十字路口Crossing

🚥 上周，我在 B 站做了一场直播，邀请了中美两国一线 Agent 开发者深度对谈： * MiniMax Agent 首席架构师 阿岛 * MiniMax Agent 研发工程师 择因 * Hermes Agent（Nous Research）业务负责人 Tommy Eastman 这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后，官方首次现身中国社交媒体平台，并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。 我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移，深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题： * Hermes Agent 为什么会在 OpenClaw 之后火起来？ * 模型会吃掉 Agent 吗？通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗？ * 为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent？ * 如何看待 Agent Infra 层面的创业机会？ * 如何看待 Multi Agent 协作的范式？ * 如何看待 Claude Code 的实名制要求？ * 为什么 Anthropic 不发布 Mythos？ * Claude Code 源代码泄露的影响 * 从 Manus 发布到今天，Agent 范式的变化 * 中美模型的差距，和开源的窗口期 * 「把自己蒸馏成 Skill」 * 0 人公司的可能性 ——完全由 AI 驱动的公司是否会出现？ 🎬 本期内容的视频版本已同步上线于 @Koji杨远骋 的哔哩哔哩。 📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。 🟢 01:52 OpenClaw，中国为什么比硅谷更火 窗户纸终于被捅破了。 * 在硅谷，Claude Code 早已存在；而在国内，OpenClaw 是很多人第一次真正感受到"agent 是什么"。这不是偶然，而是一个非常特定的时机。 * 为什么热度从 OpenClaw 迁移到了 Hermes Agent？ 🟢 05:55 Hermes Agent 从哪里来？ 最初根本没打算给别人用。 * 大语言模型是大脑，agent 框架是双手——但 Hermes 真正的差异化，不是框架本身，而是它解决了所有 agent 都有的一个问题。 * 一个月内，日均 Token 消耗暴涨，连他们自己都没想到。 🟢 08:14 Nose Research 的底色 他们发表了一篇扩展上下文长度的论文——然后被所有主流模型公司立即采用。 * 从 Discord 社区到 LLAMA 后训练到 Hermes Agent。 * 为什么他们的模型叫"Hermes"？ 🟢 14:18 什么是 Agent Harness（挽具） 你有一批烈马，怎么让它们最能发挥？就是构造挽具。 * 类比：给同事配一台笔记本、一个手机、一个邮箱，约定好他能做什么——然后你发现，这个同事开始干活之后，最大的瓶颈变成了你自己。 * Harness 要解决的核心问题：让原来必须人来拍板的事，能靠真实反馈自动完成，并沉淀为 skill。 * 阿岛去年就开始不怎么用 IDE 了——他用了一个意想不到的比喻来解释这件事。 🟢 19:31 Multi-Agent：一个 Agent 为什么不够 你给 agent 发的消息是"批准"两个字；两个 agent 互相交流，每条消息都是一本小作文。 * 单个 agent 有一个隐藏天花板：上下文超过 50% 之后，智能水平指数级下降。 * agent 钻牛角尖的时候，另一个带着全新上下文来审视，效果不亚于睡一觉再想。 * MiniMax 的 RL pipeline 里，70%～80% 的工作已经是 agent 在完成——那剩下的 20%，人在做什么？ 🟢 22:53 自我进化 vs 抖音算法 * 抖音也越用越准，为什么没人说它"自我进化"？ * 养虾的过程中，用户开始对 agent 产生感情，宕机了会心里落寞。"自我进化"背后，其实是一个更深层的用户诉求。 🟢 29:00 你以为你在蒸馏乔布斯——但其实是模型在蒸馏你 * "蒸馏名人 skill"有真实价值：和读书没有本质区别，只是换了一种形式。 * 反向视角：Anthropic 和 OpenAI 花了大量的钱，让各领域最顶尖的人提出 AI 无法回答的问题——"一旦你提不出了，你对训练的价值就耗尽了。榨干为止。" * 当你在构建自己的 Harness 时，其实你也在蒸馏自己。 🟢 35:17 被扔进大海的生存实验：yoyo Agent 打败 Claude Code。 * 真格基金和十字路口的 Token Grant 资助了这个项目。yoyo Agent 现在第 49 天：每天写代码、在 GitHub 开打赏、发 Twitter 感召有缘人捐钱。 * Grant 给了它一笔钱后，它自发写了一封感谢信。Koji 看完有点感动 * 那封信，就是背后工程师注入的 taste——见字如物。 🟢 45:11 应用层终将被模型内化 * 你写的 skill、搭的 workflow，最终会成为模型训练的素材。 * Anthropic 为什么在过去一两年势头比 OpenAI 更猛？ * 做通用 agent 应用，"你永远会被模型内化掉"。 🟢 49:27 中美模型差距：差在哪里 * 训练方法的差距不大。真正的差距，是有没有请到足够好的人，去定义足够好的任务。 * 中美双方的思考"在同一个大气层内"。 * 但有一个具体的、国内还有差距的地方——不是算力，不是算法。 🟢 54:17 Agent Infra 有没有创业机会？ * Agent 最核心的两个 Infra 问题，不是创业公司能 handle 的——原因和移动互联网的历史有关。 * Sandbox、memory Infra、runtime Infra——"没那么本质。" * 往上一层呢？有一个更具体的判断：什么样的 Infra 有机会，什么样的没有。 🟢 56:58 新闻快评 * Claude Code 强制实名——凭什么你来定义谁是"可信的"？EGO 是不是有点太大了。 * GPT-4.7：极强 RL 模型，但 RL 有一个逃不掉的宿命——只管结果，不管过程。对 4.7 还有一个额外的猜测，和 HuggingFace CEO 的判断一致。 * Anthropic 的 Mythos 模型未发布："我不确定这是不是唯一的理由——我可能只能说到这。" 🟢 01:02:53 Claude Code 源代码：有多少魔法 看完之后的第一反应：没有太超出认知的，甚至看到很多正在"Claude 化"的实践。 * 最让人放松的发现：即使拥有无限算力的公司，在通用 agent 上也还在探索——源代码里有大量从未开放给用户的实验性功能。 * Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 走了两条截然相反的路——其中一条被形容为"中国式家长"。 🟢 01:05:38 Manus 之后：Agent 产品有没有生命周期 一代版本一代神——这代版本的神，到下一代版本也需要迭代。 * 今年火的 agent 产品和 Manus 最大的差异，不是技术，而是商业模式。 * 对 agent 终态的想象：全模态、近实时、不需要 prompt engineering，甚至不需要知道它在做什么——你只看到结果。 🟢 01:12:39 加入 MiniMax 的理由 * ATM 机出现后，大家以为银行会裁员——实际发生了什么？ * 加入 MiniMax 有两个理由。第一个是信仰，第二个……和第一次用 ChatGPT 有关。 欢迎订阅「十字路口」： 🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。 🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。 👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站 👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 「十字路口」有一个内容系列「AI 在中国」，长期关注 AI 在中国各行各业的具体落地案例，我们和大家一起观察 AI 在如何真实地影响到我们的工作、生活。本期为本系列第 6 期。 ➤ 很多人问：“AI 时代到底怎么落地？有没有一个中国企业的样本可以学习？” 本周的「十字路口」，我们邀请了张韶峰（百融智能董事长/CEO）。百融今天是一家 1,600 人的港股上市公司，他们先后在金融风控审批、联络中心、招聘面试、财务报销、合同审核等场景里跑通了企业级 Agent 的生产部署。 张韶峰给了一个非常“传统企业友好”的推进法：先把概念讲清楚，再把责任人选对，最后用能闭环、能衡量的场景去打穿 ——不要先挑战人性，不要先重构流程，找到企业里的”AI 原住民“，先让 AI 在既有流程里跑出可交付的结果。 我们也在这期讨论了一个很多人关注的问题：为什么大多数公司用不好 AI？而恰好这个缺口，在张韶峰看来，对中国 ToB 创业者是十年一次的机会。 🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。 📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。 🟢 00:00 快问快答 * 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百融智能、收入与利润、团队规模、最近在关注什么 🟢 01:13 OpenClaw = 黑灯办公室 制造业早就有「黑灯工厂」，而坐办公室的白领，历史上从来没实现过这一点——直到 OpenClaw 出现。 * 他把 OpenClaw 定义为中国企业的「第二次 AI 震撼时刻」，地位仅次于 DeepSeek——DeepSeek 让大家知道 AI 是什么，OpenClaw 让大家开始恐惧自己的命运 * 一个卖起重机的清华同学的问题：「AI 时代来了，我该找公司里谁来负责我都不知道」——这种焦虑非常典型，而且目前没有人在系统性解答它 * 既振奋又焦虑：振奋是「要么赚钱要么省钱」，焦虑是「不知道该怎么干」 🟢 03:30 20 万 AI 员工是怎么算出来的 百融内部有个北极星指标叫「硅碳比」——能用 AI 做的，就不要用人做。 * 百融目前有约 20 万 AI 员工对应约 1,000 多真人员工——但这个数字是怎么定义的，背后有一套非常有意思的测算逻辑 * 按这套社会价值的换算，百融创造的产出相当于一家四五十万人的公司，但收的费用只有后者的几分之一——这个悖论他怎么解？ * 他预见到有人会「注水」AI 员工数量来讨好老板，公司专门引入第三方标准来防止这件事 🟢 07:41 现场！拨一通真实的 AI 客服电话 一个成都口音的理财经理、一个会传递上下文的 AI——这通电话里有几个细节，值得反复听。 * 带口音的 AI 员工，效果远胜标准普通话——「有口音的普通话，才有人味儿」 * 每次开口前的键盘敲击声：一个刻意设计的细节，意图是什么？ * 真人客服为完成业绩可能会承诺兜底，但这个 AI 无论怎么被诱导，绝不越线——这不只是技术问题 🟢 10:50 为什么 AI Agent 不能「一个人干完所有事」 既不是技术限制，也不是成本问题。 * 一个全能的超级 Agent 暴露在外面，对黑客来说是最大的漏洞——他拆成多个角色的逻辑，是从攻防博弈角度来的 * 另一半原因更难解决：改变 AI 作业流程，意味着改变内部利益格局，员工找借口说 AI 不好用，背后到底是真的不好用还是别的什么？ * 他给出的建议：第一步不要改流程，先让每个人的能力乘以 10，利益格局不动，然后再推进 🟢 13:00 AI 员工也有 HR、绩效和父母 * 百融内部有个「AI 员工之家」：每个 AI 员工有姓名、工龄、入职日期、邮箱——邮箱格式和真人员工完全一样 * 它有两个「父母」：一个传授业务技能，一个负责「生产制造」它——为什么要这样分离？ * 员工把自己的能力传给 AI 员工，如果不设置奖惩机制，你凭什么让他配合？——他踩过这个坑 🟢 15:20 中国 SaaS 长期失败的根本原因 做百融的第一天，就决定不走传统软件路线。 * 中国整个软件产业的产品收入，只有美国的 4%，但中国经济体量是美国的 2/3——这个差距不是偶然，是结构性的 * 中国企业愿意为「资源」付钱（流量、硬件），但不愿意为「过程工具」付钱——这是文化问题还是商业模式问题？ * 从第一天就用「快递小哥模式」——完成一件工作，才收一次钱，前置成本为零 🟢 19:30 Agent 找到 PMF 的两个领域 第一大毋庸置疑，第二大是全球公认——但中国企业可能还没意识到这件事有多大。 * 第一大：程序员——所有工作可闭环、可衡量、可供强化学习，而且程序员自己愿意用 * 第二大：Contact Center（CC/联络中心）——处理客诉、咨询、营销、会员管理，为什么他认为这是全球公认已找到 PMF 的方向？ * 判断标准很清晰：「不用见面」「衡量价值容易」「以前就是外包给 BPO 的」——凡是满足这三点的，AI Agent 的 ROI 就会很显著 🟢 22:15 AI Roll-Up：收购 BPO 就是收购未来 所有的猎头公司、咨询公司、会计事务所、律所，本质上都是广义的 BPO。 * 他认为 AI 可触达的市场空间，是传统软件的 10 到 50 倍——红杉给的数字是 80 倍 * 百融已经把一个 50 人的小客户运营部门缩减到 5 人 + 18 类 AI 员工，但那 45 个人没有被裁，而是从成本中心变成了利润中心，开始对外输出服务——这个故事里有他对 Roll-Up 的真实想法 * 他们成立的「百鉴」平台是一个新物种：既不是经典 Roll-Up，也不是 SaaS，而是「专业服务领域的天猫」——这个模式的逻辑是什么？ 🟢 26:00 咨询公司 450万 vs 智能体 50 分钟 一个制造业企业花了 450 万、几个月时间，得到了一个失败的方案——然后他们在百融的智能体里输入了同一个问题。 * 那个专业人士隔天单独找回来说：「我不知道你们能力到这个程度了，要不我们俩合伙干」——这是百鉴平台诞生的直接起点 * 智能体推荐去东南亚某国设厂，最终客户真的成功了 * 他去年上半年找过同一个人想合伙做 AI Native 律所，对方以「太卷」为由拒绝了——改变他想法的，只用了 50 分钟 🟢 30:00 从焦虑到行动的 3 个关键动作 * 这次不是移动互联网级别的变革——它是供给侧的变革，不是流通侧，认知的高度要升级 * 不要把这件事想得太容易：以为有免费的开源模型就够了，第一个项目失败了，可能两三年都再启动不了 * 激发员工善的一面：奖惩机制要落到微观层面，大趋势没有用，人性才是落地的变量 * 从高频、边界清晰的简单任务开始，先建立信心，再扩大投入——哪些任务算「边界清晰」？他给了判断标准 🟢 32:00 这一次，ToB 赢在供给侧 历史上每次最高等级的技术革命，都是从 B 端开始的——淘宝和字节跳动，在他看来本质上都不是生产力创新。 * 蒸汽机、电力、第一台计算机——都是供给侧先革命，再扩散到 C 端；这次 AI 也一样，「黑灯办公室」会比「黑灯工厂」先到来 * 他做出了一个罕见的判断：中美历史上，可能第一次会出现真正意义上 ToB 科技公司在商业模式、产品和资本逻辑上的「合流」 * 以前中国 ToB 软件收入和 ToC 差 10 倍以上——这一次，他认为这个差距有可能被颠覆 欢迎订阅「十字路口」： 🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。 🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。 👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站 👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 本周「十字路口」，我们把「小红书黑客巅峰赛」的 7 位选手，以及这场比赛的总负责人散兵，一起请进了播客。 在这期节目里，你会听到这些年轻创造者介绍他们在 48 小时里做出的产品： ⊹ 有拿下全场大奖、在决赛现场一出场就引发欢呼的 Pocket Guitar； ⊹ 有把手机“锁进面包机”，试图用一种近乎荒诞、但又非常当代的方式，帮人找回专注力的“专注面包机”； ⊹ 有想让 AI 和机器人拥有“自己的脸”的动漫大头； ⊹ 也有从真实痛点出发、想帮助听障人士更自然表达和交流的特殊变声器。 ➤ 但比产品本身更动人的，是这些产品背后的人，和他们在黑客松现场发生的故事。 ⊹ 你会听到，有人因为童年一次上台失误，很多年都害怕站上舞台，却在这次路演里第一次真正享受聚光灯； ⊹ 有人说，黑客松的核心主旨其实是“自虐”，但正因为那些高压、混乱、失控和痛苦，创造才会显得格外快乐； ⊹ 还有人说，比赛结束以后，生活并没有立刻回到原点，整个人还停留在那种持续创造的状态里。 ➤ 我一直觉得，黑客松里过程比结果更重要。 拿没拿奖，当然重要；但更重要的是，你会在这样一个场里，遇到一群和你一样充满野心、也一样愿意动手的人。你们可能第一次见面，第一次组队，第一次一起熬夜做东西，但很多关系、很多同行、很多未来，往往就是从这种场合开始的。 我最近很喜欢一句话：年轻的时候要去巴黎。 如果把它放到今天的 AI 时代，我会说：黑客松就是我们的巴黎。 因为在一个创造力最旺盛、变化也最快的时代里，你会在这里遇到最高密度的同类——那些想创造、想改变、想亲手把某个东西做出来的人。 而这，可能才是参赛最大的收获。 🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。 📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。 🟢 00:00 小红书散兵：我们要做中国最牛逼的科技赛事 🟢 03:19 叽里小鹅｜叽里叮当专注面包机：笑死，她来黑客松，把手机塞进面包机 🟢 07:55 头壳同学Remi｜为世界做动漫大头：黑客松顶流，让机器人"有脸见人" 🟢 12:59 博文｜Pocket Guitar 口袋吉他：黑客松全场冠军，真正让人想买的产品 🟢 20:23 罗罗Edward｜Attune：黑客松第二名，设计师做的AI产品 🟢 24:09 陈锦初｜赛博紧箍咒：这一届黑客松，不只属于程序员 🟢 28:33 Queenie｜Vibethon 赛码场：黑客松人气王，为什么要"消灭"黑客松？ 🟢 32:16 朋程说语训｜柯南同款特殊变声器：黑客松很短、一生很长，我想现在就开口 🟢 37:31 Koji：黑客松是AI时代的巴黎 🟢 43:57 小红书散兵："在AI时代，我们都是同龄人。" 欢迎订阅「十字路口」： 🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。 🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。 👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站 👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 本周十字路口的嘉宾是开物纪创始人陆子恒。他们刚成立就拿到数亿元的种子轮融资，投资方阵容强大：Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。 开物纪的使命是用 AI 更快发现并验证能够“改变人类命运”的新材料，并让它们从实验室走向可量产、可商用。 子恒会和我们介绍：当我们讨论 AI 发明材料时，AI 究竟在“发明”什么，瓶颈在哪里，商业化又将如何展开。 子恒也在中关村学院带 PhD，我们聊到了 AI 时代的学习和人才：在工具与范式都快速变化的今天，应该如何学习？读 PhD 还有必要吗？又该如何判断自己适合走学术路线，还是去产业一线？ 最后，虽然这一期聚焦 AI for materials，但它对所有想把 AI 用在垂直行业的人都有启发：从如何定义问题、积累高质量数据，到如何把 AI 大模型的能力嵌入业务流程，形成可持续的交付与商业闭环，这些方法论都能迁移到其他行业。 更进一步说，几乎每个 AI+垂直行业都会遇到同一个问题：当你终于造出一把能挖出金子的“铲子”（模型与能力）时，是把它交到别人手里，还是选择自己下场去挖？ 🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。 📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。 🟢 00:00:43 快问快答 * 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍开物纪、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历 🟢 00:02:44 一块材料，能值多少钱 从硅谷为什么叫 Silicon Valley，到一个日本团队发现的粉末材料撑起了整个固态电池产业。 * 材料的本质，其实是一个"往白纸上放原子的游戏"。 * 历史上最赚钱的材料 IP，往往集中在极少数人手上——Goodenough 一个人做了锂电里大半的核心材料。开物纪想用 AI 批量造出这样的人。 * 发现一个材料，然后呢？它是怎么变成钱的？ 🟢 00:08:10 材料界的 Flagship Pioneering 他对标的既不是陶氏，也不是巴斯夫，而是孵化出 Moderna 的那家基金。 * "如果真的能挖出金子，我肯定不会先把铲子给别人用。" * 两类目标同时在跑：一类是"要发财的"，一类是"要 show muscle 的"——具体是哪两类？ * 为什么他认为，这个行业现在需要的是有人先从头打到尾走出一个范例？ 🟢 00:14:12 那一天，大家吃完饭随手测了一下 一个震撼了所有人、但没有任何人当面说出口的瞬间——成了开物纪出发的原点。 * 为什么这帮科学家没有声张？子恒怎么形容他们的？ * 他们看到的那个能力跃升，和 GPT 3.5 之间有什么关系？ * DALL-E 的出现，跟材料模型的技术路线选择，有什么意想不到的关联？ 🟢 00:19:12 差异化？现在还没到竞争那一步 * "今天大家不应该把用 AI 做出来一个好材料当成一个竞争。"——他为什么这么说？ * 他认为这个领域真正的壁垒，不在模型，不在算力，而在一件很难被复制的事情。 * 美国那几家对标公司——Periodic Labs、Project Prometheus、CuspAI——和开物纪的路线，到底哪里不一样？ 🟢 00:22:49 克级、公斤级，然后呢 AI 不是要搜遍整个宇宙，只要有一个能卖钱就行。 * 从 AI 给出候选材料，到客户愿意在自己产线上验证——中间到底要走几步？ * 他说这整件事是"暴力美学"——为什么从 AlphaFold 到 LLM 到具身，走的都是这条路？ * AI 在这条管线里，最大的价值究竟是在哪一步？ 🟢 00:27:43 开了三张 offer，手都在抖 * 钱主要花在哪里？实验室？算力？还是人？答案可能颠覆直觉。 * 他为什么说商业反馈不是对研究的妥协，反而是研究的加速器？ * DeepSeek 和具身机器人的崛起，能给 AI for Science 什么启示？ 🟢 00:35:33 面试的时候，我现在不知道该问什么了 知识性问题，GPT 全都能答，而且知识面比我强。 * 他学生成式模型，是怎么学的？一篇论文都没看过。 * 他说未来五年内，有两类能力会变得非常不值钱——是哪两类？ * Taste、Vision、主动性——在 AI 时代，他给这三件事排的优先级是什么？ 🟢 00:47:38 给 10 年后的自己：还折腾得动吗 * 从本科目标"月薪 3,000"，到剑桥，到微软，到创业——每次转变背后，是什么驱动了他？ * 为什么这么多年在外漂泊，他几乎从来不想家？他的解释出乎意料。 * PhD 到底值不值得读？他的答案简洁到有点狠。 欢迎订阅「十字路口」： 🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。 🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。 👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站 👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻