姚顺宇戴了一副茶色眼镜走过来，这副眼镜会随光线变化而改变颜色。

硅谷AI业界有两位Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生，这让姚顺雨与姚顺宇时常成为话题人物。

前一位姚顺雨2025年从OpenAI跳槽到腾讯，他去年来过我们节目（第115集）；后一位姚顺宇也于同年跳槽，从Anthropic来到Google DeepMind。

今天的嘉宾姚顺宇，毕业于清华和斯坦福大学，曾经的研究方向是理论物理——非厄米系统、量子物理与高能物理。他的人生奋斗姿态是——“总想挑战一些自己不太会的事”。

他人生最大的一次跨步是博士毕业，毅然决然离开深造9年的物理，来到崭新的AI行业。过去两年，他先后在Anthropic和Google DeepMind出任研究科学家，参与了Claude 3.7、4.5、Gemini 3等关键模型的开发过程。

姚顺宇一点也不nerd。有时，他会令你猝不及防，突然发表一点“小疯”言论。

第一次见面，他就对我说：“我在这个行业又没有什么导师，又没有什么旧友，我当然想喷谁喷谁。”

转行AI的两年，他变得越来越直接，越来越不害怕得罪人。访谈中，他也说了一些直白言论：

“AI个人英雄主义时代已经过去了，所以也没有什么英雄，有时候甚至觉得旧时代英雄有点蠢。”

“没有哪个老登是你的亲属，所以你觉得他傻，他就是傻，就可以直接说他傻。无所谓的啊。（笑）”

“现在大家都是冲浪的人，本质上是那个浪，而不是你那个冲浪的人。”

“AI这个事，本来也不太需要脑子——真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质，就是靠谱，就是做事细，对自己做的事情负责任。”

“你不用太担心因为自己的观点而惹到什么人。只要你的观点是自洽的，不是说随便喷人，你是有一套自己的理解。最终你在这个领域做的怎样，是有客观评价标准的——大家是会尊重你的。”

不过，在描述自己的研究时，姚顺宇又显得异常审慎。

他对于这些工作的描述是：“我自己对那个事没那么重要，更多的是，我很幸运，有机会在那个时候加入了一个重要的项目，做了一些事。”

他反复强调，AI个人英雄主义的时代已经过去了，现在都是集体主义的故事，要对神话个体的一切叙事充满警惕。

我们的节目录制于2026年3月，距离我们这次节目录制完，世界又发生了许多意想不到的变化：Meta对Manus的收购被撤销、Cursor可能被SpaceX收购、xAI将终止独立运营并入SpaceX，并更名为SpaceXAI等等。如果我们的谈话内容有一定滞后性，请大家多包涵——AI的世界实在变化太快、太出乎意料了。

可能还要特别说明的一点是，技术细节会涉及企业机密，有一些嘉宾是不方便分享的，也请大家能够包容。

在访谈中，我们尽最大可能和大家一起学习AI。你会收获姚顺宇在Anthroic和Google Gemini的技术探索历程与思考洞察。

而对于那些离经叛道的微小片刻，还请允许我们小疯一下。

接下来，就是我对顺宇的访谈。

OUTLINE:

00:02:41 两个Shunyu Yao

00:06:50 竞争与逃逸

00:26:37 “Pre-train没有到头”

00:36:23 Coding的爆发

00:51:25 字节和豆包

00:54:45 "硬蒸"和"聪明的蒸"

01:05:22 机器人

01:10:00 在Underdog之地赌一把

01:20:59 非厄米系统与量子物理

01:37:42 高能物理

01:44:24 物理与AI

01:53:47 在Anthropic训练Claude 3.7、4.5

02:36:18 "AI本质是简单的"

02:42:25 在Google DeepMind训练Gemini 3

03:02:43 "Pre-train也是一种RL"

03:08:04 技术预测

03:14:06 组织搭建

03:24:48 集体主义胜利

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本集的文字版：《独家对话姚顺宇：请允许我小疯一下》

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前面在福莉和广密的节目中，我们深入揭示了AI的进化从第一幕Chat走向第二幕Agent。可以说，Agent是2026年的高频词。

关于Agent，我一直非常希望深入技术原理层，给大家做一次技术讲解，能够让我们一起非常清晰地了解技术的脉络。

今天我邀请的是俄亥俄州立大学计算机系教授、也是创业公司NeoCognition创始人，苏煜。苏煜是少数见证过Agent演化史的学者，研究方向是Language Agent。我们从更长周期复盘了Agent的技术演进史，尤其是最近三年Language Agent的快速进化。此外，苏煜也是2025年“斯隆研究奖”得主。

接下来，是我们对Agent的技术综述。

祝大家五一假期学习快乐啦^。^

OUTLINE:

00:02:00 苏煜是谁

00:03:30 Agent的技术演进史：从Logical Agent（1960-90s） → Neural Agent（2000年以后，神经代理）  → Semantic Parsing（另一边的故事，语义解析） → Language Agent（语言代理）

00:27:21 人类的进化史来说，语言非常晚发生，但对人类文明有了指数型发展

00:29:28 过去三年发展速度比过去几十年都要快，复盘Language Agent上的关键工作

00:40:56 At the end of the day，大家想要的就是universal digital agent；边界的消弭和coding有关

00:45:18 我是最早从Semantic Parsing转型做Language Agent的学者之一

00:48:56 OpenClaw Moment和ChatGPT Moment有非常多相似的地方

00:55:10 中美科技辐射的pattern不同，中国更全民化，在应用层的动作更快

01:02:05 创业新公司NeoCognition，最近融完了一轮$40M的seed round

01:20:30 聊聊Continual Learning、世界模型、交互（GUI vs. CLI）

01:44:34 Agent现在最大的瓶颈是什么？对2026年Agent进展的预期？

01:47:09 各个大厂都在Agent上bet什么，有什么有意思的bets？

01:52:47 我们这一代人经历了Agent的完整周期，我喜欢搭建conceptional framework

02:10:13 最后的快问快答

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2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。

在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。

这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。

我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。

在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。

“我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。”

当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。

但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。

罗福莉对当下有一些关键的技术判断：

• Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。
• 在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。
• 现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。
• 系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。
• 接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。
• 一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。

在卡的调配上：

• 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。
• 预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。

在组织的重组上：

• 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。

“接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。

接下来，就是我对罗福莉的访谈。

OUTLINE:

00:02:16 OpenClaw引发巨变

00:24:17 群体智能提升Agent框架

00:41:31 2026是生产力变革之年

01:01:45 Agent的自进化与自迭代

01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击

01:45:24 1T模型是入场券

01:52:33 组织平权

02:02:56 训练细节和成本

02:09:03 另类架构

02:22:32 AI没有生存危机

02:39:12 每天在否认昨天的自己

02:48:34 过去3年的AI进化史

03:05:54 当下共识与竞争

03:19:45 环境比经验更重要

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2026年，美国诞生了一系列的Neo Labs（新型研究室）。Neo Labs是近年兴起的一个新概念，专指由顶级AI研究者创立、以基础模型或新一代智能体系为目标、融资规模巨大、研究导向很强的一类新型AI实验室。我们133集的嘉宾，来自AMI Labs的谢赛宁是，今天我们邀请的是另外一位。

她是《商业访谈录》至今最年轻的一位嘉宾，是一位00后华人女孩，网络空间有人会叫她“数学少女”——她的名字是洪乐潼Carina，这是她第一次接受中文访谈。

她探索的方向是AI for Math，所创办的公司Axiom（公理）刚完成2亿美元的A轮融资，估值16亿美金。

而她引起很多人的关注，来自于这样一条新闻：57岁美国终身教授小野肯（Ken Ono）突然辞职，去给24岁的华人女孩打工。

我们谈论了许多数学与美、被创造的与被发现的数学、数学天书中的证明与公理、最不可能的创业者的创业旅途，当然还有AI for Math。

接下来，是我对洪乐潼的访谈。

OUTLINE:

00:02:14 被创造的与被发现的

00:14:38 bounded vs free attention

00:32:14 对苦难上瘾

00:50:21 数论多美啊!

01:02:26 Verve Coffee

01:16:23 最不可能创业的创业者

01:38:33 没有人喜欢融资

02:07:17 小野肯的邮件

02:19:51 数学天书中的证明

02:24:38 Al for Math

03:03:50 把数学变成Lean

03:09:59 数学家的直觉

03:26:18 登月要么成功，要么失败

03:54:17 与数学家共进晚餐

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今天给大家带来的是全球大模型季报第9集，这一集的情绪十分复杂。

一方面，你会看到正在急速进化的AI革命。Coding把AI从聊天机器人Chatbot第一幕，推向了能够干活的Agent第二幕。研究员们已经不再亲自写代码。广密带来的核心判断是，Coding是新的”AI加速器"，正在加速AGI实现，领先的Coding模型就像领先的GPU。

另一方面，社会层面随之进入白领通缩与失业的窗口。整个社会准备好了应对这么剧烈变化的AI革命吗？

OUTLINE:

00:02:00 第9集季报的概览

00:03:28 硅谷体感与洞察

过去一个Q，智能水平进步幅度赶上2025全年，推背感非常强，AI奇点时刻应该很快就到

最关键转折点就是Opus 4.5 → Opus 4.6模型，算是GPT-3 → GPT-4跨代际提升的模型

今年6月之前可能还会再有一个从GPT-3→4水平幅度的跨越，OpenAI/Anthropic新模型都很强，Mythos/Spud下一代也开始训练了，继续加速

Coding会是头部的放大器，最顶尖1的人才能放大10-50倍的生产力

你是否相信Code可以表达数字世界的绝大多数任务？“语言即世界，代码即方案”

如果领先的模型公司不重视Coding，大概率会掉出第一梯队

Coding就像Amazon最早卖书一样，借助卖完书把所有仓储物流用户全都拉通了

Coding在整个AGI的历史进程中处在什么位置？

做好Coding的难点到底在哪里？不只是技术knowhow，更是战略组织和文化问题

00:22:10 硅谷御三家内部真实情况

00:22:10 Anthropic

All in Coding不是day1这个团队就想清楚的

创始人特别hands-on亲自看训练数据，重视数据和重视技术细节刻在基因里

偏好“underdog”而非大人物，文化面试非常严格，尤其是看重一个人的文化特质

00:33:35 OpenAI

在这个时代的过去胜利秘诀，可能是下个时代的毒药

过去OpenAI在ChatGPT的成功，让他们专注ToC忽视了Coding

重点说下OpenAI做的不好的地方，可以在构建组织的时候借鉴一下

OpenAI即将要发布的新模型，是真正意义上的GPT-5吧

00:47:13 Gemini

Gemini 3被高估

Coding严重落后，Google最大的战略失误

Google是最领先的追随者，资源和布局上没啥绝对短板，但战略跟随OpenAI/Anthropic，掉队可能性很低

00:54:16 Meta TBD

最有机会的挑战者，已经取代xAI，成为硅谷4号种子

00:58:07 xAI

xAI短期基本上掉队了，最大问题感觉也是战略摇摆

崩溃始于founding team逐渐离开

01:02:00 Harness Engineering

01:03:57 中国御三家

01:05:42 模型是新一代操作系统

01:07:01 潜在的社会影响，失业、通缩

01:14:36 硅谷新趋势和投资新思考

《全球大模型季报》系列追踪：

2023: 54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观

2024Q1: 64. 和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能

2024Q2: 69. 口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态

2024Q3: 73. AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4

2024Q4: 86. 大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路

2025Q1: 97. 25年Q1大模型季报：和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰

2025Q2-Q3: 112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口

2025Q4: 127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning

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春节节后，一款AI native产品Elys引起了小圈层人的关注，这是一款还在测试，尚且没有全面上线的AI社交产品。某种程度上，它展现了AI时代社交产品的一些雏形：打造赛博分身、分身替你去主动社交、为你转化成真实世界的连接。

今天我邀请了自然选择创始人Tristan（张筱帆）来聊聊。他们公司目前有两款产品，分别是AI游戏Eve和AI社交Elys，它们背后的精神内核都是：“人类太孤独了。”

接下来，就是我对Tristan的访谈。

OUTLINE：

02:00 做过陌生人社交、恋爱游戏

10:53 毫不犹豫地成立了新公司自然选择，毫不犹豫地做Eve

13:23 陪你一起面对世界的Agent

16:23 Elys想法雏形，我终于想清楚了AI社交网络应该怎么做：Context的流动

20:32 最大的范式转移：传统互联网是低维标签化信息，新的互联网第一次有了Context

23:05 Elys产品设计的关键、难点、双重冷却

36:56 接下来AI时代唯一重要的事情是，构建主体性

45:17 交出Context与用户隐私的博弈

48:20 Elys是不是AI版的Tinder？

54:35 中国拥有最多Context的公司是谁？（微信？小红书？即刻？）

56:20 定义什么是好的Context？

01:00:02 AI时代社交 vs 互联网时代社交

01:15:15 未来的社交网络

01:21:48 ChatGPT可能拓展的社交网络

01:28:10 和模型公司的竞争（“我觉得完全不用自己训模型”）

01:33:42 北极星指标：真人的连接率

01:34:05 你担心Elys是昙花一现的产品吗？

01:41:15 我们现在处于终极忙碌“前进4”状态

01:46:02 做AI产品和做互联网产品的本质区别（Proactive！）

01:49:16 人类太孤独了

*对了，我们提到的小实验会在Elys上线时来做:)

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2026年，除了嘉宾访谈，我们也很希望推出一些内部人士的产业单集。今天就是这样的一次尝试。

我们知道数据、算力、算法，是驱动人工智能的三驾马车。今天这集节目我们邀请我们的返场嘉宾、光轮智能创始人兼CEO谢晨，试图通过一集节目完整聊聊这其中一架马车——数据。我们尝试来做一个“数据的产业综述”。

大语言模型的数据遇到撞墙的难题，机器人的数据则处于一片荒漠中。数据产业是如何运转的？一些人正在探索的仿真数据、数据金字塔等将如何改变产业格局？

OUTLINE：

00:01:07 寻觅

00:20:09 综述

00:41:39 共生

00:48:30 势力

01:06:56 历程

01:14:45 迹象

01:32:00 对照

01:42:40 金字塔

01:55:31 定价

02:02:50 Recipe

02:17:06 版图

02:28:52 终点

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2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。

2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。

就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。

“Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。”

这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。

这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。

OUTLINE:

00:01:19 The normal one

00:35:40 世界总不让我做Vision

00:52:06 学术流浪

00:57:43 与何恺明的友谊

01:21:05 两次拒绝了Ilya

01:37:50 杨立昆和李飞飞往事

01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界”

02:43:55 Research taste与《金刚经》

04:11:07 世界模型是什么？

04:29:47 从下载互联网，到下载人类

04:58:17 和杨立昆创立AMI始末

05:45:53 “硅谷被催眠了”

06:07:17 自大的人类！

06:18:45 “42”

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本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》

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我一直有一个疑惑，为什么在中国具身智能行业里，至今我尚且没有遇到像梁文锋、杨植麟这样带有浓重的技术浪漫主义色彩的人。这让我有时有点失落。

直到我认识了高继扬，他似乎是技术浪漫的反面，追求极致的效率、生存与工程拆解。

这次的访谈时候，星海图的联合创始人许华哲正要离职。这也许是某种信号。

高继扬告诉我，机器人是一个链条极长的的行业——很大程度上，你要把头伸进泥土里。

接下来，就是我对星海图创始人兼CEO高继扬的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

00:01:49 冲刺型小孩

00:12:07 学习曾国藩

00:25:30 提高顶会命中概率

00:33:46 Waymo是没有创始人的

00:55:38 Momenta是极致的反面

01:02:25 鲶鱼

01:19:26 从一份糟糕的BP开始

01:35:26 挣扎着做整机和供应链

01:49:32 Data Recipe

02:16:33 机器人大脑

02:29:37 许华哲的离开

02:39:04 我们天然要到土里去

02:51:58 狼

《对DeepMind谭捷的访谈：机器人、跨本体、世界模型、Gemini Robotics 1.5和Google》

《和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象》

《逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA”》

【更多信息】

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今天的嘉宾是印奇。

他在担任智能汽车技术公司千里科技的董事长之外，最近也迎来一个新的身份：出任大模型公司阶跃星辰的董事长。

这次，我和他聊了聊新身份、新阶段与从AI 1.0到2.0转轨与反思。

接下来是我对印奇的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

01:31 一个新的身份

15:14 残酷的淘汰赛和赌注

21:09 重新定义阶跃星辰

45:00 打后发战役

53:03 AI 1.0到2.0的转轨与反思

01:14:32 聪明人的诱惑、技术信仰与技术投机

01:37:35 预判

01:42:27 姚班、创业和超多元方程

《和张祥雨聊，多模态研究的挣扎史和未来两年的2个“GPT-4时刻”》

【更多信息】

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过去两年，张月光仿佛消失了。

这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样现象级AI产品，但在妙鸭走红后，仅3个月他便从阿里辞职。他说，这源于他独自在日本京都的鸭川边，坐了一夜，想清楚了许多重要的人生决定。

2024年初，张月光筹措资金，创业沐言智语。这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。

有人说，投资人在没有产品的情况下，对他“盲注”4轮，累计金额近三亿元人民币。也有人开玩笑，张月光是在拿着融资额的利息养公司。

过去两年，我和张月光见了很多次，他在尝试的产品形态每一次都有一些变化，他也并不掩饰自己的困惑，坦言的确有一段时间“看不懂”。转折来自半年前。

一位师承于互联网时代的产品经理，当他转向AI，会经历怎样的试错与求索？又要跨越怎样的认知鸿沟？——让我无比意外的是，张月光说，他后来才意识到，妙鸭根本不是AI Native的产品。

沐言智语现阶段正在做的有两款主力产品：AI乙女游戏《星眠》，和即将要推出的Agent产品Dokie。他说，他的探索期结束了，他终于找到那个他愿意集公司之重力下注的东西。

接下来是我对张月光的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

（张月光坐在鸭川边思考人生的长夜）

02:00 嘉宾小传

2012年清华计算机毕业，大三发现自己卷不了Coding

2018年第一次失败的创业与产品（元音）

上次创业到最后非常困惑：不知道自己为什么要开始创业

我在字节的两段经历（时光相册、今日头条专项）

这次创业前的人生链路：SaaS公司>支付宝>字节>创业>阿里优酷

2023年国庆节的凌晨，在京都鸭川边坐着，决定了第二次创业

我的原则：“我想35岁-45岁，和同一群人做同一件事情”

16:56 在大厂打怪升级的游戏

27岁是字节3-2，30岁是阿里P9

大厂普遍有两种战役：外部战役和内部战役

坦白说，大厂游戏会让绝大部分人变成内部作战的人

AI提供了外部游戏的增量，否则只能打内部游戏

创业最好的理由是两个：1、你就想当老板；2、你特别想让一件事发生；但凡想发财、想成名，创业的期望收益都很差

长视频平台不是平台，就像电影院不是平台一样，说到底它是内容产品

2023年我开会说：“从今天开始关于优酷的各种会我都不参与了”

28:28 妙鸭不是一个AI Native产品，那什么是？

我喜欢One Way Door产品（单向门产品）

互联网时代的产品设计是面向流程的设计，好的产品比如微信是游乐园，但也是有限自由度

但AI Native产品非常开放，不仅是输入开放，输出也是开放的

从互联网产品设计到AI Native产品设计，有一个巨大的范式变化：从流程设计到上下文设计

传统互联网产品团队的协作方式在今天很有可能出现问题

42:04 设计AI产品究竟需要什么样的AI组织？决策边界在变模糊，Taste变得非常重要，从线形工作变成两段式

妙鸭和美图秀秀不在一桌，它本质是写真生意

我们发现很难让一个模型做到真、像、美，于是我们让三个模型同时做

最多时用了接近2万张推理卡

妙鸭添加了我人生的幸福时刻：和同事在亮马桥喝酒那天，日收入破了100万

2023年7月到10月忙得屁滚尿流，10月休假决定辞职，一切戛然而止

01:01:16 出发第二次创业啦

这代AI技术应该是“创造AI人口”，而不是“创造AI服务”

AI会被连接到整个人类网络里来

今天的专业技能正在贬值，多元化的品味、博学程度决定团队上限

“人应该负责Will，人应该负责Skill”

2023年作为融资额最高的AI应用公司之一，投资人为什么在没有产品的情况下，“盲注”？

行业里的人开玩笑说，“我们天天在花利息”

01:14:29 上路后，产品的多次选择和变化

一条确定的线路：以交互为核心的AI乙女游戏（星眠）

一条不确定的线路：花了1年摸索，做了三四个小产品，比如播客、信息工具、图像工具

说说我们为什么之前做了一个播客产品，然后放弃了？

新的内容平台的唯一机会：新媒介、新交互，产生新平台

Sora绝不可能成为新平台，但是ChatGPT可以

我觉得Chatbot的商业空间是难以想象的大，可能是人类有史以来从没见过的商业模式——它背后藏着长程的决策控制的能力

抖音式的短视频交互剥夺了你的信息自主权，Chatbot有机会剥夺你的自主决策权

它可以控制你，那么它可以拿很高的Take Rate（抽佣率）

02:01:21 从模型范式过渡到Agent范式

让Agent做到更多你完全做不到的事情

Manus是一个“比硅谷更硅谷的童话故事”，Meta买到了一个范式的代表

我不想做Manus这样的Agent，即将发布新产品：Dokie

我很在意Latency（延迟），希望持续协作

为什么Dokie选择PPT这么窄的赛道？——“别说the first了，我们都开始the last了”

我的产品哲学：不是the first，90分等于0分，没有人觉得这是AI做的，做出One Way Door/单向门体验

回答天问：怎么看待和模型公司的竞争？（应用公司都在用Claude的tool call）

星眠做的不是我的AI朋友，Dokie做的是一个突破我能力边界的AI朋友

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