播客: StellaxAmy·自定义 - EarsOnMe - 精选播客，一听即合

EP103 美国高中生日常：异宠、大学申请和未来职业选择

StellaxAmy·自定义

养昆虫，游泳、拉小提琴、磨刀、做手工——当喜欢的事情越来越多，一个16岁的高中生会怎样选择自己的未来？ Jordan是我们目前为止最年轻的来宾。他在美国读高中，参加游泳队和乐团，也喜欢科学奥赛、磨刀和各种动手做的东西。放学以后，他的房间里还有另一个世界：蚂蚁、蟑螂、蜘蛛和青蛙。他不仅记得它们的拉丁学名，也会观察习性、繁殖和照顾它们；在朋友眼中，他就是那个随时可以回答“这是什么虫”的animal nerd。但喜欢昆虫，是否就意味着应该成为昆虫学家？随着大学申请越来越近，Jordan开始认真比较两条路：一边是从小想做、却可能需要长年写论文和争取研究机会的昆虫学；另一边是受父母影响、职业更稳定，也能直接帮助人的医学。他在意的不只是“喜欢什么”，还包括工作的日常、稳定性、社会价值，以及多年以后会不会后悔没有追随最初的热爱。这期节目也让我们看见美国高中生活里那些具体的拉扯：AP、作业、课外活动和大学申请挤在一起；父母既要推动孩子坚持，又不能把自己的期待变成孩子的负担；身为学校里少数的亚裔学生，他也在“应该聪明、努力”的标签和对激烈竞争的警惕之间，寻找适合自己的节奏。 AI是谈话后段出现的一个话题：Jordan会用AI处理重复性作业，也会让它陪自己辩论；他和同龄人对coding的未来格外谨慎。但比起预测哪些职业会消失，他更关心的是，人还能亲自观察什么、创造什么，又愿意为什么投入时间。或许，规划未来并不是尽早找到唯一答案，而是在真实的兴趣与现实的限制之间，一点点认识自己。时间线 00:01:40 欢迎16岁的美国高中生Jordan 00:03:15 房间里的动物园 00:23:16 喜欢昆虫就要成为昆虫学家？ 00:24:06 AP、作业、朋友与课堂 00:28:34 昆虫学家 vs. 医生？ 00:34:16 课外活动与大学申请 00:40:32 亚裔身份标签、升学压力与竞争 00:49:17 “理想小孩”的叛逆与拖延 00:57:01 高中生的末日生存对策 01:03:46 高中生如何理解AI与自己未来的工作

79 分钟 99+ 次播放 1个月前

EP102 AI 攻克世纪难题: 人类科学家该洗洗睡了?

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OpenAI 最近又搞了个大事：号称解出了 Navier-Stokes 方程。学术界哗然。所有人都开始问：如果 AI 真的开始攻克这种级别的基础科学难题，人类科学家是不是可以洗洗睡了？带着这些问题，我们找来两位科学家：UIUC 的马宏博教授和 UCL 的孙挺教授，带我们一起解读这场 controversy： · Navier-Stokes 方程是什么？为什么它在工程里天天被用，却仍然是数学上的未解难题？ · OpenAI 真的解开了这个问题吗？AI 是独立突破，还是沿着人类科学家铺好的路“干苦力”？ · 当 AI 进入科学研究，credit 和 ownership 该怎么算？ · 如果未发表的研究草稿、证明思路和代码被输入 AI 工具，谁拥有最后的成果？ · 以及，建立在科研训练之上的高等教育，又该走向哪里？这期聊到最后，我们也没有答案。AI 会把科研带向哪里，大学会变成什么样，人类科学家的位置还剩多少，没有人真的知道。所有人都还在迷雾里摸索。但也许越是在这样的时刻，越不能先缴械。保护好我们的好奇心，保护好我们对世界的求知欲，继续提出自己真正关心的问题，才有可能在未来的后 AI 时代里，找到属于人的位置。时间轴 00:00:00 开场 00:00:45 OpenAI、Navier-Stokes 方程与 AI 焦虑 00:03:51 嘉宾介绍：UIUC 马宏博教授 & UCL 孙挺教授 00:04:32 Navier-Stokes 方程是什么？ 00:14:57 Navier-Stokes 方程的现实意义 00:24:51 OpenAI 真的解决了 Navier-Stokes 方程吗？ 00:33:52 Intelligence、计算与人脑 00:43:31 人类科学家与 AI 如何分工？ 00:46:50 AI、学术成果与 Ownership 00:52:17 AI 时代，人的创造力放在哪里？ 00:58:00 人类研究者还剩下什么独特能力？ 01:11:59 AI 时代，学生还需要学什么？ 01:20:59 大学教育的未来 01:42:10 高等教育如何适应 AI？ 01:52:47 给年轻科研者的建议：Keep Calm and Carry On

117 分钟 99+ 次播放 1个月前

EP101 研究鱼类十二年，最后去药厂？鱼学博士的转行之路

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一个人当然可以因为喜欢而开始一条路，但能不能一直走下去，往往不是只由热爱决定。这一期我们邀请到 Alex。他从小喜欢养鱼，大学和硕士在台湾念生命科学，博士来到美国研究五大湖区的鱼类。从珊瑚礁鱼类到 Lake Erie 的 walleye，他花了十几年和鱼打交道：出野外、抓鱼、采样、做统计分析，也把鱼类研究当成生命里很重要的一部分。但职业选择很少只是一句“我喜欢什么”。鱼类研究的职位本来就少，环境科学研究经费会受政策影响，国际学生还要面对身份和签证的限制。喜欢一个领域，和能不能在这个领域里稳定生活下去，是两件不完全一样的事。后来 Alex 从 fishery research 进入和斑马鱼相关的实验动物公司，再转到药厂做 real world data 和 observational research。现在的他写 R、Python，做 analytical pipeline，用流行病学方法分析真实世界里的药物效果和病人结果。看起来是从鱼类研究转到药厂数据，但底层仍然是同一种训练：提出问题、处理证据、理解数据里的不确定性。这集也聊到美国和东亚实验室文化的差异、渔业研究和商业渔业之间并不直通的行业边界、鱼作为宠物和实验动物时人类共情的变化，以及一个很实用的冷知识：在美国买鱼和蔬菜，冷冻的有时反而比冷藏的更新鲜、更稳定。从 Alex 的选择里我们也看到一份柔软的人生态度：不是每一份热爱都能原样变成职业，但人可以带着过去的训练和兴趣，在现实里继续找到新的位置。 00:01:02 Alex：从鱼类研究到药厂数据 00:03:01 生命科学到底学什么 00:05:49 为什么开始研究鱼 00:08:30 鱼类研究 vs. 渔业研究 00:11:08 出海抓鱼怎么做 00:14:19 五大湖野外采样 00:18:27 用数据追踪鱼从哪来 00:23:35 台湾和美国实验室文化 00:34:21 研究如何影响捕捞政策 00:38:03 研究鱼十几年之后 00:42:38 斑马鱼和医学研究 00:46:01 为什么离开鱼类研究 00:50:18 药厂里的 real world data 00:54:03 冷门行业的职业现实 00:59:16 鱼博士的买鱼建议 01:04:03 远程工作后的城市选择

70 分钟 99+ 次播放 2个月前

EP100 我们用100期播客，搜集人生切片

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做了100期播客以后，我们发现：这档节目记录的不只是嘉宾的人生，也记录了我们自己的变化。这一期是《Stella x Amy 自定义》的第100集，也是 Stella 和 Amy 第一次坐在同一个房间里录音。两年多前，这个节目从“数据女孩的中年危机”开始：ChatGPT 刚出现，科技行业里的人一边兴奋，一边焦虑，不知道自己的工作会被推向哪里。到了第100期，行业的变化还在继续，但我们看待它的方式已经不一样了。过去100期，我们和很多嘉宾聊天，听他们讲工作、迁移、创业、家庭、选择和迷茫。有人说，这个节目像是在记录嘉宾人生里的某一个 snapshot。我们很喜欢这个说法：我们无法在短短几十分钟里记录一个完整的人生，但可以看见一个个具体的人，在某个时间点上，如何理解自己、回应环境、做出选择。做播客也改变了我们。Amy 离开科技行业，生了小孩，开始做 D2C 茶品牌，从 AI 新创里的从业者，变成创业者和妈妈，也更确认自己如何面对变化和不确定性。Stella 继续留在行业里，转向 AI evals，也开始读 part-time PhD；焦虑没有完全消失，但变得更可以共处，也更清楚自己想在实践和研究之间寻找什么。所以第100期不是一个“终于做成了”的庆祝总结，而是一次回头看：这100期里，我们收集了很多人的人生切片，也把自己的变化留在了里面。职业、身份、母职、城市、朋友、节目本身，都在慢慢移动。很多问题没有答案，但把这些切片放在一起看，已经是一种很珍贵的记录。 00:00:00 第100期开场 00:01:52 回到节目起点《数据女孩的中年危机》 00:03:16 Stella 还焦虑吗？ 00:04:44 Amy 的实验心态 00:05:23 离开原来的路径 00:07:05 妈妈和创业者 00:09:13 Stella 找到的 AI 细分领域 00:10:21 Part-time PhD？ 00:11:33 第一次同地录音 00:12:21 对变化的不同反应 00:14:29 家庭背景与职业惯性 00:16:20 嘉宾的人生切片 00:23:17 三种职业状态 00:34:55 两个妈妈的一天 00:38:18 母职与自我接受 00:39:31 育儿碎碎念 00:42:53 逃不过的辅导作业 00:48:07 下一个100集

56 分钟 99+ 次播放 2个月前

StellaxAmy·自定义

简介

节目

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