ARCHIVE近 30 天历史柱高表示当天去重快讯数量
10/09—11/07 有历史数据
- 原创 曲凯 2026-11-01 21:00 中国香港 Astra 可能是具身的 GPT-3 时刻 淏楠最早在 MiroMind 做 Agent，后来转去混元，负责多模态 RL infra，最近又去了某具身公司负责模型训练。 本期播客原文约 19000 字，编辑整理后约 5600 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：去年应用落地有两条主线，一是 Agent，二是多模态。现在 Agent 这边方向已经比较明确了，尤其是最近又有 Personal Agent 这一波。那多模态这边，这一年有哪些新的进展？ 淏楠：在这个领域里，一年太长了哈哈。 不过我们可以再往回倒一下。其实在做多模态之前，25 年 10 月的时候，我在 MiroMind 做纯语言的 Agent，主要参与 mid-train 和 SFT，做 Web Search 的数据。 但去年年底的时候我就意识到了一个问题：如果继续做 Agent，我大概率会以造数据为主。对我来说，这件事不够有趣。 那时多模态也很热，我和一些做这块的朋友交流过，觉得这个方向还不错，自己也感兴趣，所以就转到了多模态。 曲凯：但做多模态的后训练，不也是要搞很多数据吗？你
- 原创 曲凯 2026-10-25 21:00 北京 永远记着穷的时候，也永远要有一张保命的牌。 Jason 是 Articuler AI 创始人，此前做过 5 年投资。他并不符合投资人最喜欢的那类创始人画像，也经历过融资困难、资金链濒临断裂的低谷。但去年，他埋头去了美国，在绝境中找到了新的 PMF，产品也慢慢走上了正轨。 本期播客原文约 19000 字，编辑整理后约 3000 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：去年我们聊的时候，市面上有不少做「AI 找人」的工具，你们也是其中之一，但现在你们走了一条不太一样的路。能不能先讲讲，你是怎么转到线下会议这个场景的？ Jason：坦诚来讲，没什么灵机一动，就是去年账上真没钱了，投不起广告。 那怎么办？ 我当时就每天去硅谷的大学门口和活动现场发传单。一来二去，发现线下活动是一个很有趣的场景： 大家都是带着交流或者找人的明确目的去参加活动的，但到了现场，哪怕你想认识的人就在旁边坐着，你可能都不知道 Ta 是谁。如果我们能了解一个人的背景、意图之类的，就能做更高效的分发。 曲凯：我到今天也有你说的这个诉求，就是一直想知道身边的人都在干嘛，尤其是在那些投资人
- 原创 曲凯 2026-10-18 21:00 新加坡 Personal Agent 最大的机会可能来自于交互 子皓是 Ambi 创始人，曾任 Plaud 合伙人兼中国区 CEO，还曾创办米公益，该公司后来被轻松筹收购。此后，他先后担任暖哇科技合伙人兼首席产品官、百川智能医疗方向产品及运营负责人。 本期播客原文约 31000 字，编辑整理后约 6300 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：我觉得这波 Personal AI 是从 OpenClaw 延续下来的，而 OpenClaw 也可以看成是 Manus 的延续，主线就是怎么让大家真正用 AI 做事。你觉得这一波和之前有什么区别？是像 OpenClaw 那样的一次乍现，还是确实发生了什么变化？ 子皓：我并不觉得 OpenClaw 那波是昙花一现。从年初到现在，大家一直在围绕它迭代，只是之前确实还没有真正跑出 C 端 PMF 的产品。 当时大家都说 OpenClaw、Hermes 这些产品很厉害，但很难用一个明确的场景和价值点，告诉别人它到底厉害在哪。即便别人知道了，想获得同样的能力，也要搞定安装、接 Connectors、补上下文之类的各种问题
- 原创 曲凯 2026-10-11 21:00 北京 数据多，真的不等于有 alpha。 浩哲是港大在读博士、HKUDS 成员，本科毕业于武汉大学数学系。这几年他一直在探索 AI for Finance 相关的事情，前段时间做了一个很火的项目 Vibe-Trading，开源不到半年就已有超 3w star。 本期播客原文约 13500 字，编辑整理后约 4600 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：能不能先给大家简单介绍一下 Vibe-Trading 这个项目？ 浩哲：它是一个覆盖二级市场的交易台，体验有点像是让你拥有一支跨工作台的研究团队。你用自然语言提出一个投资想法，它就能调动宏观、公司基本面、量化和风险复核等方面的研究能力，帮你看清公司的现金流怎么样、催化剂是什么、风险在哪，最后由你自己决定要不要投资。 但其实我们去年年底启动这个项目时，原本做的是一个给量化研究员用的专业工具。之所以会有调整，一方面是因为发现原来的方向和用户需求有点相悖，另一方面是我也越来越重视一个问题，就是研究结果能不能让人检查和理解。 金融需要可解释性，而且我有一个观念： 金融里的决策很便宜，行动很贵。 在其他行业，大
- 原创 曲凯 2026-09-06 21:00 北京 模应一体的新趋势 最近硅谷有了新热点：主权 AI 和 Personal Intelligence。简单来说，就是很多人开始相信，未来会有越来越多的应用公司和个人，训练自己的模型。 对绝大多数人来说，训练模型仍然是一件听起来遥不可及、门槛很高的事，但我们最近一期播客的嘉宾逯雨鑫却认为，它非常简单，简单到他此前没有 AI Lab 的经历，也不是 AI PhD，只用了 2 周和数百美元，就后训练出了两个登顶 Hugging Face Model Trending 榜首的小模型。 在播客里，他完整分享了自己的 pipeline，以及对模型厂和应用公司之间关系等话题的思考。雨鑫已经很坦诚地分享了许多实操经验和踩过的坑，但相信很多朋友仍会有更具体的问题，或想了解更多。因此，我们也组织了这次线上活动，邀请雨鑫来和大家认识、交流一下。 具体报名信息请见上方海报。活动时间为北京时间 9 月 12 日（周六）上午 10:30，线上进行，免费参加。我们会优先通过回答更认真、且与我们背景更匹配的朋友（非投资行业），尤其欢迎应用创始人。具体通过情况请以工作人员
- 原创 曲凯 2026-09-06 21:00 北京 模型的价值会慢慢地往应用公司让渡？ 本期节目的嘉宾逯雨鑫是 Mind Lab 的研究员。此前，他以个人开发者的身份，仅花费数百美元，后训练出了两个登顶 Hugging Face Model Trending 榜的模型。 本期播客原文约 15000 字，本文经过删减整理后约 4800 字。 曲凯：今天大多数人还是觉得训模型是一件非常难的事情，不知道有哪些步骤、具体该怎么做。大家印象中，训模型的人一般也都是各种 PhD、researcher 之类的。但雨鑫你其实不是 AI PhD，此前也没有 AI Lab 的训练经验，为什么能训出两个登顶 Hugging Face 开源模型榜首的小模型？ 雨鑫：其实要训出能在工业界用起来的模型，路径是很明确的，没有大家想象中那么难。只要自学一些基础，再加上现在各种 AI 工具的加成，很多人都可以做到。 曲凯：你训练这两版模型，大概花了多少时间和钱？ 雨鑫：第一版花了 5 天左右，第二版时间长一些，大概两三周，然后总共花了几百美元。硬件上，我就用了一张 5090。现在租一张 5090，每小时可能只要一两美元
- 曲凯 2026-08-16 21:00 北京 和 model researchers 一起交流 最近几个月，AI 应用侧比较冷，但模型侧非常热闹，国内外模型厂都在持续发版、交替领先。过去一段时间，我们也密集找了很多 Model Researchers 交流，想看看底层正在发生哪些变化。 聊下来，一个很明显的感受是： 数据变得越来越重要。 过去几个月里，也有一些专门做数据的公司跑出来，收入都做得非常高。Evolvent AI 就是其中之一。 在新一期播客里，我们请到了 Evolvent AI 的联创繁青。繁青是 01 年的 PhD，之前在 Kimi 做过一年多 RL infra 和 agent 相关工作，参与过 Kimi K2.5、Kimi Linear 等重要模型发版。 在播客里，我们聊到了模型竞争、算法 / 数据 / infra 之间的关系、RSI，以及比较敏感的蒸馏话题。繁青讲得非常实在，我们把节目内容发到 X 上后，也在 researchers 中间获得了一些关注（之后还会在 X 上继续发一些 memo，欢迎关注～）。 但播客毕竟是单向输出，而且是公开内容。其实围绕基模、RSI、
- 原创 曲凯 2026-08-16 21:00 北京 蒸馏并不是国模变强的决定性因素 本期嘉宾繁青是 Evolvent AI 联创。他是 01 年的 PhD，曾在 Kimi 做了一年多 RL infra 和 agent，参与 Kimi K2.5、Kimi Linear 等重要模型的发布。Evolvent AI 也是这批数据公司里跑得比较好的几家之一。 本期播客原文约 19000 字，本文经过删减整理后约 6200 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：我们最近聊了很多模型、算法相关的人，发现出来创业的人里，大多是 post-training 背景，而 pre-training 背景的很少。这是为什么？ 繁青：做 pre-training 很吃资源，初创公司很难 cover 这块成本。而 post-training 就好很多，路径也比较明确：要么做合成数据，要么做平台类的东西。后者可能有点抽象，可以简单理解成做 bench。 不过现在的 bench 和以前不太一样。 以前主要考模型的推理和做题能力，现在还要考模型在真实环境里的操作能力，比如能不能很好地操作飞书、Notion 等软件。这种 bench
- Peter 2026-07-19 22:32 北京 以下文章来源于：过程即奖励 过程即奖励 因上努力 果上随缘 Ambi 正式开放内测。 我所相信的 产品就是我们的认知在这个真实世界的投射，上次说的是我们相信的，这次想说一下我们技术和交互上的选择和理念。 我们做 ambi 最大的出发点，在于智能平权的时代，我们希望改变 AI 跟人的交互方式，让人能够更大程度地使用智能。 所以我们做软硬结合垂直一体的硬件，我们做多端的产品，我们做实时交互让AI走到环境里来而不是异步互动，这些在这次内测都能体验。（注：软硬结合的产品用apple watch上的app来替代，只能达到我们自己硬件理想态的30%的效果） 除了这些，我们还有一个一直没有公开的一个功能——Sidekicks。 我一直在思考一个问题：既然智能平权了，无时无刻地使用智能，真的就代表“最大程度”地使用智能吗？从第一性原理去思考，无时无刻地使用“尽可能多”的智能，才叫最大程度地使用智能。 我们现在看到很多产品，包括海外 Thinking Machines 做的 Real-time Interactive的产品和 Demo，遵循的是“Lis
- 原创 曲凯 2026-07-19 22:32 北京 谁不爱打逆风局？ 23 年的时候，大家不知道 AI 行不行，我们还在探讨的是 AI 到底是一波多大的机会，该对标什么，以及相信 AI 的也没有办法看清模型和应用之间的关系如何，像 Character.ai 的模型和应用一体的模式一度成为了最优解，最后的结果是市场在摸索中浅尝辄止地投资模型和应用在内的 AI，谁拿到的钱都不算多。 24 年上半年的时候，整体 AI 都很凉，市场连模型带应用一起质疑，记得 24 年 4 月份 GPT4o 发布的时候，市场反响平平，今天回头看我们才知道 4o 对开启推理和 Agent 的跨时代的意义。直到 24 年下半年，整个市场开始回温，尤其在应用市场表现最明显，也许可以称之为一种价值回归，从那个时候开始，市场开启了为期两年的大厂高 P 的创业时代，夸张点说，字节里每个产品线中最有能力的口碑最好的人是谁，可能一些投资人都要比张一鸣本人还更了解。 25 年开端，大家开始讨论模型算法是阶梯上升的，预训练不再 scaling 了，算法撞壁了，本来市场可能会发生一次剧烈的回调，但 deepseek 和 manus
- 原创 曲凯 2026-07-05 21:00 新加坡 很多人都搞错了组织建设和招聘中的轻重缓急 魏小康是我认识的移动互联网时代里最懂组织和招聘的人之一，且是一个少有的既深度参与过字节组织建设，也深度参与过美团组织建设的人。他目前正在创业，开发一款 AI 招聘产品。 本期播客原文约 18000 字，本文经过删减整理后约 9000 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：你先后在字节和美团做过招聘负责人，在美团也做过 AI 产品经理。 小康：对。我是 2017 年到 2020 年 12 月在字节，对应抖音增长最快的几年。 2020 年 12 月到 2026 年 1 月，我在美团。那时候中国移动互联网还在增长，但增速已经开始下滑，所以各家公司的组织能力会更明显地体现出来。外界对美团的组织能力有很多争议，但在我看来，中国互联网圈里真正懂怎么做零售的，只有美团和拼多多。 字节和美团很多操作看起来是反着来的，但如果刨根问底地看，两边文化和创始人的底层观念其实是一样的，只是业务类型不一样。 曲凯：那我们先从创始人开始聊。像张一鸣和王兴这样优秀的创始人，有什么共同特质？ 小康：1）学习能力强，且好奇心重。2）Eg
- 原创 曲凯 2026-06-28 21:00 北京 到底该怎么做好组织建设？ AI 时代的组织建设，一直是个很热、也很重要的话题。 到底该怎么理解组织建设？围绕组织，最重要的环节和话题是什么、有什么方法论？现在公司到底需要什么样的人、怎样找到并招到这些人？AI 介入之后，人与业务该怎样重新分工、一起运转？创业公司能不能从大厂的组织建设中学到什么？ 在最近一期播客中，我们邀请了互联网行业资深人力资源专家及 AI 产品经理魏小康，聊了聊他对组织建设和招聘的系统思考。 小康曾创办互联网猎头公司 Offercome。2017 年，公司被字节收购，他随后加入字节，担任招聘负责人，并在 2020 年加入美团，担任招聘负责人和 AI 产品经理，目前正在创业，做一款 AI 招聘产品。 播客中，我们聊出了一套 AI 时代组织建设的框架，但还有很多问题可以讲得更细、更透。所以我们会邀请小康在北京做一场线下分享，和大家一起交流探讨。 具体报名信息请见上方海报。活动时间为北京时间 7 月 4 日（周六）下午 14:30，线下进行，免费参加。本次活动限 50 人（非投资行业），我们会优先通过回答更认真、跟我们背
- 原创 曲凯 2026-06-28 21:00 北京 泡沫中不能说的秘密 朱宁教授是上海交通大学上海高级金融学院金融学教授，研究领域包括行为金融学、中国宏观经济与金融市场、泡沫等。节目里，我们聊到了当下的 AI 与泡沫、底层的投资常识和方法论等话题。 本期播客原文约 24000 字，本文经过删减整理后约 8600 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：您研究了这么多年经济和泡沫，最核心的几条认知和结论是什么？ 朱宁：在任何一次泡沫和危机里，人类都会反复出现三个行为特征： 第一，人非常自信，会觉得自己有很强的预测能力、是很优秀的投资者。虽然不是股神，但好像跟巴菲特的差距也没那么大。 第二，人特别愿意进行线性外推。比如昨天股市涨了，大家就会想明天大概率还会涨。这既和我们的过度自信有关，也和人类在长期进化中的思维固化有关。所以我特别喜欢黑格尔的一句话：「人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训」。 第三，人是社会动物，有非常强烈的从众心态。很多人对市场完全不了解，但只要看到周围有足够多的人在炒股，而且赚到了钱，就会跟着参与。 所以很多人在投资过程中，并不会进行本该进行的思考、分析和学
- 原创 曲凯 2026-05-31 21:00 北京 创业不能用太多左脑，而是要用心。 本期播客原文约 25000 字，本文经过删减整理后约 8000 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：梦琪创业这一年，其实走完了很多 AI 软件创业者这几年的典型流程： 字节背景，一个梦幻团队，讲一个当下 AI 里很流行的故事，融几轮钱，然后随着技术和热点变化 pivot。当然，也和大家一样遇到了今天这个软件行业的低点。 但现在的低点和 23、24 年还不太一样。那时候是整个市场都冷，但现在具身、AI 硬件都很热，反而软件创业者会更难受。 梦琪：你一上来就有点把我架在火上烤哈哈。但软件行业现在确实挺惨。 其实去年 5 月之后能融到大钱的软件创始人，都应该给 Manus 磕一个，因为是 Manus 让 Agent 在国内变成了一个热门标的。不过那一批做 Agent 的公司，很多都和 SaaS 没有本质区别，最后都是服务企业客户，只是靠着 Agent 这个概念，拿更多钱和更高估值。 曲凯：所以你后面也开始感受到，软件创业很难回答差异化的问题？ 梦琪：对。我大概在今年二三月份的时候有点扛不住了，因为我回答不了几个问题
- 原创 曲凯 2026-05-24 21:00 北京 创业公司围绕普遍性做事就完蛋了 本期播客原文约 17000 字，本文经过删减整理后约 6700 字。 编辑整理：陈皮 曲凯：我最近跟很多创业者聊，大家可能一个月前还特别兴奋，觉得找到了好机会；一个月后就觉得被模型迭代吃掉了。包括我现在也感觉很累、对新项目提不起太大的兴致，因为确实不知道创业公司的价值和壁垒在哪…最近你感受怎么样？ Albert：现在整个行业都哀鸿遍野，大家都在 pivot 和 pivot 的路上哈哈。不只是创业公司，成熟公司也是这样。 这种悲观是有道理的。因为模型公司确实掌握了绝对价值，最后大概率也会拿走绝大多数价值。你做很多事，都像「压路机前捡钢镚」——这是我最近新学的一个歇后语（苦笑），就是说大的压路机要来了，你闪得够快也能捡到钱，但终究只是个钢镚，没什么意思。 但换个角度，AI coding 给小团队和超级个体加上了 100 倍杠杆，所以最近大家也在频繁讲 OPC。 曲凯：你们过去几个月也 vibe coding 了很多东西？ Albert：对。Opus 4.6 出来以后，两个月里我们做了几十个东西，但都不是能作
- 曲凯 2026-04-26 21:01 北京 怎样成为一个运转良好的 OPC？随着 OPC 群体壮大，会出现什么新的创业机会和想象空间？ 过去这段时间，OPC 被越来越多人提起。 由于模型能力提升、AI Coding 进展加快，「一人公司」已经从一个新兴概念，变成了一种越来越现实的组织形式。 但要怎样成为一个运转良好的 OPC？在这个过程中，可能会踩什么坑、遇到哪些阻碍？随着 OPC 群体慢慢壮大，又会出现什么新的创业机会和想象空间？ 我们邀请了几位很适合回答这些问题的嘉宾，来和大家在线交流。他们分别是： 刘小排：Raphael AI 创始人，Anthropic「榜一大哥」，曾因消耗 token 数量过多收到 Claude 官方通告，可能是最出名的 OPC 实践者之一。 Albert：Merging.live 创始人，也是我们最受欢迎的嘉宾之一。他之前来聊过内容和连接平台，聊过找 PMF，也聊过这段时间自己创业状态的变化。最近他回归做社区的老本行，在做一款 for builders 的连接产品。 聪聪：Velobase.io 创始人，在做一款帮助 builders 追踪 AI toke
- 原创 曲凯 2026-04-26 21:01 北京 需求本身就是 idea 本期播客原文约 23000 字，本文经过删减整理后约 9600 字。 编辑整理：陈皮 Zuan 曲凯：我们很开心请到了 Slock.ai 的创始人、Kimi CLI 的作者 RC。 最近大家都在聊 CLI，能不能先给没有技术背景的朋友解释一下这是什么？ RC：CLI 就是命令行界面（Command Line Interface）。 现在大多数人接触到的都是 GUI，也就是图形界面。但这种形态对 agent 不太友好，因为大模型是 text-based 的，相比 GUI，它天然更容易理解 CLI 这种文本化、结构化的形态。所以最近随着 agent 能力突破、它能去操作很多产品了，CLI 就重新火了起来。 曲凯：听起来 CLI 是个很基础的东西。所以今天说「做 CLI」，到底是在做什么？ RC：今天讲的「做 CLI」，和以前不太一样。 以前做 CLI，主要是给人用的，所以可以做得很花哨。但今天 CLI 的目标用户变成了 agent，就要重新设计输入和输出。 输入要尽量简洁、明确。比如 help message、me
- 原创 陈皮 2026-04-12 21:02 四川 最后都是一道 ROI 题 未来几年，我们可能会见到以前从未见过的世界。 Anthropic 的 CEO 说： 「约 50% 的初级白领岗位可能在未来 1–5 年内消失。」 扎克伯格也说： 「中级程序员很快将变得不必要。」此后，Meta 就裁员了 5%。 AI 越进步，人们越焦虑。 遇到这种恐慌时，我们的第一反应，往往是去历史中寻找慰藉。 在过去 200 年里，每一轮技术革命几乎都会带来失业焦虑，但通常不会真的引发长期的大规模失业，反而会创造更多就业。 最经典的例子之一，就是动力织布机。它的出现一度打击了手工织布工，但也极大地降低了纺织品成本、激发了更大的需求。最终，纺织业的规模大幅扩张，创造了远超手工作坊时代的工作岗位。 但 AI 这一波，确实有几个不太一样的地方。 1）速度更快。 过去的劳动转型是缓慢的。农业转型花了一个世纪，电话接线员被替代用了约 50 年。这种节奏，给了社会消化和反应的时间。 而一旦速度加快，情况就会发生变化。比如在 2000 年前后的「锈带危机」中，中国入世之后，在不到十年的时间里密集冲击了美国制造业，很多地区
- 原创 曲凯 2026-03-29 21:26 北京 把钱花在 Token 上，而不是工资上 宇豪 16 岁进入浙大，随后赴 CMU 攻读硕士，之后先后在 Meta 和 SmartNews 的重要产品线工作。他在 23 年开始 AI 创业，24 年和几个联创 bootstrap 做出了一款千万刀 ARR 的产品 Kuse.ai，并在不久前推出了 OpenClaw for Teams 的新产品 Junior.so。 本期播客原文约 25000 字，本文经过删减整理后约 8900 字。 曲凯：很多人应该都刷到过 Kuse 的新闻，重点基本都是一件事：你们没融资，但很快就做到了千万刀 ARR。 宇豪：对，到目前为止我们还是 bootstrap，用的是几个 founders 自己的钱，大概有一两百万美金。 曲凯：自己愿意投这么多就已经很厉害了，何况还能用这些钱做到千万刀 ARR。你们是怎么做到的？ 宇豪：核心还是抓住客户的真实需求，然后持续打磨，尤其是不断往价值更高的场景去迭代。 其实在最开始的很长一段时间，我们都没有成功获客。但做着做着，我们发现有不少用户会把文件和资料上传上来，让我们帮忙整理
- 原创 曲凯 2026-03-22 21:02 新加坡 如果回到去年 3 月，你要不要做 Genspark？ 本期播客原文约 18000 字，本文经过删减整理后约 7800 字。 曲凯：很开心又请到文锋。我们上次录节目大概是一年前，当时 Manus 刚发布不久，我们聊了很多 Agent 相关的话题（回顾：Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent）。 最近 OpenClaw 又带起了一波 Agent 热，你觉得这一波和去年的区别是什么？ 文锋：我没觉得有本质区别。 Manus 跟 OpenClaw 都证明了一类新形态的产品。 Manus 那波的核心来源是 o1 模型带来的推理能力与思维链能力，而 Manus 本身是模型 API 时代套壳的极致表现。 这次 OpenClaw 之所以这么火，本质是因为它是第一个真正把最新模型 Coding 能力压到极致的产品形态。而且它让大家看到了，有主动性、能够自我迭代和进化的 Proactive Agent 到底长什么样子。 曲凯：去年那期播客里，你说过一句让我印象特别深的话：AI Coding 是大模型的灵巧