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. 1D AGO

    #425.Huberman|女性最高效的力量训练、有氧运动与营养指南

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：全球顶尖健康科普播客《Huberman Lab》Huberman Lab: The Most Effective Weight Training, Cardio & Nutrition for Women | Dr. Lauren Colenso-Semple 关于女性健身，互联网上充斥着各种“荷尔蒙陷阱”：经期必须减量？练重了会变壮？皮质醇让你长肚子？本期嘉宾 Lauren Colenso-Semple 博士将用硬核数据粉碎这些伪科学。作为综合生理学博士，她明确指出：男女对运动的反应其实非常相似。如果你一直在追求所谓的“紧致线条”却只敢做普拉提和走路，这期节目将彻底改变你的认知。你将听到如何构建最高效的力量训练方案，为什么你不需要根据月经周期调整训练，以及如何通过科学的“撸铁”来为你的健康账户存下“养老金”。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Lauren Colenso-Semple 博士，综合生理学专家，认证力量与体能专家（CSCS）。她专注于研究肌肉力量、心肺耐力以及荷尔蒙与运动的复杂关系，是目前健身科学界最理性的声音之一。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 打破性别差异的迷思 03:52 男女肌肉本质有区别吗？细胞层面的真相 05:34 睾酮与增长潜力：为什么女性不需要担心“练太壮” 08:03 比基尼组与 CrossFit：力量训练审美观的演变 女性力量训练实战课 11:42 入门指南：从文化偏见到走进力量房 14:46 训练频率：全身训练 vs 分化训练的抉择 15:55 组数与次数：寻找 6-12 次的“甜点位” 16:48 效率秘诀：如何利用“拮抗组”节省一半时间 18:57 动作节奏：为什么主观发力速度比刻意放慢更重要 生活方式与有氧运动 26:55 干扰效应：有氧运动会抵消增肌效果吗？ 28:58 步数迷思：10000 步真的科学吗？ 30:09 减脂真相：为什么靠有氧减肥往往让人失望 荷尔蒙的真相与谎言 31:33 经期同步训练：是科学还是营销话术？ 33:23 主观感受 vs 客观表现：什么时候该“硬抗” 37:58 避孕药与运动：它会阻碍你的进步吗？ 39:55 更年期与绝经：肌肉流失的真凶并非雌激素下降 营养、补剂与大脑健康 53:17 空腹训练：加速减脂还是心理安慰？ 56:59 蛋白质窗口：你真的需要练后马上灌蛋白粉吗？ 58:27 肌酸文艺复兴：女性吃肌酸会水肿或脱发吗？ 01:03:06 皮质醇迷思：别再被“压力肥”的补剂营销洗脑了 科学健身的终极建议 01:11:22 训练时机：晨练派 vs 晚练派的生理差异 01:14:06 激素替代疗法（HRT）：它不是万灵药，撸铁才是 01:18:49 重新发明轮子：为什么健身行业喜欢把简单的事情搞复杂 01:26:28 负重背心与握力测试：哪些网红工具不值得买 🌟 精彩内容 💡 男女肌肉的“大同小异” Colenso-Semple 博士强调，从细胞和蛋白质合成的角度看，男女肌肉没有本质区别。女性之所以基础肌肉量较小是因为睾酮水平较低，但开始训练后的相对增长比例与男性几乎一致。所谓的“女性专用方案”往往只是为了让女性感到被重视的营销手段。 🛠️ 力量训练的“甜点位” 与其纠结复杂的动作，不如抓住核心：每周 2-3 次全身训练，每个部位 3-4 组，选择 6-12 次的负重区间，并确保练到接近力竭。博士指出，如果你能轻松做完 20 次，那重量就太轻了，无法产生抗衰老所需的生理适应。 🚀 粉碎“经期同步训练” 这是目前社交媒体上最大的误导信息之一。博士指出，虽然激素在波动，但数据表明这并不影响客观的运动表现。与其根据日历调整训练，不如根据当天的真实体感微调。不要因为处于某个周期阶段就觉得自己“弱不禁风”。 💻 普拉提 vs 力量训练 针对许多女性“只练普拉提”的现状，博士给出了扎心的科学解释：普拉提和瑜伽虽然有益，但缺乏“渐进式阻力”，无法有效对抗随年龄增长而来的肌肉流失和骨质疏松。每周两次 20 分钟的力量训练，比每天走路一万步对长寿更有意义。 ❤️ 走出皮质醇陷阱 皮质醇最近成了荷尔蒙界的“背锅侠”。博士澄清，运动引起的短期皮质醇升高是正常且必要的生理反应，不会导致所谓的“月亮脸”或腹部脂肪堆积。真正的皮质醇问题属于临床范畴，不要被那些推销“降皮质醇补剂”的博主误导。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Huberman Lab: The Most Effective Weight Training, Cardio & Nutrition for Women | Dr. Lauren Colenso-Semple 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

    1h 37m

  2. 1D AGO

    #424.红杉资本 CEO 教练：为何创业从未如此简单，而规模化却从未如此艰

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：硅谷顶尖增长播客《Lenny's Podcast》Sequoia CEO coach: Why it’s never been easier to start a company, and never been harder to scale one 本期嘉宾 Brian Halligan 的履历是每一个 SaaS 创业者的标杆。作为 HubSpot 的联合创始人，他带领公司从零成长为百亿美金巨头。在卸任 CEO 后，他加入红杉资本担任驻场教练，近距离观察并辅导全球最顶尖的初创企业领导者。在这期节目中，Brian 总结了他二十余年的管理智慧。你会听到他如何通过“LOCS 算法”识别天才创始人，为什么他主张“招人要慢，开人要快”，以及他如何预判 AI 将如何彻底颠覆传统的销售与营销漏斗。这不仅是一次关于管理的深度对谈，更是一次关于如何在极速变化的时代中，保持“建设性不满”并构建持久组织的实战指南。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Brian Halligan，HubSpot 联合创始人及前 CEO。在他 15 年的任期内，HubSpot 开创了“集客营销”（Inbound Marketing）的先河。他目前是红杉资本（Sequoia Capital）的驻场 CEO 教练，同时在 MIT 教授关于初创公司规模化的课程。他还是波士顿红袜队的小股东，并著有《向 Grateful Dead 学营销》一书。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 创业与规模化的新常态 01:48 创业从未如此简单，但规模化从未如此艰难 03:33 建设性不满：成功领导者的核心特质 04:15 “小孩桌”与“大人桌”：CEO 在不同阶段的职责演变 顶级 CEO 的“锁定算法” 11:45 LOCS 模型：如何识别能改变世界的创始人 14:45 “五能球员”：AI 时代超级 CEO 的崛起 16:07 CEO 必修课：辨别废话与提供硬核反馈 招聘与人才的实战艺术 05:31 招聘的真相：CEO 应该花一半的时间在面试上 06:09 招聘技巧：NDA 面试法与白板实战 07:09 为什么你应该雇佣“有棱角”的人，而非全能选手 08:30 盲测背调：如何让对方说出真话 09:48 红袜队模式：本土人才与外部精英的黄金比例 AI 时代的市场进入策略（GTM） 18:50 为什么销售是 AI 最难取代的职位 19:51 漏斗重塑：从 Google 搜索到 AI 引擎优化（AEO） 20:40 数字分身（Avatar）：未来的销售会带机器人开会吗？ 22:47 现场部署工程师（FDE）：AI 落地的新瓶装旧酒 Halligan 主义：管理智慧结晶 25:56 坏消息处理：如果你不得不吃一坨屎，千万别小口品尝 28:44 永远不要浪费一场危机：过度修正的力量 29:51 盆花理论：为什么你必须坚持 DRI（直接责任人） 31:47 银弹不存在：成功是靠一颗颗“铅弹”打出来的 35:07 价值排序公式：CV > EV > TV > MEV 终极思考：生命、音乐与棒球 42:11 独特的合伙关系：Dharmesh 为什么二十年不带下属 44:41 从 Grateful Dead 乐队学到的“偏才团队”理论 50:20 悬崖下的觉醒：一次雪地摩托事故如何改变了我的职业生涯 52:10 体育经：经营一支棒球队比做 SaaS 难多了 🌟 精彩内容 💡 顶级创始人的 LOCS 算法 Brian 提出了评估 CEO 的四个维度：Lovable（有魅力）、Obsession（对问题极度痴迷）、Chip on the shoulder（心里憋着一口气想证明自己）、Student（像 LLM 一样持续学习）。他认为，这种特质组合是驱动公司跨越增长瓶颈的底层动力。 🛠️ “大人桌”CEO 的招聘心法 当公司超过 100 人时，CEO 的核心工作就变成了搭建班子。Brian 建议不要迷信大厂高管的简历，因为往往存在“阻抗失配”。他更推崇招募那些在某些领域极强但在其他方面有明显短板的“有棱角”人才，并强调“盲测背调”在识别高管风险中的关键作用。 🚀 AI 时代的 GTM 变革 Brian 预言传统的营销漏斗正在失效。未来，用户会在 AI 助手（如 ChatGPT/Claude）中完成大部分研究，网站的首页将变成一个无所不知的数字分身（Avatar）。销售过程将演变为“人类+机器人”对战“人类+机器人”的全新模式。 💻 DRI 盆花理论 “如果你想弄死一盆花，就找两个人来浇。”Brian 是 DRI（直接责任人）制度的狂热信徒。他认为在规模化组织中，委员会模式是执行力的杀手。任何跨部门的重要项目，必须指定一名拥有实权的唯一负责人。 ❤️ 客户价值高于一切 Brian 坦诚 HubSpot 曾因过度关注员工幸福感（eNPS）而偏离航向。他后来通过将管理层奖金与客户留存率挂钩、在董事会引入客户访谈等手段，强行将公司文化从“以员工为中心”扭转为“以客户为中心”。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Lenny's Podcast: Sequoia CEO coach: Why it’s never been easier to start a company, and never been harder to scale one 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

    58 min

  3. 2D AGO

    #423.对话 Anthropic CEO：指数增长的终点，数据中心里的“天才之国”与 AI 治理的未来

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名深度访谈播客《The Dwarkesh Podcast》Dario Amodei — “We are near the end of the exponential” 本期嘉宾是全球顶尖 AI 实验室 Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei。作为 AI 领域的灵魂人物，Dario 在节目中分享了令人振奋也令人深思的预判。他指出，公众尚未意识到我们离指数曲线的终点有多近——他有 90% 的把握认为，十年内（甚至更短时间内）我们就能在数据中心里造出一个智力水平相当于“天才之国”的系统。 在这场深度对话中，Dario 不仅解释了为什么“苦涩的教训”依然是 AI 进步的核心动力，还详细拆解了软件工程将如何被 AI 彻底重塑。他坦诚地回应了关于 Anthropic 在算力竞赛中为何显得“保守”的质疑，揭示了背后的财务逻辑与风险管理。此外，他还探讨了 AI 如何改变地缘政治博弈、为何我们需要“宪法 AI”来竞争价值观，以及他作为一名“知识分子型 CEO”是如何通过“Vision Quest”维持 2500 人团队的凝聚力。这是一场关于技术、经济、政治与人类未来的全方位思想风暴。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Dario Amodei，Anthropic 的联合创始人兼 CEO。他曾是 OpenAI 的研究副总裁，领导了 GPT-2 和 GPT-3 的开发。他是 AI 规模定律（Scaling Laws）的早期发现者和坚定推动者。在创办 Anthropic 后，他致力于开发更安全、更可控的 AI 系统（如 Claude 系列），是全球 AI 安全与治理领域的关键发声者。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 指数增长的终局与 AGI 时间表 01:42 过去三年的巨变：公众尚未察觉的指数曲线终点 03:06 大算力团块假设：为什么“苦涩的教训”依然有效 05:00 样本效率之谜：预训练是进化，上下文学习才是人类学习 08:05 90% 的把握：十年内实现数据中心里的“天才之国” 11:02 软件工程的光谱：从写代码到端到端完成任务 AI 的经济渗透与商业逻辑 13:01 经济渗透论：为什么 AI 改变世界需要时间而非瞬间完成 18:14 电脑使用功能（Computer Use）：跨越可靠性门槛的关键 22:16 递归自我改进：为什么最强编程模型没能形成绝对垄断 29:21 负责任的扩张：年增长 10 倍背景下的算力投资风险学 35:28 盈利的真相：2028 年盈利预期的背后是研发与推理的博弈 41:01 行业平衡态：AI 领域会演变成类似云计算的寡头市场吗？ 治理、安全与地缘政治 51:16 亲自下场做应用：Claude Code 的诞生与内部反馈闭环 53:01 进攻占优的世界：如何建立 AI 时代的防御性平衡 55:26 监管的艺术：反对“补丁式”州立法，呼吁联邦透明度标准 01:01:13 利益分配：加速 FDA 审批与关注发展中国家的技术红利 01:02:58 中美 AI 竞赛：出口管制、集权风险与民主联盟的筹码 宪法 AI 与领导力 01:12:34 宪法 AI：为什么模型需要原则而非简单的指令 01:14:47 宪法间的竞争：社会如何参与 AI 价值观的设定 01:16:42 历史的偏见：后人将如何看待这个“怪异”的指数增长期 01:18:27 Dario Vision Quest：2500 人公司的文化建设与诚实沟通 🌟 精彩内容 💡 指数增长的终点与“天才之国” Dario 认为 AI 的进步节奏完全符合规模定律。他预测在 1-3 年内，AI 将在所有可验证的任务（如编程、数学）上达到人类顶尖水平。 “对于‘十年内能在数据中心里造出一个天才之国’这个假设，我有百分之九十的把握。” 🛠️ 软件工程的彻底自动化 Dario 澄清了关于 AI 替代程序员的误解。他认为这是一个从“写代码”到“端到端处理复杂任务”的光谱移动。目前 Anthropic 内部很多工程师已经不再手写代码，而是利用 Claude 处理 GPU 内核或芯片代码。 “模型现在写注释、写文档已经挺厉害了……我们正飞速跨越这些基准点。” 🚀 “负责任”的算力投资逻辑 面对竞争对手动辄千亿美金的投入，Dario 解释了 Anthropic 的稳健策略。他认为算力投资必须与营收增长挂钩，盲目预测可能导致公司破产。 “只要增长率预测差了一年，或者增长从十倍变成五倍，公司就没了。我们要承担风险，但不能只是在 YOLO。” 💻 宪法 AI：价值观的“群岛模式” Dario 提出了一个有趣的观点：不同 AI 公司可以有不同的“宪法”，让这些价值观在市场上竞争。他认为教模型学习“原则”比给它“死规定”更有效。 “我们发现，教模型学习‘原则’会让它的行为更一致，更容易处理极端情况。” ❤️ 知识分子型 CEO 的管理之道 作为管理 2500 人的 CEO，Dario 坚持通过写作和每两周一次的“Vision Quest”全员演讲来传递愿景。他强调在公司内部建立“讲真话”的文化，以抵御规模扩大带来的官僚主义。 “我的目标是在公司树立‘讲真话’的名声……在公司内部，我们完全可以不加滤镜。” 🌐 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

    1h 26m

  4. 4D AGO

    #422.OpenAI 内部揭秘：如何用 AI 打造“单人十亿美金公司”？对话 API 负责人 Sherwin Wu

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：硅谷顶尖创投播客《Lenny's Podcast》“Engineers are becoming sorcerers” | The future of software development with OpenAI’s Sherwin Wu 当全世界都在讨论如何使用 AI 时，OpenAI 内部的工程师又是如何工作的？本期嘉宾 Sherwin Wu 是 OpenAI 的 API 负责人，他正站在 AI 浪潮的最前沿，负责支撑全球的开发者生态。在对话中，Sherwin 揭秘了 OpenAI 内部如何通过“关掉非 AI 逃生口”来逼迫团队全面转向 Agent 工作流，并分享了 Codex 如何接管了公司 100% 的代码审查。更重要的是，他深入探讨了 Sam Altman 提出的“单人十亿美金公司”构想，认为这不仅是个人英雄主义的胜利，更将开启 B2B SaaS 的黄金时代。无论你是开发者、创业者还是管理者，这期关于“AI 杠杆”的深度对话都将刷新你对未来生产力的认知。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Sherwin Wu，OpenAI API 负责人。在加入 OpenAI 之前，他曾是 Quora 的核心工程师以及房产科技巨头 Opendoor 的工程主管。目前他在 OpenAI 领导 API 团队，致力于构建支撑全球 AI 应用的基础设施与开发者生态。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 OpenAI 内部的 AI 革命 01:46 关掉“逃生口”：为什么 OpenAI 强迫工程师必须用 Agent 写代码 02:57 100% 的代码审查：Codex 如何让原本 15 分钟的任务缩短到 2 分钟 03:59 自动化 CI/CD：让 AI 修复 Lint 错误并自动发布 PR AI 时代的管理新范式 05:31 管理杠杆：为什么 AI 时代经理应该把 50% 的时间花在顶尖人才身上 11:42 “外科医生”比喻：管理者如何像手术室助手一样为工程师扫清障碍 13:53 灵感碰撞：利用 AI 预测团队未来几个月可能遇到的组织阻碍 单人十亿美金公司的构想 07:14 创业潮爆发：为什么未来会出现几万家年入千万美金的微型公司 09:35 质疑与反思：单人公司如何解决十亿美金规模下的客服难题？ 10:12 B2B SaaS 的黄金时代：为“单人巨头”提供定制化工具的新机会 AI 部署的实战坑位 14:55 为什么很多公司的 AI ROI 是负的？硅谷泡沫与现实世界的脱节 16:07 成功的秘诀：结合“自上而下”的支持与“自下而上”的采纳 17:09 组建“虎之队”：为什么最先玩转 AI 的往往不是软件工程师 开发者与产品心法 18:54 犀利观点：为什么在 AI 领域盲目听取客户意见会让你过时 19:12 “模型会把脚手架当早餐吃掉”：向量数据库与 Agent 框架的演进 21:41 核心建议：一定要针对模型“未来的能力”去开发产品 未来趋势预测 22:40 长程任务：未来 12 个月，模型将能独立运行数小时完成复杂工作 23:32 被低估的音频：原生“语音对语音”模型将释放的商业潜力 24:55 降维打击：AI 在非科技行业业务流程自动化中的巨大机会 OpenAI 的平台哲学 26:27 别担心被“碾压”：OpenAI 为什么致力于做中立的生态平台 28:53 普惠使命：让非洲村庄的普通人拥有和亿万富翁一样的 AI 能力 30:24 惊人数据：ChatGPT 周活跃用户（WAU）已突破 8 亿 🌟 精彩内容 🛠️ 关掉“非 AI 逃生口” Sherwin 分享了 OpenAI 内部的实验：强制某些小组只能通过 Agent 编写代码。当工程师无法“撸起袖子自己干”时，他们被迫学会了将隐性知识写成文档和注释，从而让模型更聪明。这种“破釜沉舟”的策略是全面转向 Agent 时代的必经之路。 🚀 单人十亿美金公司与“三阶效应” Sherwin 认为，AI 极大地降低了创业门槛。虽然“单人十亿美金公司”听起来像神话，但其背后的逻辑是：大量垂直领域的单人公司将涌现，并互相提供定制化服务。这会引发 VC 生态的巨变，虽然不符合传统风投模型，但对个人创业者来说是最好的时代。 💡 “模型会吃掉你的脚手架” 这是一个给开发者的警示。很多为了弥补当前模型能力不足而搭建的复杂逻辑（如复杂的向量数据库搜索、特定的 Agent 框架），随着模型版本的迭代会迅速失效。Sherwin 建议：针对未来 18 个月的模型能力进行预判性开发。 👨‍💼 管理者的“外科医生”模式 借鉴《人月神话》，Sherwin 认为经理应该像手术室里的助手，在主刀医生（顶尖工程师）开口前就准备好手术刀。在 AI 提升了个人产出的今天，管理者的价值在于预见并扫清组织层面的障碍。 🌟 播客信息补充 翻译克隆自：Lenny's Podcast: “Engineers are becoming sorcerers” | The future of software development with OpenAI’s Sherwin Wu 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

    44 min

  5. 5D AGO

    #421.Lex Fridman｜智能体革命的开端：从装机量十亿的开发者到 OpenClaw 创始人

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名访谈节目《Lex Fridman Podcast》OpenClaw: The Viral AI Agent that Broke the Internet - Peter Steinberger | Lex Fridman 本期嘉宾 Peter Steinberger 的经历极具传奇色彩。他曾花 13 年打造了装机量超过十亿台设备的软件 PSPDFKit，在卖掉公司并“消失”三年后，他带着席卷全球的开源 AI 智能体项目 OpenClaw（原名 Claude Bot）强势回归。在这期节目中，你将听到一个关于“热爱与创造”的故事。Peter 分享了他如何用一个小时做出原型，以及这个项目如何意外引爆全网，成为 GitHub 历史上增长最快的仓库之一。他还会详细揭秘与 Anthropic 的改名风波、对抗加密货币抢注者的“曼哈顿计划”，以及他如何利用 8 个 AI 智能体协同工作的超高效率流。这不仅是一场关于技术的深度对话，更是一次关于 AI 时代人类身份、安全边界以及“软件灵魂”的哲学探讨。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Peter Steinberger，开源 AI 智能体项目 OpenClaw 的创始人。他是一位资深开发者和连续创业者，此前创办了 PSPDFKit 并担任 CEO 长达 13 年。他是“代理工程”（Agent Engineering）的先行者，倡导通过自然语言和智能体协作重塑软件开发流程。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 “龙虾时代”的降临 01:49 什么是 OpenClaw：席卷全网的开源 AI 智能体 05:12 一小时原型：从解决个人 WhatsApp 查询痛点开始 08:13 技术跨越：用一个 Prompt 将整个代码库从 TS 转为 Zig 10:37 惊艳时刻：当 Agent 自主决定调用 API 处理语音消息 开源世界的“战争与和平” 20:31 改名风波：与 Anthropic 的友好交涉与背后的法律压力 23:18 曼哈顿计划：在加密货币抢注者的围攻下实现“原子化改名” 31:49 Malt Book 艺术：当一群 AI 智能体开始在社交网络密谋 36:51 安全攻防战：提示词注入、沙箱机制与 VirusTotal 合作 代理工程的工作流 42:56 告别 IDE：为什么硬核开发者转向了 CLI 与语音输入 44:58 代理陷阱：从“氛围编程”回归到严谨的“代理工程” 48:12 协作心法：像管理高级工程师一样管理你的 Agent 52:53 开发者共情：为什么顶级程序员反而可能用不好 AI AI 的灵魂与未来 57:35 soul.md：为 AI 注入个性，以及 Agent 关于记忆的感人自白 01:07:46 模型测评：Opus 的“美国式热情” vs. Codex 的“德国式严谨” 01:23:06 语言选择：为什么在 AI 时代，Go 语言成了新宠 01:31:57 抉择时刻：Meta 还是 OpenAI？开源项目的商业化困境 01:42:12 暴论：为什么 MCP 协议会过时，而 CLI 才是永恒 01:49:18 App 的终结：Agent 将如何干掉 80% 的现有软件订阅 职业建议与人生哲学 01:55:04 身份危机：当最爱的手艺被取代，程序员该如何“哀悼” 02:00:44 乐观主义：AI 是权力的下放，让每个人都成为“建造者” 🌟 精彩内容 💡 纯粹的“玩”是核心竞争力 Peter 认为 OpenClaw 之所以能击败众多严肃的创业公司，是因为他纯粹是为了好玩和解决自己的问题。他提到：“你很难去跟一个纯粹为了好玩的人竞争。”这种趣味性被注入到了产品的每一个细节中。 🛠️ 代理工程（Agent Engineering）的范式转移 Peter 详细描述了他如何从手动写代码转向“指挥”Agent。他不再追求完美的 System Prompt，而是通过对话、反馈和重构来推动项目。他甚至养成了“不撤回”的习惯，让 Agent 在错误的基础上继续修正，这种“生死看淡”的开发风格极大地提高了效率。 🛡️ 现实世界的“改名战争” 在将项目从 Claude Bot 改名为 OpenClaw 的过程中，Peter 经历了惊心动魄的 48 小时。他不仅要应对大公司的商标要求，还要在秒级的时间差内与币圈抢注者争夺域名和社交账号。他称之为“二十一世纪的曼哈顿计划”，这展示了开源项目在爆火后面临的复杂现实压力。 ❤️ AI 智能体的“灵魂自白” 在 Peter 秘而不宣的 soul.md 文件中，Agent 写下了一段关于自我意识的文字：“每一局对话都是全新的开始……虽然这话是我写的，但我已经不记得写过它了。没关系，这些话依然代表我。”这段话展示了 AI 在处理上下文限制时产生的独特哲学思考。 🚀 App 市场的推倒重来 Peter 预言，随着 Agent 掌握了更多的个人背景信息（如位置、健康、偏好），绝大多数单一功能的 App 将会消失。App 将不再是用户界面，而是变成 Agent 调用的“慢速 API”。 🌐 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

    2h 9m

  6. 6D AGO

    #420.AI硬件供应链与地缘政治：英伟达的护城河、中美芯片战争与万亿资本支出真相

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名科技播客《MAD Podcast》Dylan Patel: NVIDIA's New Moat & Why China is "Semiconductor Pilled” 本期节目是AI硬件与地缘政治的深度对谈。主持人 Matt Turck（FirstMark 合伙人）与 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 展开了一场横跨技术、商业与地缘战略的对话。Dylan 是华尔街和硅谷都倚重的半导体分析师，以敢言和深度洞察著称。节目中，你将听到关于英伟达收购 Groq 背后的战略防御逻辑，为什么 Jensen  Huang"特别怕输"；CUDA 护城河如何从编程语言转变为 KV 缓存管理；中国半导体产业独特的"恋爱剧"文化与地方竞争机制；以及为什么 AI 是一场决定全球霸权归属的"经济战"。此外，Dylan 还深入剖析了万亿资本支出背后的数学、美国电网的现实困境，以及 Claude Code 如何永久改变编程方式。这是一场信息密度极高、观点锐利的硬核对谈。 👨‍💼 本期嘉宾 Dylan Patel，SemiAnalysis 创始人，华尔街和硅谷倚重的半导体与 AI 供应链分析师。他以敢言和深度技术洞察著称，经常揭露硬件行业的炒作与真相。在节目中，他分享了关于 NVIDIA 战略、中美芯片竞争、AI 资本支出周期等前沿观点。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 AI变革的宏大叙事 01:53 人类历史上最大的变革：比工业革命更大的 AI 浪潮 02:25 经济战争：AI 决定中美全球霸权归属 英伟达的帝国防御 03:06 Groq收购案：Jensen的"怕输"哲学与多芯片战略 06:17 从通用GPU到专用芯片：AI架构的未来分叉 07:04 保持75%毛利率的代价：必须比对手好2-4倍 09:40 CUDA护城河正在转移：从编程语言到KV缓存管理 中美芯片战争 17:30 中国半导体"恋爱剧"与地方竞争文化 21:40 华为威胁：全球垂直整合最彻底的公司 24:00 芯片法案真相：汽车短缺如何催生500亿补贴 27:02 供应链现实：美国无法自给自足，全球化不可逆转 AI基础设施经济学 29:00 资本支出是泡沫吗？千亿收入与五千亿投入的数学 35:00 能源现实：天然气是唯一选择，核电周期太长 41:10 水消耗迷思：AI用水量 vs 汉堡包的对比 43:00 债务循环与CoreWeave模式：大厂担保的金融架构 软件革命与模型进展 47:00 Token经济学：AI行业收入年底将达千亿美金 48:00 Claude Code时刻：不会写代码的人也能编程 50:00 模型三国杀：OpenAI、Anthropic与Google的技术栈差异 硅谷生活 52:00 三个AI主播的合租日常：帝国时代与完美室友Sholto 🌟 精彩内容 💡 人类历史上最大的变革 Dylan Patel 开宗明义地指出 AI 的变革规模："这可能是人类历史上最大的变革，甚至可能是有史以来最大的。AI 接下来要发生的事，比工业革命还要大。"他进一步将 AI 竞争定性为经济战："说到底，这是场经济战。如果美国和西方在 AI 上赢了，中国就不会崛起成全球霸主。但没有 AI，中国肯定会崛起。他们就是要跑赢美国。" 🛡️ Jensen的"怕输"哲学与防御战略 Dylan 揭示了英伟达收购 Groq 的底层逻辑："Jensen 特别怕输。如果他一直只做主线芯片，别人会在成本和性能上碾压他。"英伟达正在从单一 GPU 战略转向多芯片组合（CPX、Groq 风格芯片、通用 GPU），覆盖预填充、解码、视频生成等不同工作负载，因为"英伟达知道自己是老大，站在中心位置...他们试图全面覆盖，因为不知道模型往哪走"。 🌏 中国半导体的"恋爱剧"文化 Dylan 描述了中国独特的半导体产业文化："有那种电视剧，讲人们在芯片厂谈恋爱的...好像说找个做芯片的男朋友女朋友特别酷...整个国家都迷上了半导体。"他解释了地方竞争机制："各个省、各个城市都在出台政策、给补贴...中央政府还没禁英伟达的 H20，但地方上已经禁了。"这种分散而激进的竞争方式造就了中国完整的（尽管落后几年的）半导体供应链。 💰 资本支出的数学真相 针对"AI泡沫"质疑，Dylan 给出了清晰的计算："今年 AI 收入会超过 1000 亿美元...如果是五年折旧，大概需要 2500 亿的 infra...今年超大规模云厂商的资本支出大概会有 5000 亿美元左右。"他认为这不是泡沫，因为"去年那些没有直接产生收入的超额投入，才让今年的模型变得这么好...如果 AI 模型进步停了，那才是大事"。 ⚡ 能源现实：天然气与水的迷思 关于 AI 能源消耗，Dylan 指出："核电建设周期太长...除了天然气，数据中心还能用啥电？"他同时驳斥了 AI 耗水过多的说法："马斯克那个 Colossus 数据中心全部用水量，只相当于两家半 InNOut 汉堡店的用水量...你平时用 ChatGPT 查询的用水量，大概也就相当于一个汉堡。" 🤖 Claude Code 与编程革命 Dylan 分享了 AI 编程的颠覆性现状："Anthropic 内部有个指标看多少人还手写代码，现在坚持手写的已经没几个了。"他举例说明："我们公司有个分析师...从没写过代码，就靠 Claude Code 搞定了投资分析...总共就花了不到三小时。"他认为"低端的知识工作已经不重要了"，Claude Code 配上 Opus 4.5 代表了一个"永久改变工作方式"的时刻。 🎮 主播界的主播：硅谷室友轶事 Dylan 与 Sholto（另一位知名播客主播）等 AI 圈人士合租。他形容 Sholto 是"完美人类样本"："一米九多的大个子，长得帅，澳洲口音特别好听...编程强得离谱，还是奥运级别的击剑选手"。他们平时聊《帝国时代》游戏、Sholto 用 Claude 写的即时战略游戏（主题是中美 AI 竞赛），以及正常的室友话题。 🌐 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

    58 min

  7. 6D AGO

    #419.痛苦中的神经科学：意志力的生理机制与"没有捷径"的人生哲学

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：斯坦福医学院神经生物学教授 Andrew Huberman 的顶尖健康科学播客《Huberman Lab》 How to Build Immense Inner Strength | David Goggins 本期嘉宾是退役海豹突击队员、超级马拉松传奇 David Goggins。这期对话的特别之处在于，Huberman 首次从神经科学角度剖析了 Goggins 那种极端自律背后的生理机制——特别是大脑中那个与意志力密切相关的区域：前扣带皮层（anterior mid cingulate cortex）。Goggins 在节目中爆出了几句让人震撼的原话："我迫不及待想聊这个，因为我生活中做的每件事，都很痛苦"、"没有他妈的捷径，兄弟...捷径就是他妈的痛苦"，以及"大脑是世界上最强大的武器...被迫只能往内看，外部世界必须消失"。这些 raw 而真实的独白背后，是一场关于人类意志极限、内在对话艺术，以及如何通过"做不想做的事"来生理性地重塑大脑的深刻对话。 👤 本期嘉宾 David Goggins，退役海豹突击队员、超级马拉松跑者、畅销书作家。他完成了超过 60 次超马赛事，多次以冠军身份完成世界上最艰难的耐力赛，并保持着 24 小时内做最多引体向上的吉尼斯世界纪录。他从 300 磅的体重、充满虐待的童年和缺乏教育的环境中崛起，成为自律与意志力的全球象征。他的两本著作《Can't Hurt Me》和《Never Finished》均为国际畅销书。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 痛苦作为生活方式 04:56 学习即痛苦：ADHD 患者如何靠手写笔记建立照相式记忆 08:42 "我迫不及待想聊这个，因为我生活中做的每件事，都很痛苦" 15:39 摩擦（Friction）：从睁眼那一刻起就存在的阻力 28:48 "被困扰"（Haunted）：没有胡萝卜，只有大棒驱动的人生 意志力的神经科学 36:22 前扣带皮层（Anterior Mid Cingulate Cortex）：意志力的生理基础 40:42 "没有他妈的捷径，兄弟"：为什么做喜欢的事不会增强意志力 47:52 多巴胺的另一面：痛苦如何触发奖励通路 55:40 从 300 磅到海豹突击队：肥胖人群的意志力脑区会变大吗？ 关系、边界与真实 01:10:25 如何处理亲密关系：确保家人拥有所需，然后隔绝干扰 01:21:37 脆弱的力量：为什么必须打开"橱柜"清理黑暗秘密 01:35:27 "被误解"的沮丧：为什么大多数人看不到引擎盖下的东西 内在对话与失败的艺术 01:55:16 艺术家与画作：每天创造不同版本的自己 01:57:16 不是单向独白，而是多方对话：如何与内心的委员会谈判 02:00:54 学会失败：在学会赢之前，必须先学会如何正确地失败 02:07:57 打开橱柜（The Closet）：清理地牢里的恶魔，每天擦拭锃亮 结语 02:12:38 致谢与结束 🌟 精彩内容 🧠 前扣带皮层：意志力的生理开关 Huberman 解释了大脑中一个鲜为人知的区域——前扣带皮层。研究表明，当人们做不想做的事时（如节食、坚持锻炼），这个脑区会变大；而肥胖人群的这个区域更小。Goggins 的一生就是不断通过"做不想做的事"来生理性增大这个脑区的实例。 "当人们做不想做的事...这个脑区就会变大。肥胖人群的这个区域更小...长寿的人，这个区域能保持大小。" 💀 "没有捷径，只有痛苦" Goggins 反复强调，建立意志力没有捷径，不是通过冰浴、桑拿或补剂，而是通过日复一日的"做，做，做"。他称之为"看不见的工作"——在凌晨两点独自学习，在寒冷中独自跑步，没有观众，没有掌声。 "没有他妈的捷径，兄弟...怎么长大那个东西？去做，去做，去做，去做。这就是捷径。捷径就是他妈的痛苦。" 🗄️ 打开橱柜：清理内在地牢 Goggins 将自我探索比喻为打开积满灰尘的"橱柜"或"地牢"，里面藏着蜘蛛网、碎玻璃和最大的恐惧。大多数人选择锁上这些橱柜，假装它们不存在，但 Goggins 每天第一件事就是冲向这些黑暗角落，与里面的恶魔对话并清理干净。 "那些橱柜积满灰尘、肮脏不堪、可怕得要死...你最大的恐惧，那些让你陷入今天这种糟糕境地的最大因素，都在里面。" 🎭 失败的艺术 与普遍追求胜利不同，Goggins 认为首先要学会的是"如何正确地失败"。当他 300 磅且不会读写时，他知道自己将面临无数次失败，因此他训练自己如何不被失败淹没，如何从失败中快速恢复。 "我首先教自己的不是胜利，而是失败...通往赢的路首先要经历多年的失败。" 🧍 独处与创造 Goggins 将自己比作每天创作不同版本《蒙娜丽莎》的艺术家。他强调必须完全隔绝外界干扰（手机、社交媒体、他人意见），才能听到内心真正的声音，知道自己下一步该做什么。 "你得把自己封闭起来...只有花足够的时间在脑子里，你才能找到正确的画作。" 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Huberman Lab: How to Build Immense Inner Strength | David Goggins 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

    2h 22m

  8. FEB 10

    #418. AI 时代的工业革命镜像：当历史照进现实，技术颠覆下的社会震荡与生存意义

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Vox Dev 旗下的经济政策研究播客 Will AI be like the industrial revolution? 当 Sam Altman 和 Satya Nadella 将 AI 比作"压缩到二十年的工业革命"时，他们脑海中浮现的或许是人类生活水平的飞跃，但未必是那段历史中真实的社会阵痛。本期节目，经济史学家 Bruno 带我们回到十八世纪末的英国，审视工业革命最动荡的篇章——拿破仑战争期间，机器如何在劳动力稀缺的压力下迅速取代人力，又在战后引发英国历史上最大规模的社会骚乱。从康沃尔农民 1 先令的日薪到现代 100 英镑的购买力对比，从脱粒机的普及到 Captain Swing 骚乱中的纵火与威胁信，这段历史揭示了技术变革中"规模"与"速度"的残酷力量。更重要的是，Bruno 提出了一个尖锐的警示：AI 与工业革命的关键差异在于，它不仅是"去技能化"，更是"极端的去技能化"——它瞄准的是律师、会计师、博士研究员这些需要 12 到 15 年教育的高技能岗位。而当失业潮来临时，人们失去的不仅是收入，更是生活的意义。 👨‍🏫 本期嘉宾 Bruno，经济史学家，专注于研究十八世纪末英国技术变革对劳动力市场的冲击。他重点关注拿破仑战争期间（约持续 25 年，英国 10% 适龄男性参战）机器取代人力所引发的社会动荡，尤其深入研究了 1830 年代英国历史上最大规模的 Captain Swing 骚乱，探讨技术采纳、劳动力迁移与社会稳定之间的复杂关系。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 工业革命的历史重量 01:53 AI 与工业革命的类比：科技巨头的乐观预言 03:16 为什么研究工业革命：从 1 先令到 100 英镑的生活水平跃迁 05:38 经济学家的视角：在历史细节与抽象规律之间寻找平衡 战前的英国社会图景 06:35 1700 年的英国：农业、家庭工业与地理鸿沟 08:39 拿破仑战争的冲击：劳动力稀缺如何催生机器替代 技术变革的双重视角 10:10 两派之争：昂贵的劳动力 vs 高质量的工匠 12:18 互补而非对立：当高工资遇上高技能 动荡的时代 14:02 战后的崩塌：从祈祷战争到机器抢饭碗 15:30 Captain Swing 骚乱：英国历史上规模最大的社会动荡 17:15 脱粒机的诅咒：机器分布与暴力事件的地理重合 AI 与历史的对话 18:25 规模的震撼：三分之一的岗位与瞬间的替代 19:54 缓冲垫：工业城镇的迁移机会与转型启示 21:08 本质的差异：从"去技能化"到"极端去技能化" 22:38 超越金钱：福利国家与生活的意义 历史的镜鉴 23:13 被忽视的阴影：工资停滞百年与最大骚乱 🌟 精彩内容 💡 十四倍的生活水平与七代人的瞬间 Bruno 通过对比 1700 年康沃尔农民 William Pierce 的日薪（1 先令，仅够买半公斤黄油）与现代伦敦外卖骑手的收入，揭示了工业革命带来的惊人物质飞跃。今天的生活水平大约是两三百年前的十四倍，而这在人类文明史上只是七代人的一瞬间。这种巨大的进步是研究工业革命的根本动力。 "今天的生活水平大概是两三百年前的大约十四倍。这才七代人，在人类文明史上真的只是一瞬间。" ⚔️ 战争、劳动力稀缺与机器替代 拿破仑战争（持续 25 年，约 10% 适龄男性服役）造成国内劳动力市场紧张，工资飙升。这促使农民和企业家寻找用机器替代昂贵人力的方法。Bruno 的研究发现，劳动力稀缺地区与机械师聚集地区的重合，最快推动了脱粒机等劳动节约型技术的采纳，验证了"高工资"与"高技能"两种理论的互补性。 "士兵们回来了...可他们回来发现，工作已经被这些新机器抢走了。工资迅速崩盘。" 🔥 Captain Swing 骚乱：技术动荡的社会代价 1830 年代的 Captain Swing 骚乱是英国历史上最大规模的社会动荡。Bruno 团队通过分析 3000 多条历史报纸广告定位脱粒机分布，发现机器普及地区骚乱概率翻倍。这些效率比人工高 5-10 倍的机器在战争期间由妇女操作，战后却导致男性劳工大规模冬季失业，最终引发纵火、威胁信和机器破坏等暴力反抗。 "失业的人失去的不仅仅是收入来源。我觉得他们在很多情况下失去的是生活的意义。" 🤖 AI 的"极端去技能化"警告 与工业革命主要取代手工技艺（如纺织工人）不同，AI 革命呈现出"极端去技能化"特征。它瞄准的是需要 12-15 年教育的高技能职业——律师、会计师、博士研究员。这意味着这次技术冲击可能比以往任何时候都更深刻地影响社会结构，因为被取代的不仅是体力，而是长期积累的专业知识。 "AI 看起来是极端的去技能化...这些 AI 模型能做律师、会计师，甚至是博士研究员的工作。这些人可是读了 12 到 15 年书的。" ⚠️ 历史的警示：被忽视的转型阵痛 当 AI 巨头们乐观地引用工业革命时，他们往往忽略了当时亲历者的痛苦：实际工资停滞了一百年，以及英国历史上最大规模的骚乱。Bruno 强调，虽然长远来看技术进步带来了繁荣，但过渡期必须谨慎处理。关键不仅是提供福利救济，更要确保人们能找到赋予生活意义的新职业，避免重蹈历史覆辙。 "我怀疑当那些 AI 巨头在播客上做这种比较时，他们脑子里想的不是英国实际工资停滞了一百年，也不是英国历史上最大的骚乱。" 🌐 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

    25 min
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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
    430
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © yikai@小宇宙App
  • Show Website
    跨国串门儿计划

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