📝 本期播客简介 本期节目为您带来Lex Friedman播客第460期精彩内容，这是Lex与印度总理纳伦德拉·莫迪的深度对话。莫迪总理作为世界上最大民主国家的领导人，从极度贫困的背景中崛起，三次赢得印度总理选举。这场对话横跨莫迪总理的个人历程、政治生涯以及对全球议题的深刻见解。节目中的亮点包括莫迪总理分享了他的进食习惯及如何增强感官和思维清晰度，他在古吉拉特邦贫困村庄的成长经历，17岁时在喜马拉雅山脉流浪的两年寻找人生目的，他与印度教民族主义组织RSS的关系，以及他对和平调解的看法，特别是在俄乌冲突和印巴关系中的立场。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 纳伦德拉·莫迪，印度总理，世界上最大民主国家的领导人。他从极度贫困的背景中崛起，三次赢得印度总理选举。莫迪总理以其深刻的哲学思考、清晰的人生观和对印度历史文化的深厚理解著称。在国际舞台上，他备受尊敬，被许多主要国家领导人视为和平使者和朋友，包括美国、中国、乌克兰、俄罗斯及中东地区的领导人。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划及本期嘉宾纳伦德拉·莫迪 00:02:38 "我的力量不是因为我叫莫迪，而是因为14亿印度人民" 00:04:00 莫迪总理谈童年贫困生活："我们从不觉得有多难" 00:05:00 莫迪总理对和平与巴基斯坦关系的看法 00:06:00 Lex对这次对话的感受 00:10:56 莫迪总理谈进食习惯及其对感官敏锐度的影响 00:21:11 莫迪总理讲述他在古吉拉特邦的童年和贫困经历 00:30:40 对年轻人的建议："黑夜再长，天总会亮" 00:35:25 17岁时离家在喜马拉雅山脉的精神寻求之旅 00:47:04 关于印度教民族主义组织RSS对莫迪政治思想的影响 00:54:17 莫迪谈圣雄甘地对印度的贡献和影响 00:54:17 关于在国际舞台上找到平衡点的见解 01:09:31 莫迪作为和平使者在国际冲突中的角色 01:12:09 印度与巴基斯坦关系的历史与挑战 01:16:38 体育如何帮助改善国际关系 01:20:31 与特朗普的友谊和互动经历 01:27:06 莫迪与中国关系的看法和边界争端处理 01:33:10 如何在21世纪避免全球战争的思考 01:36:29 关于2002年古吉拉特邦骚乱事件的反思 01:44:04 如何看待批评和媒体角色 01:49:06 赢得印度大选的经历——"世界最大民主国家的选举" 01:57:56 关于个人权力对思想影响的反思："我只是服务于人民" 02:03:11 莫迪总理工作方法和决策流程分享 02:13:10 关于印度在AI领域的角色和全球影响 02:16:24 为何印度人在全球科技领导岗位表现出色 02:19:05 对人工智能取代人类的看法 02:21:21 关于印度教育系统和对学生的建议 02:34:27 关于死亡的哲学思考："为什么要害怕必然会发生的事情" 02:34:58 关于冥想和精神实践的见解 🌟 精彩内容 进食习惯: 莫迪总理详细分享了他的进食习惯以及这如何增强他的感官敏锐度和思维清晰度，即使在与世界领导人会面期间也坚持这一习惯。 贫困童年: 他讲述了在古吉拉特邦一个小村庄的成长经历，以及贫困如何塑造了他的世界观但从未限制他的精神。 精神寻求: 17岁时离家在喜马拉雅山脉流浪的两年对其领导风格产生了深远影响。 和平调解者: 莫迪总理表达了印度作为和平调解者的潜力，特别是在俄乌冲突和印巴关系中。 民主经验: 莫迪分享了印度作为世界最大民主国家组织选举的惊人规模，有9.8亿登记选民，46亿人在炎热天气下投票。 AI与印度: 讨论了印度在全球AI发展中的关键角色，以及印度庞大的工程人才库如何塑造未来技术。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Narendra Modi: Prime Minister of India - Power, Democracy, War & Peace | Lex Fridman Podcast #460 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目邀请到谷歌Gemini团队的两位核心人物：Transformer架构的共同发明者 Noam Shazeer 和 DeepMind 重要研究员 Jack Rae。两位专家深入探讨了谷歌最新的Gemini 2.0模型及思考时计算技术的进展与局限。他们分享了AI研究中的意外发现，如思考功能不仅改善了数学和编程等推理任务，还显著提升了创意写作质量，这是团队最初并未预期的成果。嘉宾们还探讨了开源模型如何迅速追赶商业模型、AI在数学和科学领域的潜力、LLM是否能产生真正的原创思想，以及AI对未来工作和教育的深远影响。 👨‍💻 本期嘉宾 Noam Shazeer：Transformer架构的共同发明者和混合专家系统(Mixture of Experts)的创新者，曾创立Character AI公司。 Jack Rae：谷歌DeepMind的重要研究员，参与了众多AI突破性项目的研发。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划及本期内容概述 00:00:44 嘉宾介绍：Nom Shazier和Jack Ray的背景 00:01:02 Gemini 2.0模型及思考时计算技术介绍 00:02:11 关于AI领域里程碑的讨论 00:03:12 测试时计算与大规模预训练范式比较 00:04:35 思考功能的意外发现：创意写作的改进 00:06:02 AI评估标准的重要性与挑战 00:07:55 评估工具开发的必要性和面临的困难 00:08:46 AI的自我强化循环与技术加速 00:10:05 AI辅助编码在Google的应用现状 00:11:10 AI在难验证领域的应用与挑战 00:12:46 多模态能力与Gemini应用的更新 00:15:38 AI的复杂性和可靠性问题解决路径 00:17:28 环境构建对智能体研究的重要性 00:19:07 测试时计算的成本效益分析 00:20:24 测试时计算与AGI的关系讨论 00:22:02 AI在数学和科学领域的应用前景 00:24:13 AI在科学发现中的作用与创新能力 00:25:43 AI在数学领域的未来想象 00:27:07 AI研究文化与团队协作的经验分享 00:30:09 计算资源分配的自上而下与自下而上模式 00:32:12 战略决策与研究探索的平衡 00:34:00 从语言模型到多模态模型的发展 00:35:03 AI在医疗保健领域的应用前景 00:36:57 技术进步速度的加快及其影响 00:38:45 强化学习在AI中的成功 00:40:02 开源模型与闭源模型的竞争趋势 00:41:15 AI如何改变教育：Jack分享儿子的学习经历 00:43:02 AI对人类未来意义和目的的影响 00:45:55 AI安全与社会影响的思考 00:47:56 AI角色扮演与伴侣应用的发展 00:50:19 AI领域被过度炒作与被低估的方面 00:52:12 AI代理领域的应用前景 00:53:15 推理与预训练的基础设施需求差异 00:55:04 节目总结与告别 🌟 精彩内容 思考功能的惊喜：团队发现模型的思考能力不仅提升了数学和编程能力，还意外地改善了创意写作质量 评估挑战：随着AI能力的提升，曾经被视为困难的测试变得简单，持续创建有挑战性的评估成为行业难题 自我强化循环：嘉宾讨论了AI如何加速自身的开发过程，以及这种加速可能带来的重要里程碑 AI与教育革命：Jack分享了他4岁儿子如何通过与Gemini交流学习植物和动物知识，展示了AI在教育方面的变革潜力 开源模型崛起：专家们讨论了开源模型如DeepSeek和Gemma 3正在迅速缩小与顶级商业模型的差距 数学领域的AI前景：讨论了AI如何可能创建完整的"数学地图"，并为物理学和化学等领域带来突破 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Noam Shazeer and Jack Rae: Scaling Test-time Compute, Reactions to Ilya & 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目为您带来一段与 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 的精彩对话。Kevin 分享了 AI 技术的惊人发展速度，揭示 AI 能力的成本每年下降 10 倍，远超摩尔定律。他详细讲解了 OpenAI 的产品战略，包括 GPT-4.5 与 Reasoning 模型的区别，以及即将到来的 GPT-5 如何整合这些能力。特别值得关注的是他对编程自动化的预测：Kevin 认为 AI 将在 2024 年在编程能力上永久超越人类，比 Anthropic 预测的 2027 年更早。此外，他还分享了他对 AI 教育革命的愿景，希望每个孩子都能获得 AI 个性化导师，从根本上改变全球教育质量。 👨‍💼 本期嘉宾 Kevin Weil，现任 OpenAI 首席产品官，拥有丰富的职业背景。他曾在 Twitter 早期担任工程师，后成为产品负责人；在 Instagram 担任产品主管；是 Meta 加密货币项目 Libra 的联合创始人；还在卫星公司 Planet 工作多年。如今，他在 OpenAI 负责引领 ChatGPT 等革命性产品的开发，称这是他职业生涯中"最有趣的工作"。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划及本期内容概述 00:00:28 本期精彩内容介绍：与 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 的对话 00:00:44 Kevin Weil 的职业背景介绍 00:01:06 本期亮点内容预览：AI 发展速度、OpenAI 产品战略等 00:01:44 代码自动化的未来预测与 AI 教育革命愿景 00:02:02 创业机会洞察：利用私有数据训练 AI 模型 00:02:26 主持人开场白及嘉宾介绍 00:03:07 Kevin 介绍自己在 OpenAI 的工作及职业历程 00:04:17 OpenAI 的独特之处：技术进步速度惊人 00:05:00 从研究公司到产品公司：OpenAI 的转变 00:06:01 研究与产品开发的紧密结合的重要性 00:07:10 AI 模型训练与实际应用的关系 00:08:06 OpenAI 产品命名策略的幕后故事 00:08:32 GPT 系列与 O 系列模型的区别与融合计划 00:10:20 模型智能与商业化的讨论 00:11:59 领先地位的重要性与竞争态势 00:13:16 Deep Research 产品的突破性体验 00:15:13 推理能力的重要性与不同模型的比较 00:16:46 大模型捕捉细微差别的能力 00:18:02 代码自动化的未来与 AI 在编程中的进展 00:19:57 AI 在编程领域超越人类的意义 00:20:35 AI 编程带来的民主化变革 00:22:29 AI 内容创作的真实性讨论 00:24:34 创作门槛与 AI 辅助的关系 00:25:32 技术抽象层次的演进历程 00:27:16 AI 时代专业知识的价值 00:27:55 AI 对未来工作的影响 00:29:54 基于私有数据的 AI 创业机会 00:31:02 AI 个性化教育导师的愿景 00:32:45 AI 语音交互的改进空间 00:34:27 OpenAI 对机器人技术的思考 00:35:26 结束语与展望 🌟 精彩内容 AI 发展速度惊人: Kevin 透露 AI 能力的成本每年下降 10 倍，远超摩尔定律，他认为模型并未被商品化，而是在快速进化 产品与研究结合: OpenAI 将研究与产品开发紧密结合，这种结合对于创造突破性产品至关重要 GPT-5 的整合计划: Kevin 分享了即将到来的 GPT-5 将如何整合 GPT-4.5 与 Reasoning 模型(O 系列)的能力 AI 编程超越人类: Kevin 预测 2024 年 AI 将在编程能力上永久超越人类，比 Anthropic 预测的 2027 年更早到来 教育革命愿景: Kevin 希望每个孩子都能获得 AI 个性化导师，认为这可能从根本上改变全球教育质量 创业机会洞察: 利用私有数据训练 AI 模型是巨大的创业机会，因为大多数世界数据都被锁在企业、机构和政府的内部 Deep Research 体验: Kevin 分享了 Deep Research 如何帮助他获取无法独立完成的深度研究成果 AI 与人类协作的未来: 讨论了 AI 如何改变创作流程，以及人类专业知识在 AI 时代的持续价值 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：OpenAI CPO Reveals Coding Will Be Automated THIS YEAR, Future Jobs, 2025 AI Predictions & More! 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目为您带来著名风投机构红杉资本Sequoia Capital出品的Training Data播客，特邀法律AI独角兽公司Harvey的联合创始人兼CEO Winston Weinberg。Harvey被业内公认为基础模型应用层公司的典范，成立于2022年7月，比ChatGPT还早几个月。当时许多人认为这类公司只是GPT的包装层没有真正价值，但Winston和联合创始人Gabe坚信真正的价值在于解决现实世界的复杂问题。在这场精彩访谈中，Winston分享了为何法律行业是AI的完美应用场景：这是一个价值数万亿美元的行业，每个文字都价值连城，而且极其复杂。他揭示了Harvey独特的"扩展与折叠"产品策略，以及如何与顶级律所建立信任关系，并展望了AI对法律行业的深远影响。 👨‍💼 本期嘉宾 Winston Weinberg，法律AI公司Harvey的联合创始人兼CEO。Harvey成立于2022年7月，被业内公认为基础模型应用层公司的典范。Winston和联合创始人Gabe在ChatGPT出现前就看准了AI在法律领域的应用价值，公司专注于开发能够处理极其复杂的法律工作的AI解决方案，帮助律师处理高价值、高复杂度的任务，同时致力于提高法律服务的可及性。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划及本期内容概览 00:00:42 Harvey公司简介及成立背景 00:01:23 法律行业作为AI应用的理想场景 00:01:45 Harvey如何与顶级律所建立信任关系 00:02:26 AI对法律行业的潜在影响 00:02:47 Winston Weinberg访谈开始及Harvey的行业定位 00:04:36 为何基础模型和客户之间存在价值空间 00:06:14 Harvey的产品策略演变历程 00:07:02 "扩展与折叠"产品设计理念 00:09:03 如何整合特定工作流到统一界面 00:10:59 Harvey系统设计的三个关键层面 00:12:24 聘请领域专家改进模型表现 00:15:16 AI如何协调不同工作模块的运作 00:16:04 从席位销售转向工作成果销售的商业模式转变 00:18:53 Harvey如何影响传统律所的商业模式 00:21:17 模型能力与法律工作流的匹配度分析 00:23:17 为何选择大型律所作为首批客户的战略 00:25:38 律师行为改变和AI适应的过程 00:28:32 未来律师角色的回归与转变 00:30:55 AI如何改善司法可及性 00:34:01 O系列模型带来的产品策略转变 00:36:47 应用层公司与模型提供商的关系管理 00:38:21 Harvey面临的最大威胁：行动不够快 00:40:30 快速问答环节：CEO工作与生活平衡 00:44:19 成功因素探讨：运气与能力的关系 🌟 精彩内容 扩展与折叠产品策略: Winston详细解释了Harvey如何为特定法律用例构建专门的垂直工作流，再将它们整合到统一界面中 建立信任的艺术: Harvey通过超个性化的演示展示对律师实际工作的理解，甚至让律师与模型进行辩论互动，从而赢得顶级律所的信任 法律行业的未来: 律师将回归顾问角色，更少做机械性工作，更多提供战略性建议；律所收费模式将从按小时计费转向注重战略咨询的价值定价 司法可及性革命: AI将帮助解决司法不平等问题，让更多人能够获得负担得起的法律服务 时间线压缩的AI时代: Winston认为当前是人类历史上时间线最压缩的时期，最大的威胁是行动不够快 基础模型与工作流整合: 详解如何将先进的AI模型与复杂的法律工作流程相结合，创造真正的价值 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：How AI Breakout Harvey is Transforming Legal Services, with CEO Winston Weinberg 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目带来了科技投资领域知名播客 Acquired 的经典一集——台积电特辑。Acquired由Ben Gilbert和David Rosenthal主持，深度剖析了台积电(TSMC)这家全球第九大市值公司的成长历程与商业战略。台积电已成为全球第九大市值公司，市值超过一万亿美元，控制着全球90%以上的5纳米芯片制造市场。节目详细讲述了创始人张忠谋的传奇人生，从中国宁波出生，经历二战和国共内战，到哈佛和麻省理工学院留学，再到德州仪器工作，最终56岁时创立台积电，彻底改变了半导体行业生态。 ⚠️ 听前说明 因审核原因，本期播客存在部分内容删减 👨‍💼 台积电背景 台积电创立了代工商业模式，让芯片设计公司无需投资巨额资金建厂，催生了英伟达、高通等无晶圆厂设计公司的崛起。台积电几乎垄断了全球先进芯片制造业，控制着全球90%以上的5纳米芯片制造市场，并计划在未来三年投入1000亿美元用于资本支出，建立了难以撼动的商业护城河。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 本期节目简介 00:02:35 Acquired主持人介绍台积电特辑重制版背景 00:07:18 节目声明：不构成投资建议 00:07:55 张忠谋早期生活：中国宁波出生，逃难经历 00:10:31 教育经历：哈佛到麻省理工学院 00:13:10 就业选择：从福特到Sylvania 00:20:09 在Sylvania自学半导体技术 00:23:17 加入德州仪器(TI) 00:26:32 赞助商信息：Venta 00:29:40 德州仪器的发展与技术突破 00:32:07 解释半导体技术基础概念 00:37:25 赞助商信息：JP Morgan Payments 00:44:38 IBM PC与Intel的崛起 00:48:05 Morris离开德州仪器 00:49:50 移居台湾担任工研院负责人 00:57:02 创立台积电的背景与挑战 01:06:05 代工模式如何彻底改变半导体行业 01:13:42 赞助商信息：Statsig 01:19:54 Morris Chang退休与回归 01:29:30 台积电与苹果合作的转折点 01:35:42 赞助商信息 01:41:23 ARM与台积电的关系 01:44:38 ASML与极紫外光刻(EUV)技术 01:56:17 台积电的商业优势与地缘政治风险 02:05:10 总结评价：台积电的历史地位与影响力 🌟 精彩内容 张忠谋传奇人生: 从中国逃难到美国留学，从德州仪器半导体领域专家到56岁创办台积电 代工商业模式创新: 台积电创造了半导体代工模式，彻底改变了行业生态 先进芯片制造技术: 详细解析极紫外光刻(EUV)技术，如何通过每秒5万次的CD爆炸实现纳米级芯片制造 商业护城河: 台积电计划在未来三年投入1000亿美元用于资本支出，建立了难以撼动的竞争壁垒 与苹果合作: 张忠谋78岁复出，签下为苹果生产所有芯片的协议，推动台积电成为全球科技供应链的关键节点 地缘政治风险: 作为一家位于台湾的公司，台积电面临着特殊的地缘政治挑战，这也是全球芯片供应链的潜在风险点 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：TSMC (Remastered) 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目分享Lenny's Podcast的一期对话，由前Airbnb产品负责人Lenny Raczewski采访StackBlitz公司联合创始人兼CEO Eric Simons，讲述他们的产品Bolt如何在短短几个月内取得惊人增长。Bolt是一个革命性AI工具，能通过简单文本提示创建完整web应用和移动应用。而背后的故事更加引人入胜：在Bolt大获成功之前，StackBlitz公司已默默耕耘7年，开发了让开发环境可直接在浏览器中运行的WebContainer技术。本期播客揭示了多个关键洞察：一夜成名需要7年准备、Claude 3.5 Sonnet模型的关键推动作用、产品经理的黄金时代、公司组织结构的未来变革，以及Eric从无家可归到创业成功的故事。 👨‍💼 本期嘉宾 Eric Simons，StackBlitz的联合创始人兼CEO。他们开发的产品Bolt与Cursor并驾齐驱，成为历史上增长最快的产品之一。Bolt自去年10月推出后仅几个月时间，年度经常性收入已接近4000万美元，全球用户数突破300万。Eric还分享了他早期在硅谷时如何在AOL办公室秘密生活的故事，展示了创业者的韧性和决心。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划和本期内容概览 00:02:28 嘉宾介绍：Eric Simons及Bolt的惊人增长数据 00:03:33 Bolt是什么：文本到应用的AI工具介绍 00:04:22 增长数据详解：从0到4000万美元年收入的历程 00:07:56 Bolt演示：与其他AI代码生成工具的区别 00:15:01 七年磨一剑：WebContainer技术的研发历程 00:21:46 公司生存策略：精简团队和资金控制 00:30:19 产品优先级：如何决定开发哪些功能 00:33:13 团队沟通：每日全员会议的高效协作模式 00:36:04 Bolt的实际应用案例：从原型到生产环境 00:38:59 Bolt的局限性及适用场景 00:41:15 产品经理的黄金时代：AI如何改变软件开发 00:44:23 未来技能需求：AI时代的职业发展方向 00:51:49 Claude 3 Sonnet模型的关键作用 00:56:09 Bolt未来功能：Figma和Slack集成展望 01:00:05 给新用户的建议：如何更有效地使用Bolt 01:02:37 创业故事：Eric在AOL办公室秘密生活的经历 🌟 精彩内容 Bolt革命性技术：文本提示直接生成完整应用，包括数据库和托管功能，彻底改变软件开发流程 爆炸性增长：短短几个月内从0到4000万美元年收入，用户数超300万 WebContainer技术：7年研发的浏览器内操作系统技术，使Bolt比同类产品更快、更可靠 Claude 3.5 Sonnet的关键作用：Anthropic的Sonnet模型是第一个能可靠生成高质量代码的AI模型，从根本上解锁了像Bolt这样产品的可能性 产品经理的黄金时代：在AI能构建产品的新时代，产品思维比纯编程技能更重要，PM角色将变得更加关键 公司组织变革：Eric预测随着AI工具的进步，科技公司的组织架构和工作流程将经历根本性变革 从无家可归到创业成功：Eric分享早期在硅谷时如何在AOL办公室秘密生活的故事 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Inside Bolt: From near-death to ~$40m ARR in 5 months—one of the fastest-growing products in history | Eric Simons (founder & CEO of StackBlitz) 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目分享来自AI工程峰会的重磅演讲，主题是Windsurf——第一款由AI代理驱动的代码编辑器。演讲嘉宾Kevin Hou（Codeium公司产品工程团队负责人）详细介绍了这款2024年11月13日推出的创新产品。短短三个月内，Windsurf已帮助开发者生成超过45亿行代码，成为Anthropic和OpenAI最大的企业级客户之一。Kevin分享了指导Windsurf开发的三个核心原则：轨迹原则(Trajectories)、原学习(Meta Learning)和随智能扩展(Scale with Intelligence)，展示了AI如何彻底改变软件开发流程，让开发者能够保持高效工作并释放无限潜能。 👨‍💻 本期嘉宾 Kevin Hou，Codeium公司产品工程团队负责人，团队总部位于旧金山。作为Windsurf项目的核心负责人，Kevin和他的团队致力于打造下一代AI驱动的代码编辑器。这场演讲尤为特别，因为这是Windsurf团队首次公开详细介绍他们的产品理念和技术原理。Kevin相信2025年将是代理式AI彻底改变软件开发的一年。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划与本期主题Windsurf介绍 00:00:28 本期内容概述：AI代理驱动的代码编辑器与三大核心原则 00:00:51 Windsurf正式推出的成果：45亿行代码与三个核心原则简介 00:01:59 Kevin开场：Windsurf首次公开演示与团队介绍 00:02:58 回顾2022年：Copilot代表的代码自动补全技术 00:03:56 从自动补全到智能代理：代码生成技术的演进 00:04:51 2025年智能代理技术与Windsurf界面功能介绍 00:05:59 Windsurf的愿景：让用户专注于产品功能与高效交付 00:06:42 三个月内的惊人成果：45亿行代码生成与系统可靠性 00:07:54 第一原则：轨迹(Trajectories)——理解开发者思维 00:09:21 共享时间线概念：用户与代理共同贡献的工作流 00:11:25 智能代理与人类的紧密协作：无缝融入开发环境 00:12:12 第二原则：原学习(Meta Learning)——学习偏好与规范 00:13:16 智能记忆系统：记录操作习惯与自定义设置 00:13:49 自动生成记忆的实际案例与文档自动学习 00:15:08 第三原则：随智能扩展(Scale with Intelligence) 00:16:22 产品随模型进步而扩展：删除聊天功能的案例 00:17:54 自动推断与网络搜索：模拟人类处理方式 00:18:53 2025年的软件开发：自动PR生成与提交 00:19:51 结束语：邀请试用Windsurf与参观展位 🌟 精彩内容 轨迹原则: Kevin详细解释了Windsurf如何通过共享时间线技术，深度理解开发者的思路和意图，实现人类与AI代理的无缝协作。用户只需输入"继续我的工作"，AI就能接手并完成剩余任务。 智能记忆系统: Windsurf能够适应并记住开发者和公司的偏好，通过自动生成的记忆系统，只需告诉AI一次您的偏好，它就能永久记住并应用到未来的编码工作中。 无监督工作: 随着模型的不断进步，未来Windsurf将能够进行更多无监督的工作，如生成完整的PR请求、解读复杂文档，真正实现开发效率的革命性提升。 终端执行模式: Windsurf能自动利用大型语言模型来判断哪些终端操作是安全的，哪些需要用户确认，保证代码安全的同时提高工作效率。 未来展望: Kevin分享了他对2025年软件开发的愿景：不再需要规则文件，PR自动生成，提交自动完成，90%的代码由AI代理生成。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：How Windsurf writes 90% of your code with an Agentic IDE - Kevin Hou 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目为您带来2025年初举办的一场重要AI技术分享会上的演讲录音。主讲人Mahesh是Anthropic应用AI团队成员，分享了Model Context Protocol (MCP)的设计理念、应用场景及发展路线图。MCP是Anthropic推出的一个开放协议，旨在使AI应用和代理能够与外部工具和数据源无缝集成。对于关注AI发展的听众来说，这是了解大型语言模型如何与外部世界交互的绝佳机会。演讲涵盖了MCP的三个核心接口（工具、资源和提示），分享了实际应用案例，并详细讲解了MCP如何助力构建更有效的AI代理系统。 👨‍💻 本期嘉宾 Mahesh，Anthropic应用AI团队成员，是MCP协议的主要推动者之一。在演讲中，他深入介绍了MCP的设计哲学、实际应用和未来发展方向，展示了如何利用标准化协议让AI应用与外部工具和数据源实现无缝集成。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 跨国串门计划介绍及本期内容概述 00:01:37 MCP协议的三大核心功能及应用案例 00:02:07 演讲开场及内容概述 00:02:48 MCP推出的动机：模型能力取决于上下文 00:03:39 MCP与API、LSP的关系和区别 00:05:02 MCP带来的标准化：解决行业碎片化问题 00:06:14 MCP生态系统价值：应用开发者、工具提供商和终端用户获益 00:07:57 MCP在不同领域的采用情况 00:09:06 MCP核心概念：工具、资源和提示词 00:12:16 工具与资源的区别及设计理念 00:16:52 客户端应用程序演示：Cloud for Desktop与GitHub集成 00:19:26 MCP成为广泛代理基础协议的潜力 00:20:09 增强型LLM概念及MCP在其中的作用 00:22:00 代理系统实际演示：MCP Agent框架的应用 00:27:27 MCP Agent框架的组件与构建块 00:29:38 MCP评估体系的整合方式 00:30:26 客户端与服务器端逻辑分配问题 00:31:35 服务器数量的最佳限制及工具组织方式 00:33:08 LLM自动生成MCP服务器的可能性 00:35:49 MCP协议的高级功能：采样能力 00:37:51 MCP的组合性：客户端与服务器的逻辑分离 00:43:37 远程服务器和认证功能介绍 00:47:49 代理系统的自我进化能力 00:53:19 MCP注册表API的开发与意义 00:55:43 版本控制与注册表功能 01:01:04 MCP Registry的自我进化作用 01:03:46 标准路径机制与计算机操作模型的结合 01:05:21 MCP未来发展方向：有状态与无状态连接 01:07:04 演讲总结与联系方式 🌟 精彩内容 MCP三大核心接口：工具(Tools)、资源(Resources)和提示(Prompts)分别对应由模型控制、应用控制和用户控制的不同交互方式 实际应用案例：Cursor、Windsurf等编程IDE以及Block推出的Goose等代理系统如何利用MCP协议实现更强大的功能 构建高效代理：MCP如何助力构建更有效的AI代理系统，通过标准化的方式让代理访问各种外部工具和数据 实时演示：展示了如何使用MCP Agent框架构建执行复杂任务的代理系统 协议先进特性：采样能力、组合性以及远程服务器的认证功能等高级特性详解 未来发展：MCP注册表、标准路径机制以及如何实现代理的自我进化能力 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Building Agents with Model Context Protocol - Full Workshop with Mahesh Murag of Anthropic 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 备注跨门串门儿计划 加听友群 BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

📝 本期播客简介 本期节目邀请到医学博士兼精神科医生John Cruz博士，他与Andrew Huberman教授展开一场关于注意力缺陷多动障碍(ADHD)的深度对话。Cruz博士作为ADHD治疗专家，详细探讨了ADHD的本质、诊断标准以及各种治疗方法。节目中，他们深入分析了各类ADHD药物的作用机制、效果和潜在副作用，同时讨论了睡眠、饮食、运动等非药物干预措施的重要性。特别亮点是Cruz博士分享了关于社交媒体与注意力的关系，以及他所称的"注意力缺乏世界"概念，探讨了现代生活方式如何影响所有人的注意力。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 John Cruz博士，一位专注于儿童和成人ADHD治疗的精神科医生，同时拥有医学博士和哲学博士学位。他在ADHD治疗方面经验丰富，还拥有生物节律研究背景，这使他对ADHD的见解独特而全面。Cruz博士是全球顶尖的ADHD专家，深入理解各种治疗方法，掌握了许多帮助克服专注和注意力问题的工具。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：ADHD的本质与治疗专家John Cruz博士 00:02:43 ADHD的诊断标准与本质解析 00:08:03 ADHD的遗传因素与环境影响 00:12:48 ADHD患者适合的职业与工作环境 00:17:42 社交媒体与"注意力缺乏世界"的概念 00:20:35 ADHD与寿命缩短的关联及风险因素 00:24:39 超专注状态与心流体验在ADHD中的表现 00:29:01 药物治疗与日常生活规律的重要性 00:33:41 睡眠对ADHD患者的关键作用 00:47:21 饮食与运动对ADHD的影响 00:49:39 ADHD与成瘾问题的关联 00:51:32 多巴胺系统在ADHD中的作用 00:55:25 鱼油补充剂对ADHD的潜在益处 01:00:58 认知行为疗法与其他非药物干预 01:05:10 各类ADHD药物的比较：利他林、阿德拉等 01:13:26 安非他命类药物的潜在风险与精神病发作 01:24:29 非处方物质对ADHD的影响：尼古丁、咖啡因 01:29:01 莫达非尼等非常规ADHD药物的应用 01:42:26 时间感知障碍在ADHD中的表现 🌟 精彩内容 ADHD本质探讨: Cruz博士解释ADHD不仅是注意力缺陷，而是对注意力控制的缺陷，详细分析了18项诊断标准 药物治疗深度解析: 详细比较了利他林、阿德拉、万维、莫达菲尼等药物的作用机制、效果和潜在副作用 非药物干预措施: 强调了规律的睡眠、饮食、锻炼对ADHD患者的重要性，以及认知行为疗法的应用 注意力缺乏世界: Cruz博士提出现代社会充满干扰，社交媒体和信息过载正使所有人都变得更像ADHD患者 ADHD与成瘾关系: 探讨了ADHD患者成瘾风险更高的原因，以及兴奋剂药物对降低药物滥用风险的保护作用 实用建议分享: 提供了大量实用工具帮助ADHD患者改善专注力，包括时间管理技巧和日程规划方法 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Improve Focus with Behavioral Tools & Medication for ADHD | Dr. John Kruse 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 备注跨门串门儿计划 加听友群

📝 本期播客简介 本期节目来自Y Combinator的The Light Comb播客，主要讨论了"氛围编程"（Vibe Coding）如何彻底改变软件开发。主持人Gary与YC合伙人Jared Hardy、Diana和Harjay一起探讨了AI驱动的编程新范式。节目中他们引用了Andrej Karpathy关于氛围编程的病毒式传播帖子，并分享了对YC创始人的最新调查结果：四分之一的创始人表示，他们95%以上的代码是由AI生成的。四位嘉宾深入讨论了编程工具的最新趋势、Cursor和Windsurf等IDE的崛起，以及AI如何将软件工程师角色从传统编码者转变为产品工程师，同时强调了人类品味和系统思维的持续重要性。 👨‍💻 本期嘉宾 四位嘉宾均为Y Combinator的合伙人，他们共同投资了许多现在价值数千亿美元的公司。Gary作为主持人，与Jared、Harjay和Diana（其中Harjay曾创立TripleByte，一个为工程师构建技术评估工具的公司）一起分享了他们从众多YC创始人那里获得的第一手见解。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划简介及本期主题预告 00:01:02 编程工具最新趋势与AI模型使用情况概述 00:02:00 氛围编程概念介绍与Y Combinator创始人调查 00:03:24 创始人们对软件工程师角色转变的看法 00:05:13 AI辅助调试方法与传统调试的对比 00:07:46 编程IDE的最新发展与Cursor、Windsurf的崛起 00:10:22 惊人数据：四分之一创始人95%代码由AI生成 00:11:57 系统思维能力的持续重要性 00:12:56 传统软件工程训练的价值与变化 00:14:45 从0到1与从1到N的不同架构挑战 00:17:05 TripleByte工程师评估经验与未来招聘趋势 00:19:34 如何在AI编程时代评估工程师能力 00:21:14 产品品味培养与系统思维的重要性 00:23:15 刻意练习与成为顶尖工程师的关系 00:25:17 工具选择对软件扩展性的影响 00:28:13 AI时代工程师能力分化的总结 🌟 精彩内容 编程革命：四分之一的YC创始人报告他们95%以上的代码是由AI生成的，这一变化主要发生在过去半年到九个月 角色转变：软件工程师正从传统编码者转变为产品工程师，突显人类品味和系统思维的重要性 调试新思路：与传统修复bug不同，当代码生成成本降低1000倍时，直接重写代码可能更有效率 IDE演变：Cursor成为主流IDE，而Windsurf因能自动索引整个代码库而快速崛起 模型竞争：Cloud 3.5 Sonnet仍是主流，但 o1、o1 Pro和 o3 mini等模型表现已几乎不相上下 系统思维价值：尽管AI使编码速度呈指数级提升，但系统架构能力和技术判断力仍是不可替代的 Z世代优势：伴随原生AI编码工具成长的新一代开发者可以跳过传统训练，更快实现从0到1 招聘变革：传统的白板编程测试可能已经过时，未来将更注重产品开发速度和系统思维能力 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Vibe Coding Is The Future 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 备注跨门串门儿计划 加听友群

📝 本期播客简介 本期节目邀请到OpenEvidence联合创始人Daniel Nadler，深入探讨这款革命性医疗AI助手如何改变医生的临床决策方式。Daniel揭示了一个惊人事实：现在每分钟就有两篇新的医学论文发表，医学知识每五年翻一倍，造成医生无法跟上的信息洪流。OpenEvidence通过分析同行评审的医学文献，帮助医生在临床环境中做出更准确的决策。Daniel分享了他们与众不同的增长策略：不同于传统医疗科技公司自上而下的企业销售模式，OpenEvidence选择直接面向医生的消费者模式，仅一年时间就从几乎零增长到现在约10-25%的美国职业医生都在使用。 👨‍💼 本期嘉宾 Daniel Nadler，OpenEvidence联合创始人。在创办OpenEvidence之前，他曾成功创建并出售了AI公司Kensho。Daniel拥有哈佛博士学位，对医疗AI和知识系统有深入研究。他带领一支由顶尖科学家组成的团队，专注于利用AI技术解锁医学知识，帮助医生在面对信息过载的环境中做出更好的临床决策。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 欢迎与节目介绍：跨国串门计划与AI克隆技术 00:00:22 本期节目主题：OpenEvidence及Daniel Nadler介绍 00:00:37 医学信息爆炸：每分钟两篇新论文，知识五年翻倍 00:01:05 OpenEvidence增长战略：直接面向医生的消费者模式 00:01:33 技术方法与团队建设：专注医学领域的小型专业模型 00:01:59 医生使用案例：处理职业生涯中罕见病例的价值 00:02:28 AI在医学领域的积极应用：OpenEvidence救生潜力 00:03:19 用户数据：从零到10万美国医生的使用增长 00:04:35 市场进入策略：为何把医生视为消费者是成功关键 00:05:57 传统企业销售模式的弊端：漫长的决策过程与影响力 00:08:09 口碑营销的力量：无需大预算的用户增长 00:09:17 医学知识更新的挑战：信息量与医生跟上的困难 00:11:12 医学院知识的半衰期：从50年缩短到几年 00:12:26 案例分析：皮肤科医生如何为多发性硬化症患者选择安全治疗 00:13:49 特殊情况的普遍性：工程师视角下的医学实践 00:16:09 AI作为解锁医学知识的关键：势能转为动能 00:16:45 训练数据的重要性：为何只用同行评审医学文献 00:18:09 隔离互联网：避免不可靠信息污染模型 00:18:33 与新英格兰医学杂志的战略合作伙伴关系 00:21:30 "开放"的多重含义：市场策略与普惠医疗 00:24:36 案例分享：乡村医生如何受益于开放平台 00:26:57 技术构建方法：顶尖科学家团队与专业化小型模型 00:31:58 幻觉问题与医疗决策：如何确保安全性 00:35:01 系统架构：多模型协作而非单一大模型 00:40:18 团队构建：为何智力水平是关键因素 00:42:57 神经可塑性：从历史伟人到现代AI团队 00:45:00 快问快答：OpenEvidence挽救生命的潜力估算 00:47:06 基础模型商品化与应用层的商业机会 00:47:25 关于AGI的思考：标准不断提高的悖论 00:48:48 推荐阅读：Ted Chiang的《理解》与AI思考 00:49:46 对AI未来的乐观展望：个性化医疗与人类寿命 🌟 精彩内容 医学知识爆炸：每分钟发表两篇新医学论文，医学知识每五年翻倍，医生根本无法跟上 颠覆性增长策略：放弃传统医疗保健行业的自上而下销售策略，将医生视为消费者，通过App Store直接触达 惊人增长速度：一年内从几乎零用户增长到约10-25%的美国活跃医生使用 案例展示：如一位皮肤科医生如何为同时患有多发性硬化症和银屑病的患者选择最安全的生物制剂 技术方法创新：不追求更大的通用模型，而是创建专注于医学领域的小型专业模型 医疗民主化：让乡村医生和资源有限地区的医生也能获得顶级医学知识 新英格兰医学杂志合作：获得顶级医学期刊的内容使用权，形成良性互利循环 对抗幻觉的方法：使用集成架构，多个小型专业模型协同工作 个性化医疗的未来：AI如何真正实现根据个人特定情况定制治疗方案 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：The AI Product Going Viral With Doctors: OpenEvidence, with CEO Daniel Nadler 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 备注跨门串门儿计划 加听友群

📝 本期播客简介 本期跨国串门计划邀请到 Anthropic 公司的产品负责人 Scott，深入分享 Claude 3.7 Sonnet 这款革命性的混合推理 AI 模型。Scott 详细介绍了 Claude 如何从一个能干的助手进化为有能力的协作者，这款模型不仅能提供即时响应，还能进行深度思考，解决更复杂的问题。节目中，Scott 分享了 Anthropic 如何通过实用导向的方式训练模型，使其在实际工作场景中发挥最大价值，尤其在软件开发和数据可视化领域表现出色。此外，Scott 还分享了 Anthropic 内部产品开发的独特流程，包括如何将研究团队整合到产品开发中，如何利用评估框架测试 AI 功能，以及公司如何利用自己的产品改进工作流程。 👨‍💼 本期嘉宾 Scott，Anthropic 公司 Claude 产品的负责人。他带领团队开发了 Claude 3.7 Sonnet 这款混合推理模型，并致力于将 AI 从单纯的助手转变为真正的协作伙伴。Scott 在产品开发领域拥有丰富经验，特别擅长将研究成果转化为实用产品功能，并构建有效的评估框架来测试和改进 AI 功能。 ⏱️ 时间戳 00:00:00 节目介绍：跨国串门计划及本期主题 00:00:31 Claude 3.7 Sonnet 模型简介及嘉宾 Scott 背景介绍 00:01:39 对话开始：Claude 从助手到协作者的演变 00:02:49 Scott 正式加入对话，分享新模型亮点 00:03:46 混合推理模型的独特之处：快思考与慢思考 00:04:48 模型开发重点：注重实际应用场景而非竞赛题目 00:05:25 Peter 与 Scott 讨论 Claude 在编程和可视化方面的优势 00:05:53 产品开发的方法论：愿景、客户需求和反馈循环 00:07:16 使用自己产品的重要性与产品经理的核心职责 00:08:34 Claude 常规模式与扩展思维模式的应用场景差异 00:09:46 Claude Code：改变工作方式的内部工具 00:10:47 AI 在可视化领域的意外优势及应用 00:11:45 设计师与产品经理的新型协作关系 00:13:54 AI 模型的同质化现象与 Claude 的独特个性 00:17:54 Anthropic 内部产品构建：研究与产品开发的融合 00:21:09 产品开发的具体流程：以 Styles 功能为例 00:25:20 Mike Krieger 加入对 Anthropic 产品团队的影响 00:30:17 加入 Anthropic 产品团队需要的核心技能 00:33:03 Claude 的未来发展方向预览 00:35:42 Scott 给想进入 AI 领域的听众的建议 🌟 精彩内容 混合推理模型: Scott 详细解释了 Claude 3.7 Sonnet 如何同时具备快速响应和深度思考的能力，类似人类的快思考和慢思考两种模式 产品开发方法: 分享了 Anthropic 如何将研究与产品开发紧密结合，构建基于实际使用场景的产品功能和评估框架 亲身实践价值: Scott 强调使用自己开发的产品的重要性，以及这如何帮助团队获得直接反馈并改进产品 Claude Code: 介绍了这款正在研究预览阶段的新产品，已经成为 Anthropic 内部不可或缺的工具 模型个性价值: 探讨了 Claude 独特个性的形成过程及其在用户体验中的重要性 未来发展方向: 预览了 Claude 从"能干助手"向"得力合作者"转变的愿景，以及这将如何改变人们的工作方式 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Exclusive: Inside the Best AI Model for Coding and Writing | Scott White (Anthropic) 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 备注跨门串门儿计划 加听友群