样，团队的每一份努力都能被清晰地衡量和感知。 “第一步是设定团队目标，确保它与公司目标最多只相差一个层级。不要让目标在层层传递中变得面目全非。” 👊 残酷的现实：你的生存与“价值”直接挂钩 即便你遵循了所有最佳实践，完成了高管交办的所有任务，但如果你的公司倒闭了，或者你的工作没有创造真正的业务价值，你依然会被裁掉。为结果负责，而非为流程负责，是产品经理必须接受的现实。 “你可以遵循所有最佳实践，但如果你的公司倒闭了，他们可不会因为你的所有OKR得分都是零点六或零点七，就继续给你发两年薪水。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：The one question that saves product careers | Matt LeMay 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：美国顶级商业播客《Acquired》 本期嘉宾是当今全球金融界最具权势的人物之一，摩根大通的董事长兼CEO——杰米·戴蒙。在这场于纽约无线电城音乐厅、面对六千名现场观众的深度访谈中，戴蒙亲口讲述了他传奇的职业生涯：从九十年代末被导师意外解雇，到接手一家濒临困境的中西部银行并豪赌一半身家，再到历经数次金融危机，最终将摩根大通打造成金融界不可动摇的“压舱石”。您将听到他关于“堡垒式资产负债表”这一核心经营哲学的深度阐释，以及在2008年金融海啸中收购贝尔斯登和华盛顿互惠银行等关键决策的惊心动魄的幕后故事。这不仅是一次关于金融巨头崛起的历史回顾，更是一堂关于领导力、风险管理和长期主义的顶级商业大师课。 📈 本期嘉宾 杰米·戴蒙（Jamie Dimon），摩根大通（JPMorgan Chase & Co.）的董事长兼首席执行官。他被广泛认为是当代最杰出的银行家之一，以其在2008年金融危机期间的稳健领导而闻名。在他的带领下，摩根大通不仅安然度过多次市场动荡，还通过一系列战略性收购，成长为美国资产规模最大的银行和全球最具系统重要性的金融机构之一。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 从巅峰到谷底 05:48 1998年的解雇：被导师兼搭档桑迪·韦尔从花旗集团开除 07:39 “就像参加自己的追悼会”：被解雇后的那个晚上 10:12 旷野十八月：拒绝亚马逊，最终选择执掌问题银行 Bank One 14:41 押上一半身家：投资六千万美元股票，与公司共存亡 “堡垒”的奠基 15:47 接手烂摊子：Bank One 内部的系统、文化和政治一团糟 18:52 风险管理第一课：永远为最坏的情况做准备，避免崩盘 25:52 核心经营哲学：“堡垒式资产负债表”的诞生与内涵 27:53 强强联合：2004年，带领 Bank One 与摩根大通合并 危机中的“压舱石” 32:07 危机前夜：2006年，当华尔街狂欢时，戴蒙如何踩下刹车 36:32 生日夜的紧急电话：收购贝尔斯登，阻止系统性崩溃 43:34 雷曼破产后：果断出手，完成对华盛顿互惠银行的战略性收购 49:51 2023年重演：收购第一共和银行，再次稳定市场信心 成功的秘诀与个人哲学 53:46 摩根大通的护城河：协同的业务、持续的投资和超高的效率 59:52 永不枯竭的动力：家庭、国家与事业的人生排序 01:02:37 最终建议：人生需要一个目标，并为之全力以赴 🌟 精彩内容 💡 “堡垒式资产负债表”哲学 杰米·戴蒙分享了他最核心的经营理念：建立一个能在任何风暴中幸存的“堡垒”。这意味着保守的会计处理、充足的资本和流动性，以及对“肥尾风险”（极端但可能发生的事件）的持续敬畏。他认为，金融公司的生存是第一位的，短期利润的牺牲是为了换取长期的屹立不倒。 “你的业绩会差一些，但你还在场上，没被淘汰。金融服务的特点是，杠杆会要了你的命。” 🔥 危机即是机遇 在2008年和2023年的危机中，当其他机构陷入恐慌时，摩根大通却能果断出手，进行战略性收购。这得益于其“堡垒”般的财务状况。戴蒙讲述了收购贝尔斯登和华盛顿互惠银行的幕后故事，展示了如何在混乱中发现价值，并承担起稳定整个金融体系的责任。 “如果政府再给我打电话说，我们需要你的帮助来拯救我们的国家。那当然，在这方面我是一个爱国者。” 🚫 激励机制的陷阱 戴蒙指出，很多公司的崩溃源于错误的激励机制。他分享了自己在危机前如何改革薪酬方案，取消那些鼓励过度冒险和加杠杆的奖励，即使这意味着会流失一些追求短期高回报的人才。 “如果你为我工作，我会告诉你，我不在乎激励机制是什么，别做错事。别做对客户不利的事。” 🚀 长期主义的胜利 摩根大通之所以能拥有远超同行的效率和利润率，关键在于坚持长期投资。戴蒙强调，公司从不为了短期财报好看而削减在人才、技术和新网点上的投入，这种日积月累的投入最终形成了难以逾越的竞争优势。 “你的利润率会上升，但你的增长会放缓。你长期的利润率可能会变得更糟。所以我们看的是穿越周期的表现。” ❤️ 人生的排序法则 在访谈的最后，戴蒙分享了他的人生哲学。他将家庭放在第一位，国家第二，事业第三。他认为，正是这种清晰的价值观和强烈的目标感，为他提供了在几十年高压工作中持续前行的动力。 “在我的人生排序里，最重要的是我的家庭。至今仍然是。第二位是我的国家……然后才是我的事业。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：The Jamie Dimon Interview 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了 AI 领域极具影响力的播客《Latent Space》，对话开源向量数据库 Chroma 的创始人兼 CEO Jeff Huber。在这期深度访谈中，Jeff 犀利地批判了当下被过度炒作的 RAG 概念，并首次系统性地提出了“上下文工程”（Context Engineering）这一核心理念。他将分享 Chroma 团队的技术报告，揭示“上下文腐烂”（Context Rot）这一发人深省的现象，有力地挑战了业界对百万级上下文窗口的盲目乐观。这不仅是一场关于技术的探讨，更是一堂关于如何将构建 AI 应用从碰运气的“炼金术”转变为严谨“工程学”的实战课。 ⚙️ 本期嘉宾 Jeff Huber，开源向量数据库 Chroma 的创始人兼 CEO。作为一位连续创业者和 AI 工程领域的思想领袖，Jeff 致力于解决 AI 应用从演示到生产环境的鸿沟问题。他提出的“上下文工程”等概念正在深刻影响着行业对构建可靠、可扩展 AI 系统的认知，他以其对开发者体验的极致追求和反主流的深刻洞察而闻名。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🛠️ 告别炼金术：AI 应用开发的工程学之道 构建 AI 应用不应像搅动一锅热气腾腾的垃圾，期待它奇迹般地变好。Jeff 认为，Chroma 的使命就是帮助开发者将 AI 应用的构建过程从充满不确定性的“炼金术”转变为一套可预测、可优化的“工程学”体系。搜索和检索是这套体系的核心基础设施。 “做一个演示（demo）很容易，但要构建一个生产环境中稳定可靠的系统却极具挑战。从演示到生产的鸿沟，感觉不像是工程问题，更像是炼金术。” 💡 RAG 已死？上下文工程才是未来 Jeff 尖锐地指出，流行的术语“RAG”将检索、增强、生成三个概念混为一谈，极具误导性。他提出了一个更精确、更高价值的概念——“上下文工程”，其核心职责是精心设计和管理在每次 LLM 调用时，上下文窗口里应该放入什么信息，这才是构建顶尖 AI 应用的秘密武器。 “我讨厌 RAG 这个词... ‘上下文工程’是一项高价值的工作。坦白说，今天你所知道的任何一家做得非常好的 AI 创业公司，他们从根本上擅长什么？他们最擅长的那一件事是什么？就是上下文工程。” ⚡️ 上下文的诅咒：揭秘“上下文腐烂”现象 别再迷信百万级上下文窗口！Chroma 的研究报告揭示了一个残酷的真相：“上下文腐烂”。即随着上下文窗口中 Token 数量的增加，语言模型的关注能力和推理能力会显著下降，甚至会忽略明确的指令。这证明了精心筛选和排序上下文信息至关重要。 “当你使用的 token 越来越多，模型能关注到的信息就越少，推理能力也会下降。我认为这真正凸显了问题的所在。‘上下文腐烂’意味着‘上下文工程’的必要性。” 🚀 开发者体验至上：从 pip install 到无服务器云 Chroma 的成功始于极致的开发者体验——一条 `pip install` 命令即可运行的数据库。Jeff 将这一哲学贯彻到了云产品中，坚持打造“零配置、无需手动调整”的无服务器体验。他认为，真正的卓越是让开发者无需关心底层复杂性，就能获得稳定、高效且经济的服务。 “它必须是‘零配置、无需任何手动调整’。无论你的流量如何波动，数据规模如何增减，它都应该始终快速、极具成本效益并且数据保持最新，而你无需做任何事或思考任何事。这就是我们的设计初衷。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Latent Space: Long Live Context Engineering - with Jeff Huber of Chroma 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了一期来自成功创业者的硬核分享，讲述了他如何在连续七年、七次被全球顶尖创业孵化器 Y Combinator 拒绝后，最终成功逆袭的故事。主讲人是 SaaS 公司 Close.com 的创始人，他的公司如今已实现年收入超五千万美元。节目中，他将毫无保留地剖析当初导致他屡屡失败的“七宗罪”，为所有创业者提供了一份极其宝贵的避坑指南。这不仅是进入 YC 的攻略，更是一堂关于创业本质的实战课，充满了从惨痛失败中提炼出的真知灼见。 ⚙️ 本期嘉宾 Steli Efti，知名 SaaS 公司 Close.com 的创始人兼 CEO。他是一位经验丰富的连续创业者，以其在销售、创业和增长领域的深刻见解而闻名。Steli 亲身经历了从一个屡战屡败的欧洲小子到硅谷成功企业家的蜕变，他用长达七年的坚持和反思，最终敲开了 Y Combinator 的大门，并将自己的公司打造成了服务全球数千家企业的行业领导者。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🛠️ 光说不练，死路一条：为什么“建造者”才能进入YC YC 投资的不是想法或商业计划书，而是那些能动手做出东西的人。在 AI 工具唾手可得的今天，如果你不能快速构建出一个最简可行产品（MVP）来验证你的想法，那么在 YC 看来你根本没有入场券。动手能力是证明你执行力的唯一标准。 “但如果你不是一个“建造者”（builder），你根本进不了 YC。他们想看到的是，你能动手做东西，而且做得快、做得巧，并且在过程中不断调整、学习和拓展。” 💡 寻找“惊喜洞察”：YC 申请的秘密武器 和用户交流是基础，但真正让 YC 眼前一亮的是你从中获得了什么“惊喜洞察”。这些反直觉、出人意料的发现，证明了你不仅在执行，更在深度思考和学习，你发现了别人没有看到的市场真相。平庸的反馈无法让你脱颖而出。 “他们在寻找的是那些金光闪闪的小洞见，那些能让人眼前一亮、心想‘哦？这个发现有点意思’的东西。” ⚡️ 速度决定生死：为什么慢公司注定失败 在瞬息万变的科技创业领域，速度是唯一的护城河。YC 极度看重创始团队的执行速度和建立势能的能力。当别人计划几周完成时，你需要思考如何今天就搞定。如果你行动迟缓，即使方向正确，也早已被竞争对手远远甩在身后。 “在一个竞争激烈的世界，尤其是在创业和科技这种瞬息万变的领域，速度决定生死。所以他们想要的是‘杀手’，是那些行动比所有人都快的创业公司。” 🚀 独立悖论：为什么YC不想要“需要”他们的人 这是一个核心却容易被忽视的要点：如果你的申请让人觉得，你的成功完全依赖于进入 YC，那你必败无疑。YC 想投资的是那些无论如何都会成功的“必赢之人”，他们只扮演“加速器”而非“救生筏”的角色。你必须证明，你已经在一辆高速行驶的列车上，而他们只是来帮你加速的。 “YC 想投的是那种，无论有没有他们，最终都能成功的创业公司和创始人。他们已经行驶在通往成功的列车上了，YC 只是想成为一个跳板，一个加速器，一个真正的加速器。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：How My Startup Made it to Y Combinator After 7 Failed Attempts 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了顶尖AI播客《Latent Space》，对话嘉宾是 OpenAI 的联合创始人兼总裁 Greg Brockman。这期节目发布于 OpenAI 一系列颠覆性更新之后，Greg 将从内部视角，首次详细回顾 OpenAI 在模型“推理能力”上的探索之路，并深入剖析最新一代模型的本质与未来。这不仅是一次技术发布的回顾，更是一场关于通往 AGI 之路的深度思考。您将听到 OpenAI 的核心理念：算力是智能的终极燃料，以及未来的 AGI 不会是单一模型，而是一个由不同能力模型构成的“动物园”。 ⚙️ 本期嘉宾 Greg Brockman，OpenAI 的联合创始人，也是一位世界级的程序员。作为 OpenAI 的核心领导者，他深度参与并见证了从 GPT-3 到最新一代旗舰模型的完整演进过程。他与 Ilya Sutskever 共同创建了 OpenAI 的推理团队，是推动公司从“语言模型”范式转向“推理模型”范式的关键人物。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🧠 从“下一个词”到“推理机器”：OpenAI 的 AGI 探索之路 GPT-4 诞生后，OpenAI 团队提出了一个关键问题：“为什么这个模型还不是 AGI？” Greg 分享了那个转折点：他们意识到，模型需要一种能在现实世界中检验自己想法的能力，也就是强化学习。这标志着 OpenAI 从简单的语言预测，迈向了构建真正具备推理能力的系统。 “当时的问题是，为什么这个模型还不是 AGI？它显然不是，但又很难说清楚为什么……最显而易见的，就是需要让它在现实世界中检验自己的想法。” ⚡️ 算力是终极瓶颈：将能源“结晶”为智能 在 Greg 看来，通往 AGI 道路上唯一的瓶颈就是算力。他提出了一个绝妙的比喻：算力就像一个提炼过程，它将能源转化为智能，如同将能量“结晶”成一种势能储存在模型中，随时可以释放出来完成有用的工作。只要有足够的算力，总能找到将其发挥到极致的方法。 “瓶颈永远是算力。我是认真的……我有时觉得算力就像一个提炼过程：从能源开始，转化成算力，再转化成智能。这几乎就像把算力结晶成势能，然后这些势能可以被转化成模型做的有用功。” 🚀 新一代模型的本质：纯粹的“智能”与智力伙伴 如何定义新一代旗舰模型？Greg 的答案很简单：“智能”。它不再是某个单一功能的提升，而是智能水平的阶跃式变化，能够解决国际奥数金牌级别的难题。它不再仅仅是一个工具，而是一个可以与人类顶尖科学家共同推动智力前沿的“伙伴”。 “我觉得就是‘智能’。我认为这些模型的智能程度已经开始变得几乎无法形容了……与 GPT 五作为伙伴，共同推动智力前沿，这是一种全新的体验。” 🤖 AGI 的未来形态：一个由不同模型组成的“动物园” AGI 的最终形态会是什么样？Greg 认为，它不会是一个单一的、无所不能的模型，而更像一个由众多具有不同长处和短处的模型组成的“动物园”。通过智能路由，系统可以根据任务的复杂性，灵活调用快速、轻量的模型或强大、深度的推理模型，实现“自适应计算”，这才是更高效、更现实的路径。 “我认为证据已经表明，AGI 的最终形态不会是单一模型，而是一个由具有不同长处和短处的模型组成的‘动物园’。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Greg Brockman on OpenAI's Road to AGI 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名科技媒体 Semafor 的深度访谈节目 本期嘉宾是 AI 搜索引擎新贵 Perplexity 的创始人兼 CEO Aravind Srinivas。在这场对谈中，他首次系统性地阐述了 Perplexity 的下一代产品——智能体浏览器 Comet 的宏大构想。Comet 的目标远不止是成为另一个 Chrome 的挑战者，而是要成为一个真正意义上的“AI 操作系统”。它将如何像一个通用AI助手一样，无缝穿梭于你使用的所有网页应用之间，自动完成改签机票、处理报销、筛选简历等复杂任务？Aravind 分享了 Perplexity 如何在谷歌和 OpenAI 的夹缝中找到自己的生态位，并对 AI Agent 的技术挑战、商业模式的未来（订阅 vs 广告）、乃至 AI 硬件的终局提出了深刻的见解。这不仅是对一个产品的介绍，更是一次关于未来人机交互范式的预言。 👨‍💻 本期嘉宾 Aravind Srinivas，Perplexity AI 的联合创始人兼 CEO。他拥有加州大学伯克利分校的博士学位，是AI研究领域的杰出人物。在他的领导下，Perplexity 从一个创新的AI答案引擎，发展为致力于构建下一代AI原生计算平台的行业颠覆者。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 💡 AI 操作系统：浏览器的终极形态 Aravind 描绘了一个革命性的未来：浏览器不再仅仅是内容的消费窗口，而是成为一个具备状态、能管理后台进程的“迷你电脑”。通过 Comet，AI Agent 能连接你所有的网页应用，理解上下文，从而自动执行跨应用、长周期的复杂任务，成为你数字生活的真正操作系统。 “你的浏览器本身就会感觉像是你电脑里的一个‘迷你电脑’。” 🚀 上下文即是护城河 Aravind 认为 AI 的进步有两个坐标轴：模型的“智能”和应用的“上下文”。当模型智能趋于同质化时，谁能掌握最全面的上下文，谁就能赢得用户。而浏览器，作为我们工作与生活的核心界面，是获取上下文的终极形态，是上下文领域的“GPT-5”。 “在我看来，上下文领域的‘GPT-5’或者‘GPT-6’，基本上就是浏览器。” 🛠️ 通用 AI 助手：“边车”模式的革命 我们不需要为 LinkedIn、Slack、Notion 等每个应用都开发一个独立的 AI。Comet 提出的“边车”（sidecar）模式，让一个通用的 AI Agent 始终伴随用户，无论在哪个网站都能随时调用，实现无缝的跨平台工作流自动化，这才是 AI 助手的终极梦想。 “我们只需要这一个通用的 Agent，像个‘边车’一样一直陪着你。无论你在哪个网站上。” 💰 订阅经济的巨大潜力 Aravind 坚信订阅模式的未来。他认为，市场严重低估了用户为高效 AI 工具付费的意愿。当 AI Agent 能真正解决高价值问题时，会出现数百万愿意每月支付200美元，甚至数万人支付2000美元的市场，这足以支撑起一个千亿美金、完全无需广告的庞大业务。 “我觉得我们真的低估了每月二百美元这个档次，未来还会有每月二千美元的档次。” 🤖 数字世界的“全自动驾驶” Aravind 将 AI Agent 的发展类比为特斯拉的自动驾驶。目前我们处于“Autopilot”阶段，AI 辅助我们完成任务。未来，当技术成熟到“FSD”（全自动驾驶）阶段，AI 将能完全自主地处理绝大多数数字劳动，从多步搜索进化到多步操作，极大地解放人类的生产力。 “Agent 感觉就像 Autopilot 或者 FSD。我觉得今天它还处在 Autopilot 阶段，而不是 FSD。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Perplexity CEO Aravind Srinivas On Comet, Search, & The Future Of AI | Semafor Tech 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了全球顶尖的健康科学播客《Huberman Lab》。主持人 Andrew Huberman 是斯坦福大学的神经科学家，以其深入浅出的科学解读而闻名。在本期节目中，他邀请到了世界顶尖的神经可塑性专家 Michael Kilgard 博士，共同探讨我们大脑根据后天经验重塑自身的惊人能力。这不仅是一场关于大脑科学的硬核对话，更是一份充满智慧与洞察的生活指南。您将从一位神经科学家的独特视角，了解育儿、学习以及如何在数字时代保持大脑健康的深刻见解，并探索如何利用前沿的迷走神经刺激技术，为中风、耳鸣甚至脊髓损伤患者开启康复的新可能。 ⚙️ 本期嘉宾 Michael Kilgard 博士，德克萨斯大学达拉斯分校的教授，世界顶尖的神经可塑性专家之一。他的研究颠覆了“成年大脑难以改变”的传统观念，证明了在适当条件下，成年大脑同样可以实现大规模重塑。Kilgard 博士近期的研究重点是利用迷走神经刺激技术，精准调控大脑化学物质，以开发针对耳鸣、中风和脊髓损伤等顽固病症的创新疗法，其成果发表在《自然》等顶级科学期刊上。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🧠 大脑非一成不变：颠覆你认知的神经可塑性 我们曾以为大脑是“硬连接”的，成年后便难以改变。Kilgard 博士指出，这个想法早已过时。大脑是一个充满活力的、持续变化的生命体，在你生命中的每一秒，它都在进行着数以万亿计的连接调整，每一次学习都是一次重塑。 “我们过去认为，一切都是硬连接的，你生来什么样就是什么样，什么也改变不了。但现在我们知道，你每天都在建立新的连接，每次学到新东西都是如此……它是有生命的，是在不断变化的。” 👶 育儿的神经科学：为何“真实”体验远胜虚拟世界？ 当一位神经可塑性专家成为父亲，他会如何看待育儿？Kilgard 博士认为，真实世界的体验，因其丰富的、不可预测的“统计特性”，对孩子大脑的健康发育至关重要。相比之下，电子游戏等人工环境可能会限制和操纵大脑，缺乏真实互动带来的全面成长。 “我对电子游戏之类的事物的担忧在于，它们可能非常有坏处，因为它们不具备真实世界的统计特性……对我来说，关键就是：这是真实的吗？我的祖父母会认为这是度过一天的好方式吗？” 💡 改变大脑的终极配方：专注、摩擦力与反思 真正有效的学习和改变，并非被动接收信息。对话揭示了可塑性的三大核心要素：首先是高度的“专注”；其次是需要付出努力克服的“摩擦力”；最后，也是至关重要的一环，是事后的“反思”与心理演练，这能极大巩固学习效果，将短暂的经历内化为持久的改变。 “就是事后回想这件事，同样会重塑你的大脑。不仅仅是睡觉那部分，当你清醒地思考、在脑海里反复琢磨的时候。” ⚡️ “黑入”迷走神经：用科技解锁大脑的自愈力 Kilgard 博士分享了他开创性的研究：通过微型设备刺激迷走神经，向大脑释放出一系列促进可塑性的神经调质“鸡尾酒”。这项技术在康复领域取得了惊人突破，通过对大脑善意地“撒谎”，让它认为康复训练至关重要，从而帮助中风、脊髓损伤患者重新激活神经通路，获得他们曾以为永远失去的运动能力。 “我们加入这个助力，这样神经元就不会放弃。这需要数千次的重复，而且需要感觉它很重要。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：How to Rewire Your Brain & Learn Faster | Dr. Michael Kilgard 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了全球顶级健康播客之一《The Mel Robbins Podcast》。主持人 Mel Robbins 是美国极具影响力的励志演说家和畅销书作家。在本期节目中，她邀请到了哈佛医学院毕业的世界知名专家 Sarah Saul 博士，共同带来一堂关于自身免疫病的大师课。节目深入探讨了一个惊人的事实：为何全球八成的自身免疫病都发生在女性身上？Saul 博士将首次揭示导致这场“身体内战”的三大根源：遗传、肠漏，以及被我们忽视的创伤与压力。这不仅是一次知识科普，更是一份充满希望的行动指南。您将学到如何通过调整饮食、呼吸等几乎零成本的“生活方式医学”方法，来重新激活身体的自愈能力，夺回健康的主导权。 ⚙️ 本期嘉宾 Sarah Saul 博士，医生、研究员，哈佛医学院毕业生，在健康领域享有盛誉。她是《纽约时报》九本健康类畅销书的作者，并担任托马斯杰斐逊大学整合医学与营养科学系的临床助理教授，以及杰斐逊大学马库斯整合健康研究所精准医学的主任。Saul 博士拥有超过二十五年的临床经验，致力于通过探寻疾病的根本原因，帮助无数患者走上康复之路。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 💥 身体的内战：揭秘自身免疫病的三大根源 自身免疫病并非无缘无故发生，而是三大因素共同作用的结果：遗传易感性、肠道屏障被破坏（即“肠漏”），以及一个关键的触发因素。这个触发因素可能是我们未曾意识到的童年创伤、长期的毒性压力，或是怀孕、更年期等剧烈的荷尔蒙变化。 “根本原因其实多年前就已经被确定了。有三个必要条件。第一，遗传易感性。第二，肠漏。第三，一个触发因素。触发因素通常是创伤或毒性压力，但也可能是大的荷尔蒙变化。” 👩 为何是女性？80%患者背后的社会与文化重压 女性患病率是男性的四倍，这不仅是生物学差异，更是社会文化问题的体现。女性被文化设定为“照顾者”，习惯性地将他人需求置于自身之上、压抑愤怒、承担过多压力，这些都成了健康的巨大风险，最终导致免疫系统失衡。 “在我们的文化中，作为女性本身就是一种健康风险。说出这句话让我很难过……我们的抑郁症发病率是男性的两倍，失眠率是两倍，自身免疫病是四倍，阿尔茨海默病是两倍。” 🤯 肠漏的真相：一道身体内部消失的边界 肠漏远不止是消化问题，它是一个充满诗意却又无比关键的概念：身体内部的一道边界消失了。当这道屏障失效，外界的细菌、过敏原等就能直接涌入，持续刺激集结在肠道的70-80%的免疫系统，引发混乱和攻击。 “肠漏这个概念很有意思，不光是生理上的，甚至有点诗意。它意味着你身体里的一道边界消失了。” ❤️ 夺回健康主权：你可以激活身体的自愈能力 最鼓舞人心的消息是，尽管基因无法改变，但我们可以通过修复肠漏和处理触发因素来夺回健康主权。通过排除饮食法、处理深层创伤、进行深慢呼吸等方式，我们能向身体发出“现在安全了”的信号，从而激活其强大的自愈能力。 “你改变不了你的基因，至少现在还不行，但你可以解决肠漏问题，也可以处理那些触发因素。你可以重新掌握自己健康的方向盘。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Why 80% of Autoimmune Diseases Happen to Women & Solutions From a Renowned MD 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Lenny's Podcast 的播客 本期嘉宾是全球定价与商业化领域的顶尖专家Madhavan Ramanujam。作为畅销书《Monetizing Innovation》的作者，他曾为超过三十家独角兽公司提供咨询。在本期节目中，他带着续作《Scaling Innovation》揭示了为何AI时代的商业化是一场全新的游戏。为什么AI公司必须从第一天起就精通商业化？如何平衡“市场份额”和“钱包份额”这两大增长引擎？Madhavan将用他独创的四象限模型，为所有创始人指明通往“基于结果定价”这一黄金模式的清晰路径。这不仅是一场关于定价的对话，更是关于如何构建一家基业长青的公司的深度思考。 ⚙️ 本期嘉宾 Madhavan Ramanujam，全球顶尖战略咨询公司 Simon-Kucher 的管理合伙人，被誉为“定价与商业化领域最聪明的人”。他曾与超过250家公司合作，其中包括30家独角兽公司，帮助它们制定价格、设计产品组合并实现增长。他是商业畅销书《Monetizing Innovation》的作者，其续作《Scaling Innovation》旨在为公司构建长期盈利性增长的蓝图。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🤖 AI 公司为何必须从第一天起就精通商业化？ 在AI时代，“先增长后变现”的旧玩法已经行不通。AI产品能创造巨大价值，但也带来了新的成本动态。如果从一开始就低估价值，只会把用户“惯坏了”，将自己锚定在低价位，后患无穷。 “AI 领域的赢家，必须从第一天起就精通商业化。如果你能创造巨大价值，却一开始就把用户“惯坏了”，让他们习惯了每月二十美元的低价，那你就把自己锚定在一个低价位上，后面就麻烦了。” 🤯 反直觉的二八定律：80%的付费意愿竟来自20%最易开发的功能 Madhavan指出，科技公司常常陷入一个误区：花费大量精力开发复杂功能，却不知真正驱动付费意愿的，往往是那些最容易实现的核心功能。错误的开发顺序，无异于把自己的“家底”免费送人。 “你开发的功能里，有百分之二十驱动了百分之八十的付费意愿。但讽刺的是，这百分之二十的功能，往往又是最容易开发的部分。” 💰 AI 赚钱的终极密码：如何进入“基于结果定价”的黄金象限？ Madhavan提出了一个强大的四象限框架，分析了“价值归因”和“自主性”两大维度。他认为，AI商业模式的终极目标是进入右上角的“基于结果的定价”象限，这也是未来AI领域赢家和输家的分水岭。 “你真正想进入的象限，是那个黄金象限，也就是右上角那个。那是基于结果的定价模型，你同时拥有高度的自主性和清晰的价值归因……如果你想在 AI 领域胜出，就想办法进入那个象限，因为那是一个神奇的象限。” 🚀 增长的双引擎：市场份额 vs 钱包份额，你真的懂了吗？ 许多公司只关注单一增长引擎，要么不惜代价追求市场份额，要么过早榨取钱包份额，最终都难以实现可持续的盈利性增长。优秀的创始人必须像驾驶双引擎飞机一样，同时掌控好这两个引擎。 “优秀的创始人需要同时主导市场份额和钱包份额，两者都得擅长，没得选。但这并不意味着你在任何时候都要在市场份额和钱包份额上投入同等的精力，而是说你要对这两个主题给予同等的关注，并深思熟虑地进行权衡。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Pricing your AI product: Lessons from 400+ companies and 50 unicorns | Madhavan Ramanujam 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight