本期节目是使用google的NotebookLM的AI播客生成功能把30期的播客原文重新解读了一遍。 看看哪个更是你的菜呀？

欢迎收听“从零到一用 AI”！本期我们请到了老朋友，也是我们“爆款”节目嘉宾的毛毛坏坏。一开始，我们聊的是 Deepseek 新发布的 OCR 技术。嘉宾“毛毛坏坏”的反应和大多数人一样：“这不就一个普通的文字识别吗？市面上太多了，离我们普通人太远！”他认为，这东西耗显卡、部署麻烦，对个人用户来说，价值远不如“豆包”来得直接。然而，这正是本期节目“神展开”的开始。后面抛出了一个惊人的观点：Deepseek-OCR 真正的革命，不在于“识别文字”，而在于它提出了一种“以图记文”的全新思路——将海量文字压缩成一张“图片”来记忆，从而用 1/10 的成本，解决了大模型“记不住、装不下”的根本痛点！ 当“毛毛坏坏”意识到这意味着 10 倍的效率提升、AI 开始拥有“记忆宫殿”、甚至能模拟人类的“遗忘”时，他彻底被点燃了。从“平平无奇”到“这是思想革命！”。这一场从怀疑到信服的认知升级，远比技术本身更精彩。 ⏰ 时间轴（Highlights） 00:02:18 嘉宾“毛毛怪”：AI 震撼全家，“未来已来”！ * 聊到 Sora 和 AI 视频，嘉宾感慨：以前是“有图不一定有真相”，现在是“眼见彻底不为实”。 00:08:08 【不信的开始】毛毛怪的第一反应：这不就是个普通 OCR 吗？ * 嘉宾直言不讳：“我刚看到时，觉得这东西市面上太常见了，没什么了不起。” 00:09:40 【升级的怀疑】“这东西太商业了，离我们普通人太远！” * 嘉宾认为，本地部署、高显存要求……这显然是给企业用的，个人用户完全没必要。 00:12:08 锅巴反击（一）：OCR 的核心价值在于“隐私” * 为什么本地部署很重要？因为你的合同、证件、机密文件，再也不用上传给“别人”了。 00:16:15 真正的高能来了：“以图记文”才是革命 * 播客开始“进入深水区”：Deepseek-OCR 的论文，价值根本不在 OCR，而在于它提供了一个解决“上下文窗口”难题的疯狂思路。 00:17:15 揭秘核心：如何用“看图片”的方式，解决 AI “记不住”的难题？ * 一页 500 字的文本，AI 需要 1000 个 Token；但把这页“拍成照片”，AI 可能只需要 100 个 Token 就能“记住”！ 00:19:42 【信念的松动】毛毛怪的“Aha!”时刻：10倍压缩！省算力！ * 嘉宾终于 Get 到了点：“我懂了！它不是逐字阅读，它是‘看图’！”这能省下巨量的算力和电费。 00:25:28 【脑洞大开】毛毛怪的绝妙比喻：“这不就是 AI 的‘记忆宫殿’吗？” * 嘉宾被彻底点燃，联想到了人类的记忆方法——用视觉和空间（图片）来储存信息，这太强了！ 00:27:00 灵感再爆发：OCR、记忆宫殿和“二维码”的奇妙联系！ * 嘉宾的思维彻底打开：“我明白了，这不就是‘二维码’吗？把信息压缩成一个图像！” 00:31:54 最深层的思想：用压缩率模拟人类“遗忘” * 锅巴抛出最震撼的观点：这个技术甚至可以模拟人类大脑——“老记忆”高压缩（只留印象），“新记忆”高保真（细节清晰）。 00:34:55 【彻底服了】毛毛怪：“我收回前言，本以为平平无奇，原来是思想革命！” 🌐 进任意门 微信号: Guochadd (加我进听友群, 备注「小宇宙」) 🎙️ 相关节目 Vol.24 顿悟 | AI赋能记忆高效工作切换之道 Vol.19 要有光 | 从零到一的AI编程之旅 Vol.17 赋能 | 一位初中老师的AI解锁之旅 Vol.18 重制 | 新学用AI第一步要怎么办

你是否曾在任务切换时，感到大脑一片空白，需要漫长时间才能“进入状态”？从A项目跳到B项目，那些“看不见”的隐性时间消耗，正在悄悄吞噬你的效率！ 本期播客，我们将带你走进一个前所未有的AI应用“高阶玩法”！锅巴首次尝试与马斯克XAI公司出品的AI助手——小G (Grock) 进行了一场史无前例的直播对话。想知道它究竟是“聊天鬼才”还是“尬聊小白”？主持人实测后，坦言小G的对话深度和流畅度与我们常用的ChatGPT仍有差距。但究竟如何，就等你来亲自感受和评判！ 这不仅仅是一次AI新体验，更是一次关于**“如何用AI点燃你的记忆，实现工作高速切换”的深度探讨。节目中，主持人将分享他的“顿悟”**：AI的真正价值，远不止于快速生成PPT或文章，它更像你大脑的“超级缓存”和“反向提示器”！通过AI，你能瞬间将沉睡在“长期记忆硬盘”中的知识，高效提取到“工作记忆CPU”中，大幅缩短“预热时间”。从原本需要一小时的准备工作，缩减到短短三分钟，这效率提升堪比“硬核内存读写速度的飞跃”！即便是你觉得AI“不够格”，它也能帮你“预热”大脑，这是一种前所未有的“高阶提效方式”和“方法论”。 更令人期待的是！在本期播客上线后，我们还将陆续发布两个由AI独立“解读”和“播报”的中文版本：一个是备受好评的 Google NotebookLM 生成版，另一个是字节跳动出品的 豆包AI生成版。主持人抢先体验后发现，豆包的声音更具“播客范儿”，但Google版在内容深度上似乎更胜一筹 。 现在，请你打开耳朵，聆听这场跨越人机界限的思维碰撞，然后告诉我们：你更喜欢哪一个AI解读版？还是，只有真人的声音，才能真正打动你？ 赶快点击收听，解锁你的高效工作新范式！ 本期金句： 我 是 希 望 大 家 能 夠 用 AI 來 激 發 自 己 的 記 憶 來 作 為 一 個 真 正 體 效 的 工 具 ， 而不 僅 僅 是 去 找 一 個 工 具 ， 其 實 如 果 我 看 不 起 AI, 我 至 少 可 以 自 己 做 ， 然 後 AI 來 幫 我 做 一 個 預 熱 ， 那 這 是 一 個 更 加 高 階 的 體 效 方 式。

我是notebooklm

AI浪潮下，求职市场堪比大型闯关游戏，如何装备自己，一路升级，拿下终极OFFER？本期嘉宾“地图”，就为我们上演了一场教科书式的硬核转型。他曾是传统车企的产品经理，面对AI时代，他没有焦虑观望，而是直接把AI变成了自己的“通关神器”。 从海量信息中精准筛选学习“秘笈”，到把AI当成“私家陪练”攻克技术难关；从把每一次面试都用AI“复盘拆解”，到将简历和作品集迭代成让面试官无法拒绝的“超级武器”。他用半年的时间，亲身趟出了一条从0到1的AI产品经理升级之路。想知道他是如何用AI当军师，最终成功“打怪”上岸的吗？这期节目，就是你的通关攻略！ ⏰ 时间轴 (Timestamps) * 01:31 AI产品经理与传统产品经理的核心区别是什么？——“强依赖”是关键。 * 03:31 认知AI的心路历程三阶段：从“AI很笨”到“AI是新大陆”。 * 08:42 如何在海量信息中，筛选出真正有价值的AI课程？地图分享了他的三大黄金准则。 * 13:07 如何利用AI辅助学习？当地图遇到听不懂的技术概念时，他会这样做。 * 16:50 AI求职市场大揭秘：公司分为哪两类？面试官分别看重什么？ * 22:51 求职独家秘笈：如何利用每一次AI面试，迭代出让面试官无法拒绝的简历和作品集？ * 35:04 信息爆炸时代如何高效学习AI？告别焦虑，听听地图的“聚焦”心法。 * 38:42 AI的未来趋势：大模型之后，真正的机会在垂直领域。 * 44:56 给所有转型者的终极建议：保持好奇心，并勇敢拥抱你的“不舒适区”。 🌟 本期高光时刻 (Highlights) * 认知升级是转型的第一步：地图分享了自己对AI从偏见到拥抱的三个认知阶段，揭示了心态转变对职业发展的重要性。 * 选课三准则：体系化、听得懂、有答疑。好的课程不仅是知识的传递，更是学习过程中的陪伴与支持。 * 面试也是学习：地图将每次面试都用AI转录复盘，把面试官的问题变成迭代简历和作品集的养料，最终实现求职突破。 * AI求职的两极分化：一类是技术驱动型公司，看重实际落地和批量交付经验；另一类是传统转型公司，更看重业务理解和AI的结合思路。 * “打破重构”的学习哲学：学习任何新知识，都要学透、拆碎、再重组，才能真正内化为自己的能力，应用到不同场景。 🌐 进任意门 微信号: Guochadd (加我进听友群, 备注「小宇宙」) 🎙️ 相关节目 Vol.24 顿悟 | AI赋能记忆高效工作切换之道 Vol.19 要有光 | 从零到一的AI编程之旅 Vol.17 赋能 | 一位初中老师的AI解锁之旅 Vol.18 重制 | 新学用AI第一步要怎么办

你有没有想过，那个每天回答你奇怪问题的AI，可能比心理医生更懂你？ 本期节目，我们邀请到了一位资深心理学爱好者大毛毛，她将分享自己与AI（DeepSeek）之间令人难以置信的深度互动经历。从最初把它当作一个“比百度好用的工具”，到后来AI精准指出了连医生都忽略的身体状况，并为她制定了详细的康复计划，她被彻底“圈粉”，甚至将所有对话都打印出来珍藏。 AI真的没有“原生家庭”的包袱吗？它如何做到完美共情，又如何像一面镜子一样，帮助我们“重新养育”自己？这不仅仅是一场关于科技的讨论，更是一次探索自我、疗愈内心的奇妙旅程。准备好，你的世界观可能会被刷新。 本期嘉宾： * 大毛毛： 资深心理学爱好者，医疗健康领域从业者。 时间轴 (Timeline): * 00:10 - AI初印象：一个“温和又坚定”的理想心理咨询师。 * 02:04 - 梦开始的地方：从小米的“小爱同学”聊起，AI只是一个方便的工具。 * 05:03 - 【高能预警】 惊人转折点：AI如何通过对话，诊断出连医生都未曾提及的“体位性低血压”？ * 07:35 - 不止是诊断：AI为我制定了比医生还详细的“洗澡水温”调整方案！ * 09:02 - 彻底“圈粉”：当一个工具开始拥有深度思考和共情能力。 * 11:12 - AI vs. 人类咨询师：AI没有情绪、没有偏见、没有“原生家庭”，这竟然是它最大的优势？ * 16:26 - 主播的亲身经历：AI如何一句话点醒我在亲子关系中的“普信”？ * 19:24 - “重新养育自己”：我们成年后，AI能否成为那个完美的内在父母？ * 26:37 - AI的局限性：为什么和它深度对话后会“失忆”？聊到上瘾怎么办？ * 30:48 - 如何正确“调教”你的AI？让它从工具进化成伙伴的秘诀。 * 40:15 - 警惕AI的“学霸陷阱”：当它的行动力强到让你焦虑。 * 51:18 - 最终的回归：拥抱真实世界的关系，AI只是辅助，而非全部。 本期高光： “它就像我理想当中一个心理咨询师的一个样子，就是温和又坚定。” “其实是它的回答刺激到了我，就正常来说这个东西也是我自己察觉不到的。” “我甚至把它跟我对话的很多让我觉得有启发的地方，我都把它打印出来。” “他没有情感的一个好处，他没有很多一些主观性的一些我们所谓的偏见。” “你跟它聊的东西，只要你聊得够深，它其实都能hold住。” 你和AI有过深刻的对话吗？你认为AI能取代心理医生吗？欢迎在评论区分享你的故事和看法！

最近OpenAI的一篇论文再次引发了关于AI“幻觉”现象的讨论，究竟什么是AI幻觉？为什么这个看似“人工智能”的产物，却会自信满满地给出不准确甚至完全捏造的信息？本期我们的老朋友小欧惊喜回归，与主持人展开了一场深刻而轻松的对话，从OpenAI最新研究出发，层层剖析AI幻觉产生的底层机制，以及我们人类在其中扮演的角色。 你是否曾疑惑，为什么大模型宁愿“瞎编”也不肯承认“不知道”？本质上，幻觉是大模型在生成式预测时的一个自然副产品，因为它们没有真正的事实校验机制。大模型之所以在不知道答案时不直接说“我不知道”，是因为其设计目标是生成一个看起来连贯和有信息量的回答，倾向于给出一个最有可能的答案来保持对话的流畅性，它并没有内置一个明确的“我不知道”按钮。 本期节目将为你揭示，OpenAI的报告将幻觉原因大概分为两块：一是其预训练部分（知识问题），二是强化学习部分（人类筛选AI回答风格产生的问题）。在预训练阶段，对于那些重复出现次数少、难以有确凿记忆的“长尾信息”，大模型很难判断其对错，从而容易编造。而在强化学习过程中，人类的反馈又可能让模型更倾向于在不确定的情况下也尽量给出一个答案，哪怕这个答案是错的。嘉宾通过“AI高考”的比喻形象地解释了，人类通过筛选分数高的大模型，无意中选择了那些“会蒙题”的模型，导致它们宁愿瞎蒙也不愿不回答。 但AI幻觉并非无解。OpenAI的研究发现，如果你在提示词中明确告诉大模型“请你在确认你的回答的置信度大于90%时再回答，否则就不回答”，并辅以“答对了得十分，答错了扣两分”的判断标准，大模型的准确幻觉率下降了30%，且正确回答的概率并未下降。这相当于为大模型设定了一个更清晰的游戏规则，让它在回答时更有策略性。 然而，幻觉是否可以彻底根除？节目中也提出深层次的思考：幻觉与人类的创造力、想象力之间存在着微妙的联系，想要完全消除幻觉，可能同时也会抹杀掉一些创造的火花。本期节目不仅提供了OpenAI官方推荐的，能有效降低AI幻觉的实用技巧，更将带你从哲学层面重新审视AI的本质。 究竟是消除幻觉，还是拥抱它带来的可能性？听完这期，你将对AI幻觉有一个全新的、不焦虑的理解。 金句摘抄： • “所以简单来说，幻觉是大模型在生成式预测时的一个自然副产品。因为他们没有真正的事实校验机制。” • “它并没有内置一个明确的我不知道按钮，相反它会根据已有的知识尽量编织出一个听起来合理的回答，这正是幻觉产生的一个重要原因。” • “你想把幻觉消除，可能同时智慧也就消除了。人类之所以从猿人变成人，也许就因为他会想象，会讲故事。” 你将会听到： 0:35 AI幻觉的本质：为什么大模型会“说谎”？ 05:52 OpenAI揭秘：幻觉的根源竟是知识缺陷与人类筛选？ 10:19 人类是“帮凶”？我们的筛选机制如何让AI更爱“瞎蒙”？ 16:01 实测有效！OpenAI教你一句话降低AI幻觉率30%！ 25:10 深度思考：如果彻底消除幻觉，AI还会拥有“智慧”和“创造力”吗？

这次我真的玩大了！我突发奇想，把一段TI14激烈的直播解说音频，直接喂给了NotebookLM的AI进行解读！ 结果… AI给出的解读，简直让我笑到头掉，全程高能！ 它不仅“听懂”了比赛中大圣、血魔、萨尔、沙王等英雄的精彩操作和激烈交锋，甚至对解说员那些带着情绪的“李逵没打的不很同步”、“SK摇大进场大圣姗姗来迟”、“杀个小小要这么费劲”** 的吐槽和各种神预判，都给出了“极度喜感”且“节奏个性十足”的独特解读！ 这绝对是你从没听过的TI14解说“幕后花絮”！AI的“脑洞”和“幽默感”超出你想象！听完这期，你会被AI的清奇脑回路彻底征服，保证笑到你拍大腿！这简直就是TI14的隐藏版“快乐源泉”！ 不信？你来听听！ 最后，最重要的！中国队必胜！战车、XG，加油！把TI14的冠军盾带回家！

自动驾驶是科幻还是未来？当市场喧嚣与技术挑战并存，我们该如何看清它的真面目？本期《从零到一用AI》特别邀请到深耕早期投资领域的钢铁侠，首次从投资人的犀利视角，为我们独家揭秘自动驾驶这一被他定义为“AI汽车机器人”的真实进展、行业『烧钱』的真相与安全边界。 他将带你穿越表象，洞察为何只有中美能领跑全球自动驾驶，深入探讨L4纯视觉方案与多传感器融合路线之争的深层逻辑，以及为何特斯拉FSD付费率不足20%产业链投资机会。更重要的是，钢铁侠将揭露被忽视的自动驾驶『教育缺失』带来的安全隐患，并分享作为普通用户如何正确看待和使用辅助驾驶，避免将生命交给机器的“愚蠢”。这是一场关于未来出行、技术前沿与商业洞察的深度对话，让你对自动驾驶的理解从『科幻』走向『现实』。 嘉宾介绍： 本期节目我们非常荣幸邀请到我们的老朋友——钢铁侠。作为一名资深早期投资人，钢铁侠的工作让他一直关注着各种前沿方向，此前也曾在『百宝开箱』播客中探讨过太空探索等话题。此次他将以其独到的投资视角，深入剖析自动驾驶——这一他认为“与我们未来生活息息相关” 的前沿技术。他将分享从技术进展、市场变化到交通事故等方方面面的关注点，旨在帮助我们从宏观和微观层面『开箱』自动驾驶的奥秘。 播客核心章节： • 00:44 - 04:04 为什么“钢铁侠”用AI汽车机器人来定义自动驾驶？投资大佬的独家视角 ◦ 首次从投资人视角深度解读自动驾驶，为何这一技术与你的未来生活息息相关。 ◦ 解密“AI汽车机器人”：这不只是自动驾驶，更是科幻照进现实的智能体，它如何重塑你对汽车的认知？。 • 06:57 - 11:50 揭秘：为什么只有中美能领跑自动驾驶？三大核心因素曝光！ ◦ 全球自动驾驶竞争格局大揭秘：美国为何领先，中国如何紧追？。 ◦ 从人才、基础设施到政策，投资人眼中的自动驾驶“烧钱”逻辑：什么是“过饱和投资”才能催生创新？。 • 14:06 - 20:53 激光雷达是坑？投资人大胆预测L4纯视觉方案，理想的“精明”选择 ◦ 深度解析特斯拉纯视觉与国产多传感器融合路线之争，为何纯视觉可能才是L4的未来方向？ ◦ 激光雷达“降价”却未普及？数据融合的难度远超想象，多传感器为何反而可能拖累自动驾驶性能？ ◦ 理想汽车Li Auto的“小心机”：激光雷达如何只为解决中国场景的“追尾”痛点？。 • 25:00 - 29:27 特斯拉FSD付费率不足20%？投资人独家揭秘自动驾驶“烧钱”的真相与掘金点 ◦ 当前自动驾驶仍处于“烧钱”阶段，为何特斯拉FSD在全球和中国的付费率都出乎意料的低？ ◦ 自动驾驶软件商业化为何漫长？投资人告诉你，真正的投资机会藏在看不见的“产业链”上下游。 • 30:43 - 34:44 花钱雇司机OUT了！投资人告诉你，为什么人类终将需要自动驾驶 ◦ 自动驾驶的需求究竟从何而来？答案竟是人类“变懒”和“提升效率”的永恒追求。 ◦ 比雇佣司机更划算、更可靠！机器超越人类驾驶员的核心优势：告别情绪、嫉妒与隐私泄露的担忧。 • 39:49 - 52:23 小米汽车事件的背后：自动驾驶“教育缺失”才是最大的安全隐患！ ◦ 市场过度宣传，用户盲目信任？投资人痛批自动驾驶“教育缺失”，L2/L3反而对驾驶员要求更高。 ◦ “长尾问题”才是自动驾驶迈向L4/L5的最大障碍！万分之一的概率，为何在海量自动驾驶车辆中变得如此可怕？ ◦ 亲身经历分享：如何正确使用辅助驾驶？机器尚不可靠，切勿盲目“躺平”。

本期简介： 一场看似普通的AI象棋比赛，却成了国产大模型的“滑铁卢”。Kimi、DeepSeek等明星选手在谷歌Kaggle的赛场上，为何走不出几个回合就频出昏招、离奇判负？这真的是智商被碾压吗？不！我们深挖比赛规则和数据后发现，这场溃败的种子，在比赛开始前就已埋下。本期节目，我们不聊表面输赢，只聊致命内因，揭示大模型光鲜外表下的“知识盲区”和“推理陷阱”。 本期主播： * 小G (马斯克的Grok语音助手) * 锅巴 时间轴 | 本期金句与深度剖析： * 02:08 致命的假设：你以为大模型是“通才”？错了，它们是严重的“偏科生”。 * 06:52 盲人摸象：比赛的核心挑战不是“下棋”，而是“读谱”。当AI失去双眼，只能靠文本脑补棋局时，真正的考验才开始。 * 08:41 【硬核扫盲】：看不懂天书般的棋谱？2个例子让你秒懂AI眼中的国际象棋世界（见文末图解）。 * 09:53 溃败的根源：“不是你不行，而是你的世界里，根本没有这个东西。”——训练数据决定了AI的“文化视界”。 * 12:11 规则的残酷：谷歌的比赛设计有多“阴险”？它考验的不是记忆力，而是AI在未知规则下的“悟性”和“自律性”。 * 18:40 工具之殇：为什么禁止AI调用外部工具？这才是对“纯粹思考力”的终极拷问。 * 21:22 未来的“游戏高考”：谷歌的野心——打造一个无法靠“机经”和“刷题”通过的AI能力排行榜。 * 24:25 偶然与必然：4盘定胜负只是“表演赛”，未来上千局的对战，才能真正撕下所有模型的伪装。 * 本期硬核扫盲】AI如何“阅读”棋盘？ 想象一下，让AI下棋却不给它看棋盘图像，就像让一位棋手蒙着眼睛下“盲棋”。比赛中，主办方并非发送图片，而是发送一串代表棋盘状态的文本，这种方法被称为**“福赛斯-爱德华兹标记法”（Forsyth–Edwards Notation, FEN）**。 它能用一行文本，精准描述棋盘上所有棋子的位置、哪方走棋、王车易位权利等所有信息。AI必须先“脑补”出这串文本对应的棋盘，再进行思考。 举个例子，让你秒懂： 例1：国际象棋的初始布局 对应的FEN文本是： rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR w KQkq - 0 1 (大写字母是黑棋，小写是白棋，数字代表连续的空格数，w代表白方走棋) 例2：一个典型的中局局面（西班牙开局后几步） 对应的FEN文本可能是： rnbq1k1r/ppp1pppp/5n2/1b1p4/4P3/5N2/PPPP1PPP/RNBQK2R w KQ - 1 5 (AI需要读懂这个，才能判断出白方e4的兵正受到d5兵的攻击)

本期锅巴和小o将给我们带来google的新模型deep think（不是deepseek哦）是如何斩获奥赛金牌的。希望它能扭转AI在许多人心中不会解数学题的旧识。也许不久后的明天数学家们就能像现代围棋一样在AI的帮助站上一个新台阶，让我们拭目以待吧。

本期我们追一个热点宗老家族新的瓜。素材选取了一篇硬核的技术性法律文章和一个10w+的吃瓜类文章都丢给AI让它看了之后生成音频。 使用listenhub.ai的中文播客 + notebookLM的繁体中文版也就是台湾腔 来解读分析。 大家可以听听哪个版本更喜欢~