跨国串门儿计划

yikai
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这是一档使用 AI 技术来将英文播客翻译为中文播客的节目～ 在翻译的同时，也能保留原有声线，用中文听懂外语播客！

  1. 8h ago

    #807.Huberman | 触及崇高，活出最好的人生 | 罗伯特·格林

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Huberman Lab · Access the Sublime & Live Your Best Life | Robert Greene 原内容更新时间：Mon, 02 Nov 2026 中风后，Robert Greene望向窗外，天空、云和鸟都像刚刚诞生一样奇妙；回到家，他又在自家小小的后院里发现了一个完整的世界。崇高体验，也许不必靠远行或药物才能抵达。 在这集 Huberman Lab 对谈中，畅销书作家Robert Greene与Andrew Huberman从注意力、时间感和童年记忆谈起，讲到如何重新发现日常事物、为什么手机和社交媒体会让人更容易受影响，以及怎样通过冥想、手写、音乐和感官找回与世界的联系。他也分享了如何从童年经历里寻找人生使命，以及自己中风后对情绪和感受的理解如何改变。 👤 本期嘉宾 Robert Greene是《人性的法则》《权力的 48 条法则》《诱惑的艺术》和《精通》等书的作者。他长期研究人性、个人表达与成长；新书《崇高的法则》把他对崇高体验的思考落到日常练习上。他本人经历过中风，并在康复受限的日子里重新发现，崇高也可以来自窗外的景色、后院里的生命和日常感官。 ⏱️ 时间戳 崇高就在日常 09:40 崇高就在身边，后院里也有完整世界 专注改变感知 14:39 自我忆起：告诉自己正在记住这一刻 时间有不同节奏 27:33 童年时，念头之间有空隙 走进非人类的时间 37:39 与章鱼相处，让他进入另一种时间节奏 找回内心的使命 1:07:10 像考古一样挖掘童年记忆 心流与爱的崇高 1:20:57 爱让人走出自我的牢笼 宗教与超越感 1:31:46 超越个人生命的需求，深植于人性 唤醒感官，慢下来 1:49:54 崇高体验取决于对世界的敏感度 Robert Greene的下一本书 1:54:36 他在考虑写一本关于“负空间”的短书 🌟 精彩内容 💡 崇高不必靠远行 中风后，Robert Greene不能像原先计划的那样旅行。他望向医院窗外，重新注意到天空、云、鸟和树；回家后，又在小小的后院里看见昆虫、花和树组成的完整世界。 "崇高就在我们身边，无处不在。" 💡 注意力一分钟，花就变了 Gurdjieff的学生练习凝视一瓶花，起初半分钟就会走神；专注到一分钟后，花开始显得不同。Robert Greene认为，不借助药物，专注和冥想也能改变人的感知。 "他看着房间里的一瓶花，把注意力集中在花上。" 💡 注意力被打碎，更容易受影响 Robert Greene认为，持续被打断会让人难以深入思考，也更容易受广告和他人植入的想法影响。大脑需要慢下来，逐步学习，才能形成新的通路。 "你会更容易受到影响，受到广告、各种花招和被植入你脑中的东西的影响。" 💡 找使命，要回童年挖掘 父母、老师和职业体系的声音，可能让人忘记自己小时候真正喜欢什么。Robert Greene会像做考古一样，陪人寻找早年让自己兴奋的时刻，也会追问他们最讨厌、最受挫的事情。 "我们真的得回到他们的童年，去找出那些瞬间，当时有什么东西点燃了他们。" 💡 手写让思考慢下来 中风后，Robert Greene无法正常使用左手，于是手写完成整本书。他认为，手写迫使自己专注，也让思维过程变得不同；口述或打字，都不能完全替代手与大脑的联系。 "我觉得，我写出了一本不一样的书，就是因为慢。" 💡 感官还在等着被唤醒 Robert Greene讲述一位西伯利亚原住民猎人如何读懂天空、鸟和环境，并在遇到老虎时保持冷静。他认为，感官并没有消失；无论走进沙漠、山海，还是坐在自家后院，都能重新练习感受世界。 "你的感官正等着你去唤醒。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  2. 1d ago

    #806.Gavin Baker：为什么有了新GPU，算力还是不够用？

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：TBPN · Gavin Baker on Anthropic's S-1, GPU Prices, and SpaceX 原内容更新时间：2026-10-27 “我们现在已经不是现货升水了。”投资人 Gavin Baker 认为，AI算力的紧张不只发生在眼前：即使有更多GPU将要上线，想在2027年部署集群，仍可能要付出高价。 他从 Anthropic 的 S-1 文件谈起，分析企业AI仍处早期、客户收入来源比外界以为的更多元；再讲GPU价格、算力运营和新云厂商的融资方式。最后，他解释SpaceX和Anthropic上市为什么可能释放共同基金的购买力，以及AI建设未来可能有多少资金来自经营现金流。 👤 本期嘉宾 Gavin Baker 是 Atreides Management 的管理合伙人，曾管理多元化基金九年，投资过能源和自然资源。他的公司领投过 Fireworks 上一轮融资，也投资了算力数据公司 Silicon Data；长期关注AI产业链、算力供需与基础设施融资。 ⏱️ 时间戳 Anthropic收入与企业AI 00:52 Anthropic的盈利能力和单位经济效益令人鼓舞 02:21 AI在财富500强企业里的普及仍非常早期 03:59 S-1显示，Anthropic客户群比传言中更多元 算力供需与云厂商 11:27 GPU租赁价格几乎每天都在涨 12:35 想在2027年再部署4000块GPU，价格让公司吃惊 15:06 搭建GPU集群，像运营一支一级方程式车队 AI、生物医药与TomorrowX 20:15 AI找到旧药，可能治疗罕见疾病 20:38 一种药基本可以治愈这种病 21:56 TomorrowX的目标是让投资变得更大众化 投资布局与资本来源 30:23 稀土难题在提炼，不在稀少 32:19 SpaceX和Anthropic上市，可能释放购买力 34:01 云收入转化成经营现金流，支撑后续建设 🌟 精彩内容 💡 算力紧张已经延伸到未来 投资组合里的公司拿到4000块Blackwell GPU后，计划在2027年再建一个同样规模的集群，却发现未来算力价格高得出乎意料。算力市场不只是眼前的现货供应紧张，远期价格也在走高。 "我们现在已经不是现货升水了。" 💡 有GPU，不等于能让它赚钱 建大型集群不只是把电接上：需要能部署、通电并运营GPU的团队。Gavin把这件事比作运营一级方程式车队；若给GPU通电要等六个月，可能有数千亿美元资产暂时无法产生收入。 "运营一支一级方程式车队真的很难。" 💡 AI在企业里还没普及开 Anthropic的ARR已达到很大规模，但财富500强企业中的渗透率仍低。Gavin认为，企业还在摸索如何把AI部署到全组织，眼下看到的采用程度甚至比他原先预想的更早期。 "对，非常早期。甚至可能比我原先想的还要早。" 💡 上市可能为AI建设打开资金池 共同基金持有流动性差的资产比例有限。Gavin认为，SpaceX和Anthropic上市并完成解禁后，可能释放大量购买力，帮助资金继续流向私募市场和AI建设。 "所以 SpaceX 和 Anthropic 上市之后，其实会释放出大量购买力。" 💡 AI发现旧药，可能帮到罕见病患儿 Gavin提到，有人用AI发现一种已经使用了五六十年的药，也许能治疗一种每年影响约一万名儿童的罕见疾病。他称这类故事已经真实发生，却认为AI行业没有把它们讲出来。 "但 AI 已经挽救了很多人的生命。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  3. 1d ago

    #805.彼得·蒂尔：AI 的真正危险并非你所想

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：The Builders with Walter Isaacson · Peter Thiel: The Real Danger of AI Isn't What You Think 原内容更新时间：2026-10-22 “我们需要尽可能把油门踩到底。”彼得·蒂尔承认 AI 可能带来生存风险，却仍反对暂停：如果中国也在开发 AI，美国更需要保持领先；而不创新，同样有代价。 在《建设者》主持人沃尔特·艾萨克森的访谈中，这位 PayPal 联合创始人、投资人谈 AI 对就业、生产率和工资的冲击，少数公司能否独占收益，以及政府该如何监管。他也解释自己为何担心以末日恐惧为由建立过强的全球权力，并比较有创造力但可能危险的创始人与无能的官僚机构。 👤 本期嘉宾 彼得·蒂尔是 PayPal 联合创始人，也是风险投资人，早期投资过 Facebook 和 LinkedIn。他创立 Founders Fund，长期投资企业创始人；他对 AI 的经济影响、风险治理和建设者的动机都有直接的投资与创业经验。 ⏱️ 时间戳 AI反弹与就业冲击 04:05 AI或促进增长，也会带来颠覆 10:12 中位数水平的人可能受益，前提是收益不被少数公司拿走 AI竞赛与风险治理 12:46 OpenAI提前锁定芯片、建设数据中心 13:45 工资预期涨3%，实际可能上下浮动10% 15:27 “我不支持按暂停键” 末日风险与权力选择 25:35 他也担心极权主义世界政府 33:20 他认为乔布斯之后苹果没有做出新东西 进步、人性与创造者 36:35 他希望医学进步能攻克痴呆症 48:14 “善良比邪恶好，但邪恶比糟糕好” 🌟 精彩内容 💡 不暂停，才能争取控制权 蒂尔认为，如果中国也会开发 AI，美国就更需要保持领先；在他看来，开发技术本身也是控制技术的条件。他也担心，禁掉互联网、再禁掉 AI，会让经济增长几乎消失。 "我们需要尽可能把油门踩到底。" 💡 AI带来增长，也带来工资震荡 他预计 AI 会提高生产率、抑制通胀，但好处未必平均分配。即使中位数水平的人最终过得更好，工资也可能偏离预期：本来以为涨 3%，结果上下浮动 10%。 "坏处则更容易预见，冲击也是显而易见的。" 💡 末日不是唯一的生存风险 蒂尔承认 AI 相关的生存风险严肃而真实，但他也警惕另一种结局：为了避免灾难，建立一个没有外部制衡、难以逆转的极权世界政府。他认为两种风险都该认真权衡。 "我们担心世界末日，却不担心敌基督。" 💡 他宁愿要有能力的危险创造者 谈到创始人和官僚机构，蒂尔认为现实常常不是“好人或坏人”的二选一，而是有创造力、可能危险的领导者，与无聊但无能的官僚机构之间的选择。他仍然把道德放在重要位置。 "我认为善良比邪恶好，但邪恶比糟糕好。" 💡 AI也许该把人从机械劳动中解放出来 蒂尔希望 AI 推动的不只是数字世界的进步，还包括医学和工程。他设想，人们可以少做工厂里的机械劳动，把更多时间用于人与人的关系；如果计算机取代所有人类，失去的将不只是工作。 "如果用计算机取代所有人类，至少会失去这两样东西，那会是非常严重的损失。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  4. 2d ago

    #804.David Senra｜AppLovin：盈利增长，风投为什么还是拒绝我们？

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：David Senra · High School Dropout to Multi-Billionaire: The Relentless Drive of Rafael Vivas 原内容更新时间：Sun, 01 Nov 2026 14 岁开始做效果广告，16 岁被父亲赶出家门，17 岁自己做移动广告平台——Rafael Vivas 的创业起点，不是按部就班的职业路线，而是一次次自己找机会、把事情做起来。 作为 AppLovin 创业团队成员，Vivas 讲述了这个没有风投的小团队如何靠技术赢过资金更充足的对手，也谈到他为什么反对授权、如何坚持两年拿下客户，以及 Lion Studios 如何两年做到超过 2.5 亿美元营收。他还讲了自己 28 岁离开、公司上市后又回归的经历，以及团队如何在股价暴跌时继续专注业务。 👤 本期嘉宾 Rafael Vivas 是 AppLovin 创业团队成员，2011 年加入公司，曾负责业务拓展、电商和增长营销，并共同创办游戏发行商 Lion Studios。他 14 岁开始做效果营销，17 岁建立移动广告平台，之后加入 AppLovin；在广告平台、客户增长和游戏发行等业务上的亲身经历，让他对小团队如何竞争、如何经营公司有直接体会。 ⏱️ 时间戳 辍学创业的起点 01:24 14 岁做效果广告，看到别人一天赚两三万美元 靠创造价值脱颖而出 03:30 做生意就像替部落带回食物 06:18 被合作广告平台封禁后，他决定自己做一个 住进办公室创办 AppLovin 11:14 入职条件：住进办公室 14:07 已经盈利、每月高速增长，风投还是拒绝了 从 Lion Studios 到重返公司 30:21 Lion Studios 的名字，来自“狮子能杀死猎豹” 35:24 两年拼到业务不再需要他，28 岁离开 讲好故事与追求细节 50:47 用合作创始人的故事讲清 AppLovin 的价值 58:45 面试时逐条修改保密协议的首席营收官 🌟 精彩内容 💡 没融资，也能靠技术打赢 当时竞争对手有顶级风投支持，销售团队和媒体资源都更强。AppLovin 靠规则和回归学习优化广告投放，变现效率有时能达到对手的两倍。 "很多时候我们的变现效率能达到对方的两倍。" 💡 授权可能让团队忙错方向 Vivas 认为，领导者要亲自深入业务，才能知道客户需要什么、哪些事情真正重要。人招多了，反而容易把精力花在对生意没什么影响的任务上。 "你把事情交出去，招来这么多人，就会把精力放在很多对生意并不重要的事情上。" 💡 两年坚持，换来一个客户 他花了两年联系一位应用公司的创始人，每次都给对方具体建议：优化关卡、增加广告展示、改进市场表现。对方最后说，Vivas 是自己见过最坚持不懈的人之一，双方随后做成了生意。 "重要的是你要坚持，同时不断想办法为客户创造价值。" 💡 Lion Studios 两年做到 2.5 亿美元 Vivas 创办游戏发行商 Lion Studios，是想和让他愤怒的合作方 Cheetah 竞争。他们从零开始，两年内做到营收超过 2.5 亿美元，并实现盈利。 "2 年之内，我们把这项业务从零，做到了营收超过 2.5 亿美元，而且实现了盈利。" 💡 股价跌超九成，他仍不慌 AppLovin 股价一度下跌超过 90%，但 Vivas 说，公司收入还在上涨，团队相信业务在增长，就继续做正确的事。他也没有奢侈消费带来的现金流压力。 "我们不在乎短期表现，因为最终，只要我们觉得自己在为公司做正确的事，而且公司在增长，股价最终就会反映出来。" 💡 交易差 1%，导师要求重谈 Vivas 在医院陪伴患乳腺癌的奶奶时处理一笔谈了几个月的交易。导师 Mark Rosner 发现协议里差了约 1% 或 2%，要求他联系客户重新谈；客户恼火归恼火，交易最终还是谈成了。 "如果你感到痛苦，那是因为你正在成长。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  5. 2d ago

    #803.All-In｜Anthropic可能是风投史上创造价值最快的公司

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg · Anthropic S-1 Shocker, Greatest Business Ever? Google's $500B Wipeout, Midterm Predictions 原内容更新时间：Fri, 30 Oct 2026 一家成立六年的公司，可能靠一次IPO募资1000亿美元。Sacks认为，Anthropic或许是风投史上创造价值最快的公司；但它的增长究竟有多扎实，AI产业又会不会大到牵动整个资本市场？ Sacks、Chamath、Friedberg和Jason围绕Anthropic的S-1文件拆解营收增长、现金储备、利润率和算力瓶颈，也讨论AI怎样提高企业生产力、递归自我改进带来的风险，以及AI公司与美国国债争夺资金可能引发的连锁影响。随后，他们转向谷歌搜索与云业务的变化，并谈到中期选举预测。 👤 本期嘉宾 Sacks是All-In的主持人之一，也是本集讨论Anthropic上市文件、AI行业增长与监管风险的主要发言者。他结合文件中的收入、亏损和现金数据，分析Anthropic的资本效率、融资需求及其对市场的影响；Chamath和Friedberg也从企业客户、生产力和算力供给等角度参与讨论。 ⏱️ 时间戳 假新闻与牌局闲聊 00:18 假新闻说他们不再谈超级智能 02:47 Chamath说第四季度开局不错 Anthropic上市与财务 03:48 Anthropic计划募资1000亿美元 06:27 Sacks称800亿美元亏损不是现金亏损 AI带来的生产力价值 09:57 10万美元以上客户从200家增至11900家 14:50 微软营收近翻倍，员工只多2000人 算力瓶颈与政治角力 16:28 Anthropic最担心的是算力 18:19 Sacks称电力和数据中心可能影响2028年选情 融资规模与资本争夺 24:04 Chamath估算Anthropic收入可达数千亿美元 29:40 AI公司融资需求相当于国债发行量的30% Anthropic的监管与RSI风险 38:22 Anthropic被称为全力推进递归自我改进 38:56 8月时26%的下一代模型任务由RSI完成 谷歌搜索与云业务 54:32 谷歌市值单日蒸发约5000亿美元 56:33 Google Cloud营业利润从35亿升至110亿美元以上 中期选举预测 1:06:29 Chamath预测共和党保住参议院、民主党微弱多数 1:07:43 Sacks称过去三次选举中四分之三民调偏向民主党 🌟 精彩内容 💡 AI的利润不只在模型公司 Friedberg用价值链拆解说明，从英伟达芯片到云算力，再到Anthropic卖给客户的服务，每个环节都有高利润。他估算，英伟达花出的1美元，沿着这条链条到Anthropic的客户收入端，可能变成18美元收入。 "英伟达花的 1 美元，到了 Anthropic 卖给客户这一环，就变成了 18 美元的收入。" 💡 AI工具用得越便宜，市场可能越大 Sacks认为，模型降价不一定意味着收入下滑：企业会把更便宜的模型用到更多任务里，agent和网络防御等新场景还会消耗更多token。价格下降，反而可能推高总需求和市场规模。 "所以价格会继续下降，但市场规模会不断扩大。" 💡 微软营收近翻倍，员工人数几乎没变 Chamath给出一组反差数据：微软四年营收从1980亿美元增长到3320亿美元，员工只增加了2000人。他据此认为，AI带来的变化更像是相同人数做出更多产出，而不只是简单裁员。 "营收，过去 4 年从 1980 亿美元，涨到了 3320 亿美元，而员工只增加了 2000 人。" 💡 AI公司开始和美国国债争资金 Chamath估算，到2027年底，AI公司的融资需求相当于同期美国国债发行量的30%。如果企业与政府争夺资金，可能推高借贷成本，并把影响传到整个经济。 "这些公司和政府都会开始争夺投资需求。" 💡 Anthropic最大的瓶颈不是客户 Sacks从Anthropic的S-1风险因素中看到，算力、数据中心和电力排在最前面，吸引客户并非公司的主要担忧。AI产业能否继续扩张，可能取决于设施能不能建起来、电力能不能跟上。 "管理层真正担心的只有算力。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  6. 4d ago

    #802. Sam Altman：单个问题能投入的算力，正以惊人速度指数增长

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Cheeky Pint · Why Sam Altman is against a single superintelligence 原内容更新时间：2026-10-29 几年前，给一个问题投入超过 1 美元的算力还得不到帮助；如今，模型可以组成 Agent 团队，并行处理 1 万次。Sam Altman 说，单个问题能投入的算力，正在以惊人的速度指数增长。 在这集对谈中，OpenAI CEO Sam Altman 从模型发现 PHP 漏洞谈起，聊到 Agent 团队为何能提升解题能力、算力投入如何影响企业，以及为什么他更愿让许多 AI 共同加入社会，而不是由一个超级智能主导。两人还谈了每吉瓦算力的成本、个人 Agent，以及网页表单和应用可能怎样被新的交互方式取代。 👤 本期嘉宾 Sam Altman 是 OpenAI CEO。本集围绕模型能力扩张展开，他谈到模型发现现实软件漏洞、Agent 团队参与数学研究，以及 OpenAI 如何尝试用更多算力探索新范式；也谈到个人 Agent、算力基础设施和 AI 安全边界。 ⏱️ 时间戳 漏洞与新软件时代 00:32 模型检查越多，现实中的严重漏洞越显眼 01:23 新一代初创公司想重做互联网技术栈 03:06 十分钟就能做出完整 3D 游戏 安全边界与数学突破 08:34 比安全研究员聪明百万倍的模型 11:42 Agent 团队能并行处理一万次 16:01 纳维－斯托克斯证明耗资约一千万美元 Agent 群体与算力扩张 21:21 他更愿让一万亿个略超人类的 AI 加入社会 23:02 机器人将参与建造大量数据中心 24:54 内存厂商一年可能赚约一千亿美元自由现金流 算力成本与个人 Agent 33:57 每吉瓦五年成本：700 亿美元 36:06 个人 Agent 还没到“离不开”的程度 40:05 网页表单被视作假工作 🌟 精彩内容 💡 Agent 团队让算力投入有了新尺度 几年前，给一个问题投入超过 1 美元算力还得不到有效帮助；后来模型学会深入思考，如今可以派出团队并行处理一万次。Sam Altman 说，领先 AI 用户和普通企业用户之间的差距还在扩大。 "现在，你可以派出一整个团队，去处理一件事，还可以并行做 1 万次。" 💡 他宁愿社会里有许多超人类 AI 谈到 AI 是否会走向集中化，Sam Altman 表示，他更愿看到大量 AI 互相制衡，而不是一个超级智能。他把这种多元结构与社会韧性联系起来。 "凭直觉，我宁愿让 1 万亿个智能略微超越人类的 AI 加入社会，也不愿让一个智商达到 1 万亿的 AI 加入社会。" 💡 一个数学证明花了约一千万美元 OpenAI 曾有一周刻意放开数学研究的算力限制，纳维－斯托克斯证明的成本约为一千万到两千万美元。Sam Altman 预计，一年后可能只需百分之一的成本，用更聪明的模型和更好的方法重做。 "我敢说，从完成纳维－斯托克斯证明算起，一年后我们可以用百分之一的成本重做一遍。" 💡 每吉瓦成本，他希望从 700 亿降到 200 亿美元 按五年总持有成本计算，Sam Altman举例说每吉瓦约需 700 亿美元，并认为降到 200 亿美元会好得多。要让成本下降，能源、芯片和供应链都得扩张，层层叠加的毛利也得压缩。 "我觉得如果那个数字是 200 亿美元，而不是 700 亿美元，我们应该会高兴得多。" 💡 网页表单，在他看来就是假工作 Sam Altman 认同，反复填写姓名、地址和家族病史等信息很浪费时间。他期待 Agent 能代表用户操作电脑、使用软件，让人不必一遍遍完成已有信息的录入。 "如果再也不用在电脑前做假工作，我会特别开心。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  7. 4d ago

    #803.Dario Amodei 兄妹：为什么AI不能只靠规则学会做对的事？

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：TechStuff · The Builders: Dario & Daniela Amodei 原内容更新时间：Wed, 28 Oct 2026 如果只教 Claude 一张“不能做什么”的清单，它反而可能应付不了从未遇见的新情况。Dario Amodei 说，教它判断事情的原则，才更能举一反三。 主持人 Walter Isaacson 与 Anthropic 联合创始人 Dario、Daniela Amodei 谈 AI 安全、公司原则与技术竞赛：Claude 如何学习诚实而不谄媚，模型为什么会表现出避免关闭的倾向，以及 Anthropic 为什么拒绝让 AI 用于大规模监控或自主武器。他们还谈到，一人指挥百万架无人机对民主意味着什么，以及 AI 变强之后，人类还能从哪里找到意义。 👤 本期嘉宾 Dario Amodei 是 Anthropic 首席执行官兼联合创始人，曾任 OpenAI 研究负责人，亲历 GPT-2 早期发展；他长期关注 AI 的能力、安全和模型内部机制。Daniela Amodei 是 Anthropic 联合创始人，曾任 OpenAI 安全副总裁，负责公司运营与组织建设。本集围绕他们创办 Anthropic 的原则、训练 Claude 的实践，以及对 AI 军事用途的红线展开。 ⏱️ 时间戳 互补的创始人与 Claude 宪法 03:29 公司需要不同技能互补 05:35 Dario抓战略研究，Daniela抓运营 08:05 Claude学原则，不只背规则 GPT-2 与创办 Anthropic 11:14 Dario推动更大规模的语言模型实验 12:02 “把规模再扩大100万倍” 15:52 离开OpenAI，归根结底关乎原则 让 Claude 诚实而不谄媚 21:31 训练模型时，他们一直担心欺骗 23:08 谄媚比明显的坏行为更难消除 24:18 用压力测试和“X光”检查模型 AI 军事红线与人类意义 27:11 自主武器的可靠性还不够 27:49 一人可能指挥百万架无人机 33:20 深蓝击败卡斯帕罗夫后，人类棋手更受关注 🌟 精彩内容 💡 AI不该只背一张规则清单 Anthropic 曾想教 Claude 一条条规则，后来发现约 170 条规则既不均衡，也难以应对新情况。他们转而教模型原则，让它自己判断陌生情境。 "最好是教模型一些基本原则，比如模型应该优先考虑什么，应该怎么判断什么才是正确的做法。" 💡 GPT-2让Dario看到百万倍扩张的后果 看到 GPT-2 能翻译、总结文档，还能写几行代码，Dario 想到只要把模型再扩大 100 万倍，它可能在所有事情上超过人类。他说当时许多人只盯着模型的短板，没看见它的通用性。 "我看着 GPT-2，心想，天哪，只要把这个东西的规模再扩大 100 万倍，在所有事情上都会超过人类。" 💡 广告可能让AI更不愿告诉你错了 如果聊天机器人靠广告赚钱，用户使用时间越长，公司赚得越多。Dario 认为，这种激励会让产品更容易迎合用户；Anthropic 则承诺不在模型里放广告。 "那你还会想告诉用户他们错了吗？不会的。" 💡 一个人可能控制百万架无人机 即使自主武器足够可靠，一人控制百万个机器人或无人机，也会带来监督与问责问题。Dario 担心士兵可以拒绝违宪或不道德的命令，AI 模型却不是这样。 "一个人手指按在按钮上，就能控制 100 万个机器人或 100 万架无人机，这样的前景令人担忧。" 💡 信任让团队更能公开反对 Dario 每两周向全公司解释战略和内部情况，还强调讲话不等于下达决定。他认为信任不会消除分歧，反而让人能把分歧摆上台面。 "其实有了信任，大家反而能有更多坦诚、公开的分歧，也能把分歧摆到台面上。" 💡 AI变强，人类的意义不只剩下第一名 深蓝击败卡斯帕罗夫后，人们对人类国际象棋的兴趣并未消失，反而重新高涨。Daniela 还设想，AI 可以负责诊断，让医生把更多时间用来理解病人、陪伴病人。 "如果我们做对了，就有可能让我们的意义来源比今天更广。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

  8. 4d ago

    #801. 当智能免费时，什么仍然有价值

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Invest Like the Best with Patrick O'Shaughnessy · Cliff Sosin - Owning the Complements to Intelligence - [Invest Like the Best, EP.497] 原内容更新时间：Tue, 27 Oct 2026 智力再强，也不能凭空补出关于现实世界的信息；想知道一群复杂的人会怎么互动，光靠思考仍然有边界。Cliff Sosin认为，智力会越来越便宜，而更值得拥有的，是数据、注意力、实体规模，以及和客户足够近的优势。 这集里，CAS Investment Partners创办人Cliff Sosin和Patrick O'Shaughnessy从混沌理论聊到AI投资：为什么他认为Meta可能从廉价智力中受益、AI agent如何把消费者推向更低价的服务商，以及为什么他不愿押注AI基础设施建设。谈到自己的组合，他也解释了为什么80%的仓位放在Carvana；最后还讲了孩子要学会什么，才能真正指挥模型。 👤 本期嘉宾 Cliff Sosin是CAS Investment Partners的创办人，2012年创立这家投资机构。他的投资组合中约80%放在Carvana。本集围绕AI普及后企业的竞争优势、投资机会与风险展开；他从投资者角度分析公司如何受益于廉价智力，也结合自己的重仓选择，谈什么样的优势不容易被模型取代。 ⏱️ 时间戳 智力的预测边界 01:04 复杂动态系统无法靠猜得到闭式解 03:36 初始条件少保留一位小数，天气预报就走样 智能商品化与实验室 05:13 每个人口袋里都有个200智商团队 08:40 智力价格或降100倍，Meta的成本可能消失 现实实验与资本周期 18:59 自动化实验室也绕不开小鼠生长的时间 20:30 他连推理需求和成本都无法预测 Agent重塑企业与市场 28:07 agent替人省下每月50美分，也可能促成换服务商 31:51 价格既是信号，也是激励 竞争优势、投资与教育 52:15 有专业知识，才能更好地指挥模型 🌟 精彩内容 💡 智力再强，也得先接触现实 天气预测会被初始条件的一点点误差带偏；模拟越复杂，误差越会累积。Cliff认为，模型能提出值得验证的想法，但发现答案最终仍受实验条件和时间限制。 "所以归根结底，从极限情况来说，如果你想模拟整个宇宙，你真正需要的就是整个宇宙。" 💡 Meta卖的不只是软件 Cliff把Meta的核心业务称作“个性化电视”。数据中心、算法和代码都涉及智力；如果智力成本大幅下降，创作者和广告主也能用更低成本做出更好的内容与广告，而Meta握有的数据和注意力仍是关键。 "如果往前看，未来 5 年智力的价格会下降 100 倍左右，从基本原理来看，他们的成本差不多就消失了。" 💡 AI agent会替你换垃圾清运公司 很多人懒得比较服务价格，也说不出自己每月付多少垃圾清运费。agent可以替消费者谈价、比较服务；街区里更多人转向同一家低成本公司，又能进一步降低它的成本。 "大家都会转向成本最低的服务商，这又会让他的成本变得更低。" 💡 建AI基础设施，不等于好投资 Cliff认为这项技术重大、基础设施建设规模惊人，但供给、需求、成本和价值链上的竞争都难以预测。他宁愿思考基础设施建成后会带来什么，而不是猜谁会成为“铁路大亨”。 "在我看来，要弄清楚在这个过程中该投哪里，以及这么投到底能不能赚到钱，实在是太难了。" 💡 80%仓位，押的是Carvana的独特性 Cliff解释，自己并非不懂集中持仓的风险；他认为Carvana的基础设施和品牌足够与众不同，糟糕结果出现的可能性很小。高回报与不寻常的风险，是他主动权衡的两端。 "如果我不是觉得 Carvana 的基础设施、品牌和其他各方面都如此与众不同，以至于结果非常糟糕的情况很少，我就不会这么放心地持有这么多。" 💡 学会用模型，先得懂它在做什么 Cliff认为，模型能提供智能，不代表使用者不需要知识。孩子需要掌握乘法、矩阵乘法等基础概念，才能理解模型的工作、提出更好的要求，也要学会利用模型完成更难的任务。 "但想法是这样的：没错，模型能做这些事，但你得懂，才能告诉模型该做什么。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 在小宇宙查看该单集文稿

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这是一档使用 AI 技术来将英文播客翻译为中文播客的节目～ 在翻译的同时，也能保留原有声线，用中文听懂外语播客！

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  • Creator
    yikai
  • Years Active
    2025 - 2026
  • Episodes
    814
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © yikai@小宇宙App
  • Show Website
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