📝 本期播客简介 本期我们克隆了知名播客对播客界翘楚Dwarkesh Patel的独家专访。Dwarkesh Patel是播客《Dwarkesh Podcast》的主持人，以其对AI、科技、地缘政治等领域顶级专家的深度访谈而闻名，被誉为聪明人学习前沿知识的首选。在这期难得的访谈中，Dwarkesh从采访者的角色转变为受访者，首次系统性地揭示了AI，特别是Claude，如何彻底融入他的工作流和生活。他分享了如何利用AI进行海量信息研究，将模糊概念清晰化，甚至生成“间隔重复”卡片，以此巩固知识，实现更高效的未来学习。Dwarkesh强调，AI已成为他深度阅读晦涩文本、理解复杂论点（从历史到哲学）的强大伴侣，帮助他构建更全面的世界模型。他的动力源于对一切事物永不满足的好奇心，以及对那些拥有自洽世界观思想家的无限钦佩。节目中，原播客主持人Dan也分享了自己如何借助AI进行深度思考和“大想法”的构建。这不仅是一次关于AI工具使用的分享，更是一次关于深度学习、知识整合和永恒好奇心驱动的智力探索。 翻译克隆自：Best of the Pod: Dwarkesh Patel's Quest to Learn Everything 👨‍⚕️ 本期访谈对象 Dwarkesh Patel，播客《Dwarkesh Podcast》的主持人，以其对AI、科技、地缘政治等领域顶级专家的深度访谈而闻名。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 Dwarkesh Patel：一位深度访谈者 02:09 访谈的动力：好奇心与求知欲 AI如何融入工作流：从质疑到关键工具 02:40 GPT-4发布后的初期体验 03:17 Claude的临界点：智能追问与上下文理解 03:17 AI在研究中的核心价值 AI赋能深度阅读与学习 04:10 Andy Matus的启发：间隔重复学习法 05:02 高效阅读策略：不只是“随便读读” 05:40 实战案例：用Claude生成间隔重复卡片 07:14 Claude作为阅读伴侣：解析晦涩文本 08:13 上传电子书：与Claude深度对话 构建世界观与知识整合 12:20 从单一主题中窥见宇宙 15:15 间隔重复的深层意义：未来学习的基石 22:48 Dwarkesh的求知欲：永不满足的好奇心 26:12 Dan分享：用Claude构建“大想法” AI辅助采访准备 30:50 Dwarkesh的采访准备流程 32:19 与Claude共同准备采访：以David Reich为例 35:52 Claude总结嘉宾核心观点与技术 37:04 向Claude提问：深入探讨历史与文明 🌟 精彩内容 💡 AI从“无用”到“关键”的转变 Dwarkesh Patel分享了他从最初认为AI（如GPT-4）在采访准备中“完全没用”，到如今Claude等模型达到“临界点”，能够智能追问并理解上下文，成为他深度研究和学习不可或缺的工具。 “一年前，我当时的回答是‘完全不用，它根本没用’。但我觉得最近的模型，比如像四点零版本，特别是Claude的新模型，它们已经达到了一个临界点。” 📚 AI驱动的深度学习与间隔重复 受“间隔重复”理念启发，Dwarkesh利用AI（如Claude）将阅读内容转化为个性化学习卡片，有效巩固知识，避免重复学习。他认为这种方法不仅能记住信息，更能帮助理解新概念之间的深层联系，为未来的学习打下坚实基础。 “我摸索出了一套工作流和工具，能帮我真正地去探究、去巩固我正在阅读或学习的内容。” “因为我把所有这些不同的概念、数字和事实都缓存了起来，我现在学习其他新东西的速度快了很多。” 🧠 AI构建世界观：从碎片到系统 Dwarkesh和Dan都分享了如何利用AI来整合零散的想法，构建更全面的世界观。Dwarkesh通过在网站上撰写随感，联系不同书籍的观点；Dan则利用Claude项目整理笔记，探索语言模型与哲学之间的深层联系，旨在形成“大想法”。 “我就是真的想知道一切……我就是觉得这个想法很有吸引力。” “如果你只选一个人，比如林登·约翰逊，然后真正深入地研究他，你就必须解释世界上所有其他的事情，才能解释清楚他。” 🎙️ AI辅助采访：高效准备与深度对话 Dwarkesh详细介绍了AI如何辅助他进行采访准备，包括利用Claude总结嘉宾著作的核心观点、技术细节，并提出深入的问题。这种方法让他能在采访前达到更深的理解层次，从而进行更具洞察力的对话。 “我基本上把这些问题都记住了。所以，如果嘉宾的回答中提到了某个点……我就会抛出下一个与此相关的、我准备好的问题。” 🌐 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 本期节目克隆自知名播客《Huberman Lab》，主持人Andrew Huberman邀请到社会心理学巨擘、纽约大学教授Jonathan Haidt博士。Haidt博士深入剖析了当下青少年心理健康危机的根源——智能手机的普及与社交媒体的滥用。他将这一转变描述为“童年的大重塑”，并以“三幕悲剧”的视角，探讨了社区信任的失落、基于玩耍的童年被剥夺，以及最终被“手机童年”取代的演变。Haidt博士结合神经生物学、心理学和社会学视角，揭示了智能手机如何通过“超级刺激物”效应，以不健康的模式重塑了青少年，特别是青春期大脑的多巴胺强化系统，导致焦虑、抑郁和自残率飙升。他详细阐述了智能手机对男孩和女孩的不同影响，以及色情内容对男性性发育的潜在危害。节目并非止于揭示问题，Haidt博士更提出了四大明确解决方案，旨在激励听众通过集体行动，为孩子们重建一个健康、充满冒险的童年。 翻译克隆自：Dr. Jonathan Haidt: How Smartphones & Social Media Impact Mental Health & the Realistic Solutions 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Jonathan Haidt博士，社会心理学家，纽约大学教授，畅销书《焦虑的一代：童年经历的“大重塑”如何引发了精神疾病的流行》作者。 ⏱️ 时间戳 开场 & 播客简介 00:00 播客介绍与嘉宾引言 人类文明的转折点 04:35 Haidt博士对人类文明现状的看法 童年“大重塑”的起源：智能手机与社交媒体 05:27 互联网与智能手机的演变：社交媒体是关键转折点 08:48 智能手机的成瘾性与持续分心 青少年心理健康危机的数据与趋势 10:39 2012年以来青少年（特别是女孩）心理健康急剧恶化的数据 智能手机对儿童的影响：时间、内容与童年模式的转变 15:01 智能手机使用对青少年身心健康的全面影响 17:01 青少年每天使用手机的时长与“手机童年”的到来 童年“三幕悲剧” 18:19 第一幕：社区信任的失落与玩耍空间的减少 21:53 第二幕：对绑架的恐惧导致基于玩耍的童年被剥夺 24:06 第三幕：智能手机普及，手机童年全面取代 性别差异：男孩与女孩的在线行为模式 28:56 心理特征差异：女孩偏向社交，男孩偏向系统 30:36 社交媒体对女孩的吸引力：社交动态与形象塑造 31:20 游戏与色情内容对男孩的吸引力：战争与性 色情内容对男性性发育的神经生物学影响 38:20 多巴胺强化系统与即时满足的危害 42:06 现实世界求爱与社交技能的丧失 Z世代在职场中的挑战 51:14 缺乏主动性、自信和高焦虑的Z世代员工 冲突解决与社交技能的缺失 52:29 玩耍中学习冲突解决与社交规则的价值 53:57 社交媒体上冲突的升级与羞耻感 “超级刺激物”：智能手机对发育中大脑的影响 1:05:59 智能手机作为“超级刺激物”对大脑发育的负面影响 1:12:22 大脑发育的关键期与敏感期：青春期的重要性 1:25:25 多巴胺驱动的神经可塑性与不良行为的强化 四大解决方案：重建健康的童年 1:27:03 解决方案概述：打破集体行动困境 1:28:24 规范一：高中前不给智能手机 1:29:11 规范二：十六岁前不使用社交媒体 1:31:50 规范三：学校实行无手机政策 1:34:28 规范四：在现实世界中给予更多独立、自由玩耍和责任 集体行动与政策推动 1:35:16 改变社会规范需要集体行动 1:38:28 立法与年龄验证：强制执行的必要性 1:42:14 “Let Grow”组织：通过法律保护自由玩耍 保护性因素：夏令营、团队运动与宗教 1:43:43 夏令营的“排毒”作用与团队运动的益处 音乐与同步性：集体活动的益处 1:47:09 音乐学习与集体演奏对大脑可塑性的积极影响 无聊的重要性与内心生活的培养 1:49:06 现代生活缺乏无聊：信息过载与内心生活缺失 1:53:32 减少信息输入：关闭通知与卸载社交媒体 1:56:31 “敬畏行走”：培养观察与思考的能力 科技巨头对童年的“拥有”与监管挑战 1:58:05 科技公司对儿童童年的“占有”及其危害 2:02:51 媒体关注内容而非媒介：社交媒体的本质问题 成年人榜样作用与青少年叛逆 2:04:35 成年人手机使用对青少年的影响 2:07:23 青少年叛逆的缺失与社交成瘾的困境 2:09:07 提供激动人心的童年替代方案 乐观展望与如何提供帮助 2:11:54 Haidt博士对未来变化的乐观程度 2:16:30 如何参与集体行动：对话、支持与立法倡导 🌟 精彩内容 💡 童年“大重塑”：智能手机如何改变一代人 Haidt博士将2010-2015年智能手机和社交媒体的普及定义为“童年的大重塑”，它彻底改变了儿童和青少年的成长模式，导致心理健康危机。 “到2015年，绝大多数美国人，当然也包括青少年，都有了带前置摄像头的智能手机…每天在手机上花十到十五个小时都成了可能。” 📈 触目惊心的心理健康数据 自2012年起，美国及全球发达国家青少年的焦虑、抑郁和自残率呈“曲棍球棒”式急剧上升，尤其在女孩中更为显著，且这一趋势在医院数据中也得到证实。 “这些曲线直到2012年左右都相当平坦。然后突然之间，女孩的曲线像曲棍球棒一样急剧上升。” 🧠 “超级刺激物”对发育中大脑的危害 智能手机和社交媒体提供了“超级刺激物”，以不健康的模式过度刺激青春期大脑的多巴胺强化系统。这类似于给孩子喂食垃圾食品，导致神经回路被错误连接，使现实世界的健康刺激变得索然无味。 “如果你用垃圾食品养育你的孩子，你会遇到各种各样的新陈代谢问题、发育问题、肥胖、糖尿病…发育中的大脑和身体要敏感得多。” 👫 性别差异：男孩的“战争与性”与女孩的“社交动态” 男孩和女孩在心理兴趣上存在差异：男孩更关注系统和机械（如战争游戏、色情内容），女孩更关注社交关系和动态。社交媒体和色情内容利用这些偏好，形成“陷阱”，分别导致不同的发展问题。 “如果你问一个男孩，想看一部有暴力场面的电影吗？或者想看体育比赛吗？…男孩们更有可能回答‘是’。” “如果你想抓住一个女孩，不要给她看电脑的操作系统…要给她看玛丽亚刚说了茱莉亚什么坏话，或者茱莉亚刚说了她什么。” 🛠️ 重建童年的四大解决方案 1. **高中前不给智能手机**：鼓励使用翻盖手机或电话手表，将互联网访问限制在公共区域。 2. **十六岁前不使用社交媒体**：社交媒体对未成年人本质上不安全，应通过立法强制年龄验证。 3. **学校实行无手机政策**：将手机锁在储物柜或Yondr袋中，减少课堂分心，促进学习。 4. **在现实世界中给予更多独立、自由玩耍和责任**：恢复充满冒险、互动和冲突解决的童年，让孩子在户外探索。 “这四件事，如果我们一起努力，就能做到。” 💪 集体行动是关键 由于智能手机使用是一个“集体行动陷阱”，单个家庭难以独善其身。Haidt博士呼吁家长、学校和政府通过集体对话、支持相关组织（如Let Grow）和推动立法（如《儿童在线安全法》）来共同改变社会规范。 “唯一的出路就是一起行动。所以如果我们一起行动，我们就能打破这个困境。” 🌐 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《Startup Ideas》中，Jenni AI创始人David Park的深度分享。David Park是一位非技术背景的创始人，却凭借一套超强的增长策略，将AI初创公司Jenni AI从零做到了千万美元年经常性收入并实现盈利。他在这期节目中毫无保留地分享了这套亲身验证的“增长营销打法”：从短视频引爆自然流量、精准网红营销，到SEO和付费广告的正确策略。他详细解析了如何利用“新账号”和“病毒式系列”低成本获客，如何寻找并高效谈判网红，以及何时才是投入SEO和付费广告的最佳时机。更揭秘了从五百万到一千万美元年经常性收入过程中，如何通过回归基础、优化漏斗和策略性收购实现持续增长。这不仅是AI创业者的宝典，更是所有希望实现指数级增长的创业者不容错过的实战指南。这位大学辍学的非技术创始人相信，只要投入努力，你也能复制他的成功。 原播客：REVEALED: The Exact Strategy I Used to Build a $10M AI Startup 原播客更新时间：Feb 27, 2025 文字版精华见微信公众号 👨‍⚕️ 本期嘉宾 David Park，AI写作工具jenni AI的创始人。他是一位大学辍学的非技术背景创始人，通过独特的增长营销策略，在没有融资的情况下，将jenni AI从零做到了千万美元年经常性收入并实现盈利。 ⏱️ 时间戳 开场 & David Park的创业故事 00:00 欢迎收听：跨国串门计划与本期播客简介 01:58 从0到千万美元ARR：David Park的增长策略宝典 02:54 爆火文章《如何从零做到五百万美元ARR》的诞生 03:59 实时创作：从五百万到一千万美元ARR的增长秘诀 短视频自然流量：低成本引爆增长 04:36 短视频策略：新账号与病毒式系列的奥秘 04:56 “新账号”的超能力：粉丝数不再重要 06:48 为什么宁愿赞助新账号：算法青睐与成本优势 08:48 自己创建账号：遵循基本模式，成为产品代言人 11:53 Manang Duck案例：每月4000美元，20个视频，5亿播放 17:41 高频发帖的重要性：从“探索”到“利用”的迭代 20:13 打造“病毒式系列”：重复成功模式，榨干潜力 23:44 关键点：形式与产品的完美契合 25:16 病毒式传播的完整生命周期：从测试到多账号矩阵 网红营销：精准触达与高效谈判 29:15 如何找到合适的网红：用户访谈与算法推荐 31:22 独家技巧：创建新账号训练算法，发现潜力新星 33:58 联系网红的Playbook：多渠道、个性化与付费明确 37:39 谈判策略：激励机制对齐，分阶段付款，从高价谈起 41:12 内容发布：尊重网红风格，规模化管理与直白广告 44:53 最终建议：网红营销是科学与艺术的结合 SEO与付费广告：后期发力，策略性投入 46:16 SEO策略：为何要晚启动，以及如何收购SEO公司 48:26 SEO技巧：抢占精选摘要，提升品牌搜索量 50:16 评估SEO价值：关注有价值的关键词，而非虚荣指标 51:17 付费广告：早期陷阱，后期杠杆 52:33 优化付费广告：利用UGC内容，关注LTV:CAC与回本周期 从500万到1000万：回归基础，持续增长 54:07 David Park的“没人会照做”预言与激励 56:26 500万到1000万：优化现有策略，增加联盟营销 57:04 战略性收购：将成功经验复制到其他公司 58:30 回归基础：优化漏斗，将流失率降低一半以上 01:00:24 团队的力量：非技术创始人与AI创业的奇迹 01:01:00 David Park的最终寄语：相信自己，你也能成功 🌟 精彩内容 💡 “新账号”的超能力：粉丝数不再是门槛 David Park揭示了社交媒体时代“新账号”的巨大潜力。即使只有几十个粉丝，只要内容质量高、能引起共鸣，算法也能将其推送给上百万人。他通过A/B测试证明，新账号的互动量和播放量甚至能超越拥有数万粉丝的主账号，为低成本获客提供了新思路。 “一个只有五十多个粉丝的小号，在互动量和播放量上超过大号，这其实一点也不奇怪。” 🚀 打造“病毒式系列”：重复成功，榨干潜力 创业者往往追求新颖创意，但David Park的经验是，一旦找到一个爆款视频，最有效的策略是将其变成一个“病毒式系列”，通过细微改动反复发布，持续吸引用户。jenni AI的“第一视角：你的论文要交了”系列，通过贴近生活的场景，获得了超过3亿的观看量，并带来了可观的收入。 “一旦你找到了一个爆款视频，其实最难的部分已经完成了。接下来要做的，就是把这个爆款视频变成一个系列，尽可能地榨干它的所有潜力。” 🤝 网红营销：科学与艺术的结合 David Park分享了寻找、联系和谈判网红的全套方法论。他强调要通过用户访谈和算法训练（创建新账号只关注目标网红）来精准定位，联系时要多渠道、个性化并明确付费。谈判时则要对齐激励机制，分阶段付款，并从最贵套餐开始定制。他特别指出，不要迷信粉丝数量，而要关注网红内容的实际效果和与产品的契合度。 “你只需要用你的网红名单，建一个新号，然后就看他们的视频……你会发现一些特别划算的合作机会。” 📈 从500万到1000万：回归基础，优化漏斗 jenni AI从500万美元ARR增长到1000万美元，并非依靠全新的策略，而是通过优化现有渠道、回归基础。David Park团队将流失率从20%降低到9.8%，并增加了联盟营销和战略性收购。他强调，在公司规模扩大后，优化留存和转化率对持续增长至关重要。 “我们最引以为豪的一件事，就是把流失率从百分之二十，降到了大约百分之九点八。我们把它降低了一半多。” 💪 非技术创始人的成功秘诀：相信努力，你也能做到 作为一名大学辍学的非技术创始人，David Park用自己的经历证明，即使没有硅谷背景和技术光环，也能通过努力和正确的策略取得巨大成功。他鼓励所有听众，只要投入进去，也能跑出自己的成绩，并乐于分享经验，帮助他人。 “我是一个非技术出身的创始人，做着一个A I创业公司……但我就这样把公司建立起来了……我相信很多正在看的人，如果你们真的投入进去，也能跑出这个成绩。” 🌐 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 本期克隆了 Cognitive Revolution "How AI Changes Everything" 邀请到 Stripe 数据与 AI 负责人 Emily Sands，深入探讨了 Stripe 在 AI 领域的创新，特别是其独创的“支付基础模型”。该模型并非传统语言模型，而是将支付视为一种独特模态，通过整合海量的上下文信息（买家、卡片、设备、商家等近期活动），实现了超人水平的欺诈检测能力，例如将“盗刷测试”检测率从 59% 提升至 97%。Emily 解释了 Stripe 如何通过开放基础模型的“表征”（embeddings），让工程师能将其作为额外输入，大幅加速机器学习系统的开发，将数月工作量缩短为“周末项目”，从而形成强大的数据飞轮效应。节目还讨论了 Stripe 如何通过快速迭代领先于欺诈者，利用大语言模型充当“裁判”处理“友好欺诈”等无真实标签的复杂问题，以及他们对未来“Agent 商务”的展望。这期节目不仅为 AI 工程师提供了实用经验，也为 AI 战略家带来了宏观层面的深刻启示，揭示了 AI 如何改造全球最关键的金融基础设施之一。 原播客为 Stripe's Payments Foundation Model: How Data & Infra Create Compounding Advantage, w/ Emily Sands 文字版精华：见微信公众号（点击跳转） 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Emily Sands，Stripe 的数据与 AI 负责人。 ⏱️ 时间戳 开场 & 播客简介 00:00 播客简介与嘉宾介绍 01:48 Stripe 的核心业务与 AI 战略 支付基础模型的诞生 09:06 支付基础模型：将每笔交易转化为向量 11:13 支付数据：一种独特的“语言”与大规模训练 12:51 人类难以处理的复杂序列信息 15:59 基础模型带来的效率提升与“周末项目” 18:57 网络密度与欺诈检测的挑战 22:03 模块化 AI 部署与嵌入式应用 对抗欺诈：迭代与创新 24:06 盗刷测试：基础模型在欺诈检测上的突破 26:45 商家智能：横向层面的数据洞察 28:11 欺诈检测的“真实标签”挑战与快速迭代 30:06 动态风险阈值与自适应 3D Secure 33:20 决策中间地带：模型与规则的结合 37:34 LLM 作为“裁判”处理无标签数据 41:08 AI 的对抗鲁棒性与 Stripe 的多层防御 数据洞察与未来展望 44:11 多模态 AI 在商家欺诈评估中的应用 46:22 “与数据对话”：Stripe Sigma 的准确性与可解释性 52:25 Stripe 作为记录系统：简化创业者的数据管理 57:06 成功案例：Lovable 和 Reetail.ai 如何依赖 Stripe 快速增长 00:58:53 Agent 商务：从消费者到开发者场景 01:03:08 Stripe 的 AI 战略：构建经济基础设施，而非模型商店 结束语 01:07:58 总结与感谢 🌟 精彩内容 💡 支付基础模型：独创的金融智能 Stripe 的支付基础模型将每笔支付转化为一个紧凑的向量，如同为交易赋予“经纬度”。它通过学习海量结构化支付数据中的“语法”和“语义”，特别是买家、卡片、设备和商家等实体的历史行为序列，实现了对欺诈的超人检测能力，例如将“盗刷测试”的检测率从 59% 提升至 97%。这种模型超越了人类处理复杂多维信息的能力。 “支付数据在很多方面，虽然不是所有方面，但确实开始看起来像一种语言。” 🛠️ “周末项目”：加速 AI 开发的飞轮效应 Stripe 不直接让基础模型处理所有应用，而是开放其生成的“表征”（embeddings）。工程师可以轻松地将这些高质量的 embeddings 作为额外输入，添加到现有的机器学习系统中，将原本需要数月的工作量缩短为“周末项目”。这种模块化部署极大地提高了开发效率，形成了数据规模、模型优化、产品价值和业务增长的良性循环。 “一旦有了共享的 embedding，启动一个新模型就成了周末项目，而不是季度项目。” 🚀 对抗欺诈：领先一步的迭代策略 面对不断进化的欺诈者，Stripe 采取了多层次的防御策略和快速迭代机制。除了基础模型，他们还结合了动态风险阈值、自适应 3D Secure 等“软拦截”手段，以及规则与模型的灵活结合。在缺乏明确“真实标签”的情况下，Stripe 创新性地使用大语言模型充当“裁判”，评估和生成标签，从而加速了对“友好欺诈”等复杂问题的响应。 “攻击者在迭代，所以他们的模型也在迭代。我们的工作就是迭代得更快。” 💻 Stripe 的 AI 战略：构建经济基础设施 Stripe 并非直接与大型 AI 模型公司竞争，而是专注于为 AI 时代构建经济基础设施。这包括成为 AI 公司最好的合作伙伴、赋能 Agent 商务、将 Stripe 原生内置于开发者 AI 工具中，以及在整个网络中部署其基础模型以提升智能层。Stripe 认为其核心优势在于通过数据规模和模型能力，为用户创造更大的价值，从而实现更有利可图的增长。 “我们真的非常专注于为 AI 构建经济基础设施，而不是直接成为一个 AI 模型商店。” 🌐 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