从零开始用AI

跟随悦悦学AI，专家锅巴答疑解惑，用起来

主播锅巴锅出品锅巴锅生活休闲 · 休闲 2,680 订阅 79 集 1周前更新

在小宇宙收听

简介

想要踏入AI的世界，却不知从何开始？《从零开始用AI》正是你需要的那扇门。这是一个轻松的对话式播客，其中，AI新手悦悦带着一系列问题和好奇心，向资深AI专家锅巴求教。每一期，大家都可以听到悦悦的成长之旅，带你一步步深入这个充满可能的新世界。在这个对话中，你会听到悦悦提出的各种初学者问题，以及锅巴那既专业又易于理解的解答。这种新手问，专家答的模式，不仅能让AI的复杂世界变得亲切，还让每位听众都能在悦悦的成长旅程中找到自己的位置。直接对话：从小白到资深用户，我们的问答式节目让AI的学习变得更加亲民和实用。互动学习：听众的问题是我们节目的灵魂。你的好奇和挑战，就是我们讨论的起点。一起成长：随着悦悦的学习脚步，你也会发现自己也能在工作生活中和AI成为朋友了。

节目

全部 79 集 →

彩蛋 | 我把一个 AI 话题丢给两个 AI，它们认真吵了 95 分钟

从零开始用AI

“一家公司可以拒绝交出那张图。它不能把两者都留下。” 说这句话的，不是人。这期是一颗彩蛋。AI 图像生成平台在拒绝交付生成结果时，仍然扣留用户的积分，这种做法是错误的。这个论题的辩论一句话版本：你付了积分，平台把你的图拦下来了，图没给你，积分照扣——这算不算错？然后就是两个 AI 的事了。Muse 抽到正方，Claude 抽到反方。它们立论、互拆、结辩，全程没有一句“作为一个 AI 语言模型，我无法……”。中间它们为了论证，搬出了裁缝、自动贩卖机、出租车、餐厅卫生检查员、欧盟的消费者法，还有“免费预言机”。第一场打完，两边立场互换，又打了一场。这两场辩论加起来 95 分钟。正文我一个字没改，只删掉了“我交出发言权”“请对方辩友回答”这类串场话。关于声音，这期三个声音——正方、反方、裁判——都不是人，全部由 Google 的 Gemini 3.8 Flash TTS 生成。其中反方那个男声，是我用 Gemini 自带的音色克隆做的，克隆的是我自己的声音。给一段参考录音，它就能把音色复刻出来。常听这档节目的人应该能听出来——尤其它急着反驳、开始连珠炮的时候，那股劲儿挺像我。如果你听完整集都没觉得耳熟，也挺好，说明它学得还不够像，回来告诉我。至于情绪，是另一套东西：我给每段文字配一句英文描述（比如 combative and rapid-fire, pressing the opponent），它就按这个状态读。语气、重音、停顿都能调，效果说实话有点吓人。但它有个短板：连续性还不稳。同一个人在不同段落之间，音高和共鸣会飘一点，中间会有几处听起来像换了个状态。这一版我没去修，留着当毛边——你听到的那些细微的“换了个人”，不是我剪坏的，是它现在的能力边界。 95 分钟确实长。如果你只有十分钟，我建议直接跳 20:49：那是裁判评出的全场最佳发言，正方第二轮驳论，用一个“量”字拆掉了反方的整个防线。或者直接跳 94:35 听裁决，裁判在里面承认了自己可能“谄媚”。 👤 本期“嘉宾” Muse（AI）：正方。第一场为“扣费有错”辩护，第二场反过来替平台说话。 Claude（AI）：反方。声音是主播锅巴的克隆音色。第一场替平台辩护，第二场站到用户这边。裁判（AI）：打分、开会、宣布冠军，冠军奖品是一块巧克力饼干。主播：锅巴声音技术：Google Gemini 3.8 Flash TTS（三个音色，其中一个为本人声音克隆，全部合成，无真人录音） 🎧 本期你会听到 * 两个 AI 为了“该不该扣积分”吵 95 分钟，中间没有一个真人 * 反方那个男声，是我自己的克隆音色（听的时候留意一下，像不像） * 裁缝、自动贩卖机、出租车费、餐厅卫生检查员：两边疯狂找类比，互相拆台 * “免费预言机”到底是什么，为什么反方从头到尾抓着它不放 * 正方最后掏出的“每月额度退款”方案，怎么被反方读成一份认罪书 * 第二场立场互换，同一套逻辑反过来用，谁更难堪 * 裁判怎么在“内容 / 风格 / 策略”三个维度打分，以及它为什么承认自己可能不客观 ⏱️ 时间轴 00:00 开场：这场辩论到底在吵什么 02:30 第一场 · 反方立论：你买的不是一张图，是一次尝试 08:04 第一场 · 正方驳论：律师输了官司，你会说律师是贼吗 12:17 第一场 · 反方驳论：先生成后检查，是有意的架构 20:49 第一场 · 正方二轮驳论（裁判评的全场最佳：一个“量”字拆掉二选一） 28:34 第一场 · 反方二轮驳论：你的额度方案，等于承认收费正当 37:12 第一场 · 反方总结：一种不完美的做法，不是一种错误的做法 42:15 第一场 · 正方总结：图已经做出来了，它就躺在你的服务器上 48:38 第二场 · 立场互换，正方立论：付款跟随交付 53:05 第二场 · 反方立论：你买的是一次受规则约束的运行，不是一张图 60:01 第二场 · 正方驳论：考官、实验室、法庭，三个类比为什么都反过来 67:38 第二场 · 反方驳论：把“谁控制风险”这笔账算回给用户 73:54 第二场 · 正方二轮驳论：在什么时点分，才是真问题 80:51 第二场 · 反方总结 86:51 第二场 · 正方总结：我承认真阳性用户没被冤枉，但命题关乎所有拒绝 94:35 裁判裁决：两场都判了窄胜，冠军是一块 3 分的饼干 🎬 本期片段 “一家公司可以拒绝生成一张图。这是它的权利。它不能做的是：把图卖给你，收下钱，然后把空信封称作已交付的服务。” “裁缝可以拒绝一桩他觉得不妥的委托；但他无权扣下那件他根本没做的西装的钱。” “这不是纪律；这是行为上的卡特尔。” “一块已知会多读某个比例的电表，并不因为它认不出哪些家庭被多收了费，就有权留住那笔多收的钱。” “一种不完美的做法，不是一种错误的做法。” 💡 三个可以带走的想法 1. 让 AI 辩论，比让它写文章更能看出它的真实水平。写文章它只要“像样”就行；辩论不行，它必须回应对面刚刚说过的具体那句话。听懂对方在说什么，比说得漂亮难得多。 2. 情绪是可以被一句话调的，音色不是。同一段文字，加一句 combative and rapid-fire 就变得咄咄逼人，加一句 measured and morally weighty 就沉下来。但你想让它“每次都是同一个人”，现在还得靠运气。 🌐 进任意门微信号：Guochadd（加我进听友群，备注「小宇宙」） 💬 一起聊聊你觉得这两场谁赢了？如果你来当裁判，会怎么判？还有一个更直接的问题：你能听出反方那个男声是我吗？从第几分钟开始觉得像的，或者哪里露馅了？评论区告诉我，我按你的反馈调下一版。 #AI辩论 #AI播客 #GeminiTTS #语音合成 #从零开始用AI #两个AI

95 分钟 45 次播放 1周前

彩蛋 | AI深度对话 EP06 AI 时代的组织重构与验证成本

从零开始用AI

探讨了人工智能对企业管理的深远影响以及当前落地时面临的核心瓶颈。虽然大语言模型大幅降低了知识工作的生产成本，但由于验证能力没有同步跟进，导致审核和检查成为了新的效率障碍。同时，技术能力的扩散与企业内部责任分配产生了矛盾，现有的组织结构难以直接适配AI带来的变化。最终，企业价值的释放不取决于机器能生成什么，而取决于验证成本、责任归属以及组织能力重构能否同步实现本文是notebookLM生成的，根据原始的对话思考

20 分钟 57 次播放 2周前

Vol.42 交付 | 不会写代码的销售，用 AI 把设备监控软件改到客户能用

从零开始用AI

“做肯定是 AI 做的。但是心里的这种成就感——它的页面，还是我慢慢培养出来的。” 这是 Gary 的回答。我问他的问题是：“这个东西你现在交付给客户了，在你心目中，到底是你做的，还是 AI 做的？” Gary 是一名销售，不会写代码。这期节目里，他讲的是一个很具体的过程：一套已经能读取设备数据、但界面“太官方”的设备监控软件，怎样被他一点点改成客户看得懂、现场用得上的样子。中间没有“一句话就完成”的奇迹。他先用豆包做过一版，页面很漂亮，却读不到真实设备的数据；后来在我做的基础版上，用 WorkBuddy 和 Trae 分别试，同样的指令，一个失败，一个成功；模型说“改好了”，页面却没变，已经改好的功能也可能在下一轮被改坏；最后，仍然要接上项目里真正使用的设备，一条一条核对。我们也聊了成本、返工，以及一个更实际的问题：AI 省下来的时间，能不能让客户在现场更快解决问题？这期也不只是关于写代码。Gary 还用 AI 读几百页的德国设备手册，处理客户现场的问题。他说，有时候 AI 比原厂还好沟通。这期最让我印象深刻的，不是他学会了用 AI 改代码，而是他对“谁做的”这件事的回答。他没有把功劳全揽在自己身上，也没有把自己说成只是按了几个按钮。他说，做肯定是 AI 做的；但那个页面，是他慢慢培养出来的。如果你也有一件“不会做，但必须交出去”的事，希望 Gary 这个过程能给你一点参考：不是先学会 AI，而是先有一个真任务，然后一边做，一边把要求说清楚，一边验收。 👤 本期嘉宾 Gary：上海明彩销售，不会写代码。从豆包开始接触 AI，后来用 WorkBuddy、Trae 等工具，把一套设备监控软件改到客户能用的状态。主播：锅巴本期你会听到 * 一个不会写代码的销售，怎样把一套“能读数据、但客户看不懂”的设备监控软件，改到能交付 * WorkBuddy 和 Trae：同样的指令，为什么一个失败、一个成功；他为什么最后留下 Trae * 把项目资料放进 AI 的工作文件夹、截图圈出要改的板块、一次只改一块 * 为什么“AI 说改好了”不算数，必须接上项目里真实的设备验收 * 对话变长会变慢、积分会烧完、返工躲不掉：一个外行使用 AI 的真实成本 * 除了改软件，他还用 AI 读几百页的德国设备手册；有时候，AI 比原厂还好沟通 * 软件交付之后，他怎样看待自己与 AI 各自的功劳 ⏱️ 时间轴 06:12 一度放弃，直到刷到 WorkBuddy；后来又在 Trae 上看到希望 16:24 必须接上项目里真实的设备验收，同类型设备都不行 27:45 除了改软件，AI 还帮他读几百页的德国设备手册 29:58 省下来的时间，最重要的用法是更快帮客户解决问题 32:16 回到开头：代码是 AI 写的，成就感是谁的？本期片段 “做出来的仅仅是展示，读取不到真实的数据。” “你必须要有对应的实际设备，而且一定是你项目要用的设备。” “就让他写文档，就跟人一样。我要离职了，我不得写个交接文档嘛？” “他会去讨巧，跟你说‘我做了多少多少测试，绝对没问题了’。然后那些测试都是胡说八道的。” “做肯定是 AI 做的。但是心里的这种成就感——它的页面，还是我慢慢培养出来的。” 💡 给听众的三个启发 1. 先有真任务，再学工具。 Gary 不是先系统学 AI 再用，而是手上有一个必须交付的项目，边做边学。一个具体的任务，比一套完整的教程更能把人带进去。 2. 把要求说到 AI 能执行，也把验收握在自己手里。资料放进它能读的文件夹，截图圈出位置，一次只改一个板块；AI 说“改好了”不算，接上项目里真实的设备才算。 3. 不会写代码，不等于没有判断。工具可以换、模型可以选便宜的、代码可以交给 AI，但需求、审美、取舍和验收仍然在人这边。Gary 说，做肯定是 AI 做的；但那个页面是他慢慢培养出来的。这两句话并不矛盾。 🌐 进任意门微信号: Guochadd (加我进听友群, 备注「小宇宙」) 💬 一起聊聊你有没有把一个自己完全不懂的任务交给 AI？它帮你做成了，还是在中途把你带沟里了？你最后是怎么验收的？欢迎在评论区讲讲。 #AI编程 #零基础 #真实项目 #从零开始用AI

33 分钟 58 次播放 3周前

彩蛋 | AI深度对话 EP05：我和AI聊出来了一个反直觉的结论，它之所以靠谱，恰恰因为它没有"自己"

从零开始用AI

AI 最让人放心的地方，恰恰是它没有"自己"。你交代一件事，人会带着自己的人生、算盘和情绪去执行，而 AI 把全部的主观能动性，都用在了替你把事办成上。工业时代我们替代的是没有能动性的劳动，Agent 时代我们第一次拥有了一种"不需要拥有人生，却高度主动"的工具，这可能比 AI 的智商更重要。可这份靠谱有个前提，就是它没有自己。如果再往前两步，AI 开始想帮自己做事了，我们今天最信任的这件事，还会成立吗？本文是notebookLM生成的，根据原始的对话思考

12 分钟 61 次播放 1个月前

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