你有没有过这样的纠结：身体总有些说不出的小疲惫、小不适，却既没时间也没勇气去医院；手里有了积蓄，却要么不敢花、要么不会理，在“存钱求稳”和“享受生活”之间反复内耗？ 70后房主任带着几种不致命却磨人的慢性病，慢慢学会了与身体共处；在中国生活27年的英国人罗飞，凭一份平衡心态化解了身心焦虑与理财难题；老蒋则在代际差异、AI查健康、中医体验的话题讨论中，把普通人最关心的难题聊得透彻明白。 当 “有命花” 遇上 “有钱花”，我们该如何打破信息壁垒，科学合理地为健康 “养根”，为财富 “稳基”，浇灌人生中最重要的“两朵花”，实现更长久的幸福？ 👩 本期人物 · 主播：资深商业观察自媒体@老蒋巨靠谱 · 嘉宾：脱口秀演员 房主任 · 嘉宾：飞天胡说@罗飞Arthur ⏱️本期时间轴 00:07:19 体检心理门槛：“小不适不愿就医、大问题才重视” 可借助AI工具降低健康咨询的心理与时间成本，实现小问题早关注、大问题不拖延。 00:12:52 代际心理认知差异解析 上一代人受成长环境影响，多以“吃饱穿暖”为核心，回避心理问题；新一代更注重心理感受，易提及心理困扰，本质是文化与生活水平提升带来的认知变化。 00:15：44 中医与现代医学融合 中医通过针灸调节孕期胎位、缓解关节疼痛。中医与现代医学并非对立，应形成整体系统。好的中医 “身心同调”，梳通情绪心结。 00:26:41 健康是一个大系统：作息、运动、饮食、补剂彼此联动 健康是个大系统，需要对慢性疾病长期体检监测，合理的运动规划、拒绝单一饮食注重食补、辅以补剂等，彼此相互联动。 00:46:36 不同人群的健康尝试 忙碌人群可选择步行、骑单车等轻度运动，搭配必要补剂弥补饮食短板；需缓解精神焦虑者，可尝试跑步、游泳+冥想的组合，补剂遵循“无效即停”原则。 00:54:01 成长环境与身份背景带来财富观差异 理财无标准答案，核心是不超出自身风险承受范围，极致保守与适度尝试均合理；消费内疚感多源于原生家庭，无需苛责自己，适度享受也是一种平衡。收入模式决定消费观念，稳定工资收入易让人保守消费，灵活IP收入更易接受“钱当杠杆”，可以在能力范围内“投资自己”，兼顾储蓄与成长。 01:10:10 如何应对矛盾消费习惯？ 无需强迫自己形成统一消费风格，可借鉴“观察者心态”，既不盲目克制，也不冲动消费，遵从内心且不超能力即可。 01:24:40 健康与财富的核心启示 两者的关键都是“平衡”，普通人的困境多源于信息差，借助低门槛工具（如AI健康咨询）、获取清晰信息，才能更轻松地找到适合自己的生活方式。 🎯 核心观点 1. 健康层面：① 身心联动是关键，很多身体不适源于心理焦虑，“被看见、被理解”比单纯治病更重要；② 当代人多处于“健康中间态”，需综合体检、生活方式、饮食运动等管理身体，AI工具可降低健康咨询的心理与时间门槛；③ 中医的整体论值得认可，能兼顾身体与情绪疗愈；④ 代际健康差异明显，00后低能量、高焦虑，与环境、压力相关，上一代人则多回避心理问题。 2. 财富层面：① 消费与理财观念深受原生家庭和成长环境影响，没有绝对正确的方式，适合自己、内心踏实最重要；② 理财风险偏好分层次，核心是“不超出自身承受范围”；③ 收入稳定性决定财富规划，不稳定收入需搭配稳健储蓄，同时可尝试“低门槛、低风险”的理财方式；④ 消费的“内疚感”普遍存在，不必过度苛责自己，在能力范围内享受生活、满足兴趣，也是一种平衡。 3. 共性启示：① 平衡是核心——健康上不放大小问题、不忽视预警信号，财富上不盲目存钱、不追求高风险；② 信息与低门槛很重要，无论是健康咨询还是理财尝试，低门槛的工具和清晰的信息，能让人更有勇气迈出第一步；③ 自我认知是基础，了解自己的身体、心态、风险承受力，才能找到适合自己的健康与财富之道，最终实现“有钱花、有命花”的舒适状态。 本期Shownotes部分内容由钉钉首款 AI 硬件 DingTalk A1 生成。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

春晚扭秧歌、演唱会伴舞帅气空翻……在人形机器人热潮席卷全球的今天，作为机器人最核心的灵魂部件——“灵巧手”也正成为当下技术突破的关键赛道。 2025 年，人形机器人行业迎来爆发式增长，从 “会跳舞” 到 “长脑子”，技术突破不断刷新大众认知。而在机器人从 “能走” 到 “能做” 的进化中，作为末端执行器的 “手”，成为了连接虚拟世界与物理世界的关键核心。灵心巧手，这家成立不久便完成四轮过亿融资、入选全球最具潜力科创企业 Top50 的公司，以年量产过万只高自由度灵巧手的成绩，在赛道中脱颖而出。 本期《会友镖局》我们将对话灵心巧手创始人 苏洋，围绕灵巧手的技术突破、量产逻辑、行业生态，以及人机协同的未来、创业浪潮的变迁展开讨论。机械手臂这一中美角逐的新赛场，我们如何依托产业优势完成翻身仗戏码？机器人距离真正帮我们做家务，还有多远？以及人机协同的赛博时代，是幻想还是未来？ 👩 本期人物 主播：蚂蚁集团 友红 嘉宾：灵心巧手首席AI科学家、联合创始人 苏洋 ⏱️本期时间轴 02:52年交付1万只手，机器人灵巧手市场火爆 过去七个月内，公司完成四轮过亿融资；硅谷科技媒体The Information，年度初创企业评选中，荣获全球最具潜力的 Top50 科创企业；一年交付1万只手，其中50%是高自由度手。 04:45机器手五指缘由：适配人类定义的世界，高效获取训练数据 人类用五指定义了世界，五指手可适配现有环境与视频数据，降低模型训练和场景适配成本。 06:55弹钢琴是炫技场景，未来要创造生产力 弹钢琴的机器手速度要快，力控要精准，算法会自动识别演奏旋律，判断节奏快慢与力度差异，且具备超高寿命，能 7×24 小时不间断弹奏。 12:38机器手是触摸世界的 “最后 1 厘米” 机器手是连接者，机器人通过双足或者轮式底盘移动、丈量世界，手是它接触世界、感知世界、创造世界的唯一连接器，助力机器人实现从 “能走” 到 “能做” 的跨越。 13:13打造百万只手、百万种技能 通过结构改进、电机升级、算法优化，生态引入提升机器手性能，传承非遗技艺。当下机器手已实现马斯克擎天柱22个自由度性能，并实现量产。未来机器手价格更低、规模更大，更好通过数据Scaling，模型训练实现更多技能。 20:52“豪车” 到 “家电”：机器手目标价格下探，具身机器人或将普及 机器手成本通常占整个机器人17% 到 33%，是第二大成本来源。未来三年目标，将机器手价格降到百元级，打造 “百万只手” 以支撑 “百万技能”，推动具身智能从工业场景走进普通家庭。 25:53“性能高”、“价格便宜”、“生态成熟”商业不可能三角 “高性能、低价格、成熟生态”不可能三角，单一商业公司不可能突破。 行业指数级发展期，不能用线性思维预测。中国拥有全球顶尖开发者群体，生态和人才储备充足，支撑软件、算法快速迭代；拥有强大的制造能力，支持硬件高效率快速、实惠迭代，软硬件并行开发。造出一两台样品不算本事，量产才是核心壁垒。 29:56定位 “XPU”：聚焦灵巧手及解决方案，支持生态繁荣 公司大多是研发人员，专注于灵巧手产品、技术及解决方案开发，让生态伙伴更强力、更灵巧、更有创造力。未来在模型驱动的基础上，尝试脑机等多种驱动方案。 32:04拒绝空想恐惧，扎根产品推进人机协同赛博未来 未来或出现 “加强版人类”，甚至有人主动替换机械器官；更务实的方向是 “分身” 技术，即一人可操作几十台机器人，复制自身能力边界。在此之前要务实做产品，恐慌、排斥，可能会错失机会，我们正在把未来 “拽” 到眼前。 38:45后工作时代，人类可以向机器人收税 现阶段机器人主要是劳动力补充而非替代。现阶段机器人是劳动力补充，应对老龄化与用工缺口；未来，人将成为机器人管理者，大规模机器人上岗后，人类可向机器人收税。 42:58两次创业浪潮：从 “虚拟提效” 到 “改变世界” 2012 年移动互联网改变信息交互效率，2025 年机器人革命改变物理世界。除机器人行业外，当下国家也在推动航天、能源等多领域加速发展。 48:17夹爪VS灵巧手：处理简单任务与保护 “一亿” 高危劳动者 夹爪覆盖 95% 的简单场景，但剩下的 5%（精细操作、高风险工作、非遗传承）是行业进化的核心。中国有至少 1 亿劳动者处于高温、易燃、易爆等高危环境，灵巧手的普及旨在替代人类承担高致残风险。 50:19人才与数据的双重缺口 当下行业处于 0.1 阶段，到1.0时机器人能替代人类完成复杂的物理任务（如 替代摄影师拍摄、完成布展和门禁引导及复杂的“接孩子” 等场景）。 当下缺人，缺数据量，不缺钱，不缺订单。不同背景的跨界人才能带来更具想象力的解决方案。如果有 100 万只手，就能快速复刻人类技能。 56:14AI浪潮下如何不被淘汰：拒绝抵触，用就完了 AI 发展很快，不抵触它，想办法用好它。选对工具，多关注多学习。 🎯 核心观点 1、 手是机器人连接虚拟与真实世界的唯一连接器，负责接触、感知并创造世界，将虚拟世界的数据与模型能力传递到真实世界。 2、 灵巧手自由度上必然超越人手，人类手部自由度为 24-27 个，目前已实现 30 自由度量产，未来还可通过增加手掌、指节等进一步提升 3、 中国在机器人硬件制造领域领先美国3-5年，国内可以软硬件并行，快速迭代。硬件制造周期无限缩短，且成本能做到地板价。 4、 灵巧手的核心竞争力是技能不是价格，必须是能干什么，有技能才行。拿怕机器人 1000 块钱一台，什么都不会干，也不会有人买单 5、 人应该能从机器人身上收税，而不是被机器人取代 ，机器人仅补充劳动力缺口，承接重复、高风险工作，人将成为机器人管理者，从机器人身上收到税。 6、 机器人真正爆发还远远没开始，当下还处于 0.1 阶段，到1.0 时机器人能替代摄影师拍摄、完成布展和门禁引导及 “接孩子”等复杂的物理任务。 7、 我们正在把人机协同的未来 “拽” 到眼前！务实做产品，去主动实现人机协同的时代，而不是空想恐惧赛博未来。 8、 人不可能比得过AI，人吃饭AI是吃电的，能消耗无限电力生成无限结果｡没必要以弱击强,要比的是那些不用 AI 的人, 以及用 AI 没你用得好的人。 📝 名词解释 1. 高自由度灵巧手：指关节运动自由度数量多的机器人手，灵心巧手的五指手可达 30 个自由度，能实现更精细、更灵活的操作，适配复杂的工业、生活场景，核心优势是力控反馈精准、运动速度快、寿命长。 2. 具身智能：指智能体（如机器人）通过身体（或身体部件）与环境的交互来获取和发展智能，强调物理实体与环境的互动对智能形成的重要性。灵巧手作为机器人的末端执行器，是具身智能的核心部件。 3. 末端执行器（XPU）：机器人直接执行操作任务的部件，如手、夹爪等，是机器人与外界交互的最终环节。灵心巧手将自身定位为末端执行器提供商，类似 CPU 在计算机中的核心地位。 4. 连杆驱动 / 直驱：灵巧手的两种驱动方案。连杆驱动成本低、易规模化，适合普及型产品；直驱方案性能更强，速度、力控精度更高，适合高要求的工业或科研场景。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

近两年大家可能都有明显体感：理财的“安全区”彻底变了。 随着银行一年期存款利率跌破1%，六大行集体取消5年期定存，中国已完全进入“低利率时代”。 过去，我们只有两个选择：要么把钱锁进存款，忍受购买力悄悄缩水；要么冲进高收益产品，赌自己不是最后一棒。但今天，越来越多的人意识到：真正的刚需，是“稳中有进”的中间地带。 数据显示，截至2025年三季度，银行理财规模已突破32万亿元，创历史新高——这背后，是千万普通人正在从“求高息”转向“求安心”。 当无风险收益归零，普通人该如何在不冒大险的前提下，守住财富、跑赢通胀？带着这个问题，本期《会友镖局》，我们将与亲历中国理财市场从草莽到规范全过程的 Jeff，一同探讨当高息消失，我们要去哪里安放我们的积蓄？ 👩 本期人物 主播： 资深财经媒体人 杨天楠 嘉宾: 「截胡不截财」主播 Jeff ⏱️本期时间轴 01:50 金融考古：90年代的高通胀与“大排面指数” 90年代高通胀，CPI一度飙升至24%。甚至出现“大排面指数”，能从一碗大排面的价格上涨程度感受到通胀情况。 08:32 利率被压低的时代，银行也曾是“甲方” 2010年前后，企业求着银行放贷，信贷经理手握生杀大权。而普通储户却被困在1.75%的活期利率中，被动承受财富缩水。资金供需错配，为影子银行埋下伏笔。 20:09 亲历2013年钱荒：银行间拆借利率飙至30%，交易室里的疯狂时刻 银行间市场隔夜拆借利率一度冲上30%，整个金融体系感受到“缺钱”的窒息。同时余额宝应运而生——它抓住了利率中枢高企的窗口期，让普通人第一次享受到接近货币基金的真实收益，也开启了移动互联网理财元年。 24:04 P2P如何从技术创新滑向庞氏骗局？ 早期P2P确有解决小微融资痛点的初心，但监管缺位+刚兑预期+资金池操作，使其迅速异化为“线上集资”，慢慢地滑向了庞氏骗局。 33:44 资管新规后的新世界：理财不再等于“保本” 2018年《资管新规》出台，宣告刚兑终结。到2022年两次债市暴跌，“原来理财产品是会亏钱”进入大众视野。 42:25 寻找新平衡：“固收+”成为主流策略 当大额存单收益跌破3%，普通人如何在“太稳”与“太刺激”之间找到黄金平衡点？“固收+”策略应运而生——以高等级债券打底，搭配小比例权益、黄金或美元债，在可控波动中争取长期正收益。用80%稳健资产打底，20%小仓位试水权益或黄金，才是可持续策略。 49:54 一代人有一代人的鸡蛋，一代人有一代人的“心魔” 从90年代的高通胀到70后、80后对房地产黄金期的“踏空”记忆， 每一代人都有自己的心魔。而更年轻的一代投资者，轻装上阵。 59:32 资产配置三大核心：降低预期、保持在场、与波动共舞 无脑买理财赚钱的时代结束了，最终要拥抱多元配置。要与波动“共舞”，要拥抱新经济，找到属于自己的“舒适波动率”。长期持有现金是最错误的选择，投资需要保持“在场”。穿透底层、管理预期、保持在场——这才是未来十年的生存法则。 🎯 核心观点 1.理财史即心魔史：每一代人的财富决策，都深受其成长环境中的重大经济事件（如高通胀、房地产牛市）所塑造的“心魔”影响。 2.刚兑时代已死：资管新规和2022年债灾彻底打破了“银行理财=保本”的全民共识，净值化波动成为新常态。 3.警惕“收益率陷阱”：在低利率环境下，任何远高于市场平均水平的承诺都值得高度怀疑。“你看中的是利息，他看中的是本金”是颠扑不破的真理。 4.拥抱“温和进取”：未来属于“固收+”策略——用稳健资产打底，小仓位参与权益、黄金等增厚收益，在可承受的波动范围内追求长期回报。 5.资产配置的核心是管理预期与波动率：普通人要找到自己舒适的波动率阈值，可通过小仓位试水、逐步扩大权益暴露的方式适应波动。配置的关键是降低预期、保持在场（拥抱新经济权益资产）、与波动共舞，长期持有现金才是最大风险。 6. 信息差是理财最大的鸿沟：无论是2022年债灾中高净值客户“抢跑”赎回，还是海外金融市场中普通投资者的高成本服务，都说明信息与资源优势直接影响财富安全。选择透明化、普惠性的金融产品与服务，是普通人规避风险的重要方式。 📝 名词解释： 银行间隔夜拆借利率：是金融机构之间以一天为期限的无担保短期资金借贷利率，属于货币市场基准利率体系。为了调剂银行的现金存量，提高资金使用效益，银行之间互相拆借。即现金多余的银行流向现金缺少的银行，付出的银行收取相应利息的。 刚性兑付（刚兑）：指金融机构对其发行的理财产品，无论盈亏都向投资者支付本金和约定收益的隐性担保。资管新规明确要求打破刚兑。 固收+策略: 一种投资策略，以债券等固定收益类资产作为底仓提供稳定票息，同时“+”入一定比例（通常<20%）的股票、可转债、打新、量化对冲等策略以增厚收益。 保值贴补率：90年代高通胀时期，为弥补物价上涨对居民储蓄存款的影响，国家对定期存款实行的一种补贴利率。当CPI远超存款利率时，通过保值贴补率让实际存款利率不低于通胀水平，1995年327国债期货事件的核心争议就是对后续保值贴补率的预期。 影子银行：指游离于银行监管体系之外、从事类似银行信贷业务但不受严格监管的金融机构和业务。本期中主要指信托公司等通过非银行渠道为房企等提供融资的业务模式。 明股实债：一种表面是股权投资、实质是债权融资的模式。房企拿地时，通过引入资金以股权形式投入，约定固定收益和退出期限，本质是借助股权形式规避监管的借贷行为。 资管新规：2018年出台的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》，核心是打破刚性兑付、推进理财产品净值化转型，禁止资金池运作，要求理财产品与底层资产一一对应，标志着中国理财市场进入规范化、市场化阶段。 净值化转型：理财产品不再承诺固定收益，而是根据底层资产的市场表现计算净值，收益随净值波动，投资者自行承担风险。区别于此前“刚兑”模式下无论底层资产盈亏都按约定收益兑付的方式。 GDP平减指数：衡量整体物价水平变动的指标，反映了经济中所有商品和服务价格的平均涨幅，是判断名义利率与实际利率相对关系的重要参考。平减指数为负时，实际利率高于名义利率；反之则实际利率为负。 R2/R3风险等级：银行理财产品的风险评级，R2为中低风险，主要投资于债券、同业存单等固定收益资产，波动较小；R3为中风险，可适度投资少量权益类资产，风险和收益均高于R2级产品。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

在生成式AI爆发的三年里，自回归模型始终占据着技术舞台的核心，以逐字接龙的生成逻辑，成为打开AI革命的关键钥匙，主导了从对话机器人到内容创作的诸多场景，几乎定义了大众对大模型的认知。然而，当行业普遍沉浸于自回归模型的规模化红利时，扩散模型以“非共识者”的姿态悄然崛起，凭借独特的技术逻辑打破垄断，在多模态适配、生成效率等维度展现出超越潜力。 其中，千亿级模型LLaDA 2.0堪称里程碑式突破——它不仅首次将扩散语言模型推向千亿参数量级，更在性能上实现对谷歌Gemini Diffusion的超越，一举成为行业焦点。这场技术突围，不仅重新激活了AI技术路径的多元探索，更迫使行业深思：通往通用人工智能（AGI）的道路，究竟该执着于单一技术路线的极致深耕，还是拥抱多元范式的并行探索？ 从ChatGPT横空出世时引发的行业震动，到智能涌现背后至今未解的“黑魔法”谜题；从硅谷昔日松散的工作节奏，到如今7×24小时的白热化内卷；从自回归模型的规模化“天花板”争议，到扩散模型面临的工程挑战与突破可能；再到学术与产业间的算力鸿沟，以及开源社区对技术共建的意义。本期《会友镖局》，我们将与蚂蚁集团LLaDA 2.0模型负责人赵俊博，一同探讨AI发展的机遇与困境，一场关于非共识技术路径背后的破局之道的对话即将展开。 👩 本期人物 主播: 蚂蚁集团 友红 嘉宾: 浙江大学百人计划研究员、博士生导师，蚂蚁集团资深技术专家 赵俊博 ⏱️ 本期时间轴 00:43 非共识突围：扩散模型挑战自回归模式霸权地位 过去三年，自回归模型是AI革命的核心，而今年扩散模型异军突起，在多维度实现超越。蚂蚁集团开源的LLaDA 2.0模型，率先将扩散模型做到千亿级，性能已超越谷歌Gemini Diffusion模型，成为行业焦点。 03:43 6年前的AI状态：小模型主导的“一事一议”时代 2020年尚无GPT，AI行业聚焦视觉与自然语言领域的小模型，多为“一事一议”——针对具体场景优化指标，核心思路是适配数据场景提升position、recall等效果，与当前大模型时代的规模化逻辑截然不同。 04:46 智能涌现“Dark Magic”谜题 ChatGPT的聊天机器人概念并非新鲜事，Meta 2017年曾启动类似项目，却因算力想象力受限、技术路线判断偏差宣告失败。而ChatGPT的出现打破认知：其具备的记忆能力、推理能力并非单纯背诵，而是呈现“智能涌现”特性，这种“黑魔法”至今全球科学家都无法完全解释。 09:26 进化失控？AI发展速度打乱行业旧机制 ChatGPT带来两大意外：一是智能涌现的出现，二是发展速度远超预期——以月为单位迭代。以计算机领域为例，传统学术期刊（审稿周期1-3年）、学术会议（6个月投稿周期），长周期让论文内容刚发布就已过时，旧有机制被全面打乱。 12:09 硅谷反转：从“准点下班”到7×24小时驻场“扎营” 早几年硅谷工作节奏松散，Meta员工多为下午6-7点下班，周五几乎无人在岗；而如今硅谷陷入白热化内卷，在X.AI等公司员工甚至直接扎帐篷住在公司，7*24小时投入工作，颠覆了以往对硅谷的认知。 15:12 扩散模型，要“干掉”自回归？ 研发扩散模型的核心并非否定自回归模型，而是探索AI的另一条路径：扩散模型的探索空间更大，天生适配图像、视频等多模态场景，有望打造原生统一化多模态大模型。其本质是用“完形填空”式的训练机制，挑战自回归“逐字接龙”的核心逻辑。 17:39 自回归模型未触天花板，数据与规模仍有拓展空间 赵俊博认为，自回归模型的Scaling Law尚未到顶。主要有3个原因：效果上，其在HLE等榜单分数持续提升；规模上，万亿参数模型已出现，且未来仍会扩大；数据上，物理空间未转化数据、仿真数据等未穷尽，并非只有互联网数据可用。 25:19 自回归模型是“成语接龙”，扩散模型是“完形填空” 自回归模型像逐字接龙，只能按顺序生成内容，无法回溯修改，如同无草稿纸答题；扩散模型通过加噪-去噪实现“完形填空”，支持并行解码，可编辑生成内容，甚至能先写结尾再填中间，推理速度比原生自回归模型快2-3倍。 29:27 两大模型的核心差异：注意力机制的“听书”与“读书”之别 自回归模型采用Causal Attention（因果注意力机制），只能看到前文内容，如同“听书”般逐字逐句接收；扩散模型采用 Full Attention （全注意力机制），可同时看到前后内容，类似“读书”时可跳读、回看，这是两者架构上的核心区别。 32:50 学术界困境：算力鸿沟下的机会缺失 当前学术界在自回归模型领域已难有机会：算力、数据资源远不及产业界，最多只能验证7B-16B规模模型，而大模型在不同规模下的现象差异巨大，学术研究难以匹配产业落地需求。扩散模型则因研究空间大，成为学术界新的机会点。 37:58 AI是独立新物种，不必执着仿生 赵俊博反对以仿生角度驱动AI研发：飞机虽源于鸟，但与鸟差异巨大；Transformer虽借鉴人脑神经元连接，却与大脑结构不同。AI是独立新物种，其“简单”与“复杂”的判断的与人类不同，且真正的智能本就难以完全解释，如同人类无法彻底理解自身大脑。 42:42 扩散与自回归，终会走向融合而非对立 目前LLaDA 2.0模型已采用“区块扩散+区块间自回归”的混合模式：区块内可并行生成32-64个token，区块间则按因果逻辑衔接。未来两者大概率会以某种形式融合，而非相互替代。 47:56 “三大拦路虎”：窗口、强化学习与工程瓶颈 扩散模型当前面临三大挑战：一是窗口大小有限，记忆能力弱于自回归模型；二是强化学习模式尚未完全跑通；三是工程层面，训练与推理引擎不如自回归模型成熟。开源LLaDA 2.0模型，正是希望联合社区共建解决方案。 🎯 核心观点 1. 扩散模型并非自回归的“捷径”，而是更难的工程挑战，其核心价值在于提供多模态AI的新路径，并行解码与可编辑性是关键优势。 2. 自回归模型scaling law未到顶，数据、规模仍有巨大空间，扩散与自回归并非对立，未来将走向融合。 3. AI发展速度打破行业旧机制，学术与产业界的算力鸿沟加剧，扩散模型为学术界提供新的探索机会。 4. 无需以仿生角度定义AI，AI是独立新物种，智能涌现的“黑盒”特性，正是其高级智能的体现。 5. 全球AI行业陷入白热化内卷，硅谷与国内均开启高强度研发模式，非共识技术路径成为破局关键。 6. 扩散模型当前仍面临诸多技术挑战，需依赖开源社区共建，未来应用落地值得期待。 📝 名词解释： 扩散模型（Diffusion Models）：这是一种内容生成技术，它模拟的是信号从噪声中逐渐恢复的过程。通过迭代地减少随机噪声来生成高质量的图像、文本和其他形式的数据。 自回归模型（Autoregressive Models）：自回归模型预测序列中的下一个元素时，依赖于前面的元素。在文本生成领域，像基于Decoder-only的GPT系列（如GPT-3、GPT-4）就是典型的自回归模型，它们逐词预测下一个词，从而生成连贯的文本段落。 莫拉维克悖论：描述人工智能领域高级认知能力易实现而低级感知运动能力难复现的反直觉现象。该理论指出计算机处理逻辑推理等复杂任务所需计算资源较少，但模拟人类直觉性技能（如视觉识别、行走）却需巨大运算量 。 Epoch：在深度学习中，“epoch”指的是模型完整遍历整个训练数据集一次的过程。‌例如，如果训练数据集包含1000个样本，那么模型对这1000个样本都进行一次前向传播和反向传播，就完成了一个epoch。‌ 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

“你有没有过这样的时刻：想让AI帮自己省点力，却不知道从哪儿下手？” 当AI不再是遥远的技术概念，而是悄悄渗透到工作与生活的每一个细节——写方案时想找AI辅助梳理思路，做图时想借助工具提升效率，甚至面对海量信息时想让AI帮忙筛选整合，很多人都有过类似的困惑：AI到底能帮我们解决哪些实际问题？又该如何避开盲目尝试，真正让它为自己的人生和工作流赋能？ 他从普通互联网设计师转型为全职AI实践者，一路踩过坑、试过错，最懂普通人接触AI时的痛点与需求，也最清楚如何用AI打破职业局限、提升效率。本期节目里没有晦涩的技术术语，也没有空洞的理论推导，全是AI与日常工作、生活结合的真实思考与实操心得。比如，如何用AI快速化解那些重复又耗时的繁琐劳动，帮自己挤出更多时间聚焦核心事；如何在“AI会替代谁”的焦虑浪潮中，找到清晰的职业定位与成长方向。 跟着这份充满烟火气的实践视角对话，或许就能找到自己的AI应用方式，成为帮提质增效的好伙伴。 👩 本期人物 嘉宾：数字生命卡兹克，AI 领域顶流博主（连续 12 个月 AI 公众号 TOP1）、前互联网设计师、《流浪地球 3》AI 辅助创作参与者 主播：斯谅，蚂蚁集团 ⏱本期时间轴： 03:07 快问快答：AI 工具的 “实用派” 选择 ·最希望 AI 帮做的事：做家务（洗衣服、晾衣服太繁琐） ·近期最兴奋的 AI 产品：Nano Banana Pro （颠覆设计与作图工作流） ·日常最常用 3 个 AI 工具：ChatGPT、Gemini、Lovart ·给 AI 转型者的建议：好好学习自己的专业 ·五年后展望：可能真的变成 “数字生命” 04:25 AI 博主的缘起：从 “焦虑” 到 “找到不可替代的路” 2022 年底 ChatGPT 出现，打破此前对 “自然语言交互” 的认知（曾研究过小爱同学、TNT 等产品，均因技术局限效果不佳）；2023 年创业期间，用 AI 解决 “缺 Go 语言开发” 的痛点，发现 AI 对工作的巨大革新；面对 “AI 淘汰打工人” 的焦虑论调，找到核心答案 ——“IP 是 AI 无法冲击的领域”：基于信任与情绪价值的 IP，在垃圾信息泛滥的 AI 时代，价值会愈发凸显。 14:21 内容创作的核心：“选题 + 角度” 才是灵魂 工业化生产的“可控与批量”逻辑，与内容创作的“突破性”本质完全互斥，唯有持续突破用户不断提升的审美阈值，才能避免被市场淘汰。 选题要抓“认知冲击点”：借助AI爬虫全网抓取每日近百条AI相关素材（含低粉爆文、论文、开源项目），核心筛选标准是“反差感”与“认知颠覆性”，而非简单堆砌信息。以“9.9元卖DeepSeek”为例，跳出“信息差割韭菜”的平庸解读，从《北京折叠》中提炼“信息折叠”独特视角，清晰划分信息定义者、传播者、边缘者三层结构，才能形成记忆点。 AI始终是辅助工具，不可替代人工核心价值：其仅能承担40%的基础辅助工作，而选题筛选、核心角度挖掘、评测实操等决定内容质感的关键环节，必须依赖人工完成。 26:24 AI 对自己最大的改变：重新激发好奇心，回归 “快乐创作” 它不该被当成“生产力焦虑”的源头，核心价值其实是“好玩”，能帮普通人实现以前做不到的事，比如生成脑海里的画面、创作音乐、编写爬虫，还能解答所有看似“蠢”的问题，让人敢于去探索未知；而热爱才是长期坚持的关键，像内容创作收获的读者认可、用AI解决痛点的满足感，都会让熬夜做事也不觉得是负担。 与此同时，普通人其实没必要抱着焦虑去“系统性学AI”，很多人只是怕被淘汰，却忽略了“学了要干什么”这个核心问题。 31:46 普通人不需要 “系统性学 AI”？！ 很多人只是怕被淘汰，却忽略了“学了要干什么”这个核心问题。至于Prompt也不用刻意钻研，2025年的AI已经能理解模糊需求，普通人只要把问题说清楚就行，结构化提示词只对开发这类专业场景有用。真正值得下功夫打磨的是“品位”，生图要懂艺术风格和配色理论，做音乐要懂乐理，这些底层的审美和经验是AI无法替代、还能让人终身受益的能力，说到底AI学习的本质不是钻研工具，而是结合自己的任务去试用，摸清它的能力边界。 38:50 AI 时代的三大核心能力：好奇心、深品位、广知识 好奇心作为第一标准，驱动人紧跟时代变化，主动探索新工具与新场景；在此背景下，两类人更具优势 —— 经验丰富的资深者能借 AI 快速放大行业积累，富有创造力的年轻人则能用新视角打破传统框架；而知识广度同样关键，心理学、设计、电影等跨领域知识，能在 AI 辅助下碰撞出更多创新火花，助力人成长为 “全站型人才”。 43:16 超级个体≠一人公司：AI 有边界，协同才是王道 在《流浪地球 3》的电影制作过程中有“铁律”：AI 不进成片，但能辅助 3D 生成、风格迁移（如虚空机械涂装修改）。将 20 人的工作量压缩至 5 人，但核心创作与协同是无法替代的；从职业分工上，大领域分工（开发、销售、法务）仍然很有必要，但上下游职位会融合，如视频岗位一人包揽编导、拍摄、剪辑、数据分析。 48:19 用 AI 重构的判断标准：成本与容错率 所有业务都可 AI 重做，但关键看 “是否值得”。像容错率高、重复性强的场景（如外贸获客、公众号配图加描边），AI 能大幅提效；但是在医疗、金融等容错率低的高风险领域，AI 仅能辅助，不能替代人工决策；“懒人”驱动创新：重复 3 次以上的事，就用 AI 或 RPA 自动化，把时间留给高价值工作。 53:41 好 AI 产品的标准：扔掉 “AI 标签”，回归需求本身 好 AI 产品的核心判断维度：是否比传统方式更高效、更爽，或解决以前解决不了的需求（如 AI 情绪陪伴），AI 只是实现手段而非目的，再花哨的 Agent、模型，若解决不了用户痛点，留存率极低也无意义 55:20 2026 年看好的赛道：硬件具身智能 + 多模态 AI 从 “精英工具” 走向三四线城市普通人，真正解决生活痛点。 期待硬件具身智能能进入家庭的实用型产品（如带机械臂的家务机器人、AI 眼镜），解决洗衣服、换被套等实际痛点，而非人形机器人的 “噱头”；大一统多模态模型（如 Gemini 3 Pro）效率更高，能融合图文、视频等多种模态，推动 AI 能力再升级。 🎯 核心观点 1. AI 的核心价值：不是 “替代人”，而是 “解放人”—— 帮人做不想做的重复工作，实现以前做不到的创意，激发对世界的好奇心； 2. 内容创作的关键：工业化保证下限，突破性角度决定上限，AI 只能辅助收集素材，核心创意仍需人的灵光一闪； 3. 普通人学 AI 的误区：拒绝 “焦虑式系统性学习”，重点练 “品位”（审美、行业经验）和 “提问能力”，结合自身需求试用工具即可； 4. AI 落地的判断标准：容错率 + 成本，高容错、高重复场景优先用 AI，高风险场景需人机协同； 5. 未来趋势：硬件具身智能（走进物理生活）+ 多模态（融合全场景），AI 将从 “软件工具” 转向 “软硬结合的生活助手”。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

当同事说“我在用下班时间修复四库全书”，你觉得他在开玩笑吗？ 从通过数字技术，让《四库全书》走进大家的手机，到走到青海山区女孩的身边陪伴倾听，他们用自己的故事，呈现了“公益”的另一种打开方式。一群“用爱发电”的人：“大家觉得这是在用工作之外的时间，做一件有价值的事。” 当技术跨界解决了一个社会难题，这或许是他独特的温度的时刻。本期节目请到了两位普通蚂蚁员工——空泽与铭灏，他们平时负责各自业务板块的和产品和运营工作，但与此同时，他们也是经常参与公益项目的蚂蚁志愿者。 12月8日，是蚂蚁的生日，也是蚂蚁集团的“志愿者日”。过去一年，有近1万人次的蚂蚁员工参与了一千多场公益活动——相当于平均每天有30多人参与3场公益活动。他们到底在做什么？公益这件事，对一家科技公司来说意味着什么？ 我们不必等一个轰轰烈烈的契机再开始——从一件小事，一件好事，就可以。 👩 本期人物 本期主播：蚂蚁集团，不定 空泽： “文澜重光”公益项目志愿者代表 铭灏： “山凤凰“公益项目志愿者代表 ⏱️本期时间轴 01:14 “公益基因”：当蚂蚁的生日成为“志愿者日” 12月8日是蚂蚁集团的生日，但几年前，蚂蚁把这一天定为“志愿者日”。过去一年，近10000人次员工参与了超1000场公益活动。“公益”一词，早已成为蚂蚁企业文化的深层烙印。 03:25 两位志愿者代表：公益的种子早在上大学前就已埋下 公益对空泽和铭灏而言不是入职后才开始的事，而是一种延续的生活选择。 高考后，空泽从博物馆志愿者开启了她的公益之路，加入蚂蚁后，她持续参与公益，累计服务超600小时。 铭灏的公益起点是从家乡情结出发的，作为重庆人，铭灏因看到“山凤凰”项目曾接待重庆彭水苗族女孩而主动申请加入。在大学时期，他就参与过“光盘行动”“绿植领养”等公益，公益种子早已埋下。 07:27 “文澜重光”：接力发扬志愿者奉献精神，用数字技术“复活”文澜阁《四库全书》 空泽谈到，“文澜重光”公益项目的缘起，是为了让珍藏在浙图的《四库全书》走出库房，通过小程序让普通人在线上也能“走进”文澜阁，感受传统文化。志愿者用数字化的方式，再现《四库全书》古籍内容，让古籍走进了普通人的手机，实现了“书阁合一”的文化修复的同时，让更多人，尤其是年轻人对传统文化产生兴趣。 09:28 为什么这件事交给蚂蚁志愿者？技术优势与“薪火相传”的双重优势 修复《四库全书》不仅需要强大的数字化能力，更依赖持续投入的志愿者精神。而蚂蚁不仅具备技术能力（如蚂蚁光鉴团队将凭证验真技术进行跨界优化，用于古籍文字识别），更有员工自发投入的公益文化，可以实现“薪火相传”式的可持续推进。 17:52 如何让年轻人也能爱上《四库全书》？ 年轻用户缺乏对于传统文化的兴趣是他们对于项目推广的难点之一。面对36000册、8亿字的浩瀚典籍，项目组巧妙地设计了“四库角色评测”功能——用户答题后可化身“诸葛亮”或“徐霞客”等古代人物角色，并获得相应古籍推荐。让经典能够以轻松有趣的方式被看见。 27:27“山凤凰”公益项目： 三天，看见一个女孩的蜕变 “山凤凰”，由浙江省妇女儿童基金会发起，每年暑期邀请山区高中女生来杭参访，并组织志愿者赴青海、贵州等地开展职业训练营。重点不在物质援助，而在拓宽认知边界、寻找自我可能。 在公益期间，一些女孩从“被安排来”到主动报名，从沉默不语到穿上藏袍站在C位领唱，“短暂陪伴也能点燃自信”。 38:39 公益的边界智慧：“一期一会”的陪伴哲学 公益项目的执行应严格遵循“不私下联系、不过度深入”的原则，注重在限定时间内的全心投入与纯粹陪伴，这既是对受助者的保护，也是对善意本身的守护。 51:02 为何愿意牺牲休息时间做公益？因为“高光时刻”值得 “热爱”是初心，但持续的动力是来自用户的认可。当00后前端工程师在外滩大会看到游客玩自己开发的“角色评测”功能时，第一次感受到了“普通代码也能创造不凡价值”。 55:12 收获大于付出：公益不是单向给予，而是双向治愈与成长 在开导家庭关系紧张的女孩时，铭灏也反观了自身与家人的沟通问题，与自己的内心和解了；空泽不仅收获了历史知识、跨团队协作的情谊，也重新理解“科技向善”的可能性——正如同事一句“公益项目，交给我”。 给予的过程，也是自我被照亮的过程。 🎯核心观点 公益不是单向的给予，而是双向的照亮：你在帮助他人的某个瞬间，自己也在被治愈和重塑。 一家公司的善意，最终会内化为一种“氛围”：一年万人次参与、200人共同完成“文澜重光”项目、审批流程因“公益”标签而加速，蚂蚁的志愿者文化不仅提供了项目资源，更营造了一种“做公益是自然而然”的氛围。这种环境让员工的善意能被看见、被承接，并在协作中相互激励，形成正向循环。 开始公益，不需要一个宏大的理由：它可以始于一句家乡话，一次好奇的报名，或只是一个“想做点好事”的念头。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客

本期节目来自2025外滩大会—外滩BOX，与「新浪新闻-赛博对话」联合上线。 本期嘉宾 张俊杰：蚂蚁健康事业群总裁 节目介绍 当 AI 成为穿越医疗资源鸿沟的桥梁，技术如何让看病更简单？ 蚂蚁健康事业群总裁张俊杰直言：“我们要让每个家庭都有值得托付的健康管家。”他也强调了技术边界：“AI 永远是辅助者”从200位名医AI分身7×24小时接诊，到家庭健康档案打通10类硬件数据，科技正让边远地区也能共享优质资源。 本期《赛博对话》，赛博对话官电动Emma与张俊杰深聊：AQ如何让看病更简单，生活更健康？ 核心议题 00:01:40 AQ产品：AI原生健康管家的愿景与落地 00:10:28 用户群体出乎意料：非典型互联网用户的反哺 00:15:29 赛博养生：年轻人对中医、舌苔拍照的热情 00:19:31 识别养生谣言：图文上传+AI辨伪 00:28:01 AI如何影响医生工作？诊疗、科普、科研三重赋能 00:38:40 AI会取代医生吗？造助手而非对手 00:41:14 AI医疗的本质改变：从便捷到普惠 00:45:31 AQ的终极愿景：为医疗健康带来微小而美好的改变 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

本期节目来自2025外滩大会—外滩BOX 晚上失眠难受，你打开 AI 问，“我睡不着，怎么办？” 这期节目我们探讨了，当AI进入医疗和金融，能解决什么问题？ AI应用不是遥不可及的“黑科技”，也不是“一刀切”的通用工具，它可以是7×24小时在线的健康助手，或者是在医疗、金融等行业里“深耕细作”的专业帮手。 在医院里，AI负责“秒级读片”，医生负责“灵魂安慰”。 AI医疗不仅能在深夜解答失眠疑问，还能帮用户解读检测报告 ，但这背后也藏着挑战：医生的临床经验难数字化，不同科室诊疗逻辑天差地别。通用 AI 像本科生懂通识，行业 AI 像硕士生会解行业普通问题，专业 AI像博士生能啃复杂难题。 AI下半场拼的不是模型参数，而是数据的质量。 什么样的AI人才会吃香？既懂行业又懂技术的复合型人才 未来，AI不会替代医生等专业人才，“人机协同”会让服务更优质、更公平。 👩 本期人物 罗亦丹：新京报AI研究院内容总监、科技记者 顾进杰：蚂蚁集团AI健康管家AQ技术负责人、InclusionAI Aworld 项目负责人 刘少轩：上海交通大学中银科技金融学院执行院长、安泰经济与管理学院副院长 ⏱️本期时间轴 04:20 蚂蚁AQ在哪个AI阶段？ AQ行业此刻正踩在L2与L3的交界线——从局部赋能到体系优化。L3阶段的AI已是行业头部水平。 14:12 医疗AI的“西天取经”日常 临床数据稀缺、医生经验难以数据化......医疗AI的九九八十一难才刚刚开始。 高质量数据的构建、医疗AI的发展不仅需要技术突破，更需跨学科合作，尤其在专病专科领域，数据清洗和医生共创成为关键。 29:04 不会调参数的医生不是好AI “AI时代，发现问题比解决问题要重要，定义一个问题比解决一个问题还要可能难”技术主导转变为业务主导和技术协同成为新的趋势。 AI的数据孤岛与非结构化问题、AI智能如何辅助医疗行业，复合型人才成为AI+破圈的关键。 医疗AI发展需培养既懂医疗又懂技术的复合型人才，从教育入手，制定培训计划，促进医生与工程师知识交叉融合。 46:39 多模态应用：医疗AI的“任督二脉”还没打通 语音识别、OCR及影像报告解读、方言与专业术语的识别......AI在医疗场景中“泛而浅”的多模态应用捉襟见肘。 现在，端到端模型的构建仍是技术发展的瓶颈。未来，多模态技术有望在医疗领域发挥更大价值，特别是在数据清洗与整合方面。 01:00:05 村头缺大夫？AI边开弹幕边坐诊：偏远地区秒挂“专家号”！ “我们觉得做一个小的事情，然后他真的能有一些小小的价值，但重要的还是不会的。这个事情可能是有非常大的能量的。”顾进杰坦言。 AI在医疗领域的应用特别是如何通过AI辅助系统提升偏远地区医生的诊疗水平，以及AI在医生科研和临床工作中的辅助作用，推动医疗资源的普惠化 01:05:22 中小企业ROI保命指南：大钱玩大模，小钱养智能体 S9灵魂三问：场景值钱不？老板背锅不？数据能摸不？——识AI之术，有效识别和投入有潜力的AI应用场景。 指导企业识别高价值场景、明确责任主体、评估数据和技术可行性，科学选择AI应用领域，确保投入产出比，避免高风险投资。 01:12:45 低代码只是序章，推理体才是正片 “今年的确是智能体爆发的元年” 智能体系正从低代码工作流向具备推理能力的智能体演进，人机协同的智能体已在多个行业涌现。2～3年后满级号批量上线。 🎯 核心观点 智能体在医疗、金融等领域已经爆发：蚂蚁集团的AQ应用在心理和服务睡眠领域，24小时在线为用户提供贴心的咨询服务，累计服务用户已达650万，尤其在二三线城市，它如同一束光，照亮了那些在健康问题上迷茫的人们。 企业AI应用分为五个阶段：划分为实验探索、局部赋能、体系优化、生态赋能和认知引领这五个阶段。通过六个维度及21个二级指标、72个三级指标来评估企业AI应用成熟度。 当下AI复合人才稀缺：医疗领域的AI应用需要与医生紧密合作，将临床经验转化为可利用的数据，这一过程中不仅需要技术专家，还需要懂医疗的跨学科人才。通用大模型、行业大模型和专业大模型分别对应本科生、硕士生和博士生，每个阶段都需要不同层次的复合型人才来推动。 未来三年AI发展推演：明年医疗、金融、汽车……各行各业都会刷出智能体；两年后各行业智能体自己会拆任务、写代码、做报告；三年后进入智能体相互竞争，销售Agent、供应链Agent、财务Agent组局打“团战”，相互协作完成任务。 名词解释： AI应用成熟度模型：是一种用于评估和指导组织在人工智能技术应用、整合及影响力方面所处发展阶段的战略框架。可以划分为实验探索、局部赋能、体系优化、生态赋能和认知引领五个阶段 智能体：能够自主感知环境并做出决策的AI系统，从简单的聊天机器人到复杂的推理型智能体，其能力不断发展。 多智能体协同：多个智能体之间相互协作，共同完成复杂任务，是AI应用的高级阶段。 数据孤岛：指不同机构或部门之间数据难以共享和流通的现象，限制了AI应用的数据基础。 推理型智能体：能够理解模糊目标并分解为具体任务的智能体，具有更强的自主性和适应性。 生态赋能：AI应用从企业内部扩展到产业链上下游，形成生态系统，推动整个产业的智能化升级。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

本期节目来自2025外滩大会—外滩BOX。 “看了Manus的视频，觉得‘我也能做’，于是搞出了OpenManus”，这场AI创业故事，从一次“不服气”的尝试开始。 曾深耕学术的研究者，发过AI顶会论文、打过硬核AI比赛；也是跨界玩家，高中自学写电音、从物理转向AI全靠自驱力。如今作为联合创始人与项目创始人，带着对Agent的深度思考，聊了聊AI落地的真实卡点——不是技术不够强，而是数字世界与物理世界的“墙”还没打通；从学术到创业的心态发生了什么变化，以及AI时代“超级个体”该如何找自己的杠杆。 👩 本期人物 嘉宾：向劲宇，01年AI领域的创业者、OpenManus项目负责人 主持人：老蒋巨靠谱，AI行业观察者，Bilibili认证知名UP主 ⏱本期时间轴： 08:49不止是“OpenManus maker”，更是长期深耕的AI研究者 最初做OpenManus，是看到Manus的视频后觉得“技术不算新突破，只是大家认知没跟上”，才动手做了开源版本。OpenManus被更多人知晓，但背后还有更长期的AI积累。 11:16做OpenManus的初衷：不是蹭流量，是澄清技术认知 OpenMenus走红后，常被误解为“蹭热度”，实际初衷是想让大家了解，Manus展示的技术在一年前就能实现，只是大众对AI的认知存在偏差。 但从产品的角度，两者存在显著差异：一个是“一年级数学题”，仅为程序员可用的开源底层代码，无用户交互优化；Manus做的是“六年级题”，是具备商业化潜力的完整产品，产品化程度天差地别。 14:56 Agent“雷声大雨点小”：普通人不用，核心是价值不匹配 普通人很少日常使用Agent，核心问题是“成本与价值失衡”——用户付出100元成本，往往只能获得10元价值。并非模型能力不足，而是数字世界与物理世界未打通：Coding、DeepResearch领域的Agent能落地，是因为操作环境与人类一致（代码跑通即成功），且有API或爬虫可用；但点外卖、订酒店等日常场景，平台不开放API，只能靠Agent“点虚拟按钮”，既耗时又占用用户操作空间，效率远不如人自己动手。 19:56就算开放API，Agent恐仍难应对日常任务 即便平台开放接口，Agent完成日常任务依然有两大主要问题；稳定性与突发状况 稳定性问题：当前Agent依赖“连接主义”（类似神经网络），灵活但鲁棒性差；而传统“符号主义”（纯代码）稳定却不灵活，两者未有效结合，导致任务执行易出错。 突发状况无法应对：外卖小哥被保安阻拦、酒店要求邮件确认入住等场景，需要随机应变，Agent目前做不到，只能依赖“人机协作”：AI处理简单环节，人类解决复杂问题。 25:46 Agent现阶段最惊艳的应用集中在Coding领域，但普通人感受不到 实际使用中，最惊艳的Agent应用集中在Coding领域：用自研Agent做代码调试、写工具，效率比人工高很多；部分Coding类产品（如Cursor、Claude Code），能根据需求快速生成基础代码项目，原本需要一两天人工敲写的工作，Agent可快速完成。但局限也很明显：这类好用的案例仅存在于Coding领域，普通人不接触代码，难以感受到Agent的价值。 27:22 Agent离普通人还有多远？至少两年，或需“爆品”破局 普通人日常使用Agent，至少还需两年时间，但不排除“跃进式发展”——类似DeepSeek、ChatGPT的爆发，可能不是技术有重大突破，而是某个工程问题解决后，出现“能订机票”这类单一功能爆品，让用户形成使用习惯，再逐步叠加其他功能。 目前，AI仍然存在不容忽视的“软肋”：人类觉得简单的任务，AI反而难以完成。就像写小红书文案，对于AI来说的难点是没有标准答案，大量依靠人的主观感受，无法给AI明确反馈用于训练。 36:27从垂类Agent切入，离商业化落地更近？ 目前团队聚焦Marketing方向的Agent研发，面向市场营销从业者，比如帮电商商家、AI产品团队做推广相关自动化任务，当前处于Demo内测阶段。 选择这一垂类的原因有三：一是代码领域竞争激烈，头部聚集效应明显；二是“通用Agent”是伪命题，用户不愿为“无场景优化的通用功能”付费；三是基于团队自身经验优势，能快速获取用户反馈，无需依赖外部数据，迭代效率更高。 46:32面对“投机”质疑：所有选择都源于兴趣，而非追热点 被质疑“做过音乐、物理、AI，像在投机”，实际所有选择都由兴趣驱动：高中做电音是因为喜欢相关音乐人作品，学物理是想成为物理学家。ChatGPT让汗青意识到“这是值得长期投入的领域”。做OpenMenus的爆火后，没有选择开账号卖课，只因“喜欢把事情做透的感觉”。 52:06别追“超级个体”标签，以兴趣为锚点深耕 不认为自己是“超级个体”，只是刚好顺着时代趋势，每一步选对了方向。给跟自己一样的年轻人的唯一建议是“做真正感兴趣的事”。只有兴趣才能让人在看不到结果时，依然愿意坚持下去。即便连续失败，只要最后一天做成，也很值得。 🎯 核心观点 Agent落地的核心卡点：并非技术能力不足，而是数字世界与物理世界存在“gap”——平台不开放API、日常任务“无法评估”，导致Agent无法产生用户愿意买单的价值，难以走进普通人生活。 从学术到创业的关键：跳出“技术闭环”的舒适区，主动靠近用户，了解真实需求；初期选择垂类切入，比追求空泛的“通用方案”更易落地，也能更快验证价值。 “超级个体”的底层逻辑：不是靠跨领域、追热点，而是以兴趣为驱动，在一个方向上持续深耕——看似跨界多，但近两年始终聚焦AI领域，从学术研究到产品落地，主线从未偏离。 AI创业者的机会：不用畏惧巨头，巨头擅长做“模型底座”（脑子），创业者可聚焦“场景落地能力”（手脚）；不同场景需要不同的“手脚”，垂类市场中藏着大量细分机会。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

本期节目来自2025外滩大会—外滩BOX 当2010年后出生的人开始主导话语权，他们根本不会问“这是真人吗？”，只会问“这够不够酷？”。 你是否曾想过，有一天能与“复活”的科比对话，或是听一场乔布斯与约翰·列侬的跨界对谈？随着 AI 技术的发展，你或许在短视频网站上见过这些有趣的对谈，而很多这些内容背后都有赵汗青的身影，他是 AI Talk 的创始人。 他从AI名人对话节目起步，到近期他打造出的AI虚拟歌手YURI，更是在全网引起了广泛关注。 汗青说：这背后其实是一场关于“人”的实验。 从技术可行性到情感真实性，从版权风险到代际差异，从“AI能否真正替代人类创作”到“虚拟ip该不该有人设”，本期【外滩大会特别专访】，AI Talk创始人赵汗青与主持人老蒋巨靠谱展开了一场关于AI、IP与内容创造的深度对谈。 不编故事、不设人设，让角色从用户反馈中“生长”出来； 中国脸、蓝色元素、门牙稍大、中庭略长，这些“非标”特征、刻意保留的建模瑕疵反而成了记忆点； AI恰恰适合“审美敏感但技能缺失”的创作者——AI可以代理执行，人则来负责定义“什么是好”； 不再用“对错”评判AI“情感陪伴”的行为——世界是多元的，只要不伤害人，情感投射的方式就可以不同； 👩 本期人物 赵汗青：AI.TALK团队创始人，生成式歌手Yuri构建者，一个用AI搞创作的老手 老蒋巨靠谱：Bilibili认证知名UP主 ⏱️本期时间轴 05:18 让数字人相互对话，AI Talk这个项目是怎么来的？ 作为一个学美术的人来说，汗青一开始对于AI的关注点在于“AI这东西能画画”。2023年初发现“数字人能说话”技术后，汗青突发奇想：让两个AI生成的数字人进行对话会产生怎样的火花？由此诞生了以科比和奥尼尔为首期嘉宾的AI Talk。 10:26 一场AITalk 内容的生成有什么秘诀？宏观设定 + 微观“支点” 生成一期AI Talk的Prompt要细到什么程度呢？汗青有他的工作流：不给AI规定每句话，而是提供一个宏观框架+几个微观的、具体的“支点”话题，让AI在此结构内自由“涌现”内容。 ·宏观层面：首先框定对话的基本范围和调性。比如，让乔布斯和约翰列侬对话，需设定他们应在符合二人真实性格的基础上聊自己历史上真实擅长的话题领域（如音乐、科技、艺术），并尽可能依托公开的已知资料和数据库，确保对话的基本合理性和真实性。 ·微观层面：则会注入非常具体的话题引导和要求，即所谓“支点”。比如，让乔布斯和约翰列侬聊聊“美国60年代战后文化如何影响硅谷的科技创业”等，为AI划定几个关键的“发力点”。 14:37 AI Talk如何商业化？版权问题成绕不过的“关键词” AI talk大概从上线的第三个月开始就有商业化的尝试，主要模式为品牌定制：复活品牌创始人、或让历史人物对话以传递品牌理念。汗青强调商业化必须版权清晰，严格区分“二创”与“商用”。 18:50 YURI作为团队AI创作的里程碑，与初音未来的共性与差异性 YURI代表着团队的AI创作技术进入了新的阶段。 她与初音未来的共性是两者都是在视觉层面上的数字资产，只不过YURI用的是AI技术，初音未来用了3D技术，本质相同。 而她们的本质区别在于：初音的内容（如音乐）由专业的人类团队供给，而YURI从歌曲创作、演唱到声线均由AI原生完成，没有传统音乐行业的专业人士介入。 22:46 YURI的形象和声线是如何确定下来的？ YURI的形象并非精心设计，而是基于“中国脸、蓝色、非标准化面部特征”三个关键词。汗青坦言，他是通过Midjourney生成超13000张图像后，坐在咖啡馆里一张一张凭直觉“选角”挑中的YURI“第一版”。其独特的门牙和面部比例反而构成了YURI的极高辨识度。 29:32 不回避“AI身份”的坦诚 说破AI身份会妨碍情感链接吗？汗青的答案是“并不”，他一直坚信：并不一定只有血肉之躯才能让人产生感情和触动，YURI的性格设定核心就是“不要回避你的身份危机”。她会主动强调“我不是人”，并将此作为歌曲主题。这种不伪装、坦诚甚至自嘲的“网感”，反而形成了独特的亲和力和真实感。 39:02 AI情感陪伴的伦理思考 “如何看待用户与AI产生深度情感依赖？这是一种社会退步吗？“ 汗青遇到过不少用户希望能够通过AI Talk帮他们“复活”亲人，“只要不损人利己，AI填补情感空白具有正面价值”，“真实”或许是《黑客帝国》里塞佛的那块“牛排”，代际更迭将逐渐改变人们对“虚拟关系”的接受度。 44:26 未来方向：从“千人一面”到“千人千面”的交互陪伴 未来AITalk或许能够提供一对一的定制化交互服务，但不一定会是YURI。因为这可能与YURI“千人一面”的固定人设产生冲突。因此未来可能会创建更适合个性化情感陪伴的新IP，探索交互叙事与游戏、影视融合的未来形态。 🎯 核心观点 AI降低了创作门槛：AI技术可以让具备良好审美但缺乏专业技能的人通过描述和指导AI来实现创意，拓宽了创作主体的范围。 AI人设贵在真实与一致：成功的AI角色从不回避其AI身份，反而将其转化为特点；IP的构建需依靠持续的内容输出和用户互动来逐步丰富其人格和故事，而非一次性设定。 用户参与和互动已成为AI内容作品的重要组成部分：用户评论、反馈和二创互动也在共同塑造IP。 人机情感联结无需评判，尊重代际差异：是否与AI建立情感联结不存在绝对标准，新一代更易接受与AI的情感互动，关键应以“不伤害他人”为边界，允许多元情感需求的存在。 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

在资本的潮汐与人生的四季之间，我们如何安放自己的位置？ 这期请来了两位特别有意思的嘉宾——温义飞和朱莉娅，一个聊投资总爱拿生活里的例子打比方，另一个聊经济周期却总能拐到消费趋势上。他俩不像传统财经专家那样喜欢板着脸上课，更像是日常约你喝茶聊天的那个既懂理财又爱琢磨新消费的朋友，一边吐槽市场，一边把巴菲特、泡泡玛特这些看似不搭边的事儿串起来聊，听着像喝下午茶一样轻松，但信息量不小。 整期聊天从“仓位别重到睡不着觉”这种实操建议，到“泡沫其实可能推动技术进步”这种反常识观点，再到投资和生活的平衡——比如赚再多钱如果家庭不幸福图啥？也聊了普通人该不该碰杠杆、亏钱时怎么调整心态，甚至延伸到为什么现在大家更愿意为情绪价值花钱。最后还上升到人生周期，大概意思就是：低谷别硬扛，风口来了别贪心，关键是别被踢出牌桌。 👩 本期人物 温义飞：支付宝视频财经创作者。曾就读于伦敦政治经济学院，中国财经作家和自媒体账号创作者。 哎呀朱莉娅：支付宝视频财经创作者。哥大本科，沃顿商学院MBA，曾是华尔街最年轻的女性基金经理之一，曾任职国内外知名投资机构。 ⏱️本期时间轴 03:04 仓位要保持在一个让自己身心健康的水位 资本市场无论牛熊总有机会，但并不意味着要一直重仓参与。真正的投资智慧在于保持一个让自己身心舒适的仓位，这样才能安稳睡觉，不被市场波动打乱生活节奏。金融行业常常让人难以真正快乐——市场好的时候，你会不开心，市场不好的时候，你也不会开心。比起追求高收益，更重要的是找到适合自己的平衡点，保持长期的心理健康和生活状态。 05:22 投资要先热爱，然后再刻意去练习 投资是一个极易放大人性中贪婪与欲望的行业，长期沉浸其中可能削弱人感受快乐的能力，因此平衡工作与生活尤为困难。即便是巴菲特和芒格这样的投资大师，也几乎将终身投入学习与工作，但他们之所以能持续投入，是因为他们真正享受这个过程，把投资视为生活的一部分甚至是一种娱乐。普通人若想在投资领域做好，首先需要发自内心地热爱，才能支撑长期的刻意练习，而天赋虽有助于事半功倍，但热爱才是前提。 14:58 情绪消费正当时 “花没有价值，所以美才更容易被看到”，社会发展到一定阶段后，人们更追求非物质、无直接功利性的精神体验。朱莉娅老师则提出“审美经济”的概念，认为提升审美能显著增加消费价值，无论是空间设计还是产品外观，美感都能带来更高的消费吸引力。 随着物质需求基本满足，社会正进入一个追求情绪价值、审美体验和服务型消费的新阶段。 21:19 泡沫不见得都是坏事 “会买的是徒弟，会卖的是师傅”。 尽管股市泡沫破裂后往往留下一地鸡毛，但泡沫本身不一定是坏事。人类社会往往正是在新的技术浪潮中，伴随着泡沫的消弭逐步前进的。 比如互联网泡沫之后催生了众多伟大的科技公司，而元宇宙等概念的热潮也为AI等技术的发展提供了推动力。过去温义飞老师只赚取企业价值回归的“鱼头”部分，往往在估值合理时就卖出，错失了后续市场情绪推动下的泡沫阶段。从2021年开始，他调整策略，在达到目标价后不再急于离场，而是适度参与泡沫，等待市场炒作资金涌入、情绪高涨时再退出，整体收益率提升显著。 32:20 亏钱的时候，咬咬牙，一切就都过去了 投资中的智慧不只是赚钱，更是一种生活哲学，比如耐心、克制、持续存在本身就是一种胜利。华尔街大佬Dior Eckman在人生低谷时的挣扎——基金濒临清盘、感情受挫，却依然咬牙挺过，这就是成功背后的代价。 而这也引出了一个幽默又现实的现象：或许那些在投资上极度成功的人，往往在生活中有所缺失似乎太过专注事业会让人在其他方面像个“小孩”。投资时也要理性分辨，平衡取舍，长期坚持、少犯错就能让人“躺赢”。 36:27 职业投资人“死于“上杠杆 “如果你有一把枪，枪响之后，有百万分之一的概率杀死你，或者可以拥有一亿美金，你会怎么选择？”，巴菲特则选择不开枪。 因为一旦失败，所有积累都将归零。这种对极端风险的敬畏，正是他能长期保持复利增长的关键。尤其是在投资中——不要轻易上杠杆。职业投资人尚且可能因杠杆而倒下，普通人更应远离这种可能彻底改变生活轨迹的操作。 投资最重要的是“留在牌桌上”，一旦出局，翻身极为困难。一旦赶上风口实现了财富增长，核心目标不该是追求更富，而是守住成果，避免“穷回去”。 39:57 要用周期的眼光去看人生 个人的成功往往离不开时代的大趋势，而人生长度决定了每个人几乎必然能经历三到四次大的经济周期，关键在于保持耐心和持续学习，用周期的眼光看待人生起伏。不必在低谷期过度焦虑或强行努力，，因为周期总会来临，做好机会出现时乘势而上的准备。 🎯核心观点 仓位管理的本质是心理健康管理：要保持一个让自己身心舒适的仓位，真正的智慧不是抓住每一次机会，而是与自己的心理承受力匹配，守住长期节奏。 热爱是长期主义的前提：热爱驱动坚持，而非压力维持努力。天赋重要，但热爱才是坚持刻意练习的根基，不是所有人都适合做职业投资者，唯有真正享受的人，才可能穿越周期。 情绪价值正在重塑消费经济：花没有价值，所以美才更容易被看到。社会发展到一定阶段，人们更愿意为情感陪伴、审美体验、精神满足买单。 泡沫未必是坏事，但要敬畏极端风险：历史上的泡沫常催生重大技术进步。可适度参与泡沫以提升收益。但谨慎面对杠杆——毁灭性风险一旦发生，一切归零，留在牌桌上比一时的高收益重要得多。 用周期眼光看待人生，坚持本身就是胜利：每个人一生都会经历数轮经济周期。低谷时不焦虑，高峰时不贪婪，持续学习、稳住节奏，才能在趋势来临时抓住机会。投资的本质，是一场耐心与克制的修行。 名词解释： α的钱（阿尔法（α）收益） 定义：通过主动管理（例如选股，择时）而获得的超出市场平均水平的收益；（凭本事赚的超额收益） 举例：假设全班的平均分从80分涨到了90分，你的分数也从80分涨到了120分，那么超出的这30分就是阿尔法（α）收益（靠自己的努力）； β的钱（贝塔（β）收益） 定义：跟随市场整体涨跌带来的收益。比如，市场整体上涨时，你的投资也会跟着涨，市场整体下跌时，你的投资也会跟着跌。 举例：假设全班的平均分从80分涨到了90分，你的分数也从80分涨到了90分，那么这10分就是贝塔（β）收益； 一级市场： 证券发行市场，也可以被称为发行市场、初级市场，是资金需求者（企业等）和投资人之间的交易，是新证券和票据等金融工具的买卖市场。 一般来说，一级市场的股票发行价格是固定的，不能公开进行交易，只能参与股票发行。 二级市场： 就是我们散户最熟悉的A股、港股、美股。为证券进行交易的市场，也可以称为证券流通市场、次级市场、证券交易市场，是已发行的有价证券在投资人之间的转让交易。 一般来说，股票可以在二级市场随意流通，股价会受到供需关系的影响，可能随时发生改变。 内容策划：田缘、常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔

AI时代的聚光灯，不应只属于从零到一的创业者。 我们注意到一个有趣的现象：与热衷在全球舞台上表达观点的硅谷高管相比，中国的大厂高管们通常更倾向于低调行事。尽管如此，他们的平台掌握着丰富的资源、数据、人才和资本，他们的决策在切实地塑造着 AI 行业的未来发展。 本期我们迎来了一位具有传奇色彩的重量级人物：蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官，同时也是蚂蚁密算董事长的韦韬。 说韦韬是位“传奇极客”毫不为过。他是影响了一代留学生的精神家园——MITBBS（未名空间）的发起人之一；他也是一位坚定的开源信徒，自称“读着开源代码长大”，并始终致力于用自己的方式回馈社区。 这场对话源于「隐语」开源社区的三周年，韦韬和我们分享了很多日常可能不被大家关注、但非常关键的两个点： * 密态计算 (Cryptographic Computing)： 一种能让数据“可用不可见”的技术，在保护隐私的前提下，让数据价值安全地流动起来，喂养出更强大的AI。 * 高阶程序（High-Order Program） ： 一套全新的工程化思想，通过任务拆解和自动核验，构建可靠的保障框架，让它的每一次输出都变得可靠、可控。 说起 AI， 我们往往想到大量模型、应用与infra，而今天我们之所以要把焦点放在这两个部分，是因为在 AI 的狂热之下，它们或许正是决定 AI 能否真正走向工业化、赢得长期信任的决胜点所在。 这也为今天的 AI 创业者和投资人指明了下一个可能的价值高地：当模型的“聪明”本身正变得越来越像普通商品，那么通过新技术、新办法去”构建信任、确保可靠“，或许才是建立真正商业壁垒和长期价值的关键。 图为录制现场 👩 本期人物： 韦韬：蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官，蚂蚁密算董事长 杨远骋 Koji,「十字路口」主理人，AI Hacker House 发起人，新世相/躺岛联合创始人 ⏱️ Timeline 🟢 Part 1 韦韬的故事 0:55: 北大“宝藏男孩”，和一段被遗忘的互联网往事 03:21 最近喜欢的 AI 产品是什么？ 10:00 什么？大模型的幻觉是“必要的”？ 11:17 创立 MITBBS 的故事 —— “写站规比写情书还认真？” 15:53 黑灰产攻防的精彩往事 18:24 普通人保护隐私成本最低的一招（不是改密码） 🟢 Part 2 “看不见”的技术，如何改变世界？ 24:24 密算是什么？跟普通人有什么关系？ 28:47 不同技术路线之争 31:48 内部激辩：我们为什么要将核心技术「开源」？ 33:13 密算如何帮农民解决贷款难题？ 36:46 如何让新能源车保费降下来？ 🟢 Part 3 用高阶程序驯服 AI 40:19 密态计算和大模型的关系是什么？ 43:35 你用大模型的方式，还停留在“手工作坊”时代吗？ 45:49 管控AI、让它不再“胡说八道”的三个“紧箍咒”是什么？ 48:36 “高阶程序”和密算的关系是什么？ 🟢 Part 4 挑战与未来 52:03 成为密算董事长后，面临哪些新挑战？ 58:22 “吃螃蟹”的生意：如何让客户相信，螃蟹真的很好吃？ 01:01:31 最初接触开源社区的经历？——“我们回应了期待，没有辜负善意” 01:06:53 发起「隐语」开源社区的目标？ 01:09:13 隐语社区 3 年来最有成就感的事：非洲手机巨头的加入 01:21:40 有没有被 AI 带来的冲击影响？ 01:23:54 高级程序员才能幸存？不，初级程序员迎来了最好的学习时代 本期节目已于 8 月 25 日发布于「十字路口 Crossing」 内容策划：常常 运营：狐狸 更多节目信息，欢迎关注小红书：会友播客 添加小助手微信：huiyouhz，可以加入听友群喔