📝 本期播客简介 本期我们克隆了硅谷知名产品和增长专家Lenny Rachitsky的播客《Lenny's Podcast》，邀请到销售策略大师Jen Abel。Jen是Jellyfish的联合创始人，也是State Affairs的企业业务总经理，她专注于帮助早期创业公司构建和扩展销售体系。这已经是她第二次做客Lenny的播客，这次她将深入探讨如何将年收入从一百万美元提升到一千万美元，尤其是在复杂的企业级销售领域。Jen Abel提出了许多反直觉却极其实用的销售策略，例如，她建议创业公司应更早地瞄准像沃尔玛、英伟达这样的顶级大客户，因为这些一线品牌往往是真正的早期采用者，他们渴望保持领先地位，并能为你的产品提供宝贵的验证和影响力。她强调，向领导者销售时，不应只解决“问题”，而要描绘“愿景”，销售“机会”和“alpha”，让客户感受到成为“超级英雄”的潜力。Jen还指出，所谓的“中端市场”并不真正存在，企业要么走营销驱动的小企业路线，要么走销售主导的大企业路线。对于企业级销售，她建议初始合同价值应瞄准7.5万到15万美元，避免低价入场导致后续扩张困难。她还分享了将产品包装成服务销售的策略，以及如何招聘那些能像创始人一样销售愿景、富有创造力的销售人才。这期节目将为所有致力于企业级销售的创始人提供极具战术性和深度洞察的指南。 翻译克隆自："Sell the alpha, not the feature": The enterprise sales playbook for $1M to $10M ARR | Jen Abel 文字版精华 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Jen Abel，Jellyfish的联合创始人，State Affairs的企业业务总经理。她是一位经验丰富的销售策略大师，专注于帮助早期创业公司构建和扩展销售体系，尤其擅长企业级销售。 ⏱️ 时间戳 00:00 播客简介与嘉宾介绍 00:00 欢迎收听与本期播客内容概述 02:19 Jen Abel的销售理念与Lenny的引言 04:55 本期播客主题：从100万到1000万美元年收入的企业销售策略 06:19 市场细分与客户选择 06:19 “中端市场”不存在：只有小企业（营销驱动）或大企业（销售主导） 08:45 反直觉策略：尽早瞄准顶级大客户（一线品牌） 11:10 如何向大客户销售：描绘愿景，销售“机会”和“alpha” 15:31 定价与合同价值 15:31 避免早期打折：高价值合同筛选优质客户 18:05 低价入场的危险：虚假成功感与后续扩张困难 21:18 初始合同价值应瞄准7.5万-15万美元 25:01 设计合作伙伴与产品开发 25:01 如何选择和管理设计合作伙伴 30:25 创始人需坚持愿景，过滤反馈 32:36 市场策略与AI影响 32:36 AI时代市场细分的演变 33:30 如何选择市场：基于创始人优势 34:26 OpenAI与Anthropic的B2B策略对比 37:01 企业销售的艺术与服务化产品 37:01 企业销售是“交易设计”的艺术 39:32 将产品包装成服务销售：进入大客户市场的有效途径 41:57 Palantir的“前置部署工程师”模式 43:44 核心建议总结 43:44 总结：早日争取一线品牌，瞄准高合同价值，销售愿景 50:00 销售团队的构建 50:00 从100万到1000万美元：需要优秀的企业级销售人才 51:15 如何招聘第一个企业销售人员：寻找“创始人型”人才 55:14 销售人员的激励机制与薪酬结构 56:59 何时雇佣第一个销售人员：约100万美元ARR时 58:16 销售技巧与心态 58:16 如何在噪音中脱颖而出：愿景驱动的短邮件 1:00:01 自然流入与主动外联的平衡 1:01:28 敢于提问：直面客户，建立信任 1:03:11 共同设计定价与处理异议 1:05:52 销售心态：从拒绝中学习，保持差异化 1:06:55 闪电问答与总结 1:06:55 推荐的Twitter账号与媒体 1:09:46 人生格言与销售导师 1:11:16 Jen Abel的联系方式与Jellyfish/State Affairs介绍 🌟 精彩内容 💡 “中端市场”的真相 Jen Abel 挑战了普遍存在的“中端市场”概念，她认为企业要么是营销驱动的小企业，要么是销售主导的大企业，两者打法截然不同。她建议创始人根据自身优势选择赛道，避免模糊的中间地带。 “如果你把它们划分到这两个非常明确的类别里，就更容易理解你到底在玩哪种游戏。” 🚀 瞄准顶级客户，销售“Alpha” Jen 提出反直觉的建议：早期创业公司应直接瞄准像沃尔玛、英伟达这样的顶级品牌。这些“一线品牌”是真正的早期采用者，他们渴望保持领先地位，愿意尝试新事物。向他们销售时，不应只解决具体“问题”，而要描绘“愿景”，销售“机会”和“alpha”（即独家信息或领先优势），让他们感受到成为“超级英雄”的潜力。 “最有分量的那些品牌，才是最愿意给你机会、最想帮助你的。” 💰 高合同价值的策略 创始人常常倾向于低价或小额订单，但 Jen 强调，这可能导致虚假的成功感，并锚定低价，使后续扩张变得异常困难。她建议企业级销售的初始合同价值应瞄准 7.5 万到 15 万美元，因为这是大企业习惯的采购区间，也能确保客户的投入和重视。 “最好的客户是不会这么对你的。如果对方还在那儿跟你斤斤计较，那就说明他们根本没完全信服你卖的东西。” 🛠️ 将产品“服务化” Jen 提出了一个独特的策略：将产品包装成服务销售。大企业更熟悉购买服务（如咨询），这能帮助创业公司快速打入市场，建立信任。一旦进入，再逐步引导客户转向由技术驱动的产品，实现规模化。这是一种“做那些无法规模化的事”的具体体现。 “把你的产品包装成服务卖给他们，哪怕背后是由技术驱动的，这是打入市场的最快方式。” 👥 招聘“创始人型”销售人才 从 100 万到 1000 万美元年收入的增长阶段，创始人无法再亲自处理所有销售。Jen 强调需要招聘真正优秀的企业级销售人员，他们不一定是传统意义上的销售，而更像是“创始人型”人才——能够销售愿景、富有创造力、擅长“交易设计”，并能与高管建立深厚关系。 “你需要能够扮演创始人角色的人，对吧？也就是，卖愿景，让他们兴奋，为了完成交易不惜一切代价，并且在如何达成交易上富有创造力。” 🌐 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 本期我们克隆了备受推崇的《The Naval Podcast》，由 AngelList 联合创始人、著名科技投资人 Naval Ravikant，携手他的长期合作伙伴 Nivi，深度解读 Naval 那条引发全球热议的“如何不靠运气致富”推文风暴。Naval 以其独到的见解，剖析了财富、金钱与社会地位的本质差异，揭示了四种不同类型的运气，并强调了股权、责任和杠杆在财富创造中的核心作用。他详细阐述了如何通过“复制没有边际成本的产品”（如代码和媒体）来获得巨大杠杆，以及特定知识、责任感和卓越判断力的重要性。节目中，Naval 鼓励听众跳出“出租时间”的陷阱，专注于终身学习，对行动保持不耐烦，对结果保持耐心，最终实现“产品化自己”，从而在长期游戏中赢得自由与富足。这是一场关于智慧、策略和人生哲学的对话，旨在帮助你在现代世界中，以更清醒的认知和更有效的路径，创造属于自己的财富和自由人生。 翻译克隆自：How to Get Rich 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Naval Ravikant，AngelList 联合创始人，硅谷传奇投资人，曾投资过 Twitter, Uber 等上百家公司。他也是一位深受尊敬的思想家，其关于财富、幸福和人生的思考，通过博客和推特影响了全球数百万人。本期播客内容主要源于他“如何不靠运气致富”的推文风暴。 Nivi，Naval 的长期合作伙伴，AngelList 联合创始人。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 财富的基本原则 02:59 财富、金钱与地位：你真正想要的是什么？ 05:10 财富是正和游戏，地位是零和游戏 07:54 人人皆可致富：财富是创造出来的，不是偷来的 运气的四种类型 14:03 如何在1000个平行宇宙中的999个里致富 14:43 四种运气：从纯粹偶然到主动创造 15:24 最高级的运气：塑造你的品格，让它成为你的命运 致富的行动纲领 22:48 “有所不为”：跳出“出租时间”和“生活方式升级”的陷阱 28:54 “有所为”：给予社会它想要但还不知道如何获得的东西 31:25 互联网的魔力：让任何小众痴迷都能规模化 34:35 摆脱竞争的终极秘诀：做真实的自己 长期游戏与伙伴选择 35:21 人生所有回报都来自复利：玩长期游戏的重要性 40:26 伙伴选择的三大标准：高智商、高能量、高诚信 45:09 理性乐观主义：远离愤世嫉俗者，他们的信念会自我实现 致富的四大支柱 50:26 支柱一：专长（Specific Knowledge）— 无法被教会，只能被发现的知识 01:00:15 “创造”与“销售”：势不可挡的技能组合 01:05:23 终身学习：读你所爱，直到你爱上阅读 01:16:14 支柱二：责任（Accountability）— 以你的名义承担风险 01:24:15 支柱三：杠杆（Leverage）— 代码和媒体是这个时代最强大的力量 01:46:28 支柱四：判断力（Judgment）— 杠杆是你判断力的倍增器 终极心法与总结 01:52:13 时间哲学：为自己设定一个极高的时薪 01:59:10 对行动不耐烦，对结果有耐心 02:04:12 不断重新定义你做的事，直到你成为世界第一 02:19:22 财富的终点：平静的头脑、健康的身体、充满爱的家 02:27:03 总结：产品化自己（Productize Yourself） 02:28:41 问答与补充：深入核心概念 🌟 精彩内容 💡 财富 vs. 地位：玩正和游戏，而不是零和游戏 Naval 深刻剖析了人们追求的三样东西。财富是能让你睡觉时也帮你赚钱的资产，它是一个正和游戏，可以被无限创造。而地位则是你在社会等级中的排名，是一个此消彼长的零和游戏。玩地位游戏会让你变得愤怒和好斗。要想真正获得自由，你应该专注于创造财富。 “财富是一个非常正和的游戏。我们一起创造事物……而地位，它就是个零和游戏。” 🛠️ 第四种运气：让运气主动找到你 Naval 介绍了四种运气，最高级的一种是你能够主动创造的。通过塑造自己独特的品格、品牌和思维模式，你会把自己置于一个独特的位置，当某种机会出现时，它会主动来找你，因为你是唯一能抓住它的人。这已不再是运气，而是你的命运。 “你以某种方式塑造你的品格，然后你的品格就成了你的命运。” 🚀 无需许可的杠杆：代码与媒体的力量 Naval 强调，现代社会最新的、也是最强大的杠杆形式是“复制没有边际成本的产品”，即代码和媒体。与需要他人许可的人力杠杆和资本杠杆不同，任何人都可以通过写作、编程、录制播客来创造价值并触达全球用户。这是新一代财富的核心来源。 “所有的新亿万富翁，上一代的财富是通过资本创造的……但新一代的财富都是通过代码或媒体创造的。” 🧠 专长：无法被教授的独特知识 真正的财富来源于你的“专长”（Specific Knowledge）——一种无法通过上课或培训获得的知识，它源于你天生的好奇心、热情和独特的个人经历。找到你的专长，并将其规模化，是致富的关键。 “如果一项技能是可以通过培训获得的……那么你的回报最终就归结为你的培训成本加上那笔培训的投资回报。所以你真正想要的是掌握专长。” authentically to escape competition 💡 摆脱竞争的终极秘诀：做真实的自己 Naval 认为，竞争的本质是模仿。当你试图成为别人时，你就在和全世界竞争。而摆脱竞争的最好方法，就是做最真实的自己，并围绕此来构建你的事业。没有人能在“做你自己”这件事上与你竞争。 “通过做真实的自己来摆脱竞争……没有人能在‘做你自己’这件事上与你竞争。就这么简单。” 🎯 终极心法：产品化自己（Productize Yourself） 这是 Naval 整个财富哲学的终极浓缩。它意味着将你独特的“自己”（专长、责任感、真实性）与“产品化”（利用杠杆，如代码和媒体，进行规模化）相结合。赚钱不是一种你学习的技能，而是你本质的规模化体现。 “赚钱甚至不是你做的事情。它不是一种技能。它是你的本质，被复制了一百万次。” 🌐 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 David Perell's Podcast 的精彩内容，邀请到故事领域的科学家、畅销书《故事的科学》作者 Will Storr。Will Storr 颠覆了传统对故事的理解，他认为大多数人只关注情节，比如“英雄之旅”，却忽略了真正让故事伟大的核心——角色。他提出“掌控理论”，认为每个角色都有一套关于如何掌控世界的有缺陷信念，这套信念驱动着他们的行为。从《圣诞颂歌》中守财奴史高哲的“只有当我把所有钱和爱都留给自己，我才是安全的”，到《当哈利遇上莎莉》中哈利关于“男女之间不存在纯粹友谊”的断言，Will Storr 揭示了这些核心信念如何被故事挑战、打破，最终塑造出深刻而复杂的角色。 他分享了独特的五幕故事结构，以角色内在的转变而非单纯的情节冲突为核心，展现了从“这就是我，但这套行不通了”到“我已然转变”的深刻历程。Will Storr 还探讨了故事与人类生存、连接和地位三大基本驱动力的关系，以及如何通过增加信息密度来营造悬念。他强调，无论是个人心理健康、商业策略还是政治领导力，故事都是连接人心、理解世界、推动合作的根本力量。这期节目不仅是写作指南，更是理解人性和社会运作的透彻分析，将彻底改变你对故事和人生的看法。 翻译克隆自：Learn Storytelling in 72 Minutes — Will Storr 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Will Storr，故事领域的科学家、畅销书《故事的科学》作者。他写过七本书，颠覆了传统对故事的理解，认为故事的核心是角色而非情节。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 故事的本质与人类需求 01:59 人类为何需要故事：简化复杂，展望未来 02:47 讲故事的常见误区：重情节轻角色 04:06 塑造好角色：核心在于“掌控理论” 05:09 “掌控理论”案例分析：经典角色如何体现 角色塑造与故事结构 08:38 角色设计：从“掌控理论”出发 10:27 故事的起点：角色信念与现实的冲突 13:40 深度角色塑造：简单信念如何引出复杂人物 17:11 故事的驱动力：角色内在的“变化”与因果链 20:18 Will Storr 的五幕结构：以角色转变为核心 25:33 悲剧的定义：角色拒绝改变的后果 25:58 英雄之旅的局限性：超越传统框架 悬念、冲突与人性驱动 26:47 悬念的来源：挑战角色核心信念的事件 28:27 两种冲突模式：外部阻碍与内部空虚 29:54 营造悬念：希区柯克的“变化的威胁” 31:06 人类三大驱动力：生存、连接、地位与故事主题 33:38 驱动力与心理健康：分析个人焦虑来源 35:57 故事的节奏感：信息密度与时间感知 写作技巧与故事的力量 37:00 打造关键“时刻”：通过细节突出重要性 37:47 写作策略：规划与自发创作的平衡 39:33 学习大师：技艺是原创性的基石 41:18 文学与商业故事：角色转变的差异 43:17 故事模式的历史与演变 44:55 角色深层动机：意识与无意识的斗争 47:50 “起源创伤”：塑造角色背景的秘密 49:53 故事在商业、领导力、政治中的应用 53:59 《故事即交易》核心：障碍与目标的重要性 56:47 最大的障碍：角色自身的性格缺陷 🌟 精彩内容 💡 角色是故事的核心 Will Storr 颠覆性地提出，故事的伟大之处在于角色，而非传统上被过度强调的情节结构，如“英雄之旅”。他认为，每个角色都有一套关于如何掌控世界的“有缺陷的信念”，这套信念驱动着他们的行为，而故事的魅力就在于挑战、打破并最终塑造这些核心信念。 “我甚至认为，角色其实比情节重要得多——当然两者都不可或缺，但角色更重要。我认为，正是角色让那些精彩的故事真正变得非凡。” 🛠️ “掌控理论”：理解角色的钥匙 Will Storr 提出“掌控理论”，即每个角色脑中都有一套关于“我该如何掌控这个世界？”的理论。通过《圣诞颂歌》中的史高哲（“只有当我把所有的钱和爱都留给自己，我才是安全的”）和《当哈利遇上莎莉》中的哈利（“男人和女人不可能成为真正的朋友，因为性总会搅和进来”）等经典案例，他展示了如何从一个简单的信念出发，构建出复杂而深刻的角色。 “一个角色就是一套‘掌控理论’，也就是‘我该如何掌控这个世界？’。” 🚀 Will Storr 的五幕结构 Will Storr 分享了他以角色转变为核心的五幕故事结构： 1. “这就是我，但这套行不通了。” 2. “有没有别的办法？” 3. “我已然转变。” 4. “但我能承受改变的痛苦吗？” 5. “这种改变是永久的吗？” 这个结构强调角色从旧信念到新信念的内在旅程，而非仅仅是外部事件的堆叠。 ❤️ 生存、连接与地位：故事的人性基石 Will Storr 指出，人类的三大基本驱动力是生存、连接和地位。所有伟大的故事都围绕这三点展开，它们不仅是故事的主题，也是我们理解人性和社会运作的关键。他甚至建议，当感到焦虑或抑郁时，可以从这三个维度去分析问题所在。 “生存、连接和地位，是所有人类都想要的三样东西。它们是我们的三种基本驱动力。而生存、连接和地位，也同样是所有人类故事的主题。” 💡 故事在商业与政治中的力量 故事是连接人心、推动合作的根本力量。无论是亚马逊的“永远是第一天”理念，还是政治家的竞选承诺，一个清晰、引人入胜的故事都能凝聚人心，提供可预测性，甚至比单纯的事实和逻辑更具说服力。 “如果你想说服别人，你就需要用故事。事实其实不怎么管用，逻辑也不行。我们的进化并不是为了用算法、事实和统计数据来理解世界。我们是用故事来思考，我们相信故事。” 🌐 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 本期节目汇聚了六位荣获2025年伊丽莎白女王工程奖的AI巨擘：深度学习三巨头Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun，“ImageNet之母”Fei-Fei Li，英伟达创始人Jensen Huang，以及斯坦福大学教授Bill Dally。他们罕见地齐聚一堂，由《经济学人》资深编辑Madhumita Murgia主持，分享了各自职业生涯中塑造现代人工智能的“顿悟时刻”——从早期对神经网络的痴迷、克服“内存墙”到ImageNet的诞生，再到ChatGPT问世后的深远影响。对话深入探讨了当前AI热潮是否为泡沫，Jensen Huang将AI比作生产“智能代币”的工厂，而Yann LeCun则辩证指出当前范式无法直接通向人类水平智能。嘉宾们还对AI未来的发展方向、人类级智能的实现时间线给出了多元预测，并探讨了AI应如何增强而非取代人类。这不仅是一场技术前沿的深度剖析，更是一场关于AI伦理、社会影响和人类未来的深刻思辨。 翻译克隆自：The Minds of Modern AI: Jensen Huang, Geoffrey Hinton, Yann LeCun & the AI Vision of the Future 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Jensen Huang，英伟达创始人兼CEO。 Yoshua Bengio，深度学习三巨头之一。 Geoffrey Hinton，深度学习三巨头之一。 Fei-Fei Li，斯坦福大学教授，“ImageNet之母”。 Yann LeCun，深度学习三巨头之一。 Bill Dally，斯坦福大学教授、芯片架构专家。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 AI先驱的“顿悟时刻” 04:04 Yoshua Bengio：从早期论文到ChatGPT后的伦理反思 04:54 Bill Dally：从“内存墙”到GPU计算的诞生 06:27 Geoffrey Hinton：1984年的微型语言模型预示未来 07:45 Jensen Huang：从芯片设计到深度学习的规模化洞察 10:29 Fei-Fei Li：ImageNet的诞生与“以人为本AI”的理念 13:18 Yann LeCun：对训练机器的痴迷与自监督学习的探索 AI热潮：泡沫还是新范式？ 17:07 泡沫之辩：AI热潮与互联网泡沫有何不同？ 18:13 Jensen Huang：AI是生产“智能代币”的工厂，我们正处在智能大建设的初期 22:18 Yoshua Bengio：大语言模型已是“智能体”，技术演进超乎想象 23:27 Bill Dally：模型效率提升、应用拓展，AI正处于多重指数增长曲线 25:06 Fei-Fei Li：AI仍是年轻学科，语言之外的智能（如空间智能）仍有广阔前沿 26:48 Yann LeCun：应用层面非泡沫，但当前范式无法直接通向人类水平智能 AI的未来与人类级智能 28:11 人类级智能何时到来？嘉宾们给出多元预测 28:50 Yann LeCun：未来5-10年或有新范式，但进程漫长 29:13 Fei-Fei Li：机器智能已在某些方面超越人类，但人类智能地位独特 30:15 Jensen Huang：足够通用智能已存在，重点在于应用 31:03 Geoffrey Hinton：20年内机器有望在辩论中胜过人类 31:31 Bill Dally：AI应增强而非取代人类，聚焦人类独特能力 32:14 Yoshua Bengio：无概念理由阻止机器做人类所有事，AI研究AI是游戏规则改变者 33:55 结束语 🌟 精彩内容 💡 AI先驱的“顿悟时刻” 六位AI巨擘分享了各自职业生涯中关键的“啊哈时刻”，这些瞬间不仅塑造了他们个人，也深刻影响了现代AI的发展轨迹。从Jeff Hinton在1984年对微型语言模型的早期探索，到Fei-Fei Li创建ImageNet，再到Jensen Huang从芯片设计中领悟深度学习的规模化潜力，这些故事揭示了AI从理论萌芽到实践突破的历程。 “仅仅通过给它一串符号，让它试着预测下一个词，模型就能学会把词语转换成一组特征，这些特征捕捉了词的含义。” —— Geoffrey Hinton (06:27) 🚀 AI热潮：泡沫还是新范式？ 面对当前AI的爆发式增长，嘉宾们对“泡沫论”展开了深入讨论。Jensen Huang强调，与互联网泡沫时期光纤闲置不同，现在每一个GPU都在被充分利用，AI需要“工厂”来实时生产智能，而非预编译内容。Yann LeCun则辩证指出，虽然应用潜力巨大，但当前大语言模型范式无法直接通向人类水平智能，需要科学突破。 “今天，你几乎能找到的每一个GPU都在点亮和使用中……人工智能需要工厂来生产这些‘代币’，来生产智能。” —— Jensen Huang (18:13) 🧠 AI的未来与人类级智能 关于人类级智能何时实现，嘉宾们给出了从“已经到来”到“20年内”的多元预测。Fei-Fei Li指出机器智能已在某些方面超越人类，但人类智能的社会地位独特。Bill Dally强调AI的目标是增强而非取代人类，让人类专注于创造力和同理心。Yoshua Bengio则认为，AI进行AI研究的能力将是未来的“游戏规则改变者”。 “如果我们造出了能理解语言、拥有目标，而我们又无法控制这些目标的机器，会发生什么？如果它们比我们更聪明会怎样？” —— Yoshua Bengio (04:04) “我们的目标不是构建AI来取代人类或者比人类更强……我们的目标是构建AI来增强人类。” —— Bill Dally (31:31) 🌐 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 本期我们克隆了美国知名科技与投资播客《Allin Podcast》的特别节目，由四位“最佳好友”——风险投资家Chamath Palihapitiya、David Sacks、David Friedberg以及科技媒体人Jason Calacanis共同主持。本期节目重磅邀请到了特斯拉和xAI的创始人兼C E O埃隆·马斯克。在节目中，马斯克深入探讨了收购推特（现X）三年来的巨大变革，包括如何通过Grok和社群笔记打击“觉醒思想病毒”、揭露“影子封禁”和政府勾结，以及他打造的Grokipedia如何挑战维基百科的权威性。他还分享了特斯拉在A I领域的宏伟愿景，从Optimus机器人到即将量产的Cyber Cab，以及如何利用特斯拉车队构建全球最大的A I推理算力网络。此外，马斯克还就气候变化、可持续能源的未来、核能的潜力以及OpenAI的非营利初衷等话题发表了独到见解。这不仅是一场关于科技前沿的深度对话，更是一次对未来社会、言论自由和人类命运的深刻思考，其中不乏幽默与犀利观点，甚至还有主持人与马斯克关于“Dezi”的趣味互动，以及对旧推特办公室浪费现象的辛辣吐槽。 翻译克隆自：Elon Musk: OpenAI Betrayal, His Future at Tesla, and the Next Big Thing — Grokipedia 文字版精华：https://readtube.ai/zh/ai/youtube/result/21da3ec6-c507-4eb3-8e49-560cfc3f22ba 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Elon Musk，特斯拉和xAI的创始人兼CEO。 ⏱️ 时间戳 开场 & 播客简介 00:00 播客介绍与嘉宾引入 02:06 “Dezi”环节：主持人间的幽默吐槽 X平台的算法与未来 05:03 X算法问题：用户关注内容未显示及互动过载 07:01 Grok赋能X：算法优化与语义搜索的未来 08:46 Grok每日处理亿级内容：AI驱动的个性化信息流 推特收购三周年：言论自由与真相 10:02 收购推特三周年回顾：言论自由的使命 10:49 Grokipedia：挑战维基百科的真相与中立性 15:33 Grokipedia的未来：视频集成与学习工具 17:18 确认偏误与真相：人们是否会改变想法？ 揭露旧推特的弊病 21:29 回忆收购初期：旧推特办公室的浪费与荒谬 27:45 影子封禁与“信任与安全”团队的奥威尔式命名 29:25 “推特文件”揭露政府勾结与审查 30:39 X的言论自由政策：遵守法律，抵制非法干预 32:38 X对言论自由的影响：迫使其他平台收敛审查 33:36 全球言论压制趋势：以“仇恨言论”为名 特斯拉、OpenAI与公司治理 34:46 特斯拉董事会投票：ISS与Glass Lewis的争议 36:23 Elon对Optimus的担忧：控制权与AI安全 38:11 OpenAI的“背叛”：从开源非营利到闭源盈利 41:31 AI的冲击：超音速海啸与工作岗位 41:45 创立OpenAI的初衷：制衡谷歌AI霸权与安全考量 特斯拉的AI愿景与可持续能源 44:55 特斯拉车队：全球最大的AI推理算力网络 45:47 AI能效的未来：人脑的启示 47:21 Cyber Cab：无方向盘自动驾驶汽车的量产计划 51:26 自动驾驶的挑战：车队管理与边缘案例 54:20 比尔·盖茨对气候变化的看法与特斯拉Semi的争议 56:18 Elon论气候变化：50年时间线与可持续能源转型 59:14 太阳能与核能：能源的未来与卡尔达肖夫等级 01:07:29 可持续能源的材料：硅、磷酸铁锂的丰富性 结束语 01:09:04 告别与感谢 🌟 精彩内容 💡 Grokipedia的诞生与挑战维基百科 Elon Musk详细介绍了Grokipedia如何通过AI训练实现比维基百科更中立、准确和信息丰富的知识库，并计划集成视频内容，使其成为强大的学习工具。 🗣️ X平台的言论自由与真相 Elon回顾了收购推特三年来在打击“觉醒思想病毒”、揭露“影子封禁”和政府勾结方面的成就，强调X致力于成为地球上最好的真相来源，并通过Grok和社群笔记赋能用户辨别信息。 🤖 AI的“超音速海啸”与特斯拉的AI战略 Elon将AI的发展比作“超音速海啸”，并阐述了特斯拉如何利用其庞大车队构建全球最大的AI推理算力网络，以及Cyber Cab（无方向盘自动驾驶汽车）的量产计划，同时强调了AI安全的重要性。 ☀️ 可持续能源的宏伟愿景 Elon深入探讨了太阳能和核能的潜力，从卡尔达肖夫等级的角度阐述了太阳能的巨大优势，并指出地球上丰富的硅和磷酸铁锂等材料足以支持全球向可持续能源转型。 ⚖️ OpenAI的“背叛”与公司治理困境 Elon揭露了OpenAI从开源非营利组织向闭源盈利模式的转变，认为这背离了其创立初衷，并批评了当前上市公司治理中被动指数基金外包决策给“企业版ISIS”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 本期我们克隆了全球知名科学播客《Huberman Lab Podcast》的精彩内容，由斯坦福大学神经生物学和眼科学教授Andrew Huberman亲自主持。Andrew以其严谨的科学态度和将复杂神经科学知识转化为实用工具的能力而闻名。本期节目，他将带我们深入探讨“习惯”的奥秘，揭示习惯形成与戒除背后的生物学机制。他将分享如何利用大脑的神经可塑性，通过“边缘系统摩擦力”的概念，识别并克服养成新习惯的阻碍。节目中，Andrew Huberman不仅会介绍“程序性记忆演练”来降低行动门槛，还会详细阐述“任务分界”如何利用多巴胺的“奖赏预测误差”来强化习惯。他提出了两个革命性的实践方案：一是将一天划分为三个阶段，根据大脑的神经化学状态安排不同类型的习惯；二是独特的“21天习惯养成系统”，帮助听众高效培养新行为。此外，他还提供了科学戒除坏习惯的策略，利用“长时程抑制”原理，通过在坏习惯后立即插入替代行为来重塑神经回路。无论你是想养成健康的生活方式，还是摆脱不良习惯，本期节目都将为你提供科学且可操作的指南。 翻译克隆自：The Science of Making & Breaking Habits 文字版精华（点击跳转） 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Andrew Huberman，斯坦福大学医学院神经生物学和眼科学教授，Huberman Lab Podcast主持人。 ⏱️ 时间戳 习惯的生物学基础 00:02:05 习惯的价值与生物学原理：养成与戒除 00:04:44 习惯是后天习得的神经系统学习结果 00:06:07 学习即神经可塑性：神经元连接的改变 00:06:55 目标导向型习惯与身份认同型习惯 00:09:11 习惯养成所需时间：个体差异巨大（18-254天） 00:11:10 边缘系统摩擦力：阻碍行动的焦虑或疲惫状态 00:12:39 关键枢纽习惯：促进其他习惯形成的基石 00:14:40 习惯强度：情境依赖性与边缘系统摩擦力 习惯养成的工具与方案 00:19:37 习惯的最终目标：自动化与低摩擦力 00:20:25 工具一：程序性记忆演练（心理演练步骤） 00:23:32 赫布学习理论与NMDA受体：细胞层面的习惯形成机制 00:26:30 工具二：任务分界与多巴胺：框定习惯的神经回路 00:31:42 习惯锚定：基于身心状态而非特定时间 三阶段习惯养成方案 00:33:01 24小时三阶段划分：利用大脑神经化学状态 00:34:31 第一阶段（醒后0-8小时）：高去甲肾上腺素、多巴胺、皮质醇 00:36:02 第一阶段应用：安排高边缘系统摩擦力的习惯 00:39:53 第二阶段（醒后9-15小时）：血清素升高，趋于放松 00:44:15 第二阶段应用：安排低边缘系统摩擦力的温和习惯 00:47:36 第二阶段锻炼：注意配合NSDR促进恢复 00:47:36 第三阶段（醒后16-24小时）：深度睡眠，巩固学习 00:52:17 第三阶段重要性：神经可塑性与习惯固化 00:54:09 习惯自动化后：情境独立性与时间灵活 多巴胺与奖赏预测误差 00:57:25 奖赏预测误差：多巴胺与预期奖励的关系 01:01:12 扩大时间信封：将多巴胺奖励与习惯前后序列关联 01:06:10 多巴胺：关于动力而非单纯快感 21天习惯养成系统 01:08:52 21天系统：设定6个新习惯，每天完成4-5个 01:11:09 不补偿原则：错过不补，次日继续 01:13:19 21天后：评估习惯自动化程度，不急于添加新习惯 01:16:34 系统优势：现实适应性与自我测试 戒除坏习惯的科学 01:18:12 戒除习惯的挑战与一般建议 01:19:09 长时程抑制（LTD）：削弱神经连接的机制 01:21:39 传统戒除方法（提醒、惩罚）的局限性 01:26:22 核心策略：在坏习惯后立即插入替代行为 01:31:44 改变神经回路：将坏习惯的“闭环”变为“开环” 01:33:31 成瘾行为的特殊性：需更全面干预 总结与资源 01:34:21 方案回顾与应用建议 🌟 精彩内容 💡 边缘系统摩擦力：启动新习惯的阻力 Andrew Huberman提出了“边缘系统摩擦力”这一概念，用以描述我们因焦虑、疲惫或缺乏动力而难以开始新行为的阻力。理解并管理这种摩擦力，是养成习惯的关键。 “‘边缘系统摩擦力’这个词可以用来描述你需要多少努力，也就是多少‘激活能’，才能开始某个特定的行为。” 🧠 程序性记忆演练：降低行动门槛 仅仅在脑海中演练执行一个新习惯的步骤顺序，就能显著提高实际执行该习惯的可能性。这利用了大脑的程序性记忆机制，降低了启动习惯所需的“激活能”。 “仅仅做一次这样简单的心理演练，就能大大提高人们定期执行这个习惯的可能性，不只是第一次，而是持续到之后的几天甚至几周。” ⏰ 三阶段习惯养成法：顺应大脑节律 将一天划分为三个阶段（醒后0-8小时、9-15小时、16-24小时），并根据每个阶段的神经化学状态（多巴胺、血清素等）安排不同类型的习惯。例如，将高摩擦力习惯安排在早晨，利用多巴胺带来的动力。 “当你列出或思考你想养成的各种习惯时，把那些你知道边缘系统摩擦力最大、最难开始的习惯，安排在醒来后的这零到八小时内。这会极大地促进你执行这些新习惯。” 🔄 21天习惯养成系统：建立与测试 设定21天内每天尝试6个新习惯（预期完成4-5个），不因未完成而补偿。21天后，停止刻意安排，转而评估哪些习惯已融入生活。此系统强调持续性而非完美，并内置了对习惯自动化程度的测试。 “这种养成习惯的方法，与其说是基于你试图养成的具体习惯，不如说是基于‘执行习惯’这个习惯本身。” 🚫 戒除坏习惯：长时程抑制与替代行为 戒除坏习惯的关键在于利用“长时程抑制”原理。当发现自己执行了不想要的坏习惯后，立即有意识地插入一个积极的替代行为。这会打乱坏习惯的神经回路，使其从“闭环”变为“开环”，更容易被干预和瓦解。 “真正需要做的，是在那之后立刻有意识地觉察…并立刻在其后进行一个替代行为。” 🌐 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，我们克隆了知名科技分析师 Ben Thompson 播客《Stratechery》中的深度文章《泡沫的好处》。Ben Thompson 大胆挑战了我们对“泡沫”的传统负面认知，他认为当前的 AI 热潮，尽管估值惊人、营收微薄，却是一个典型的“好的泡沫”。他引用卡洛塔·佩雷斯《技术革命与金融资本》的理论，指出像 AI 这样的“拐点泡沫”并非单纯的金融投机，而是技术革命的必要环节。它通过不计成本的投资，催生了未来几十年的基础设施建设和认知上的集体协调，即使泡沫最终破裂，其带来的长期效益也远超短期损失。Ben Thompson 尤其强调了 AI 泡沫在物理基础设施（如芯片制造、电力供应）和认知层面（大规模并行创新、高风险探索）的巨大推动作用。这期节目不仅是对经济现象的深刻分析，更是一种对创新精神的呼唤，提醒我们，那些看似疯狂的投资和集体愿景，可能正是开启未来、避免停滞的关键。 翻译克隆自：The Benefits of Bubbles 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Ben Thompson，知名科技分析师，播客《Stratechery》创始人。他以对科技战略和商业模式的独到见解闻名，是少数能深入剖析科技行业宏观趋势并提供前瞻性思考的独立思想家。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 AI泡沫：一个“好的泡沫” 02:31 AI泡沫的现实：万亿美元交易与微薄营收的对比 03:31 泡沫的本质：技术革命的必要环节 (卡洛塔·佩雷斯) 05:37 拐点泡沫：改变数量级的投资 (霍巴特与休伯) 07:20 泡沫的协调机制：良性循环与共同成长 互联网泡沫的启示 08:00 认知能力建设：解锁二十年增长的并行创新 08:54 浏览器革命：XMLHTTPRequest与生产力工具的诞生 10:49 后端技术飞跃：从昂贵Solaris到免费Linux的转变 11:43 泡沫的双重作用：实体基础设施与认知共识 AI泡沫的长期价值 12:38 AI泡沫的担忧与乐观：这次真的不一样吗？ 13:36 物理基础设施：GPU、晶圆厂与电力投资 17:22 认知能力建设：AI时代的大规模并行创新 20:01 泡沫的对立面：停滞与风险规避 22:29 停滞的根源：社会对风险的规避 23:00 “繁荣”一书的呐喊：召唤泡沫精神，拥抱疯狂 24:31 AI泡沫的准精神核心：集体愿景与未来建设 🌟 精彩内容 💡 AI泡沫的本质：不仅仅是金融投机，更是技术革命的“安装期”，通过不计成本的投资，为未来几十年的“部署期”奠定基础。 🚀 “拐点泡沫”：Ben Thompson引用霍巴特与休伯的理论，指出AI泡沫关注的是数量级的变化，而非小数点后的增量。它通过集体愿景，协调投资，降低风险，加速创新。 🏗️ AI泡沫的物理基石：尽管GPU寿命有限，但AI热潮对晶圆厂和电力（尤其是新增发电能力）的巨额投资，是极具生产力的长期资产，对人类的贡献将是巨大的。 🧠 AI泡沫的认知飞跃：AI泡沫鼓励大规模并行创新和高风险探索，打破了过去十年科技行业的停滞局面，激发了从芯片设计到新算法等各方面的突破。 📣 泡沫的“呐喊”：Ben Thompson指出，泡沫是一种集体愿景的表达，它召唤人们去拥抱风险，进行高风险探索，共同建设一个充满可能性的未来，从而避免社会和技术的停滞。 🌐 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《Acquired》第十二季第六集，深度探索了传奇汽车品牌保时捷的百年历史。原节目主持人 Ben Gilbert 和 David Rosenthal 邀请到汽车界的权威人士、知名 YouTuber Doug DeMuro 作为嘉宾。Doug 不仅是保时捷的狂热爱好者，更曾是其员工，甚至在自己的车库中，伴随着他那辆珍贵的卡雷拉GT，与两位主持人共同录制了这期节目，带来了独一无二的内幕视角。 本期节目亮点纷呈，揭示了保时捷如何巧妙地平衡顶级超跑性能与日常驾驶实用性，使其在全球每年生产数十万辆，同时保持高昂的平均售价。我们将回溯保时捷的复杂起源，包括创始人费迪南德·保时捷的工程天才及其与纳粹政权的深厚联系，以及大众汽车的诞生。节目还深入探讨了保时捷在战后的独立发展，标志性车型 911 的传奇故事，以及它如何险些被淘汰的戏剧性转折。您将听到 CEO彼得·舒茨如何力挽狂澜拯救 911，以及 90 年代公司濒临破产后，魏德金如何通过 Boxster 和备受争议的 Cayenne SUV带领公司实现惊人复苏。更引人入胜的是，节目详细剖析了保时捷家族与大众汽车之间长达数十年的权力斗争，以及保时捷试图反向收购大众的惊天豪赌。最后，节目还展望了保时捷在电动化时代的未来，并对这个独特品牌的商业模式进行了深入的“Acquired Doug Score”评估。无论您是汽车爱好者，还是对商业策略和家族传奇感兴趣，这期节目都将为您带来一场充满洞见的听觉盛宴。 翻译克隆自：Porsche (with Doug DeMuro) 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Doug DeMuro，知名汽车 YouTuber 和内容创业者，运营着最大的独立汽车评测 YouTube 频道，曾是保时捷公司员工，狂热的保时捷粉丝。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 保时捷的黑暗起源与战后重生 02:28 节目引言：保时捷的独特平衡与家族恩怨 04:50 德国工程的辉煌历史与费迪南德·保时捷的崛起 07:06 创始人与纳粹的深厚联系：不只是被迫合作 08:28 “人民汽车”的构想：与戴姆勒的分道扬镳 10:04 保时捷公司的诞生：咨询业务与犹太合伙人的悲剧 12:05 大众甲壳虫与希特勒：大众汽车的纳粹根源 15:55 战后大众的奇迹复苏：英国军官的远见 19:11 费迪南德·保时捷的工程天才：坦克、电动车与战犯监禁 21:16 家族奥地利分支的起步：从修理军车到打造保时捷356 27:56 家族与大众的交易：甲壳虫专利费与奥地利经销商帝国 32:29 战后德国的经济策略：高税率鼓励工业再投资 911的诞生与家族权力斗争 42:33 356的继任者：911的起源与费迪南德·皮耶希的发动机天赋 45:30 901到911：一个商标引发的传奇命名 47:55 911的成功：兼具性能与日常实用性的跑车典范 50:55 911的六缸水平对置发动机：保时捷的独特技术 53:06 914的尝试：与大众合作的入门级中置跑车 57:29 70年代石油危机与家族危机：两代费迪南德的权力之争 01:00:01 家族退出管理层：一个疯狂但为家庭团结的决定 01:01:27 家族成员的去向：保时捷设计与皮耶希执掌奥迪/大众 保时捷的低谷与魏德金的复兴 01:05:12 职业经理人时代的混乱：924、928与911的危机 01:07:35 911的险些终结：彼得·舒茨的传奇一笔 01:14:26 80年代末的衰退：产品老化与日本车的冲击 01:18:28 公司濒临破产：市值跌至4亿欧元 01:19:59 绝境求生：959超跑与为梅赛德斯、奥迪代工 01:26:38 魏德金上任：丰田生产系统与产品线精简 01:27:54 Boxster的成功：与911共享平台的新入门级跑车 01:30:11 Cayenne的争议与成功：保时捷进军SUV市场 01:33:59 Carrera GT的诞生：在SUV工厂生产的纯粹超跑 01:40:57 魏德金的辉煌成就：市值增长百倍，从濒临破产到行业巨头 家族的反向收购与电动化未来 01:44:00 魏德金的野心：保时捷反向收购大众的豪赌 01:45:51 大众汽车法：德国法律与衍生品收购 01:49:19 雷曼兄弟倒闭：金融危机下的短线轧空与保时捷的困境 01:51:23 皮耶希的反击：大众收购保时捷的运营公司 01:53:00 家族的最终胜利：成为大众集团最大股东 01:54:52 金融危机后的发展：中国市场与918 Spider超跑 01:59:49 Macan与Taycan：电动化时代的布局与挑战 02:04:43 保时捷的再次IPO：欧洲史上最大规模上市 商业模式与“Acquired Doug Score” 02:07:27 今天的保时捷：家族控股、CEO共享与业务构成 02:08:20 中国市场与SUV：保时捷在不同区域的品牌认知 02:09:58 规模与奢侈品的平衡：与法拉利、路易威登的对比 02:14:15 毛利率分析：汽车与奢侈品的成本差异 02:17:57 护城河分析：品牌、规模经济与传承 02:24:37 成功经验总结：赛车、品牌连续性与梦想吸引力 02:27:07 Acquired Doug Score：收入增长、盈利能力与护城河评估 02:34:33 嘉宾推荐环节 02:38:58 嘉宾Doug DeMuro的个人事业分享 02:40:57 结束语与节目信息 🌟 精彩内容 💡 纳粹阴影下的起源 保时捷的创始人费迪南德·保时捷与纳粹政权有着深厚联系，甚至直接参与了大众汽车的创立。战后，大众汽车在英国军官的帮助下奇迹般复苏，而保时捷家族则通过与大众的合作，获得了甲壳虫的专利费和经销商网络，为日后发展奠定基础。 “费迪南德本人不光是纳粹，还是阿道夫·希特勒的密友，他还是党卫军的成员。” 🚗 911的传奇诞生与家族恩怨 911的诞生源于费利·保时捷“小车大马力”的理念，并结合了家族成员费迪南德·皮耶希的六缸水平对置发动机设计。然而，家族内部的权力斗争最终导致家族成员集体退出运营，为公司未来的动荡埋下伏笔。 “我们拥有唯一一辆可以从东非拉力赛开到勒芒，然后再开去剧院，最后开上纽约街头的车。” 📉 濒临破产的边缘 在70年代石油危机和80年代末经济衰退的双重打击下，保时捷一度市值跌至不足4亿欧元，几乎破产。CEO彼得·舒茨力挽狂澜，以传奇性的一笔拯救了911的命运。公司甚至一度为梅赛德斯和奥迪代工，以维持工厂运转。 “在九二年，美国销量跌至四千一百辆。我们说的就是那个水平。完全是绝境。” 🚀 魏德金的复兴与反向收购 90年代，魏德金上任CEO，通过实施丰田生产系统、精简产品线（只保留911），并推出Boxster和备受争议的Cayenne SUV，使保时捷市值增长百倍。随后，他策划了一场惊天豪赌，试图反向收购大众汽车，最终却在金融危机中功亏一篑，反而被大众收购。然而，保时捷家族却因此成为大众集团的最大股东。 “保时捷对入门级保时捷的策略，就是一辆二手的保时捷。” ⚡ 电动化未来与品牌护城河 保时捷通过918 Spider超跑引入插电混动技术，并推出了Taycan电动车，在电动化浪潮中占据领先地位。尽管SUV车型销量巨大，但保时捷成功地维持了其作为顶级跑车品牌的声誉。这种独特的品牌传承、规模经济和持续创新构成了其强大的护城河。 “它不只是看起来像，它真的有同样的前翼子板、同样的前大灯和引擎盖。” 🌐 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