【节目介绍】 本期节目，我们将深入探讨上下文工程（Context Engineering）这个新名词的由来，从它的起源、定义，到它如何在复杂的智能体协作中发挥关键作用，再到它在未来AI应用中的无限可能。你将了解上下文工程如何解决AI模型中的“上下文困境”，以及它如何成为AI应用中不可或缺的一部分。如果你对AI的未来发展充满好奇，快来加入我们，一起探索上下文工程的奥秘，解锁AI的全新潜力！ 【时间线】 03:02 什么是Context？（语境、情景、上下文） 08:34 上下文工程（Context Engineering）的提出（Ankur Goyal，Tobias Lütke，Walden Yan，Dexter Horthy） 19:34 上下文工程的发酵和传播（LangChain，Lance Martin，Andrej Karpathy，Philipp） 42:18 支持或反对新行业中的造词运动 46:03 语境对于人类及AI沟通的重要性 【延伸阅读】 《Don’t Build Multi-Agents》（不要构建多智能体），Walden Yan，Cognition 《The rise of "context engineering”》（上下文工程的兴起），LangChain 《Context Engineering for Agents》（智能体的上下文工程），Lance Martin，LangChain 《The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineering》（人工智能的新技能不是提示词，而是上下文工程），Philipp，Google DeepMind 【片头和片尾音乐】 海鸥不回来 - Hogee 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【嘉宾】 陈章 资深研究科学家，美国宾夕法尼亚大学医学院博士 【节目介绍】 在本期节目中，我们深入探讨了人工智能在医疗健康领域的前沿进展。从癌症的早期筛查到疾病的精准诊断，从药物研发的加速到医疗图像的智能分析，人工智能正逐步改变着医疗行业的面貌。本期节目我们特别邀请到到了美国医疗AI领域初创公司的陈章博士，他凭借丰富的学术背景和实践经验，为我们解读了 AI 在医疗领域的应用现状与未来潜力。希望您能够关注收听。 【时间线】 04:32 陈章从中国到美国的求学经历 18:14 从费城到波士顿的工作经历 43:30 对于近期人工智能发展的看法 49:49 能否十年内治愈所有疾病？ 01:04:07 关于医疗伦理和监管的讨论 01:06:47 人工智能在疾病诊疗方面的应用 01:33:34 人工智能在制药领域的应用 01:39:10 中美AI医疗科技领域的对比 01:44:26 我们真的能活到150岁吗？ 【延伸阅读】 Anthropic CEO万字长文预言：AGI将有望治愈癌症、倍增寿命 AI 革新医疗：谷歌DeepMind首席执行官预测，十年内消灭所有疾病 陈章博士的博客文章和Youtube频道 【片头和片尾音乐】 Charm and Rules(欲望法则) - 时光储蓄罐 人间囚 - 烟嗓船长 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们将深入探讨“劳动时间是如何形成的，劳动者又是如何被绑在时间机器上的”这一前置问题。从时间概念的诞生，到工业时代对时间的极致利用，再到如今AI时代对效率的极致追求，我们将沿着时间的脉络，剖析科技、工作与人类之间的复杂关系。如今，AI的出现似乎为缩短工作时间带来了新的希望。然而，我们真的能如愿以偿吗？还是会在新的技术浪潮中再次迷失？本期节目，我们将从时间的起源、工业时代的工作伦理，到如今的劳动异化、毫无意义的工作，深入剖析背后的真相。让我们一起探索科技与时间的悖论，寻找属于我们自己的答案。 【时间线】 00:37 本期节目所要讨论的问题 科技进步虽然提高了工作效率，但并未真正减少劳动时间，反而让劳动者更深地陷入了由时间驱动的工作模式中，而AI的应用可能正在重复这个悖论 07:42 机械时间的诞生 科技促进了时间概念的演变，不仅改变了人类对时间的认知，更深刻地影响了生产关系和社会文化，最终将人类牢牢绑定在了精确计时的时间框架之中 24:49 工业时代中的劳动时间 工业时代通过时钟和机械化生产将人类的工作与时间绑定，虽然科技进步提高了效率，但并未减少劳动者的工作时间，反而使劳动者更深地陷入了时间的控制之中 52:55 科技未能减少劳动时间的背后逻辑 科技进步虽然提高了生产效率，但由于扭曲的工作伦理、劳动异化、企业管理熵增让我们拥有了更多的毫无意义的工作，反而占据了劳动者的工作时间，甚至让人们陷入了更深的时间与意义困境⁠ 01:32:29 对于人工智能如何减少员工劳动时间的几点建议 对于AI时代的工作自动化，不应盲目追求效率提升和替代人工，而应该专注于真正有价值的工作自动化，避免让无意义的工作变得更加高效却依然无意义 【延伸阅读】 第86期节目《AI时代：人类迎来第六次信仰危机》 《毫无意义的工作》（Bullshit Jobs: A Theory），大卫·克雷伯，2018 《资本论》（Das Kapital ）第一卷，卡尔·马克思，1867 《技术与文明》（Technics and civilization），刘易斯·芒福德，1934 《闲暇颂》（In Praise of Idleness），伯特兰·罗素，1932 《经济学哲学手稿》（Economic and Philosophic Manuscripts of 1844），卡尔·马克思，1844 【节目中的音乐】 时间 - 声音玩具 无人作对 - Ghostnote+ 工厂 - 河南说唱之神 过 - 浮石乐队 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们将通过“选路”“建塔”“拼图”三种叙事逻辑，为你呈现AGI发展的不同维度和方向路径。这三种叙事逻辑不仅是对AGI发展的深刻洞察，也是我们对未来科技发展的独特思考。无论你是科技爱好者，还是人工智能领域的专业人士，本期节目都值得你聆听。 【时间线】 00:58 开头概述 03:21 选路：从“冰鉴”到科技剪枝，人工智能的历史发展路径，人工智能的下半场，三项AGI选路建议 18:03 建塔：从库特卜塔到不同的科学范式，从计算机到人工智能的高塔建立，三项AGI建塔原则 31:18 拼图：从世界上第一款拼图，到AGI的图已经拼了什么，还没有拼什么？四项AGI拼图原则 43:34 总结 【片头和片尾音乐】 晚风 - 陈婧霏 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目我们将聚焦于那些与乐观AGI预测观点“唱反调”的专家和报告。图灵奖得主杨立昆认为AGI至少还需要10年甚至更久，而Epoch AI组织的AI经济模型也揭示了技术发展背后的复杂因素，普林斯顿大学教授纳拉亚南，他把AI看作一种普通技术，认为我们对AI的过度炒作和焦虑，反而掩盖了真正需要关注的问题。从AI的算法瓶颈，到经济模型的复杂性，再到对AI本质的重新定义，本期节目将带你深入探讨那些被忽视的细节，为你剖析AI发展的真实困境，以及我们该如何理性看待AGI的未来。 【时间线】 02:11 对AGI的预测差别其实很大 03:32 为什么越是对人类普通的事情，AI却越做不好？ 06:47 AI算法上还有哪些制约？ 09:34 杨立昆（Yann LeCun）的主要观点 15:21 Epoch AI组织的GATE研究报告 21:43 阿尔文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的文章《作为普通技术的人工智能》（AI as Normal Technology） 43:15 总结 【延伸阅读】 * GATE: Modeling the Trajectory of AI and Automation（建模 AI 和自动化的发展轨迹） * 《作为普通技术的人工智能》（AI as Normal Technology） 【片头和片尾音乐】 我长期坠入梦乡 - 陈婧霏 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目将带您深入解读人工智能行业翘楚Dario Amodei和Demis Hassabis的观点，带你理解AGI发展“审慎乐观”方向的未来预测。还特别探讨AGI在现实物理世界的制约，以及其在生物医疗领域的突破。让我们共同分析AGI发展中可能存在的限制因素。如果你对AGI的未来充满好奇，或者想知道AI将如何改变我们的世界，本期节目不容错过！ 【时间线】 00:32 开场介绍 03:23 Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）的预测和主要观点 16:37 Google DeepMind的首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的预测和主要观点 23:59 观点对比和总结 【延伸阅读】 《Machines of Loving Grace》（充满爱意的机器） 【片头和片尾音乐】 你是我最爱的褪色的幻想 - 陈婧霏 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们将重点剖析两份极具影响力的报告：《态势感知》和《AI2027》，通过详细的推演和分析，试图揭示 AGI 的未来路径。为什么 2027 年被认为是 AGI 的关键节点？如何通过计算能力、算法效率和“解锁”能力来实现 AGI？AGI 实现后，人类社会将如何应对智能爆炸带来的巨大变革？本期节目将为你带来深刻的洞见和前沿的思考，为你揭示 AGI 的未来可能。 【时间线】 01:22 两篇大型研究报告的基本情况 02:48 利奥波德·阿申布伦纳 (Leopold Aschenbrenner) 的《态势感知》报告 07:28 第一部分：从 GPT-4 到 AGI：计算数量级OOM 14:24 第二部分：从 AGI 到超智能：智能爆炸 19:06 第三部分：万亿美元集群、封锁实验室、超级对齐 26:06 第四部分：新曼哈顿计划项目 28:55 《态势感知》报告的小结 30:56 丹尼尔·科科塔伊洛（Daniel Kokotajlo）的《AI2027》报告 34:27 第一部分：从Agent1到Agent4 45:29 第二部分：两种结局：Slowdown（减速管控）和Race（加速冲刺） 48:27《AI2027》报告的小结 【延伸阅读】 态势感知（SITUATIONAL AWARENESS：The Decade Ahead） AI 2027 【片头和片尾音乐】 红霞剧场 - 陈婧霏 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 我们追求的通用人工智能（AGI），是否必须沿着人类智能的轨迹前行？本期播客，我们将深入探讨人类智能的独特性与局限性，从哲学的思辨到心理学的洞察，从神经科学的微观世界到认知科学的跨学科视野，全方位剖析人类智能的本质。让我们站在人类智能与机器智能的交汇处，寻找通往未来的钥匙。这不仅是一场关于技术的讨论，更是一次对人类自身本质的深刻反思。 【时间线】 01:30 人类智能并非地球上唯一的智能，但它是我们已知的唯一的通用智能 06:10 构建基于人类智能的衡量坐标系 11:03 从哲学维度去理解人类智能和机器智能 * 哲学家，伊曼努尔·康德（Immanuel Kant） * 诗人，歌德（Johann Wolfgang von Goethe） * 科学家，诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) * 哲学家，休伯特·德雷福斯(Hubert Dreyfus) * 哲学家，约翰·塞尔（John Searle） * 哲学家，希拉里·普特南（Hilary Putnam） * 人工智能专家，马文·明斯基（Marvin Minsky） * 计算机科学家，雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil） * 计算机科学家，斯图尔特·罗素（Stuart Russell） 16:37 从心理学维度理解人类智能 * 法国心理学家，阿尔弗雷德·比内（Alfred Binet）和西奥多·西蒙（Théodore Simon） * 美国心理学家，罗伯特·斯腾伯格（Robert Sternberg） * 加拿大心理学家，家基思·斯坦诺维奇（Keith Stanovich） * 美国心理学家，雷蒙德·尼克森（Raymond C. Nickerson ） * 经济学家，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman） 21:19 从神经科学和认知科学维度理解人类智能 24:20 人工智能与人类智能的差距 25:05 总结 【延伸阅读】 * 《意识的异域风情：从算法到外星人，人类能否理解与我们截然不同的心智？》（Conscious exotica：From algorithms to aliens, could humans ever understand minds that are radically unlike our own?），伦敦帝国学院认知机器人学教授，迈瑞·香农（Murray Shanahan） * 《智力后裔：机器人和人类智能的未來》（Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence），科幻作家，汉斯·莫拉维克（Hans Moravec） * 《索拉里斯》（Solaris），科幻作家，斯坦尼斯瓦夫·莱姆（Stanislaw Lem） * 《魔法师的弟子》（The Sorcerer's Apprentice），诗人，歌德（Goethe） * 《人有人的用处》（The Human Use of Human Beings），科学家，维纳 (Norbert Wiener) * 《计算机不能干什么》（What Computers Still Can't Do: A Critique of Artificial Reason），哲学家，休伯特·德雷福斯(Hubert Dreyfus) * 《理性、真理与历史》（Reason, Truth, and History），哲学家，希拉里·普特南（Hilary Putnam） * 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach），计算机科学教授，斯图尔特·罗素（Stuart Russell） * 《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow），诺贝尔经济学奖获得者，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman） 【片头和片尾音乐】 我的孤独认出你的孤独 - 陈婧霏 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目我们将带你深入探索AGI的神秘世界。从它的起源、历史，到与狭义人工智能的区别，以及众说纷纭的定义，为你揭开AGI的神秘面纱。但AGI到底是什么？是具有经济价值的高度自治系统？是能通过图灵测试的机器？是可以完成一系列复杂任务的智能体？抑或是其他？这些不同的定义背后，既反映了对AGI的多元理解，也展现了通往未来的不同路径。在本期节目中，我们将采用创新方式，邀请Notebook LM的两位主播，和我一起共同探索AGI的内涵及外延。希望你不要错过！ 【时间线】 01:33 探讨AGI的背景 05:01 AGI名词的起源和发展历史 06:50 为什么有必要定义AGI？ 08:00 通用与狭隘人工智能的区别 09:50 AGI的几种定义：经济价值、图灵测试、类人智能、任务完成度 17:25 AGI的等级定义：DeepMind、OpenAI 20:02 总结 【片头和片尾音乐】 人间指南 - 陈婧霏 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们将进行一次穿越万年的思想旅程。从原始崇拜到阶级分化，从轴心时代的哲学突破到政教合一，从文艺复兴、科学革命到工业资本主义的信仰变迁，深度梳理人类经历的前五次信仰危机。面向今天的AI时代，剖析AI如何动摇了“人类中心主义”，挑战我们关于智力、情感、创造力、道德乃至意识和自由意志的传统观念，由此引发了第六次信仰危机。这仅仅是一场危机，还是一次重新定义自我、寻求更广阔意义的契机？这不仅关乎科技的未来，更关乎我们每一个“人”的价值与信仰根基。 【时间线】 03:00 AI带来信仰危机 14:06 原始信仰 15:06 第一次信仰危机 农业革命 阶级分化 统治阶级的政治要求 24:15 第二次信仰危机 哲学助力 政教合一 38:13 第三次信仰危机 文艺复兴 印刷术 43:47 第四次信仰危机 科学理性 哲学信仰 53:26 第五次信仰危机 工业革命 资本主义精神 哲学批判 01:03:35 前五次信仰危机的总结 01:09:03 第六次信仰危机 神经科学 人工智能 宫崎骏的故事 01:13:26 DeepSeek的总结 【片中音乐】 * Piano Sonata No. 2 in B-Flat Minor, Op. 35_ I. Grave. Doppio movimento * Zadok the Priest (Coronation Anthem No. 1, HWV 258) * Ancient Airs and Dances, Suite No. 3_ III. Siciliana * Prelude & Fugue in C-Sharp Major (Well-Tempered Clavier, Book 1, No. 3) * La Triomphe de L'amour, Ballet Suite_ V. Air * String Quartet no.4 in C major K.157_I. Allegro * Symphony No. 3 in E-Flat, Op. 55 -_Eroica__4. Finale 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【嘉宾】 花生，AppStore 付费榜 Top1「小猫补光灯」的开发者，拥有超过 10 万粉丝的 AI 博主，同时也是《一本书玩转 DeepSeek》的作者。个人网站：www.huasheng.ai 【节目介绍】 本期播客节目，我们将带你深入了解AI时代中一种全新的编程方式——Vibe Coding（氛围编程），它正在悄然改变软件开发的面貌！Vibe Coding通过自然语言驱动、方便快捷，甚至无需完全理解代码细节，但与此同时也要接受代码的不完美。无论你是编程初学者，还是资深工程师；无论你是独立开发者，还是企业管理者，本期节目都将为你带来全新的视角和启发。Vibe Coding不仅是一种技术变革，更是一种思维方式的转变。 【时间线】 00:39 什么是Vibe Coding（氛围编程）？ 05:03 花生如何走上Vibe Coding这条路？ 23:01 哪个AI编程工具更适合做Vibe Coding？ 29:52 Vibe Coding的适用范围 43:11 什么是Vibe Coding宣言？vibemanifesto.org 46:08 关于代码修复的问题 51:22 关于垃圾代码的问题 54:07 关于人与AI协作的方式 01:04:27 关于研发效率 01:08:41 开发者对AI编程的态度和影响 1:17:44 未来会诞生Vibe Coding的原住民 【片头和片尾音乐】 西部猎人 - 李浩瑞 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目聚焦强化学习，带你走进这一人工智能核心领域。从图灵奖得主巴托（Andrew Barto）和萨顿（Richard S. Sutton）的卓越成就，到强化学习从游戏到大模型的广泛应用，我们将回顾这段发展历程，探索RL的未来潜力。这是一场关于深度学习的历史和现状的回顾之旅，重新带你领略人工智能与各个学科的融合魅力。 【时间线】 01:40 从AlphaGo到RLHF（基于人类反馈的强化学习） 03:56 关于萨顿的《苦涩的教训》（The Bitter Lesson） 09:15 强化学习的启蒙奠基 * 爱德华·桑代克（Edward Thorndike）,动物智能和效果法则（Law of Effect） * 唐纳德·赫布（Donald Hebb）,赫布法则（Hebb's Law） * 沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts），神经元理论 * 安德烈·马尔可夫（Andrey Markov），马尔可夫决策过程（MDPs） 15:35 人工智能领域的早期发展 * 艾伦·图灵（Alan Turing），人工智能之父 * 贝尔蒙特·法利（Belmont Farley） & 韦斯利·克拉克**（**Wesley A. Clark），模拟第一个含有128个神经元的小型神经网络 * 克劳德·香农（Claude Shannon），Theseus迷宫老鼠 * 马文·明斯基（Marvin Lee Minsky），随机神经模拟强化计算器SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator） 21:04 游戏让强化学习续命 * 亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），IBM701上的第一个跳棋程序（Checkers） * 理查德·乌尔曼（Richard Belleman），Dynamic programming equation（动态规划方程，即贝尔曼方程） * 唐纳德·米奇（Donald Michie），井字游戏 Matchbox Educable Noughts And Crosses Engine (MENACE) 25:49 强化学习的诞生 * 安德鲁·巴托（Andrew Barto），2024年图灵奖得主，强化学习奠基人 * 约翰·霍兰德（John Henry Holland），遗传算法和学习分类器 * 诺伯特·维纳（Norbert Wiener），控制论奠基人 * 迈克尔·阿比布（Michael A. Arbib），神经计算 * 哈里·克劳普（Harry Clopf），享乐神经元 * 理查德·萨顿（Richard S. Sutton），2024年图灵奖得主，强化学习奠基人 * 杰拉尔德·特萨罗（Gerald Tesauro），TD-Gammon 西洋双陆棋游戏 * 沃尔夫拉姆·舒尔茨（Wolfram Schultz），多巴胺 40:35 强化学习的后继演化 * 大卫·西尔弗**（**David Silver），深度强化学习（Deep reinforcement learning） * 吴恩达（Andrew Ng），逆强化学习（IRL，‌Inverse Reinforcement Learning） * 皮特·阿贝尔 （Pieter Abbeel），机器人学习（Robot Learning）和模仿学习（Imitation Learning） * 谢尔盖·列文（Sergey Levine），自主机器人和车辆 * 约翰·舒尔曼（John Schulman），深度强化学习（Deep RL）的策略优化（Policy Optimization） 45:30 萨顿最新的观点，《去中心化神经网络》（Decentralized Neural Networks） 【关系图】 【延伸阅读】 《苦涩的教训》（The Bitter Lesson），理查德·萨顿（Richard S. Sutton） 2019 【片头和片尾音乐】 四熹丸子 - 远去的列车 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。