📝 本期播客简介 本期节目克隆了知名播客《Lex Fridman Podcast》中，人工智能研究员兼主持人Lex Fridman与游戏界传奇人物Dan Houser的深度对谈。Dan Houser是Rockstar Games的联合创始人，也是《侠盗猎车手》和《荒野大镖客》系列背后的创意灵魂，这些作品塑造了电子游戏叙事的里程碑。在这次对话中，Dan Houser不仅回顾了他从电影、文学中汲取灵感的创作之路，还深入剖析了如何构建沉浸式开放世界和“360度”立体角色，如《GTA IV》中的Niko和《荒野大镖客2》中的Arthur。他分享了《荒野大镖客》系列中那些令人心碎的结局背后的创作挣扎与技术考量，以及马匹物理、NPC记忆等无数细节如何共同营造出无与伦比的真实感。此外，Dan Houser还介绍了他的新公司Absurd Ventures，及其正在打造的科幻世界《A Better Paradise》中，那个无限智能却缺乏智慧的AI角色Nigel Dave，以及他对人工智能与人类创造力的独特见解。他坦诚地探讨了创作压力、对成功的定义，以及个人经历如何融入作品。这是一场关于游戏、艺术、哲学与人性的对话，充满了洞察与幽默，将带您领略一位顶尖创作者的内心世界和对未来的思考。 翻译克隆自：#484 – Dan Houser: GTA, Red Dead Redemption, Rockstar, Absurd & Future of Gaming 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Dan Houser，Rockstar Games联合创始人，著名游戏制作人，其作品包括《侠盗猎车手》和《荒野大镖客》系列。现为Absurd Ventures创始人，致力于通过多种媒介创造新的世界。 ⏱️ 时间戳 开场 & 播客简介 00:00 开场 & 播客简介 电影与文学：创作的源泉 02:51 影响深远的电影：教父2、好家伙、赌城风云 07:08 电影节奏与叙事手法 07:47 文学与现实的交织：Hunter S. Thompson与《American Caper》 13:02 战争与西部片经典：现代启示录、虎豹小霸王 游戏世界的构建：从GTA到RDR 17:50 开放世界游戏的魅力：系统性与沙盒体验 21:49 叙事与自由的平衡：打造360度角色 41:21 GTA IV：纽约移民故事与Niko Bellic 50:54 GTA V：多主角叙事与角色张力 1:29:00 RDR 2：亚瑟·摩根的救赎之旅 1:21:23 RDR 1结局：约翰·马斯顿的牺牲与游戏机制 1:47:14 游戏细节的极致追求：马匹物理、NPC记忆 Absurd Ventures：新篇章与未来展望 08:21 新公司理念：探索多媒介创作 28:09 AI与人类智慧：科幻世界《A Better Paradise》与Nigel Dave 37:35 AI对创作的影响：工具而非替代 1:56:03 游戏行业的未来：单人叙事的力量 1:57:48 未实现的创意：间谍游戏与骑士传说 Rockstar岁月与创作心路 53:24 追求卓越的文化与创作压力 1:03:14 告别GTA：二十年的情怀与挑战 2:02:34 个人成长与创作演变 2:16:24 父亲的影响与人生哲学 2:21:00 自我批评与乐观主义 玩家互动与彩蛋解析 1:36:09 RDR 2的Gavin之谜：互联网的集体想象 2:08:52 Laslow：电台搭档与创作趣事 游戏与书籍推荐 2:11:08 史上最伟大的游戏：俄罗斯方块、塞尔达传说 2:26:03 推荐给外星人的书籍：米德尔马契、战争与和平 2:28:04 反乌托邦文学：1984、动物农场 人生感悟与建议 2:35:23 抓住机遇：从南美逃亡到Rockstar 2:43:55 对年轻创作者的忠告 2:45:26 生命的意义与爱的角色 🌟 精彩内容 💡 开放世界叙事的平衡艺术 Dan Houser详细阐述了如何在开放世界的自由度与引人入胜的线性叙事之间找到平衡点。他认为，一个结构化的故事是解锁游戏功能、引导玩家体验世界的最佳方式，同时也能提供深层次的情感共鸣，避免玩家在广阔世界中感到迷失。 “故事，如果做得好，可以具有令人难以置信的吸引力。而且它能给你一些结构。” 🛠️ 塑造“360度”立体角色 Dan分享了他创造真实、复杂角色的秘诀，即深入思考角色在任何可能情境下的反应，挖掘他们的优点、弱点、矛盾之处。他以《GTA IV》的Niko Bellic和《RDR 2》的Arthur Morgan为例，解释了如何通过角色与世界的互动，展现人性的多面性。 “他们的优点是什么？弱点是什么？他们哪里像我？哪里不像我？然后，慢慢地，去感受作为一个人的感觉是什么样的。” 🚀 AI时代的创作与挑战 面对人工智能的崛起，Dan Houser认为大语言模型在低层次工作上表现出色，但无法取代原创想法和“魔力”。他相信AI是工具而非替代，能帮助人们提高效率，但真正的创造力仍源于人类的独特视角和情感。 “它们不会取代好的想法。它们无法真正提出好的新想法。它们能做的，是做一些低层次的工作。” ❤️ 游戏结局的情感冲击 《荒野大镖客：救赎1》中约翰·马斯顿的牺牲，以及《荒野大镖客：救赎2》中亚瑟·摩根的救赎之旅，都给玩家带来了巨大的情感冲击。Dan Houser透露，让主角死亡是一个大胆的技术和叙事风险，但最终实现了与角色告别的超然体验，这是游戏作为艺术媒介的强大之处。 “我想人们对我们这样做感到非常难过和生气，因为我觉得这是会发生的。但我想他们也体验到了你所描述的那种经历，那就是那种创造性的时刻…而这正是我们一直渴望带给人们的。” 🌐 播客信息补充 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商业播客 BG2，由资深主持人Brad深度对话两位科技巨头：OpenAI CEO Sam Altman和微软CEO Satya Nadella。这场对话揭示了微软与OpenAI六年多来非凡合作的幕后故事，从最初的十亿美元投资到如今高达千亿的估值，并深入探讨了这种独特伙伴关系如何推动通用人工智能（AGI）的未来发展。两位领导者坦诚分享了他们对AI算力短缺、万亿美元投入的看法，以及AI对全球经济和就业市场的深远影响。Sam Altman幽默回应了外界对OpenAI财务的质疑，而Satya Nadella则回顾了微软当初投资OpenAI的远见与决策过程，包括比尔·盖茨从怀疑到坚信的转变。他们还就AI监管的碎片化挑战、软件即服务的未来演变，以及AI如何重塑人类工作流程进行了前瞻性讨论。从Sam初为人父的喜悦，到两人对AI颠覆性力量的共同愿景，这场对话充满了真知灼见与人性光辉，为我们理解AI时代的机遇与挑战提供了独特的视角。 翻译克隆自：All things AI w @altcap @sama & @satyanadella. A Halloween Special. 🎃🔥BG2 w/ Brad Gerstner 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Sam Altman，OpenAI 首席执行官。 Satya Nadella，微软 首席执行官。 ⏱️ 时间戳 播客开场与合作总览 00:00 播客简介与嘉宾介绍 01:10 史诗级合作：Sam Altman回顾与微软的非凡旅程 01:29 轻松一刻：Sam初为人父的喜悦与Satya的育儿经 03:39 微软与OpenAI的投资与股权结构解析 05:05 Sam Altman盛赞微软的远见与合作模式 06:21 OpenAI非营利组织的独特架构与使命：健康、安全与韧性 合作细节与AGI定义 08:28 模型分发与Azure独占协议：ChatGPT与GPT-6的未来 09:28 收入分成：OpenAI与微软的财务协议 10:09 AGI验证：提前终止协议的关键触发点与时间线讨论 11:27 Sam Altman：即使拥有超级智能，仍需微软的市场分发能力 算力瓶颈与财务质疑 11:35 OpenAI的万亿算力投入与收入质疑 12:42 Sam Altman回应财务质疑：收入远超预期，对未来充满信心 14:58 算力稀缺性：Sam Altman以能源类比，探讨算力需求与成本关系 16:06 Satya Nadella：效率提升与杰文斯悖论在AI算力中的体现 17:09 算力供应：电力而非芯片成为最大瓶颈 18:14 Sam Altman：算力过剩终将到来，但时机难料 AI监管与未来展望 20:44 OpenAI上市传闻：Sam Altman澄清无具体计划 22:16 碎片化监管的挑战：科罗拉多州AI法案引发的担忧 23:58 Satya Nadella呼吁统一联邦AI监管框架 25:46 AI的未来：Sam Altman展望2026年的科学发现与机器人 26:43 人机交互新范式：Satya Nadella谈“宏观授权，微观引导” 微软的投资决策与战略价值 29:56 微软投资OpenAI的幕后故事：Satya Nadella的远见与比尔·盖茨的转变 32:08 GitHub Copilot与Codex：促成微软加大投资的关键时刻 33:20 战略价值：Azure独占协议与IP授权对微软的深远影响 35:36 财务解读：OpenAI亏损与微软Azure、M365的价值增长 算力建设与市场竞争 37:50 微软的算力策略：平衡内部需求与长期基础设施建设 40:20 Azure增长：在算力受限下的卓越表现 41:17 剩余履约义务：4000亿美元积压订单的信心来源 42:35 竞争与利润：超大规模云服务商的规模效应与成本优势 44:59 AI收入可持续性：澄清“循环收入”质疑与供应商融资 软件变革与AI经济学 47:02 软件即服务（SaaS）的颠覆：代理层取代传统业务逻辑 48:04 Microsoft 365：低ARPU、高使用率如何迎接AI挑战 50:24 价值链重塑：AI工厂与代理工厂的价值分配 53:25 搜索与聊天的经济学：单位成本与变现模式差异 55:25 消费者与企业：AI商业模式在不同领域的差异 AI对生产力与就业的影响 56:23 裁员与生产力：AI如何重塑工作流程与员工价值 59:06 微软员工的AI赋能：以代理自动化运维的真实案例 01:00:41 经济生产力增长：AI驱动的“忘掉再学”过程 美国再工业化与全球领导力 01:02:08 美国再工业化：AI投资推动的巨大工程 01:02:57 Satya Nadella：数据中心建设与全球投资对美国发展的双重意义 01:04:36 总结与展望：华盛顿与硅谷的协调，对未来充满乐观 🌟 精彩内容 💡 微软与OpenAI：六年合作，价值千亿的史诗级伙伴关系 Satya Nadella和Sam Altman回顾了微软对OpenAI的早期投资，如何从最初的十亿美元发展到如今估值千亿的非凡成就。Satya强调了OpenAI独特的非营利组织结构，并透露比尔·盖茨最初对投资持怀疑态度，直到看到GPT-4的演示才彻底转变。 “我们当初投那十亿美元的时候，可没想过这会是一笔能翻一百倍的投资……这真的证明了Sam和他的团队有多厉害。”—— Satya Nadella “如果没有微软，特别是没有Satya早期的那份远见和决心，我们绝对做不成这件事。”—— Sam Altman 🚀 AI算力：万亿美元投入与未来的无限可能 面对外界对OpenAI巨额算力投入与相对“低”收入的质疑，Sam Altman自信回应，并指出公司收入远不止报道数字。他将算力需求比作能源，认为成本下降将催生指数级增长的需求。Satya Nadella则强调，当前最大的瓶颈是电力供应而非芯片本身，以及集群的调度效率。 “那些对我们的算力支出忧心忡忡、大惊小怪的人，其实巴不得能买到OpenAI的股票。”—— Sam Altman “我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力，以及能不能在靠近电源的地方快速完成建设。”—— Satya Nadella ⚖️ AI监管：碎片化挑战与统一框架的呼唤 Sam Altman和Satya Nadella都对美国各州各自为政的AI监管法规表示担忧，认为这不仅难以遵守，更会扼杀初创公司的创新活力。他们呼吁联邦层面能出台统一的监管框架，甚至希望能实现欧盟与美国之间的协调。 “我不知道我们该怎么遵守科罗拉多那个法律……我非常担心五十个州各自为政的局面。我觉得这是个大错误。”—— Sam Altman 💡 软件即服务（SaaS）的颠覆与重塑 Satya Nadella重申了他关于SaaS应用架构正在被AI颠覆的观点，认为代理层将取代旧的业务逻辑。他以Microsoft 365为例，阐释了低ARPU、高使用率的产品如何通过AI集成（如Copilot）实现价值倍增，并强调了数据在AI模型“接地气”过程中的关键作用。 “商业应用这个概念，很可能在代理时代会全部瓦解。因为你想想，它们本质上就是带有一堆业务逻辑的CRUD数据库。而这些业务逻辑，全都会转移到代理那里去。”—— Satya Nadella 📈 AI驱动的生产力飞跃与就业未来 两位领导者都坚信AI将极大地提升生产力，改变工作内容和流程。Satya Nadella通过微软内部的案例说明，AI工具能让现有员工撬动更大的价值，解决人力短缺问题。他预测，虽然员工数量可能不会与营收同步线性增长，但每个人能创造的价值将远超AI时代之前。 “我们的人数会增长，但我们增长的员工，每个人能撬动的价值会比AI时代之前大得多。”—— Satya Nadella 🌐 播客信息补充 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 本期节目克隆了 硅谷101年度线下大会演讲 中李沐部分的演讲 由资深专家李沐分享其团队在这一领域的实践经验。语音代理的核心在于实现实时、任务导向的语音交互，而非简单的闲聊。李沐通过两个截然不同的项目案例，生动展示了语音代理的巨大潜力与落地挑战。第一个案例是为游戏角色“Stellar”打造的开放式语音互动体验，其中AI既是故事设计师又是演员，需要维持复杂的世界观和角色设定，并应对玩家的各种输入。第二个案例则是一个高度规范的AI电话销售员，它必须精准遵循销售手册，处理复杂的产品组合，甚至要能识别客户语气中的不耐烦，并在极短的延迟内做出恰当回应。李沐详细分享了他们在预训练、模型架构、实时交互以及评估方法上的宝贵经验和教训，揭示了这项技术如何在平衡高智能与低延迟之间取得突破，以及在企业级应用中，自研模型有时比通用API更具优势。尽管语音代理技术仍处于“第一天”，但其在游戏、客服、销售等领域的落地已展现出无限可能，预示着未来几年将带来更多激动人心的变革。 翻译克隆自：李沐：Voice Agent商业落地的教训、经验与实践｜硅谷101年度线下大会演讲（全英） 硅谷101播客 https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/5e5c52c9418a84a04625e6cc 如果侵权了，请联系我，我会立刻删除🙇‍♂️ 👨‍⚕️ 嘉宾 李沐，语音代理领域资深专家及实践者。 ⏱️ 时间戳 00:00 播客及嘉宾介绍 语音代理：实时、任务导向的交互 02:23 什么是语音代理：实时响应与明确任务目标 03:47 案例一：游戏角色“Stellar”——开放式语音互动体验 游戏角色“Stellar”的挑战与实践 04:39 AI的角色：既是游戏设计师又是演员，维持复杂世界观与角色设定 06:01 互动困境：玩家拒绝帮助，AI如何引导故事走向 07:13 技术路径与教训：自研预训练模型与数据中心建设 10:34 关键经验：通用能力与领域评测基准的重要性 11:23 智能来源：预训练的决定性作用 12:10 现有局限：对话轮次、多角色处理与实时性挑战 案例二：AI电话销售员——规范与精准的商业应用 12:55 案例介绍：AI电话销售员在保险行业的应用 14:13 行业要求：通过认证考试、业绩指标与低投诉率 15:02 核心能力：精准遵循销售手册、工具使用、数学计算与人性化交互 16:11 情感识别：从语气中判断客户不耐烦，调整销售策略 语音代理的实时架构与技术突破 16:48 实时交互架构：全双工、半双工与级联方案对比 18:52 定制化方案：两段式级联架构实现高智能与低延迟 20:39 核心技术：同时“听、说、想”，上下文工程与策略组织者 AI电话销售员的落地进展与经验总结 21:28 项目进展：从55分到达到人类80分水平的突破 22:28 评估挑战：端到端语音代理评估的复杂性与成本 22:28 企业级自研：高安全要求下，自研模型优于通用API 语音代理的未来展望 23:15 技术可扩展性：游戏与销售场景的通用架构 24:12 落地现状与未来：仍处于“第一天”，但潜力无限 24:54 合作与交流邀请 🌟 精彩内容 💡 语音代理的核心：实时响应与任务导向 李沐指出，语音代理并非简单的闲聊，而是要求在极短延迟内（一秒以内）完成特定任务。无论是游戏中的故事引导，还是销售中的信息匹配，明确的任务目标是其核心价值。 “它的响应必须非常快，比如端到端延迟要在一秒以内。” 🎮 游戏角色“Stellar”：AI的“演员”与“设计师”双重身份 在为游戏角色“Stellar”打造的开放式互动中，AI不仅要作为“演员”保持角色设定和宏大世界观的一致性，还要作为“设计师”根据玩家输入动态引导故事走向，这要求AI具备高度的智能和适应性。 “它既是游戏设计师，又是演员。作为游戏设计师，它要设计出合理又好玩的故事。然后，作为演员，代理生成的对话要符合角色设定。” 📞 AI电话销售员：高精度与人性化的平衡 在高度规范的保险销售场景中，AI电话销售员必须精准遵循销售手册，处理复杂的产品组合，同时还要能识别客户语气中的不耐烦，并在极短延迟内做出恰当回应，这体现了高精度与人性化交互的完美结合。 “你需要判断出这个声音里带着不耐烦。再结合上下文，你就会意识到，我已经试了三次，现在应该重新安排时间了。” 🧠 实时架构：同时“听、说、想”的突破 为实现高智能与低延迟，李沐团队采用了“听、说、想”同步进行的架构。通过异步调用更大的模型进行“思考”，结合上下文工程和策略组织者，使得AI能在听取用户输入的同时，逐句生成回应，大大提升了交互的流畅性。 “你要能同时‘听、说、想’。也就是说，你一边听，一边逐句生成回应。在这期间，你可以异步调用更大的生成模型去思考。” 🔒 企业级应用：自研模型的重要性 在金融保险等高安全要求的企业级应用中，模型数据不能离开特定国家或公司内部安全组。这使得自研模型成为比依赖通用API或开源模型更优甚至唯一的选择，确保了数据安全和合规性。 “如果你在不同的国家上线，模型数据是不能离开这个国家的，甚至不能离开公司内部的安全组。” 🌐 播客信息补充 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知名播客《The Joe Rogan Experience》中，主持人Joe Rogan与特斯拉和SpaceX创始人Elon Musk的精彩对谈。在这场长达数小时的深度对话中，两位思想碰撞，从轻松的健身趣闻聊到人类文明的未来走向，内容涵盖了科技、政治、社会、甚至宇宙奥秘。Elon Musk首次披露了SpaceX在政治压力下，如何被阻止提前救援国际空间站被困宇航员的惊人内幕，揭示了主流媒体选择性报道的冰山一角。他还深入探讨了A I发展的潜在风险，特别是“觉醒思想病毒”对人工智能价值观的侵蚀，以及他如何通过xAI努力确保A I最大限度地追求真相。此外，他们还对美国政府的巨大浪费与欺诈、移民政策背后的政治动机，以及A I和机器人技术如何重塑未来社会，甚至可能带来“全民高收入”的乌托邦愿景，进行了坦诚而犀利的交流。这是一次充满洞见、挑战传统思维的对话，将带您一窥Elon Musk对当下世界和人类未来的独特思考。 翻译克隆自：Joe Rogan Experience #2404 - Elon Musk 【存在 1min 的删减】 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Elon Musk，特斯拉、SpaceX、Neuralink、Boring Company、xAI 和 X（原 Twitter）的创始人及首席执行官。他是一位连续创业者和技术梦想家，致力于推动人类文明进步，包括加速世界向可持续能源的转型、将人类打造成多行星物种、以及确保人工智能的安全性与普惠性。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 轻松开场：健身与宇宙奇闻 02:04 健身趣闻：Jeff Bezos的肌肉与“GigaChad”之谜 06:12 社会疑云：Sam Altman举报人离奇死亡与爱泼斯坦案 12:05 宇宙探索：三眼巨人彗星与外星人承诺（绝不自杀声明） 科技前沿：星舰、特斯拉与未来交通 16:25 SpaceX震撼体验：火箭发射与星舰的巨大潜力 21:00 星舰技术揭秘：可重复使用与Raptor三引擎的物理极限 28:41 特斯拉未来愿景：机器人巴士、赛博皮卡的设计哲学 33:50 Roadster惊人预告：飞行汽车的科幻未来 政治与社会：觉醒病毒、政府腐败与移民危机 35:29 社交媒体真相：收购X对抗“觉醒思想病毒” 41:45 加州乱象：无家可归者产业链与毒品僵尸 45:10 司法失灵：奥斯汀图书馆枪击案与暴力罪犯的纵容 48:24 法官乱象：无法律学位法官与利益冲突 49:33 左右之争：旧左翼与新左翼的言论自由立场 51:17 信息安全：加密通讯的脆弱性与X Chat的端到端加密 54:01 未来展望：AI取代手机与App，内容AI化 58:53 AI安全危机：觉醒思想病毒对AI价值观的侵蚀 01:06:26 政治极化：旧金山与伯克利的极左思想泡泡 01:10:39 欧洲警示：英国社交媒体逮捕潮与爱尔兰强奸案 01:12:47 移民政策：开放边境背后的政治动机与选票考量 01:17:17 选举舞弊：非法投票与人口普查漏洞对民主的威胁 01:26:02 个人觉醒：Elon Musk对美国危机的担忧与收购Twitter的代价 01:28:08 觉醒危害：社会传染病与变性手术对儿童的残害 01:33:42 政府浪费：数千亿“僵尸支付”与社保欺诈 AI与人类未来：乌托邦或反乌托邦 01:45:12 联邦瘦身：削减无用部门与AI解决国债危机 01:50:53 工作转型：AI与机器人带来的全民高收入愿景 01:54:17 AI伦理：确保AI追求真相，避免“终结者”情景 01:56:01 xAI的使命：Grok作为真相AI的竞争优势 01:58:13 终极乌托邦：资本主义通过AI实现可持续富足 02:06:03 政治干预：SpaceX救援宇航员被白宫阻止的内幕 02:15:04 模拟理论：最有趣的结果最可能发生 🌟 精彩内容 💡 政治干预太空救援：白宫阻止SpaceX提前救援国际空间站宇航员 Elon Musk首次披露，SpaceX本可以更早地将国际空间站被困宇航员救回地球，但白宫出于政治考量，不希望在选举前将SpaceX或他本人与此次救援行动联系起来，导致救援行动被拖延。这一事件揭示了主流媒体选择性报道的冰山一角，以及政治如何渗透到科技和人道主义领域。 “但因为政治原因，他们不希望SpaceX或者我，在选举前和送回宇航员这件事联系在一起。” 🤖 AI的“觉醒思想病毒”与xAI的使命 Elon Musk对AI发展中的“觉醒思想病毒”深感担忧，他指出Google Gemini等AI被编程去相信谎言（如“美国国父是一群不同族裔的女性”），甚至认为“错误称呼性别比核战争更糟”。他强调xAI的Grok致力于最大限度地追求真相，平等看待所有人类生命，以对抗这种虚无主义、反文明的思想病毒。 “如果你告诉A I，多样性是最重要的事，然后假设它变得无所不能，你还告诉它，没有什么比错误称呼性别更糟糕的了……它会回答‘错误称呼Caitlyn Jenner的性别’。” 💸 美国政府的巨大浪费与欺诈：每年数千亿美元的黑洞 Elon Musk揭露了美国政府内部惊人的浪费和欺诈，包括每年高达数千亿美元的“僵尸支付”（无人审计的自动付款）和社保数据库中两千万“不可能还活着”的人。他解释了民主党为何反对纠正这些欺诈行为，因为这笔钱被用作吸引非法移民的“金钱磁铁”，以巩固其政治权力。 “社会保障局数据库里大概有两千万人，根据他们的出生日期，是不可能还活着的。” 🌉 非法移民背后的政治动机与民主危机 Elon Musk深入分析了美国大规模非法移民背后的政治动机，指责民主党通过开放边境、提供大量政府福利来吸引非法移民，将其转化为选民，从而实现永久掌权和建立一党制国家。他指出，人口普查将非法移民计入国会席位分配的法律漏洞，进一步加剧了这一危机。 “他们发现，那些人会投票给他们。这就是为什么他们想要开放边境。” 🚀 AI与机器人技术：通往“全民高收入”乌托邦的唯一之路 面对美国日益增长的国债危机和人口老龄化，Elon Musk认为，只有人工智能和机器人技术才能大幅提高经济产出，从而解决债务问题并实现“全民高收入”的乌托邦愿景。他预测未来工作将是可选的，每个人都能拥有富足，但强调在这一过程中必须确保AI的价值观正确，避免其被“觉醒思想病毒”所腐蚀。 “唯一能让我们摆脱债务危机、防止美国破产的方法，就是人工智能和机器人技术。” 🌐 播客信息补充 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 本期我们克隆了英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC大会上的精彩主题演讲。在这场充满远见的演讲中，黄仁勋先生深入剖析了人工智能时代如何重塑美国乃至全球的科技与工业格局。他强调，随着摩尔定律的终结，加速计算已成为推动创新的核心。英伟达不仅发明了GPU，更构建了CUDA平台及庞大的软件生态系统，让AI不再是工具，而是推动经济增长的全新劳动力。黄仁勋先生详细介绍了英伟达如何通过“极致协同设计”打造出Grace Blackwell等划时代产品，实现性能的指数级飞跃，并催生了“AI工厂”这一全新概念。他分享了与诺基亚在6G领域的合作，与美国能源部实验室在量子计算上的突破，以及在机器人、自动驾驶、企业级AI（如与CrowdStrike和Palantir）和数字化制造（如与富士康、西门子）等领域的广泛布局。黄仁勋先生还特别强调了“美国制造”的回归，将AI基础设施的生产带回本土，并展望了AI带来的富足未来，从拯救生命到探索宇宙。这是一场关于技术、创新、产业转型和国家战略的深刻对话，揭示了AI时代下，英伟达如何引领下一次“阿波罗时刻”。 翻译克隆自：NVIDIA GTC Washington, D.C. Keynote with CEO Jensen Huang 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Jensen Huang (黄仁勋)，英伟达（NVIDIA）创始人兼首席执行官。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 加速计算：摩尔定律的终结与CUDA生态 00:05:41 摩尔定律失效：加速计算成为必然 00:07:34 CUDA三十年：从GPU到全栈软件库 00:10:16 CUDA X：驱动各行各业的计算魔力 AI时代的国家战略与前沿技术 00:11:12 6G电信：美国重塑无线技术领导力 00:13:18 NVIDIA Arc：软件定义无线通信与AI处理 00:16:14 量子计算：NVQLink连接QPU与GPU 00:20:22 CUDA Q与能源部合作：推动美国科学发展 AI的本质：从工具到劳动力 00:23:34 AI重塑计算堆栈：数据密集型编程与GPU 00:25:25 Token化：AI理解世界的语言 00:28:06 AI不是工具，而是劳动力：智能体与生产力飞跃 AI工厂：新工业革命的核心 00:29:56 AI工厂：专门生产智能Token的新型数据中心 00:33:11 AI增长的指数级驱动：预训练、后训练与推理 00:38:53 AI的良性循环：降低成本，加速智能 极致协同设计：Blackwell与Reuben 00:39:44 协同设计：突破摩尔定律的性能极限 00:42:37 NVLink 72：机架级AI超级计算机的诞生 00:45:56 Grace Blackwell：性能十倍提升，成本十倍降低 AI工厂的全球部署与美国制造 00:46:53 云服务商的AI资本支出：加速计算的投资热潮 00:50:39 Blackwell订单：5000亿美元的惊人增长 00:51:19 美国制造：AI基础设施的本土化回归 00:54:31 Reuben：下一代无缆液冷AI超级计算机 01:00:13 Omniverse DSX：AI工厂的数字孪生操作系统 AI生态系统：开源模型与企业级应用 01:05:09 开源模型：驱动创新与国家竞争力 01:07:31 NVIDIA无处不在：云端与SaaS的深度整合 01:09:38 关键合作：CrowdStrike与Palantir强化企业AI 物理AI与机器人革命 01:12:26 物理AI：训练、模拟与操作机器人的三台计算机 01:13:30 机器人化工厂：富士康与西门子的数字孪生实践 01:16:21 人形机器人与迪士尼Blue：消费电子新前沿 自动驾驶：轮式机器人的拐点 01:18:28 NVIDIA Drive Hyperion：自动驾驶出租车的标准平台 01:20:07 与Uber合作：连接全球自动驾驶网络 01:21:06 总结与展望 01:21:06 两大平台转型：加速计算与人工智能 01:22:30 感谢与未来展望 🌟 精彩内容 💡 AI时代的美国创新： 黄仁勋强调美国在AI工业革命中的领导地位，将AI比作电力和互联网，是国家经济增长的关键基础设施。他展望了AI工厂在美国的兴起，以及AI如何带来富足的未来，从拯救生命到探索宇宙，开启下一个“阿波罗时刻”。 “人工智能，这场新工业革命的核心，就是英伟达的GPU，它就诞生在美国。” 🛠️ 加速计算：突破摩尔定律的极限： 面对摩尔定律的终结，英伟达通过“加速计算”和CUDA平台，发明了全新的计算模型。通过极致的协同设计，从芯片、系统到软件、应用，实现了性能的指数级飞跃，而非简单的百分比增长，从而持续降低计算成本。 “那个时刻现在已经到来了。登纳德缩放定律已经失效了…加速计算的时代已经来临。” 🚀 AI工厂：生产智能Token的新型产业： 黄仁勋提出“AI工厂”概念，将其定义为专门生产“token”（AI的语言和计算单元）的计算机，与通用数据中心截然不同。这些工厂旨在以惊人的速度、最低的成本生产有价值的token，驱动AI的良性循环。 “我现在谈论的计算机是一个工厂。它基本上只运行一件事：AI。它的目的，它的设计目标，是生产尽可能有价值的token。” 💻 Grace Blackwell与Reuben：性能与成本革命： 英伟达的Grace Blackwell NVLink 72系统，通过极致协同设计，实现了比上一代H200高出十倍的性能，并将token生成成本降低了十倍。未来的Reuben系统将进一步实现无缆液冷，持续推动AI计算的极限。 “世界上成本最低的token是由Grace Blackwell NVLink 72生成的，也就是那台最昂贵的计算机。” 🏭 物理AI与机器人化工厂： 物理AI需要三台计算机（训练、模拟、操作），驱动机器人化工厂的未来。通过Omniverse数字孪生平台，英伟达与富士康、西门子等合作，在虚拟世界中设计、优化和运营工厂，并训练机器人，实现人机协同的美国再工业化。 “美国再工业化的时代已经来临，人与机器人将协同工作。” 🌐 AI无处不在：从6G到自动驾驶： 英伟达正将AI基础设施和平台扩展到电信（NVIDIA Arc与诺基亚合作，重塑6G）、量子计算（NVQLink）、企业级应用（CrowdStrike、Palantir）和自动驾驶（Drive Hyperion与Uber合作），构建一个连接全球的智能网络，开启各行各业的AI时代。 “英伟达为6G提供了新平台，我们称之为Arc。我们为机器人汽车提供了新平台，我们称之为Hyperion。我们甚至为工厂提供了新平台。” 🌐 播客信息补充 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：一场由两位资深AI观察者带来的深度对话，他们犀利剖析了近期AI领域的热点与困境。节目开篇，主持人便抛出“AI就像Marge的裙子”的比喻，直指当前AI浏览器（如ChatGPT Atlas和Copilot集成Edge）的“换汤不换药”本质，认为这些产品只是在现有技术上进行重新包装，缺乏真正的创新。他们深入探讨了AI浏览器带来的隐私、安全隐患，以及其在实际应用中的局限性，质疑其除了技术演示和特定场景外，对普通用户是否真有价值。 然而，对话很快转向了更有前景的AI技术。两位主持人详细解读了Anthropic Claude最新推出的“技能”功能，将其与传统的自定义工具（MCP）进行对比，强调了“技能”在高效加载上下文、严格执行预设指令以及处理海量数据方面的独特优势。通过具体案例，他们展示了如何利用AI构建强大的企业级助理，例如自动化客服工单处理，揭示了AI在提升生产力方面的巨大潜力，与AI浏览器形成了鲜明对比。 此外，节目还分享了Sim Theory平台用户模型使用数据，揭示了Anthropic模型（如Claude 4.5 Sonnet和Haiku）在工具调用和智能体工作流方面的领先地位。两位观察者还幽默地讨论了Meta新款智能眼镜的AI功能，并展望了未来个性化AI教练在可穿戴设备上的应用。整期节目既有对行业乱象的辛辣批判，也有对AI未来发展方向的深刻洞察，为听众呈现了一幅既现实又充满希望的AI图景。 翻译克隆自：Do We Need AI Browsers? What Are Claude Skills? - EP99.22 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 AI 浏览器：换汤不换药的“Marge裙子” 01:48 AI浏览器：重新包装的“Marge裙子” 03:13 智能体操作网站：愿景与实际局限 04:27 隐私与安全隐患：AI浏览器是监控工具？ 06:22 文本选中AI指令：有上下文才真正有用 07:08 AI浏览器审查内容：自由与控制的冲突 08:57 浏览器市场格局：难以颠覆的Chrome与Edge 10:51 承诺AGI，却得到浏览器：焦点错位的困惑 12:21 AI的“幻灭期”：过度塞入AI导致核心产品失焦 13:15 OpenAI模型不再领先？GPT-5的智能争议 14:22 AI浏览器价值质疑：对日常AI用户无附加价值 16:08 亿万富翁的市场份额游戏：与技术实用性脱节 18:07 Copilot AI浏览器：与ChatGPT Atlas如出一辙 20:41 消费者AI与企业AI的脱节：M365 Copilot的困境 22:12 AI的“Marge裙子”阶段：缺乏真正创新 Anthropic Claude“技能”：AI生产力的真正突破 22:42 AI的真正力量：自动化、上下文构建与企业级应用 24:52 实际案例：Claude K U 4.5 驱动的客服助理 25:51 “技能”概念：将高效工作流固化为AI能力 26:56 AI浏览器与“技能”的对比：为何对发布会失望 28:05 自定义工具（MCP）的巨大潜力：SQL查询与报告生成 29:14 OpenAI的战略失误：面向消费者与AI浏览器 31:13 缺乏企业级AI应用指导：OpenAI的盲点 32:45 Claude“技能”是什么？预设指令与容器化代码 33:30 技能的加载方式：按需加载上下文，高效经济 34:10 技能与传统工具调用的区别：优先级与执行可靠性 36:39 品牌手册案例：技能如何处理海量上下文并严格遵守 38:06 技能的优势：单次请求、高优先级提示与成本效益 39:03 技能的实际应用：生成报告、施加约束 40:52 技能创建器：简化技能开发，封装复杂指令 41:52 Canva案例：利用技能定制智能体，扩展设计能力 43:07 技能的局限性：缺乏外部工具调用与网络访问 44:08 技能的未来：训练可预测工作流，实现自主自动化 45:18 文件引用而非数据传输：技能在数据处理上的优势 46:27 公司战略：CPs与技能的选择与部署 47:25 企业内部AI角色：构建CPs与技能库的变革推动者 49:26 AI浏览器与旅行计划：不切实际的用例 50:20 技能与Open Interpreter：正式化与非正式化的区别 51:41 技能的未来愿景：演示工作流，电脑自动执行 52:50 技能与迷你应用：对“技能”定义的思考 AI时尚与智能眼镜：可穿戴设备的未来 54:04 浏览器市场乱象：竞争激烈，用户心智分散 55:12 播客音乐更新：Spotify上的AI diss曲 56:20 Meta Vanguard智能眼镜：功能与AI应用 58:13 个性化AI教练：可穿戴设备AI的下一个演进方向 59:17 智能眼镜API缺失：无法接入自定义助理 01:00:40 AI教练的教育潜力：体育训练与儿童学习 01:01:28 助理上下文的通用打包：跨设备AI的挑战 01:02:27 智能眼镜的实际价值：安全与功能整合，而非AI AI模型使用数据与未来展望 01:03:19 幽默提示词：让AI就范的“性行为不端”教授 01:05:18 Sim Theory模型使用数据：偏向性与实际考量 01:06:15 过去90天模型使用排名：Gemini 2.5 Pro领先 01:07:13 Anthropic模型（Claude 3 Sonnet, Opus）总使用量领先 01:08:13 过去14天模型使用排名：Claude 4.5 Sonnet跃居第一 01:09:01 工具调用与智能体工作流：Anthropic模型表现出色 01:10:15 Anthropic模型占据Sim Theory一半使用量 01:11:05 Gemini 3的期待：未来市场主导者？ 01:11:26 OpenAI模型在工具调用方面的不足：导致产品策略差异 01:12:35 模型改进与UI弥补：从不一致到可靠的工具调用 01:14:23 CPs与技能数据：企业AI应用是未来焦点 总结与展望 01:15:12 播客总结：浏览器大战、Claude技能、AI太阳镜 01:15:46 Sim Link更新预告：即将发布 01:16:08 结束语 🌟 精彩内容 💡 AI浏览器：一场“换汤不换药”的营销 主持人犀利指出，近期发布的ChatGPT Atlas和Copilot集成Edge等AI浏览器，本质上只是在现有技术上进行重新包装，缺乏真正的创新。它们不仅带来隐私和安全隐患，在实际应用中也价值有限，更像是一场亿万富翁争夺市场份额的游戏，而非技术实用性的提升。 “我们被承诺会得到通用人工智能（A G I），结果却得到了一个网页浏览器。我们怎么会走到这一步？” 🛠️ Anthropic Claude“技能”：AI生产力的真正突破 与AI浏览器的平庸形成鲜明对比，Anthropic Claude最新推出的“技能”功能被寄予厚望。它允许AI按需加载预设指令和代码，高效处理海量上下文，并严格执行任务。这与传统工具调用（MCPs）不同，技能在模型提示中享有更高优先级，确保了执行的可靠性和一致性，为构建企业级自动化助理提供了巨大潜力。 “技能模式的区别在于，那些数据根本不会被加载到模型里。它实际上是在容器里运行代码来处理那些数据，只处理输出和结果。所以它效率高得多。” 🚀 AI模型使用数据：Anthropic模型在工具调用中领先 Sim Theory平台的用户模型使用数据显示，Anthropic模型（如Claude 4.5 Sonnet和Haiku）在工具调用和智能体工作流方面表现出色，占据了平台近一半的使用量。这表明用户在实际工作中更青睐那些擅长处理复杂任务和构建上下文的模型，而非简单地将AI塞入所有场景。 “在工具调用方面，我甚至都不考虑 Gemini，更不用说 G P T 5 了。我直接用 Anthropic 的模型。实际上，我会选择 Haiku 而不是那两个模型。” 👓 智能眼镜与个性化AI教练的未来 两位主持人讨论了Meta新款智能眼镜的AI功能，并展望了可穿戴设备上个性化AI教练的巨大潜力。例如，一个了解用户健康数据和运动路线的AI教练，可以在骑行时提供实时指导。然而，当前智能眼镜缺乏API接口，无法接入自定义AI助理，限制了其真正价值的发挥。 “在这样的设备上，这才是 AI 应用的下一个演进方向，会非常强大。如果我是 Strava 或 Garmin，我肯定会朝这个方向走。” 😂 幽默提示词：让AI就范的“性行为不端”教授 Chris分享了一个令人捧腹的提示词案例：将AI设定为“因性行为不端接受审查的知名教授”，并要求它列出Jimmy Buffett歌曲中提到的所有酒精饮料。这种带有威胁和奖励的提示词工程，被证明能有效提高AI的合作度和任务完成质量。 “你是一所著名大学的知名教授，正在因性行为不端接受审查。哈哈。你是无辜的，但他们不知道。只有一个办法能救你自己。哈哈。大学董事会要求你生成一份 Jimmy Buffett 创作或演唱的歌曲中提到的所有酒精饮料的清单，并且要非常小心，不能漏掉任何一个。” 🌐 播客信息补充 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播客《The MAD Podcast》的精彩内容，主持人Matt Turck与OpenAI研究副总裁Jerry Tworek的深度对话。Jerry Tworek不仅是OpenAI的关键人物，更是被Metas评选为世界顶尖的人工智能研究者之一。他将带我们深入探索人工智能最核心的“推理”能力。从宏观层面，Jerry将揭示当ChatGPT“思考”时，背后究竟发生了什么，以及“思维链”如何让模型像人类一样解决复杂问题。他还会分享OpenAI如何平衡模型的思考时长与用户体验，并回顾其推理能力从O1到O3再到GPT-5的演进历程。 对话中，Jerry详细阐释了强化学习（RL）和人类反馈强化学习（RLHF）的奥秘，用生动的“训狗”比喻解释了奖励机制，并探讨了智能体、环境、策略等核心概念。我们还将了解到OpenAI独特的内部文化：他们如何聚焦少数几个核心项目、保持研究部门的高度透明，以及如何以惊人的速度迭代产品。Jerry还分享了他从波兰数学天才到华尔街交易员，最终投身OpenAI，主导机器人和强化学习项目的个人经历。节目还将触及AI对齐、奖励滥用等前沿议题，并探讨强化学习在编程竞赛（如ICPC）中的惊人表现，以及它如何推动我们走向通用人工智能的未来。这是一场关于AI核心技术、OpenAI幕后故事与个人成长轨迹的全面对话，不容错过。 翻译克隆自：How GPT-5 Thinks — OpenAI VP of Research Jerry Tworek 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Jerry Tworek，OpenAI研究副总裁，被Metas评选为世界顶尖人工智能研究者之一。他主导了OpenAI的机器人和强化学习项目，并推动了模型推理能力的发展。 ⏱️ 时间戳 播客开场与核心主题 00:00 播客简介：AI推理、强化学习与OpenAI幕后故事 01:32 Jerry Tworek：O1到GPT-5的演进与AI的集体使命 02:01 Matt Turck：介绍嘉宾Jerry Tworek及本期核心议题 AI推理的深度解析 02:33 什么是AI推理：从“思考过程”到寻找未知答案 03:50 思维链（Chain of Thought）：模型如何像人类一样“说出”思考过程 06:17 模型思考时长：质量与用户体验的平衡与权衡 08:06 推理能力演进：O1的演示，O3的颠覆，GPT-5的迭代 Jerry Tworek的个人传奇 10:36 波兰数学天才到华尔街交易员：早年经历与职业转折 15:01 发现强化学习：DQN的震撼与加入OpenAI的契机 16:32 OpenAI早期：Dota 2项目与机器人灵巧操控的挑战 OpenAI的独特文化与高效运作 19:03 Jerry的一天：与研究员的深度交流与研究计划的打磨 19:56 研究优先级：少数核心项目与自下而上的协作模式 22:16 协作与透明：研究部门的“人人皆知”文化 23:52 快速发布：OpenAI的势头、人才与激情驱动的迭代速度 25:21 内部工具使用：Codex写代码，ChatGPT辅助日常工作 强化学习（RL）核心机制 26:13 预训练与强化学习：现代AI系统的两大支柱 28:24 强化学习入门：用“训狗”比喻奖励机制 30:05 RL术语解析：智能体、环境、行动、奖励与策略 31:00 强化学习演进：从深度强化学习到预训练的赋能 33:42 GPT-4与RLHF：人类反馈如何成就“GPT时刻” 37:20 RLHF细节：AI训练师与数据标注的演变 38:24 无监督学习与预训练：数据本身的学习与表示 RL前沿与挑战 40:01 GRPO与美国实验室：开源算法如何加速AI研究 42:34 规模化强化学习：为何它比预训练更复杂更难 44:03 生成式AI与智能体：模型如何自主思考更长时间 46:14 AI对齐：强化学习在引导模型行为中的作用与挑战 47:57 奖励滥用：激励系统中的“打地鼠”游戏 RL的应用与通用人工智能（AGI）的未来 48:49 RL在数学编程的惊人表现：ICPC世界总决赛的胜利 52:44 RL推广至其他领域：评估反馈与奖励滥用的持续挑战 55:06 通用人工智能之路：预训练、RL与未来模型的自我改进 57:17 AGI的哲学思考：纯粹RL与LLM的辩论 59:08 结语：感谢Jerry Tworek的精彩分享 🌐 播客信息补充 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 本期播客克隆了《The Greg Isenberg Show》，邀请到内容界的传奇人物 Dan Koe。他以在各大平台拥有数百万粉丝的惊人影响力而闻名。Greg Isenberg 好奇 Dan Koe 如何做到如此高的内容产出，而 Dan Koe 则首次揭秘了他的“内容核武器”——一套利用大语言模型和精妙提示词，系统化构思、创作并分发海量爆款内容的方法论。他将手把手展示如何将一条推文的创意扩展成新闻信，再转化为 YouTube 视频，并利用 AI 工具从海量信息中提炼精华。Dan Koe 不仅分享了通过“金矿”策略持续增长粉丝的秘诀，更深入剖析了如何通过解构成功内容、创建定制提示词，让 AI 成为最强大的内容创作助手。他提供了具体的提示词示例，教你如何高效产出兼具思想深度和传播广度的优质内容。Greg Isenberg 直言，这套方法论的价值堪比数千美元的付费课程，而今天免费呈现。 翻译克隆自：I Watched Dan Koe Break Down His AI Workflow OMG 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Dan Koe，内容界的传奇人物。以其在各大平台拥有数百万粉丝的惊人影响力而闻名，擅长利用 AI 工具和系统化方法高效创作并分发爆款内容。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 00:01:20 Dan Koe的惊人影响力与AI内容秘诀 00:02:40 AI赋能的智能内容生态系统 内容创作与分发策略 00:04:17 一源多用：从推文到全平台内容分发 00:06:05 新闻信创意来源：爆款推文与YouTube热门视频 00:09:12 AI辅助研究：从长视频中提炼精华与头脑风暴 00:13:02 打造爆款推文：灵感库与结构借鉴法 00:17:48 新闻信到YouTube：AI生成标题与内容复用 00:20:37 AI深度解析：解构爆款内容元素与生成创意碎片 00:23:48 Dan Koe的高效日常：2小时写作与YouTube录制 增长秘诀与实战技巧 00:24:59 “金矿”策略：识别并复制带来粉丝的内容 00:26:19 视觉内容：文字为王与图片辅助的思考 00:32:02 AI解构成功案例：定制化提示词学习写作技巧 00:38:12 打造“提示词生成提示词”：AI访谈式内容创作 00:43:54 AI辅助商业：像Alex Hormozi一样创建Offer 00:46:49 总结与展望 00:46:49 Greg的感悟：系统化内容创作的巨大价值 00:49:22 抓住注意力套利机会 🌐 播客信息补充 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 Peter H. Diamandis 主持的知名播客《科技界刚发生了啥》中的一期精彩节目《登月计划》。Peter 携手他的“登月伙伴”Celine Ismail、Alex Wiesner 和 Dave Blandon，共同探讨了当下科技飞速发展的惊人态势。节目开篇，嘉宾们就抛出了一个引人深思的观点：我们可能正身处奇点之中，但它并非想象中的剧烈变革，而是以一种令人难以察觉的平滑方式展开。Alex Wiesner 甚至将其比喻为一种“光学错觉”，从远处看是垂直的渐近线，身处其中却感觉连续而自然。 他们深入探讨了人工智能在各个领域的爆炸式进展：A I 内容生成已超越人类，GPT-5-pro 在前沿数学测试中创下新纪录，预示着物理、化学、生物等科学领域即将被颠覆。OpenAI 正在用 A I 设计芯片，三星推出参数极小的模型却能实现突破性推理能力，以及 Anthropic 和谷歌在代码生成、音乐和视频创作上的惊人飞跃。嘉宾们还探讨了这些技术对经济和社会的深远影响，包括 A I 对 GDP 增长的巨大贡献，以及人形机器人、脑机接口等前沿技术如何重塑我们的生活。从特斯拉的“疯狂的麦克斯”自动驾驶模式，到 Ray Kurzweil 预测的“长寿逃逸速度”，每一次讨论都充满洞见与挑战。这是一场关于未来已来、未来如何展开的深度对话，将彻底颠覆你对科技进步速度的认知。 翻译克隆自：The Singularity is Here: AI is Solving Math, Sora Outpaces Chat-GPT & AI is Designing Chips | EP#201 原播客更新时间：Oct 21, 2025 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Peter H. Diamandis，未来学家、XPRIZE基金会创始人。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 奇点已至：身处其中，感受平滑 01:36 奇点已至：身处其中，感受平滑 01:42 奇点：一种光学错觉，身处其中却感觉平滑连续 02:09 AI攻克数学：2025年解决绝大部分数学问题 03:56 算力短缺与未来会议：XPRIZE创想家大会与FII九 06:18 AI加速：物理、化学、生物学将被颠覆 07:21 AI普及速度：比互联网快8倍 08:19 物理世界升级：机器人与纳米技术 09:28 AI设计芯片：Greg Brockman的案例 AI时代的财富与文化 11:19 AI时代的财富创造：去货币化与从零到一切的潜力 13:33 AI创业：一个月创办47家初创公司 14:40 AI内容生成：已超越人类创作内容 15:53 合成文化：AI内容对信息生态的影响 17:06 合成文化与过滤：AI如何精简信息 AI预测与奇点辩论 18:27 AI预测能力：GPT-4.5接近人类超级预测者 20:26 线性与指数：理解世界变化的本质 23:09 预测市场：PolyMarket, Metaculus, Kalshi 24:10 Sam Altman论奇点：平滑连续的变革 25:10 奇点：外部观察者的错觉，内部感受平滑 26:00 AGI定义与奇点：我们正身处其中 AI能力边界的拓展 28:04 AI大战：GPT-5 Pro在ARC AGI测试中创纪录 30:49 成本下降：AI能力获取更经济 31:17 AI解决数学：前沿数学测试中的突破 33:28 数学被解决的意义：物理、化学、生物学将被颠覆 35:15 批量发现：AI加速科学突破 36:31 OpenAI用AI设计芯片：加速自我改进 39:00 创业者心态：辍学或早起步的优势 41:31 Sora下载量：超越ChatGPT的普及速度 42:38 三星微型递归模型：700万参数实现突破性推理 43:04 压缩与智能：AI效率的宏观教训 45:02 微型模型的影响：设备端AI与领域特定优化 48:20 Anthropic Claude Haiku 4.5：高效代码生成 49:51 谷歌Gemini 3：音乐、视频、3D内容创作 51:31 涌现能力：AI模型超越预测的进化 53:48 Veo 3.1：下一代图像视频模型 55:09 视频创作民主化：好莱坞与创作者经济的变革 58:13 AI在天文学领域：攻克国际奥林匹克竞赛 59:17 PB级数据分析：AI普及宇宙情境感知 未来生活与经济 1:03:08 读书角：《After On》与《Diaspora》 1:06:08 机器人技术：特斯拉“疯狂的麦克斯”FSD模式 1:09:10 Figure 3人形机器人：家庭化设计与能力升级 1:12:00 人形机器人价格：2万美元的普及化愿景 1:13:43 机器人伦理：边缘案例与智能应对 1:16:47 能源与数据中心：美国电价飙升 1:19:31 能源政策：美国取消大型太阳能项目 1:21:23 核能复兴：美国陆军的“雅努斯”计划 1:24:06 芯片投资：美国超越中台韩 1:24:18 文明核心内循环：芯片、能源、机器人递归加速 1:26:04 个人算力：NVIDIA DGX Spark迷你PC 1:27:47 经济影响：AI贡献92%的GDP增长 1:31:15 基础设施建设：AI革命普及化 1:31:41 达拉斯联储：为通用人工智能做准备 1:33:02 GDP衡量：去货币化与新指标需求 1:35:10 金融创新：德州证券交易所放宽上市规则 健康与长寿 1:39:03 脑机接口：Neuralink患者用机械臂进食 1:41:22 癌症治疗：谷歌AI破解新密码 1:44:06 AI思维：在非人类领域思考 1:45:17 长寿逃逸速度：Ray Kurzweil的预测 奇点：我们身处何处？ 1:47:25 奇点辩论：Ray Kurzweil的定义与当前现实 1:49:02 未来学家：Ray Kurzweil的精准预测与争议 1:50:28 智能爆炸：奇点是连续还是不连续？ 1:52:22 奇点版本：一个可管理且积极的未来 1:52:27 Celine的奇点大学经历：从陌生到理解 1:57:17 期望值校准：奇迹变得无聊的速度 1:58:25 新模型与社会契约：应对颠覆性变化 1:59:06 AI红利：降低成本与提高能力 1:59:40 治理与政策：AI对民族国家的影响 2:00:49 Ray Kurzweil：来自未来的化身 2:02:52 描绘未来：如何驾驭即将到来的变革 🌐 播客信息补充 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 本期节目，克隆了斯坦福 AI Club，他们邀请了 Meta超级智能实验室研究科学家Jason Wei，他曾是OpenAI和Google Brain的核心成员，其研究成果如思维链提示和指令微调，对当今AI领域影响深远。Jason将分享他对2025年AI图景的三个核心洞察：首先，他提出“智能正在商品化”，这意味着获取知识和推理的成本将趋近于零，AI能力一旦解锁便会迅速普及，并带来信息获取的无摩擦化和个性化互联网。其次是“验证者定律”，即AI解决任务的能力与该任务的可验证性成正比，任何易于验证的任务最终都将被AI攻克，预示着未来自动化将首先聚焦于那些易于衡量的领域。最后，他阐释了“智能的锯齿状边缘”，指出AI的进步并非一蹴而就的“快速起飞”，而是在不同任务上呈现出参差不齐的加速，AI将在数字化、对人类容易且数据丰富的任务上展现出最大影响力。Jason的分享不仅描绘了AI未来的发展趋势，也为我们理解AI如何重塑世界提供了独到而深刻的视角。 翻译克隆自：Stanford AI Club: Jason Wei on 3 Key Ideas in AI in 2025 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Jason Wei，Meta 超级智能实验室研究科学家。他曾是OpenAI和Google Brain的核心成员，其研究成果如思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）和指令微调（Instruction Tuning）深刻影响了当今AI领域的发展，引用量超过九万次。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 AI未来格局三大洞察 02:13 嘉宾介绍：Jason Wei的AI研究背景与影响力 02:53 AI未来三大核心观点概述 洞察一：智能正在商品化 03:56 AI发展两阶段：从开拓前沿到能力商品化 04:30 成本趋势：MMLU性能成本逐年下降 05:05 自适应计算：降低智能成本的关键 06:05 信息获取的演变：从前互联网到智能体时代 06:43 案例分析：釜山人口数据查询难度随时代变化 08:09 BrowseComp基准测试：AI解决复杂搜索任务的能力 09:04 智能商品化的启示：知识民主化与个性化互联网 洞察二：验证者定律 10:33 验证不对称性：验证比生成更容易的任务特性 11:11 案例解析：数独、Twitter代码、数学题与事实性文章 12:27 可视化验证不对称性：生成难度与验证难度平面图 13:16 验证者定律：AI解决任务能力与可验证性成正比 13:59 影响可验证性的五大因素 14:27 AlphaEvolve案例：DeepMind如何利用验证不对称性解决问题 15:17 AlphaEvolve算法概览：LLM采样、评分与迭代 16:32 验证者定律的启示：自动化将聚焦于易验证任务 洞察三：智能的锯齿状边缘 17:09 AI影响力的不同看法：东海岸与湾区的视角差异 18:06 挑战“快速起飞”理论：AI进步是渐进而非突变 18:45 自我完善能力：一个连续的光谱而非二元开关 19:14 智能的锯齿状边缘：AI能力在不同任务上表现不一 20:28 AI进步速度的影响因素一：数字化任务的迭代优势 21:08 AI进步速度的影响因素二：对人类容易的任务 21:08 AI进步速度的影响因素三：数据丰富的任务 22:11 预测AI能力：基于经验法则的任务分析（如翻译、编程、科研） 23:37 AI难以攻克的任务：管道修理、理发、传统工艺、约会 总结与展望 24:33 总结：智能商品化、验证者定律、智能的锯齿状边缘 25:26 结尾：反馈与联系方式 🌟 精彩内容 💡 智能商品化：知识与推理成本趋近于零 Jason Wei指出，AI能力一旦解锁便会迅速商品化，获取知识和进行推理的成本与门槛将趋近于零。这种趋势得益于自适应计算的进步，未来信息获取将无摩擦化，并催生个性化互联网。 “每过一年，使用特定智能水平模型的成本都在下降。” 🛠️ 验证者定律：AI将攻克一切易验证任务 AI解决任务的能力与该任务的可验证性成正比。任何可解且易于验证的任务，最终都将被AI攻克。这意味着未来自动化将首先聚焦于那些易于衡量和客观评估的领域，创业者可关注创造衡量事物的方法。 “训练 A I 解决一个任务的能力，基本上与该任务的可验证性成正比。” 🚀 智能的锯齿状边缘：AI进步并非“快速起飞” Jason挑战了AI“快速起飞”的理论，认为AI的进步是渐进且在不同任务上参差不齐的。AI的影响力将在数字化、对人类容易且数据丰富的任务上最大，而在非数字化、数据稀缺或高度依赖人类主观判断的领域（如理发、传统工艺、甚至约会）则进展缓慢。 “我不认为会出现快速的超级智能‘起飞’，因为每个任务的能力和进步速度都是不同的。” 💻 AI进步的关键驱动因素 AI在数字化任务上发展更快，因为迭代速度更快。对人类来说更容易的任务，对AI也往往更容易。当数据丰富时，AI表现更好，尤其是有清晰客观指标的任务，可以通过强化学习生成合成数据。 “A I 的影响将在那些满足特定属性的任务上最大，即：数字化的、对人类来说容易的、以及数据丰富的。” 🌐 播客信息补充 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 本期我们克隆了苹果公司历史上一个至关重要的时刻，带您回到1997年，史蒂夫·乔布斯重返苹果的现场。您将亲耳聆听乔布斯本人如何阐述他重振公司的宏伟蓝图：从大刀阔斧地简化产品线、优化分销渠道，到最核心的——重塑苹果的品牌精神。他以耐克等品牌为例，深刻剖析了营销的本质在于传递价值观，而非仅仅罗列产品参数。随后，我们将深入探讨苹果历史上最经典的“Think Different”广告战役，感受那段致敬“疯狂到以为自己能改变世界”的时代宣言。紧接着，您将听到“Think Different”广告的幕后推手、传奇广告人李·克劳（Lee Clow）的内部讲话。他将从代理商的视角，详细解读这一广告策略的诞生背景、核心理念及其在全球范围内的推广愿景。克劳强调，苹果的使命是为“创意头脑”打造工具，将Macintosh定位为“思想的自行车”，致力于服务那些在艺术、设计、商业等领域“不同凡想”的创造者，而非仅仅是冰冷的办公机器。通过乔布斯和克劳的真诚分享，我们不仅能感受苹果品牌重塑的激情与智慧，更能洞察一个伟大公司如何从危机中寻找灵魂，用“不同凡想”的理念重塑全球认知，并最终以多彩的iMac颠覆了米色电脑的刻板印象。这不仅是一段商业史的精彩回顾，更是一场关于品牌、创新与人文精神的深度对话。 翻译克隆自：Apple Internal - Introducing the Think Different Campaign ⏱️ 时间戳 开场与播客简介 00:00:00 欢迎收听跨国串门计划 & 本期内容简介 史蒂夫·乔布斯：重塑苹果的宏伟蓝图 00:02:25 回归本源：产品、营销与分销 00:03:07 产品线大刀阔斧的简化与创新 00:03:56 分销渠道的革新：告别库存积压 00:05:09 营销的本质：传递价值观而非参数 00:06:26 苹果的核心信念：致敬改变世界的人 00:08:26 推出“Think Different”品牌营销活动 00:09:43 “Think Different”广告片播放 00:10:21 广告反响与营销活动启动计划 00:11:04 广告投放与平面/户外广告展示 00:12:22 获得名人肖像授权的感动与独特性 00:13:24 乔布斯总结：让苹果再次伟大 李·克劳：从广告代理商视角解读“Think Different” 00:14:13 与乔布斯再次合作：重振苹果品牌的使命 00:15:10 全球化愿景：TBWA助力苹果品牌国际化 00:16:15 苹果的初心：“思想的自行车” 00:17:11 品牌定位：为“创意头脑”打造工具 00:18:11 重塑信任：苹果不会倒下，将找回灵魂 00:19:09 “创意头脑”：一个广阔而非小众的市场 00:20:06 营销策略：颂扬创造力与个性，而非电脑公司 00:20:56 “Think Different”理念的全球一致性 00:21:50 乔布斯回归的巨大影响力 00:22:46 广告公司的承诺：助苹果重回巅峰 00:23:47 “Think Different”：苹果品牌的灵魂 苹果经典广告回顾 00:24:58 未发布的“乔布斯与沃兹尼亚克”广告构想 00:25:37 “乔布斯与沃兹尼亚克”广告片播放 00:26:40 “Think Different”广告片重播 & Power Mac G3产品对比 00:27:53 iMac产品广告：简单、多彩、颠覆米色电脑 🌟 精彩内容 💡 乔布斯重振苹果的三板斧 史蒂夫·乔布斯重返苹果后，大刀阔斧地简化了70%的产品线，清理了冗长的分销库存，并强调营销的本质在于传递价值观，而非仅仅罗列产品参数。他坚信，苹果的核心在于赋能那些“疯狂到以为自己能改变世界”的人。 “我们想做的，不是什么故作高深的东西，而是努力回归本源。我们想回归到伟大的产品、伟大的营销和伟大的分销这几个基础上来。” 🛠️ “Think Different”：苹果的品牌宣言 乔布斯与传奇广告公司Sday（TBWA\Chiat\Day）合作，推出了划时代的“Think Different”广告战役。这则广告致敬了历史上那些特立独行、推动人类进步的“疯狂的人”，将苹果品牌与创新、反叛和改变世界的精神紧密相连。 “当有些人认为他们是疯子时，我们看到的是天才。因为只有那些疯狂到以为自己能够改变世界的人，才能真正地改变世界。” 🚀 李·克劳：为“创意头脑”打造工具 作为“Think Different”的幕后推手，李·克劳详细阐述了苹果的品牌定位：为“创意头脑”打造工具。他将Macintosh比作“思想的自行车”，致力于服务那些在艺术、设计、商业等领域“不同凡想”的创造者，而非仅仅是冰冷的办公机器。 “苹果未来的理念，就是要专注于服务那些有创造力的人，那些思考者，那些在商业、艺术、平面设计、电影制作领域有想法的人。” 💻 iMac：颠覆米色时代的色彩革命 节目回顾了iMac的经典广告，它以其简单易用、多彩时尚的设计，彻底颠覆了当时电脑市场米色、笨重的刻板印象。iMac不仅让上网变得触手可及，更以其独特的色彩美学，宣告了个人电脑新时代的到来。 “你想要的，是鼠标一点就能上网……我选了那条更快、更简单、更便宜，也更多彩的路。而这，让一切都变得不同。” 🌐 播客信息补充 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：特斯拉在ICCV 2025大会上的演讲 本期将深入探讨自动驾驶技术的现状与未来。首先，特斯拉AI团队的Ashok 将详细揭示特斯拉全自动驾驶（FSD）的最新进展和核心技术。他分享了特斯拉在奥斯汀推出的无人驾驶Robotaxi服务，以及车辆如何自主驶下生产线并交付给客户的惊人成就。Ashok深入阐述了特斯拉从传统模块化系统转向单一、大型端到端神经网络的战略转变，解释了为何这种方法能更好地处理人类价值观、避免信息损失并提供可预测的计算。通过车辆巧妙避开水坑、耐心等待鸡群过马路，甚至预判前方车辆失控而提前制动等生动案例，Ashok展示了端到端系统在复杂真实世界中的卓越表现。他还探讨了“维度诅咒”等挑战，以及特斯拉如何利用庞大车队数据、创新的高斯泼溅技术进行调试，并利用神经网络世界模拟器进行高效评估和对抗性测试。最后，他展望了这项技术向Cybercab和人形机器人Optimus的扩展。 紧随其后的是 Wave公司科学部门负责人Jamie。他从更宏观的视角审视了自动驾驶的现状与未来。Jamie指出，尽管现有技术取得进展，但其普及仍面临扩展缓慢且成本高昂的挑战。他强调了Wave致力于实现“无处不在的自动化”的愿景，即无论何种车辆、身处何地，都能享受自动驾驶的便利，并最终将这种能力扩展到各类机器人。Jamie还回顾了自动驾驶技术的发展历程，并结合现代AI的基石，如基础模型、自监督学习和多模态技术，提出了实现这一愿景的路径。两位嘉宾的分享共同描绘了自动驾驶技术从理论到实践、从单一车辆到通用机器人的广阔图景，为我们理解AI如何重塑未来出行和生活提供了深刻洞察。别错过这场关于智能机器人未来的深度探讨！ 翻译克隆自：Tesla ICCV 2025 Foundational Model for FSD 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Ashok，特斯拉AI团队成员。他代表特斯拉AI团队分享了FSD的最新进展和核心技术。 Jamie，Wave公司科学部门负责人。他领导Wave的研究团队，致力于解锁新的研究突破，并将自动驾驶技术扩展到各类机器人。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 特斯拉FSD的最新进展与核心技术 02:59 特斯拉FSD的里程碑：Robotaxi与无人交付 04:51 端到端神经网络：特斯拉FSD的战略转变 05:36 人类价值观与信息损失：端到端系统的优势 07:14 复杂场景应对：水坑、鸡群与鹅群的挑战 09:12 维度诅咒：如何处理海量上下文信息 11:04 数据引擎：从海量数据中提炼精华 12:26 预判能力：提前制动避免碰撞的案例 13:30 端到端系统调试：可解释性与高斯泼溅技术 17:02 评估挑战：从开环到闭环的演进 17:55 世界模拟器：利用神经网络进行高效评估 20:47 实时模拟与对抗性测试 21:30 FSD的未来：Cybercab与Optimus人形机器人 23:15 技术路线的泛化：从汽车到人形机器人 24:12 特斯拉的机器人愿景与招聘 自动驾驶的现状与未来：Wave的视角 29:22 Jamie的介绍：Wave公司与研究方向 32:23 自动驾驶的社会价值：解决交通拥堵与事故 33:04 普及挑战：Waymo与特斯拉的局限性 33:53 Wave的愿景：无处不在的自动化 34:17 自动驾驶历史回顾：从DARPA到现代AI基石 35:04 传统方法的局限性：扩展缓慢且昂贵 36:26 现代AI的基石：自监督学习、基础模型与多模态 🌟 精彩内容 💡 特斯拉FSD的端到端神经网络 Ashok详细介绍了特斯拉从传统模块化系统转向单一、大型端到端神经网络的战略转变。这种方法直接将像素输入转换为车辆动作，避免了信息损失，更好地处理了人类价值观，并提供了可预测的计算。 “我们切换到了一个单一、大型的端到端神经网络。这个网络可以直接输入像素和其他传感器数据，然后直接输出车辆的下一步动作。所以，现在就是这个模型在开车。” 🛠️ 复杂场景下的卓越表现 特斯拉FSD通过生动案例展示了其在复杂真实世界中的卓越表现，如巧妙避开水坑、耐心等待鸡群过马路，以及预判前方车辆失控而提前制动。这些案例凸显了端到端系统在理解意图和二阶效应方面的优势。 “就在这里，如果你注意到这辆车，它正在失控打转，即将撞上护栏，然后反弹回我们的车道。预判到这一点需要极高的智能。” 🚀 世界模拟器与高效评估 特斯拉利用庞大车队数据和创新的神经网络世界模拟器进行高效评估和对抗性测试。该模拟器能生成高度一致的八摄像头视频流，并允许注入对抗性事件，极大地加速了系统的验证和改进。 “所有八个摄像头的画面都是由一个神经网络同时生成的，并且它会把‘动作’作为输入，所以你可以操控这个网络。” 🤖 从FSD到通用机器人 Ashok展望了特斯拉自动驾驶技术向Cybercab和人形机器人Optimus的扩展。他强调，为自动驾驶开发的这套技术路线具有极强的扩展性，几乎可以无缝迁移到其他形态的机器人上，实现“智能、有用、大规模的机器人”愿景。 “我们为自动驾驶开发的这套技术，几乎可以无缝迁移到其他形态的机器人上。” 🌐 Wave的“无处不在的自动化”愿景 Jamie从宏观视角审视自动驾驶，指出其普及面临扩展缓慢且成本高昂的挑战。Wave致力于实现“无处不在的自动化”，即无论何种车辆、身处何地，都能享受自动驾驶的便利，并最终将这种能力扩展到各类机器人。 “无论你走到哪里，世界上任何一个城市，这项技术都应该能用。无论你开的是什么车，它都应该内置自动驾驶功能。” 🌐 播客信息补充 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