猿来如此

张赫

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科技
一月一更

这里没有高深的理论，只有和你一样关心科技和生活的普通人。每一期，我用最简单的语言聊聊新技术、行业故事，还有那些让人会心一笑的小发现。关注《猿来如此》，和我一起，慢慢变好。

9小时前

一起来学 a16z 的《从 AI 伙伴到个人软件的未来展望》

本期播客摘录自YouTube频道“a16z”的播客，重点介绍了Wabby的创始人Eugenia Kuyda关于人工智能（AI）软件的未来的愿景。Kuyda认为，当前的AI界面（如聊天机器人）类似于早期的MS-DOS，并预测即将迎来一个**“Windows/Mac OS时刻”，届时软件将变得深度个性化**、灵活易变，并且能够由非技术用户快速创建，就像用户生成内容（UGC）平台（如YouTube）改变了媒体消费一样。她通过讨论Wabby平台如何允许用户创建满足个人、小众需求的临时“迷你应用”来支持这一观点，强调了超越文本提示界面的直观图形用户界面、共享和协作的重要性，以及AI将从孤立的应用程序转变为深度整合、具有记忆和上下文感知能力的操作系统。

23 分钟
13小时前

大型语言模型中涌现的内省意识

本期播客摘自一篇来自 Anthropic 的研究论文摘要和节选，题为“大型语言模型中涌现的内省意识”。作者 Jack Lindsey 研究了大型语言模型（LLMs）是否能够对其内部状态进行内省，因为仅凭对话很难区分真正的内省与凭空捏造。研究人员通过概念注入（将已知概念的激活表示注入模型的激活层）来操纵模型的内部状态，然后观察这些操作如何影响模型的自我报告。结果表明，当前的 LLMs 确实拥有一定程度的功能性内省意识，能够在特定情况下识别被注入的概念、区分“思想”与文本输入，并利用对先前意图的记忆来判断其输出是否为自身所意图。然而，这种能力被发现是高度不可靠且依赖于具体情境的，尽管功能最强大的模型（Claude Opus 4 和 4.1）表现出最强的内省能力。总而言之，该研究为 LLMs 的内省能力提供了直接的证据，并探讨了相关机制、局限性以及对人工智能可靠性和可解释性的潜在影响。

31 分钟
1天前

Farcaster：协议悖论与资产驱动的未来

本期播客对 Farcaster 这一去中心化社交协议进行了详尽的分析，探讨了其技术架构、战略转型和用户增长面临的挑战。Farcaster 采用一种混合架构，将用户身份锚定在以太坊 L2 (Optimism) 上，而将高频社交数据存储在高性能的链下 P2P 网络 Snapchain 中。文档核心指出 Farcaster 正在经历一次战略转向，从最初的“去中心化社交”理想转变为由其杀手级功能 Frames (迷你应用) 和社区代币驱动的 “资产驱动”模式。尽管该协议得到了顶级风投的巨额融资且拥有先进的底层技术，但文档通过对比公开指标和 Power Badge (真实用户) 数量，揭示了其存在显著的“协议悖论”：即高性能的基础设施却被极低的真实用户留存率所困扰。

32 分钟
2天前

Farcaster 与 AI 代理：自主经济与去中心化社交

本期播客主要概述了去中心化社交协议 Farcaster 与自主 AI 代理（AI Agents）技术融合的趋势，并将其核心论点定位为 Farcaster是一个专为“机器公民”和人类共同设计的、具有原生经济活性的社会协议。报告首先剖析了 Farcaster “充分去中心化”的架构，强调其链上身份（FID）和开放数据层（Hubs）为 AI 代理提供了 Web2 平台无法比拟的抗审查和可扩展基础设施。随后，文章定义了自主 AI 代理如何从“工具”演变为拥有自己钱包的“经济行动者”，并详细阐述了 Mini Apps（Frames v2）作为人机协作界面以及 x402 支付协议作为机器对机器交易经济“毛细血管”的关键技术作用。最后，报告探讨了这种融合在信息策展、社区管理和原生经济活动中的应用实例，同时也提出了 AI 垃圾信息泛滥、安全风险（如提示注入）以及问责制等关键治理挑战，认为 Farcaster 的链上身份系统将成为未来 AI 代理声誉和治理的基础。

43 分钟
2天前

React 渐进式图像加载：架构与优化策略

该指南全面概述了 React 应用中渐进式图像加载的架构和实现策略，将其细分为三个核心技术：延迟加载（控制何时加载）、低质量图像占位符 (LQIP)（控制加载期间显示什么）和渐进式渲染（控制如何编码图像文件）。文章首先分析了将这三种技术结合使用的必要性，以防止累计布局偏移 (CLS)并优化 LCP 等核心 Web 指标。随后，它详细比较了主流框架 Next.js 的 next/image（按需优化）和 Gatsby 的 gatsby-plugin-image（构建时优化）的实现细节和战略权衡。最后，指南提供了在纯 React 环境中手动实现加载逻辑的方法，包括使用浏览器原生延迟加载、Intersection Observer API，以及推荐使用 react-lazy-load-image-component 库来实现高质量的“模糊上升”占位符效果。

42 分钟
3天前

一起来学 Pavel Durov 的《自由哲学与极简自律》

本期播客是莱克斯·弗里德曼（Lex Fridman）对帕维尔·杜罗夫（Pavel Durov）进行的长篇播客访谈的文字记录摘录，杜罗夫是社交媒体平台VK和加密消息应用Telegram的创始人。对话围绕杜罗夫的个人哲学展开，他强调了自由、自律的重要性，以及对恐惧和贪婪的克服。杜罗夫讨论了他对酒精、毒品和过度使用数字设备的禁欲主义生活方式，并阐述了Telegram的运营原则，特别是其对用户隐私和抵制政府压力的承诺。访谈还涵盖了杜罗夫在法国被捕的经历、他对欧洲社会对企业家精神的态度的看法，以及他对教育、竞争、比特币和TON区块链的见解。

26 分钟
3天前

一起来学 Dan Koe 的《如果你害怕虚度二十岁，请看这个》

本期播客摘录自 YouTube 频道“Dan Koe”的一个视频，旨在向二十多岁的观众提供关于如何避免浪费时间的建议，但其理念也适用于其他年龄段的人。作者使用了一次在加油站看到的经历作为引子，强调了避免“默认路径”的重要性，这种路径通常导向平庸和无意义的生活。为了提供一个全面的视角，作者还分享了由人工智能根据苏格拉底、克里希那穆提和尼古拉·特斯拉的哲学思想所整理出来的建议，并融合了他自己对于在现代社会中取得成功的具体见解。作者提供了实用建议，包括将理想生活方式放在首位、开始创业，以及掌握如写作、系统思维和利用“杠杆”效应等关键技能，这些都是在当今世界中取得指数级增长和自主权的基础。

25 分钟
5天前

SmolLM 训练手册：打造世界级大型语言模型的秘诀

本期播客摘自一份名为《SmolLM 训练手册》的文档，该文档提供了关于如何训练世界级大型语言模型的深入技术指南。它详细介绍了 SmolLM3（一个拥有 30 亿参数的多语言推理模型）的训练过程，涵盖了从架构选择、系统消融实验到数据混合和超参数调整等各个方面。该手册还讨论了在训练过程中遇到的基础设施挑战（如吞吐量下降和内存问题）、并行策略，以及如何通过后训练技术（如 SFT、DPO 和 RLVR）来完善模型能力。最终，文本强调了系统化实验和强大的基础设施对于成功进行大规模 LLM 训练的至关重要性。

26 分钟

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这里没有高深的理论，只有和你一样关心科技和生活的普通人。每一期，我用最简单的语言聊聊新技术、行业故事，还有那些让人会心一笑的小发现。关注《猿来如此》，和我一起，慢慢变好。

创作者

张赫
活跃年份

2022年 - 2025年
单集

49
分级

儿童适宜
版权

© 张赫
节目网站

猿来如此