「一线开发者看到的前排变化。」
本期是 137 期 Agentic 工具链节目的嘉宾返场,Henry 和 Naomi,他们近期刚刚和普林斯顿 AI 加速创新中心联席主任,王梦迪教授,一起成立了一家新的早期 VC,MoE capital。
这次一起的也有两位之前在 Google DeepMind 和 谷歌云 Vertex AI 平台工作 7 年,刚刚创业,成立 Agent 工具层公司 Precur 的戴涵俊和 Bethany。
我请他们分享了,岁末年初,在硅谷观察到的 AI 水温,OpenAI、Google 等一系列新模型进展背后的故事,和围绕当今 Agent 与 RL 生态的创业机会。
这是我们本年关于 Agent 的第 8 期节目。
本期嘉宾:
Bethany Wang,Precur 联创
戴涵俊,Precur 联创
Henry Yin,MoE Capital 创始合伙人
Naomi Xia,MoE Capital 创始合伙人
本期主播:
程曼祺,晚点 LatePost 科技报道负责人
时间线:
-基础模型竞争和幕后故事:Google 在旧金山开 Gemini 3 Party 的同一天,OpenAI 发布 GPT-5.2
06:11 AI 进入实用工作:OpenAI 的 GDPval,Databricks 也发布了 Office QA
14:25 GDPval 在主流知识工作上表现优秀,但基础模型处理长尾问题的 gap 始终存在
19:09 Gemini 3 后,OpenAI、Anthropic、Google、各自的进展
22:15 NotebookLM 和 Nano Banana 策源地——Google Labs,不仅招工程师,也有主编、作家、创作者
24:54 DeemMind 研究员 Orio:Gemini 3 的秘密?预训练还有很多空间;TPU 对 Google 训练的加持

26:34 Google 的 3 层协同优化:从 TPU 到 Infra 到模型;模型和应用;数据和硬件 surface(终端)
30:18 Google TPU 已经更多对外,这对英伟达 GPU 优势的影响
38:02 回顾组织变化:DeepMind 和 Google Brain 的合并与磨合
-大厂竞争中,新公司的成长:围绕 RL 与 Agent 的创业机会
43:31 垂类的机会:弥补基础模型到具体问题的差距;水平的机会:调度层、数据层、工具层都有新公司涌现
50:17 技术新趋势——自我演化:RL、用 RAG 加长记忆有人尝试,但远不是成熟方案
53:32「可训练的工具层」背后的技术变化:code 驱动工具,如 Anthropic 的 PTC(Programmatic Tool Calling)
59:44 RL 创业方向:RL 环境,RL as a Service,RL 应用
01:08:47 Agent 开发者挑选模型的前置条件:用什么云(比如 Azure 客户用不了 Gemini),再看云厂商折扣
01:12:20 Anthropic 的 Claude Code 已成为 Agent 核心,刚发布的 Promatic to Call 探索新开发范式
01:17:13 开源模型使用体验:Qwen 很棒;驶往 NeurIPS 的飞机上,1/3 人在看 DeepSeek-V3.2 技术报告
01:22:04 选择模型时,关注什么 benchmark & 为什么?
01:29:34 模型优化方向预测:加入大量 agent trace 的开源模型,更强的多模态,长程任务优化
01:38:58 连点成线:往期节目推荐
《晚点聊》今年关于 Agent 的更多节目:
晚点聊 106 期:与真格戴雨森长聊 Agent:各行业都会遭遇“李世石时刻”,Attention is not all you need
晚点聊 110 期:《与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专》
晚点聊 111 期:Pokee.ai 朱哲清的 Agent 造法:强化学习作后端,语言模型作前端
晚点聊 130 期:手机Agent大幕拉开!从刚上线的AutoGLM 2.0聊起,大模型如何改造手机
晚点聊 136 期:Sora新世界 & Lovart 4个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类Agent|
晚点聊 137 期:Agent 是机会,造 Agent 的工具也是|从OpenAI开发者日聊起
晚点聊 138 期:从你用手机到它更懂你,OPPO的手机AI实践 |与小布负责人万玉龙聊端侧AI
附录:
本期中提到的一些 benchmark:
-GDPVal:OpenAI 今年 10 月发布的、用于评估大模型在复杂推理与决策场景中“价值对齐与结果质量”的验证型 benchmark,强调输出是否符合人类偏好而不只是“做对题”。
-ARC-AGI-2:ARC Prize 今年 3 月发布的、用于测试模型在少样本条件下的抽象、组合推理能力,被视为接近“通用智能门槛”的挑战集。
-OfficeQA:Databricks 今年 12 月发布的、围绕办公场景(文档、表格、邮件、日程等)的 benchmark,用来评估模型在真实工作流中的信息检索、理解与执行能力。
本期中提到的一些产品/服务、公司
-PTC(Programmatic Tool Calling):Anthropic 今年 11 月底发布的一种新的工具调用方法
https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use
-Tinker:Thinking Machines Lab 今年 10 月发布的首个对外产品
https://thinkingmachines.ai/blog/announcing-tinker/
-Preference Model:一家旧金山初创企业,做强化学习环境
剪辑制作:甜食、Nick

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「创业治好了我的死亡焦虑。」
极壳是第一家把外骨骼做成消费级产品的公司。21 年成立以来,他们经历过账上只有20万元人民币的危急时刻,也刚在今年融到了 7000 万美元,出货量达到数万台。

图注:极壳已发布 4 款消费级外骨骼产品。
这只是个开始,远远不意味着成功。孙宽多次告诉我们,消费级外骨骼还在非常早期的阶段;他享受定义一个新品类的乐趣,也深知跨越鸿沟,走出小众市场的挑战。
这是一家起步时没有风口的公司;这是一个父母开手机卖场,从小做各种发明,但没有名校光环的创始人。
孙宽分享了他早年的“折腾”经历,他创立极壳、开发出第一款产品的故事,以及他对未来的更多想象。

图注:孙宽是一个户外爱好者;极壳的主要目标用户是户外人群,外骨骼可以帮助他们增强运动能力。
本期嘉宾:孙宽,极壳创始人 & CEO
本期主播:
程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
李梓楠,《晚点 LatePost》科技报道作者
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-水滴字幕、光固化 3D 打印机、3 年轮岗、内部创业
03:05《攻壳机动队》、90 后的科学幻想、技术是魔法
13:25 第一份工作:从轮岗 3 年到模块化 PC 的内部创业
18:27 一次误诊后回到初心:做一件做着做着挂了的事也不会后悔
-从 1 人公司,到第一款消费级外骨骼
26:51 1 人公司手搓原型,一度账上只有 20 万元人民币
40:06 做“真有用”的消费级外骨骼:拉高核心正面效果,尽量降低负面影像
49:41 推倒第一代方案,用户体验比新架构重要
01:04:27 正式交付 Hpershell X,有人日行 7 万步,有人重返户外
-效率的迭代:从 40 个月到 5 个月
01:09:11 从成立到第一款产品,40 个月;第二代产品,5 个月
01:05:08 从 1 人公司,到 4 位联创和 200+团队
01:25:47 对拓竹组织的观察:好的人,希望身边都是好的人
-跨越鸿沟
01:32:52 品类跨越鸿沟:营造向往、价格、自研、形态拓展
01:49:47 组织跑得更快
-创业之后更踏实了,“活对了的感觉”
01:56:22 创业治好了我的“死亡恐惧”。
01:59:53 广义的外骨骼,最终是让我们的身体可编程。
02:05:40 连点成线:后记 & 往期节目推荐
往期「消费科技」创始人访谈:
晚点聊 120 期:《科创板后再访Insta360刘靖康:这何尝不是一种极限运动!》
晚点聊 141 期:《大疆激光雷达前负责人做了台“电动轮椅”?与 Strutt 洪小平聊创业两年半:不做人形也能通向具身》
往期「AI 硬件」创始人访谈:
晚点聊 107 期:与Haivivi李勇聊月入千万的AI Jellycat:小众AI硬件×大众消费品的交叉口创业
晚点聊 118 期:《天生卷王郭人杰:从 97 年的扫地机器人总裁到创业做家庭通用机器人》
晚点聊 122 期:10分钟朱啸虎投资,泡泡玛特、米哈游都在试;Fuzozo孙兆治聊AI潮玩
剪辑制作:甜食

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本期嘉宾,是清华大学的刘知远和肖朝军,他们刚在 11 月的《自然》杂志《机器学习》子刊上发表了封面文章:Densing Law of LLMS,大模型的密度法则。所谓“密度”,就是用更少的算力和数据获得相当乃至更多的智能。
刘知远是清华计算机系副教授和面壁智能首席科学家,肖朝军现在在清华做博士后,也是面壁 MiniCPM 系列的文本模型负责人。

图注:此图描述了 2023 年 4 月之后,主要开源模型的能力密度的变化。能力密度是衡量单位参数/算力下,模型能力的指标。目前版本的密度法则总结了预训练大语言模型的密度变化,o1、R1 等后训练强化学习对能力密度的提升尚未体现在指标里。
我们讨论了密度法则研究的源起,也展开聊了业界提升模型能力密度的具体做法:如何从架构、数据治理、算法和软硬协同优化 4 个环节着手提升模型能力密度。
而再往后,更大的密度提升,可能需要一些全新方法,因为强化学习的 Scaling Law 还未清晰展现,未来可能有两种技术路线:一是继续扩大强化学习的规模,观察其中是否涌现更多泛化能力;二是寻找新的学习方式。
在刘知远的设想中,未来,更高密度的模型,会支持每个人在端侧的专属模型,智能会分布式存在:也许手机都不是最终的入口,而是一个可以随身携带的个人计算设备:“就像一个可以随身携带的 NAS”。

图注:达到 GPT-4V 水平的模型参数规模随时间增长迅速缩减,而端侧算力快速增强,当芯片电路密度(摩尔定律)和模型能力密度(密度法则)两条曲线交汇,端侧设备将能运行以往只能在云端运行的大模型。
性能一直是人们更关注的模型演进的脉络,而这期我们会讨论,在另一条主线“效率”上,我们可以做出什么努力。
本期嘉宾:
刘知远,清华大学计算机系副教授、面壁智能首席科学家
肖朝军,清华大学计算机系博士后、面壁智能 MiniCPM 系列文本模型负责人
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-大模型时代的“摩尔定律”
02:09 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的启发:统一的“自回归式视觉+语言生成”即将突破
04:31 大模型演进的两条主线:能力和效率
10:23 和摩尔定律一样,“密度法则”是行业现实,也是“自我实现”
18:43 每 3.5 个月,大模型的能力密度翻一番
21:01 2023 年下半年的抉择:花几千万再训一个更大的模型,然后呢?
-提升密度的四个环节
27:08 架构、数据、算法、软硬协同优化
30:41 (1) 架构:MoE (混合专家系统) + 注意力机制改进
34:28 (2) 数据治理:Ultra-FinWeb 用 1/10 数据量达到更好效果
40:24 (3) 算法:RL 还没有 Scaling Law,接下来可能有两条路
49:21 (4) 软硬协同优化
52:02 InfLLM-V2 的核心更新:把稀疏注意力做到预训练阶段
55:18 注意力改进趋势:长文本不仅是长输入,更多关注“长输出”
-大模型上车、上手机
58:53 5 年内,手机可跑 GPT-4~5 级别的模型
01:06:23 大模型在汽车上已开始量产落地
01:10:34 “别人得到的,不一定是你失去的”,AGI 既会发生在云端,也会发生在终端
01:15:07 未来入口也许不是手机,而是属于每个人的移动计算终端
-AGI 下一步:自主学习 + 分布式的智能
01:17:40 自主学习→AI 协作网络→真正的创新
01:21:04 2023 年初,有巨头说世界上只会拥有几个大模型,就像 1943 年,IBM 董事长曾说全球不需要超过 5 台主机
01:24:46 AI 助手帮成为更好的工作者
01:28:53 不担心生产过剩,未知领域还太多
01:31:39 机器制造机器,AI 制造 AI
01:40:01 ☆连点成线
相关链接:
晚点聊 143 期:《再聊 Attention:阿里、Kimi 都在用的 DeltaNet 和线性注意力新改进》
晚点聊 103 期:《用Attention串起大模型优化史,详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进》
剪辑制作:Nick
附录,本期提到的一些论文(更多具体名词解释,见本期文字版):
Densing law of LLMss(《大模型的密度法则》)
Efficient GPT-4V level multimodal large language model for deployment on edge devices(本期中提到的,具身行业喜欢引用的图的原始论文。)
InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation(InfLLM 稀疏注意力改进的第二版。)

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「不仅是提效,线性注意力在数据受限情况下的更多潜力。」
今年初的两期节目(103、104 期)里也讨论过注意力机制,这是大语言模型的核心机制。
9 月 和 10 月,阿里和 Kimi 都发布了相关进展,而且都用到了一个线性注意力成果,DeltaNet。
本期嘉宾,就是 DeltaNet 的核心贡献者之一,现在在 MIT 读博士的杨松琳,她也是线性注意力开源小组 FLA 的发起者。
这期节目在 25 分钟以前很硬核,松琳讲了线性注意力和 DeltaNet 的发展脉络,为何 21 年刚被提出时没引起太多注意,后来怎么进化的。
25 分钟以后,是关注 AI 比较多的文科生,比如我也能完全跟上的部分。我们讨论了,重新去做 full attention 的 MiniMax,以及未来要在旗舰模型上用线性注意力的 Kimi 和阿里的不同选择;线性注意力的优劣势;以及一些脑洞——如果算力无限,还需要线性注意力?松琳给了很有启发的回答。
最后半小时,松琳分享了她作为研究员,怎么习得交叉技能的,怎么开始发起FLA小组等成长经历。
本期嘉宾:杨松琳,MIT 博士生在读,DeltaNet 贡献者
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-DeltaNet 的诞生演进与近期动向
02:07 注意力机制是什么?
04:21 DeltaNet 的提出,用 Delta Rule 来增强 in-context retrieval
09:41 近年的改进主要是模型架构,而非“更新规则”
14:25 阿里 Qwen 团队 apple to apple 比较几种线性注意力混合方式;Kimi Linear 对 Gated Delta 的具体改进
17:00 更新规则和模型架构改进的区别:更新规则是在算子层面“动刀”
19:50 算法出身,自学 Infra;学习 Hazy Research Group 的风格
23:28 Qwen 和 Kimi 大概率在下一代旗舰模型用线性注意力,而 MiniMax 用回 full attention;DeepSeek 目前释放的改进都是“稀疏注意力”
37:07 稀疏注意力 vs 线性注意力潜力对比
39:40 即使算力无限,线性注意力仍有价值,因为它在有限数据中的学习效率更高,而高质量数据正是当前瓶颈
42:28 线性注意力在状态追踪上也可能有效果优势,而状态追踪对 Agentic 很重要
47:33 线性注意力的“归纳偏见”和 The Bitter Lesson:先验与 scalable 并不矛盾
49:30 回应 RWKV(原始智能)彭博:从未说发明 DeltaNet,一直在给 Schmidhuber 署名
-Householder 与 DeltaNet 的联想,像运营产品一样运营技术社区
51:51 关注注意力改进的起点,数学知识、Infra,交叉能力怎么积累?
58:48 发现 Hoseholder 累乘和 DeltaNet 关联的过程
01:02:44 AI 何时能像人这样产生联想?——Prompt 合适,大模型应该能独立发现这个算法
01:04:11 FLA 小组的产生,受 Tri Dao 做 FlashAttention 的启发,像运营产品一样运营技术社区;Kimi 从 FLA 小组招募了线性注意力研究者
-注意力改进的未来趋势
01:11:24 稀疏注意力的改进,DeepSeek 年初 NSA 到最近 DSA 的变化
01:16:44 线性注意力的改进,从线性混合全注意力,到线性混合稀疏注意力(比如混合 DeepSeek DSA 和 Kimi KDA 😀
01:21:10 更广泛来说,关注何种模型演进?——持续学习
相关链接:
图文版:《再谈注意力:阿里、Kimi 都在用的 DeltaNet 和线性注意力新改进丨晚点播客》
晚点聊 103 期:《用Attention串起大模型优化史,详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进》
晚点聊 104 期:《我给线性注意力找“金主”,字节 say No,MiniMax say Yes》
剪辑制作:Nick
附录,本期提到的一些论文(更多具体名词解释,见本期文字版):
Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention
Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Programmers
Parallelizing Linear Transformers with the Delta Rule over Sequence Length
Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training
Recurrence-Complete Frame-based Action Models

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教育或许是最难被技术改造的领域,因为它太强调互动、个性化的体验与启发性的反馈,这个过程既难标准化,又无法快速复制。
直到大模型的出现,让人第一次看到了教育被技术大规模改造的可能性。市场上旋即涌现出来的各种五花八门的 AI 教育产品,它们从各种层面试图运用大模型的能力,但也反映出在原理技术到面向市场的商业产品之间,大模型在教育场景的落地还存在着一条难以被清晰描摹的鸿沟。
今天的播客,我们与斑马首席产品官修佳明探讨了这条鸿沟本身,以及斑马逾越它的方式。
基于大模型特点,原生构建的 AI 教育产品应该是什么样的?如何摆脱工具属性,让大模型 Agent 成为一个可以主导教学过程的教育产品?如何设计教学梯度、节奏和目标,既能发挥大模型的主动性,又不让一切偏离教学目的本身?如何让大模型更好理解人类在教学领域积累的各种经验,让它更好实践已被证明有效的各种教学法和教育心理学方法?
对这些问题的回应将决定一款 AI 教学产品的本质,进而决定它的商业化前景。修佳明给出了斑马的回答。
本期节目由 斑马口语 特别支持播出。
本期嘉宾:修佳明,斑马首席产品官
本期主播:申远,晚点 latepost 记者
时间线跳转:
-Part1:斑马心中的全栈式 AI 教育产品
04:36 确定性的方向
08:01 与模型“搏斗”
13:58 为什么开发 delay 了?
-Part2:主动性 VS 被动型,斑马产品的核心差异
20:56 从维持能力到突破能力
24:08 让大模型学会人的教学经验与教学法
29:36 更难的是对(教学)难度的控制
34:16 这种模式适合所有人吗?
35:54 让 AI 提供一种教学情绪价值
41:38 对 AI 外教人格的理解
-Part3:将 AI 产品推向市场
47:37 试用用户的反馈与规则设定
52:06 如何衡量 AI 的教学能力?
56:28 未来的 AI 教学产品会如何发展
59:22 如何运用数据和经验:斑马的 AI 壁垒在哪里
01:04:05 AI 产品还是教育产品?斑马的付费和定价策略
相关链接:
《主导型教育 Agent 产品,是口语学习的终极答案吗?》
本期主播:申远,晚点 latepost 记者

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「大家更关注 PMF 的 M(需求),但有时 P(产品)做得足够好,M 就能自动打开。」
“大疆系”正成为创投圈的一股小风潮。2023 年夏天,洪小平创立 Strutt(若创科技),他曾任大疆光电部及激光雷达产品线览沃负责人。
Strutt 的首款产品 ev¹ 即将在明年初正式发售 ,它看起来是一台电动轮椅,而洪小平告诉我,ev¹ 不是一台智能轮椅,“而是一种新的移动出行设备”。这听起来有些抽象,直到我在旧金山遇到了 ev¹ 的用户:双臂残缺,只有两根手指的 Usman;脊椎脆弱的 16岁少女 Ali,和患有多发性硬化症的 Joe。

旧金山试用会现场,Scott、Micah 两位 YouTube 博主和 Usman 坐着 ev¹ 比赛,看谁先到达车道末端。(这张照片里就有两台 Insta360 X 系列全景相机,现场也有好几台大疆 Pocket 3。)
我更多感受到的他们与我们的相同。他们不仅想要基础保障,也想要更好的生命体验。科技爱好者 Usman 戴着 Apple Watch 和 Ray-ban Meta,他曾用 Vision Pro 操控 ev¹;Ali 给轮椅编织了花朵;Joe 那天分享了很多他年轻时旅行和玩帆船的旧照片。他们渴望的不是另一台轮椅,而是减少出行顾虑,能去更多地方的自由。
我自己也两次试用了 ev¹,Copilot+ 模式的驾驶体验对我来说也很有趣。洪小平设想,在大型公园、机场等区域,更多人可能都需要 ev¹ 这样的设备。
本期,这位曾经在伯克利研究纳米材料的物理学博士,分享了他在大疆,如何从研究者转型为业务负责人;以及创业两年半以来,组建团队,开发产品、做减法的历程。
本期访谈的图文版:《大疆览沃前负责人洪小平创业:我做的不是一台电动轮椅》
本期嘉宾:洪小平,Strutt 创始人兼 CEO
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-投资人总问:为什么你们不做人形机器人?
02:07 伯克利物理学博士→组建大疆光电部:奔着量产做激光雷达
08:26 大疆→南方科技大学:新工科教育 & 思考创业,锁定「机器人」方向
14:03 直接做人形机器人和具身“终极形态”,是“有方法、没路径”
18:04 OpenAI 加大投入 LLM 时,已有早期信,具身没到这个状态;识别早期信号的核心是数据积累
22:43 看到“老龄化”去收,就是它了!
25:13 个人移动设备能获得宝贵的家庭、生活场景数据
-ev¹ 的诞生,它不是电动轮椅
29:28 ev¹ 是泛个人出行设备,它的完整体验
35:07 出行的自由和喜悦,不分健康或残疾、衰老或年轻
41:13 大家更关注 PMF 的 M(需求),但有时 P(产品)做得足够好,M 就能自动打开
43:26 ev¹ 的开发,从做加法到做减法
47:51 观察用户说不出来的需求;
51:19 ev¹ 也是一个 Robot Helper 和机器人平台:可加传感器、执行器、计算单元等配件
56:50 在双滚机上做 200 万圈测试
58:33 “产品真正帮到人”的感觉,很触动
01:00:54 Go to Market 策略:定价、渠道、规模
-什么是一个好团队?大疆怎么又极致,又“舒适”?
01:03:55 创业,从“定义一个好团队”开始
01:07:25 大疆的“舒适”:技术说话、以结果论英雄、可以专注自己的事
01:12:35 应对未来可能的竞争:品牌、专利布局、团队综合性,本质是团队效率
01:19:33 消费科技公司,在高效 vs 速度上的分布:追觅、Insta360、大疆
01:22:39 为什么大疆到 2019 年才定成文价值观?
01:24:43 Next Question:跨越鸿沟——ev¹ 这样的产品怎么进入大众市场?
01:28:06 连点成线:往期推荐
附(播客中提到的部分术语、人物的表达可见图文版,如 VLA、PaLM-E、RT-2、吴景深等,以下摘录文字版中没提及的部分):
王铭钰:汝原科技创始人,大疆前研发副总裁,主导多款旗舰无人机的工程体系建设。(节目中提到的邀请洪小平加入大疆的港科本科同学)
魏基栋:松灵机器人创始人兼 CEO,大疆 Robomaster 业务的一号员工和联创,2016 年创业;库犸智能割草机即由松灵推出。
拓竹:一家 3D 打印机公司,旗下也有 WorldMaker 3D 模型共享平台;由陶冶创立,他曾任大疆动力系统部门经理、Mavic pro 产品经理、大疆消费级无人机事业部负责人。
Invacare:美国医疗辅助设备公司,以轮椅、助行器等康复产品为主营(节目中提及的已退市的行业公司)。
肖文龙:Strutt 联创,大疆早期动力系统技术负责人。
大疆 Inspire 产品线:定位于“专业级航拍/影视器材”的无人机序列,是航拍行业的主力设备与标杆产品。
张富:香港大学 工程学院机械工程系副教授,研究方向为激光雷达-惯性/视觉融合 SLAM 算法。
激光雷达 SLAM 算法:基于激光雷达点云定位与建图的算法,让机器人在未知环境中自行导航。
相关链接:
晚点聊 120 期:《科创板后再访Insta360刘靖康:这何尝不是一种极限运动!》
晚点聊 118 期:《天生卷王郭人杰:从 97 年的扫地机器人总裁到创业做家庭通用机器人》
晚点聊 87 期:《家里又多了个“怪东西”!与云鲸聊新消费电子品的诞生》
剪辑制作:甜食

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「从物理的黄金时代到 AI 的黄金时代。」
大模型热潮正在深入一个硬核领域:AI for Science,用 AI 加速科学发现。由斯坦福大学前校长参与创立的 AI for Science 公司 Xaira Therapeutics,去年一启动就募资超 10 亿美元;OpenAI 也在今年成立“OpenAI for Science”部门,刚在上个月雇了一位黑洞理论物理学家。
早在 6 年多前,中国的 AI for Science 创业实践已经开始。最适合讲述这个故事的是张林峰和孙伟杰。
2018 年,25 岁的他们创立深势科技。 2022 年 3 月,张林峰写文:《AI for Science 2022:未来已来,即将开始流行》https://mp.weixin.qq.com/s/xhGVSY5jBqVMiXrdSKgdcQ 。8个月后,ChatGPT 才发布。
深势的起点,是用 AI 加速求解量子物理中的“第一性原理计算”,即求解“薛定谔方程”等一系列基础量子物理方程。这是量子论和 AI,跨越百年的两个黄金时代的相遇。
1993 年出生的张林峰来自山西汾阳,因参加物理竞赛保送北大。在定位于跨学科教育的元培学院,他同时修了物理、数学、计算机。与张林峰同龄的孙伟杰来自佳木斯,主修政经哲。两个北方高个儿男孩是院篮球队、羽毛球队队友,也在元培学生会体育部搭档。

大二时,元培体育部举办趣味羽毛球赛后,孙伟杰(左)和张林峰(右)从邱德拔体育馆骑车回宿舍。
6 年多来,深势科技推出了 Hermite 药物计算设计平台、Piloteye 能源电池研发平台;以及一系列预训练科学模型,如分子大模型 Uni-Mol、实验表征大模型 Uni-AIMS 、蛋白质大模型 Uni-Fold、基因大模型 Uni-RNA 等;科学文献大模型 Uni-SMART;和综合这些积累的科研平台与科研 Agent,“玻尔科研空间站” 和 SciMaster;服务了宁德时代、比亚迪、多氟多、长安汽车、京东方、东阳光药、人福医药、诺泰生物等企业客户。
本次访谈,我们与张林峰、孙伟杰一起回顾了他们亲历的 AI for Science 从开始到现在的发展脉络,深势科技在有限资源下经历的焦灼、抉择,和他们在科研平台与垂直应用间的取舍。
多年前,杨振宁曾在一次高能物理学术讨论会上说:“The party is over”,上一个物理大发现的时代已然远去。大三时,张林峰一度迷茫:“我们这一代希望从底层科学出发做点儿事的同学,都缺点儿让人兴奋的大问题。”
现在,派对又开始了。
本期访谈的图文版:__
《对话深势科技张林峰、孙伟杰:AI for Science,从开始到现在》
**本次访谈之后也会发布视频版,可在抖音、B站、小红书、微信视频号搜索“晚点聊”或“晚点”观看。*

本期嘉宾:
张林峰,深势科技创始人兼首席科学家
孙伟杰,深势科技创始人兼 CEO
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-起点:用 AI 加速“第一性原理计算”
01:32 93 年生人学物理,the party is over 的迷茫
08:42 用 AI 加速第一性原理计算:薛定谔方程、密度泛函、分子动力学
-提出 DeePMD:从“两亿核时”到“笔记本跑半小时”
21:31 第一个 milestone:用一套统一方法表示多种“不变性”
26:27 普林 2017 年的 200 多块 P100→DeePMD-kit→DeepModeling 开源社区
29:51 AlphaFold 和 DeePMD,AI 做科研的两种方式
-起步的 5 年:是公司,也是“大学”
32:38 毕业、回国、创业:机会是 AI for Science,不是 get simulation done 然后发论文
42:06 做微尺度的“达索系统”,把量子物理软件化
56:14 人才培养:在 DP “读大学”的少年们
-从机器学习到 Agent,AI 科学家,AI for Science 的五个阶段
01:04:37 机器学习数理建模→预训练→大语言模型→科研 Agent→AI 科学家
01:16:20 Agent 正在重塑科研范式
01:22:46 “科研无国界”被挑战,在中国,更能推动开源、开放
01:29:00 垂直还是平台,一个必须做的取舍
01:32:57 诺奖表彰“第一个”,而基础平台要做“最后一个”
01:39:24 我们为 AI 科学家做好准备了吗?
-热血少年、沙漠流浪、灌篮高手
01:49:13 欲望与勇气,《牧羊少年的奇幻之旅》
01:55:33 “老爹,你最光辉的时候是什么时候?”“就是现在!”
01:57:21 “理想主义的实干者才能改变世界”
01:57:59 Next Question:Innovator 什么样?第一批 AI 发现的新成果
02:04:04 连点成线:不约而同,我们在好多期节目里都聊到了 AI 加速科学发现
相关链接:
张林峰:《AI for Science 2022:未来已来,即将开始流行》
张林峰:《在PD“读大学”的少年们》
晚点聊 116 期:《当AI研究者写科幻,与Meta田渊栋聊他的智能想象:我们终会“所思即所得”》
晚点聊 103 期:《用Attention串起大模型优化史,详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进》
晚点聊 101 期:《与王小川聊AI✖️医疗:通向“生命科学的数学原理”》
附:本期节目中出现的术语、人物、公司
鄂维南:应用数学家,中国科学院院士,张林峰在普林斯顿的博士生导师之一;主攻多尺度建模与机器学习在物理系统中的应用。
黎曼几何:研究带曲率空间的几何结构,是广义相对论数学语言的核心,由黎曼在 1850 年代提出。
古典微分几何:研究曲线和曲面的局部几何性质,是现代几何的基础框架,成熟于 1820 年代。
弦论:把“点粒子”换成一维弦来描述宇宙的高能物理理论,试图统一量子力学与引力。
冯济:北京大学量子材料科学中心,博雅特聘教授;罗纳德·霍夫曼的学生。
罗纳德·霍夫曼(Roald Hoffmann):诺贝尔化学奖得主,以理论化学和化学键研究著称。
邓肯·霍尔丹(Duncan Haldane):诺贝尔物理学奖得主,因拓扑量子物态理论贡献而闻名。
罗伯特·卡尔(Roberto Car):计算化学家,张林峰在普林斯顿的博士生导师之一,Car–Parrinello 方法共同提出者。
Michele Parrinello(米歇尔·帕里内洛):Car–Parrinello 方法的共同提出者。
Ab intio Molecular Dynamics 从头算分子动力学方程 :Roberto Car 和 Michele Parrinello 在 1985 年发表了论文(Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory(《分子动力学和密度泛函理论的统一方法》),提出了Car-Parrinello 分子动力学方法。
薛定谔方程:量子力学的根本方程,描述微观粒子的波函数随时间如何演化。
波函数:在量子力学中刻画系统全部信息的数学对象,其平方给出概率密度。
密度泛函方程:密度泛函理论中的基本方程,通过电子密度而不是波函数求体系能量。
王涵:北京应用物理与计算数学研究所科学家,Deep Potential 的合作者之一
Deep Potential Molecular Dynamics(DeePMD 深度势能分子动力学:深势团队提出的深度势能模型方法,基于神经网络学习原子间相互作用。
DeePMD-kit:DeePMD 方法的开源软件套件,用于训练势能模型并进行分子动力学模拟。
DeepModeling:围绕物质模拟的开源生态,包括 DeePMD 在内的工具集。
汤超:物理学家、生物物理与复杂系统研究者,在理论物理与系统生物学有影响力。2018 年与鄂维南在学术研讨会中一起提出 AI for Science。
薛定谔公司(Schrödinger):成立于 1990 年,从计算化学软件起步,后来扩展到药物发现平台。
Accelrys(现 Dassault BIOVIA):成立于 2001 年(由 Molecular Simulations Inc. 等合并而来),在 2014 年被达索系统收购并更名为 BIOVIA。
达索系统(Dassault Systèmes):成立于 1981 年,最早做 3D 设计与仿真软件(CATIA),后来扩展到材料、生物、制造等全栈建模平台。
玻尔科研空间站:深势团队打造的 AI for Science 计算科学平台。
SciMaster:深势科技 2025 年夏天推出的科研智能体
Uni-Mol:用于分子结构与药物发现任务的通用深度学习模型。
Uni-RNA:使用深度学习处理 RNA 结构与设计任务的模型体系。
Evo 2:2025 年 2 月,由 Arc 研究所、斯坦福、英伟达合作推出的生物分子科学基础模型。
AlphaGenome:2025 年 6 月 DeepMind 发布的一款能解读基因组功能和预测变异效应的模型。
Future House:2023 年 Google 前 CEO 埃里克·施密特支持成立的 AI for Science 公司,主攻新材料、新药研发和 AI 驱动实验。
剪辑制作:Nick

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「从模型驱动到垂直整合:Gaga-1 是第一个产物。」
图注:飞书“智能会议纪要”功能为本次播客生成的概要图。
本期节目由飞书特别支持播出!欢迎大家尝试“智能会议纪要”(https://www.feishu.cn/product/ai-meeting-summary?hideHeader=1&utm_from=latetalk),功能,点击前文晚点转述链接,可申请 1 个月免费使用。
2024 年初,刚听说曹越开始新一次创业时,我就找他聊过一次。那时他有一个吸引科技报道者的标签:光年之外联创。
今年 10 月的这次正式访谈中,我有点儿理解了为什么王慧文在 2023 年初见了那么多研究者后,会选择曹越来做技术合伙人——曹越是少数在 ChatGPT 之前,预判到大模型热潮的中国研究者。2021 年,他拿下 ICCV 最佳论文后,离开了微软亚研院,加入了国内最早做大模型的机构,智源研究院。
让我稍感意外的是,曹越做研究员时,就格外关注组织与机制;2021 年,在看到 DALL-E 和 CLIP 后,他开始研究 OpenAI 是怎么协作的,这也是他加入智源的原因之一。
这期节目,曹越回顾了他在清华读本科时,如何看到深度学习,那篇 ICCV 最佳论文的诞生;他从研究员到创业者的转变;对 Sora 的观察,以及 Sand.ai 打造新一代模型 Gaga-1 的思考与实践。
通过学习 OpenAI 等全球顶尖公司,更重要的是通过自己的实践和反馈,曹越现在的认知是,要做一个垂直整合的“端到端”的组织,更好平衡模型进展与从需求出发,10 月中旬 Sand.ai 新发布的模型 Gaga-1 就是垂直整合的产物。它聚焦解决人物表演问题,“人物不一致、表演假”,是许多试图使用 AI 的内容制作者之前最大的痛点。

图注:在 Gaga AI 网站 (https://gaga.art/zh/app) 上,现在可体验音画同出、聚焦人物表演能力的视频生成
在技术驱动的 AI 创业时代,一个模型出身的创始人,如何判断趋势,又怎么学习做 CEO?曹越分享了他的探索和体验。
本期嘉宾:曹越,Sand.ai 创始人兼 CEO
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人

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-从 ICCV 最佳论文到研究 OpenAI 组织力:设计一个系统,最大化压榨算力
02:08 2014 年转向深度学习
03:37 在微软亚研院学到的-1:关注最重要、且有提升空间的 topic
05:09 Swin Transfomer 的诞生,Transformer 被引入视觉任务的两个阶段
11:15 在微软亚研院学到的-2:判断 topic 还不够,得以足够资源做出极致效果
13:02 CLIP、DALL·E 冲击:OpenAI 不是论文驱动,而是设计一个系统,最大化压榨算力
18:10 从 GPT-3 到 ChatGPT,3 年疫情阻隔使 OpenAI 巨变被忽略
-中国为什么没有出现 OpenAI 这样的组织?王慧文说是“不够富”
21:30 和王慧文、梁文锋聊;他们都在 23 年初遍历国内研究者
26:57 问老王:为什么中国没有出现 OpenAI?——“不够富”
32:54 光年之外的经验:一开始就确立了正确的“找人方法论”
34:36 CEO 容易焦虑,这时可以想想大问题
-“真的了解创业后,突然感觉什么都对了”
37:16 23 年 8 月开始思考创业:视频生成让自己兴奋
40:54 创业前的自我觉察:ambitious
46:59 第一个模型 Magi-1 花了 1 年多:低估了自回归路线的难度
50:23 正在发生的业务窗口是“音画同出”
-“Sora 2 是一个端到端的模型,OpenAI 是一个端到端的组织”
52:36 Sora 2 的 3 个特点,第三点最让曹越惊艳
58:23 Sora 2 怎么实现“端到端叙事”的?
01:03:58 Vibes vs Sora,Meta 是缝合,OpenAI 是整合
-Gaga-1:从需求出发,优先解决人物表演
01:06:53 新模型 Gaga-1 聚焦人物表演,成本大幅下降
01:10:33 用 AI 做短剧,卡点正在人物表演和成本;Sora 的新启发是叙事
01:15:27 需求分析:短剧制作、广告片、C 端斗视频
01:19:42 Sora 能否成为 C 端新平台?曹越的两个判断指标
-垂直整合组织的核心就是:不同背景的人,能对齐上下文
01:23:10 PMF 一直讲,一直难:因为模型和产品的磨合就是要花时间
01:28:07 垂直整合:不同背景的人频繁交流,对齐上下文
01:31:16 再看“模型即产品”:早期产品跟着模型走,现在要互相放大
-成为 CEO
01:38:41 一个“专业”的 CEO
01:42:04 “Gemini 老师”的最大作用是对齐上下文
01:50:27 所有内容的终局都是“叙事”
01:52:29 老王的建议:研究皮克斯商业模式
01:56:06 研究者和 CEO 的“夹角”
01:58:24 最优先级的工作
02:01:01 Next Question:ASI 到来后会怎样
02:03:12 连点成线:往期推荐
相关链接:
晚点聊 136:《Sora新世界 & Lovart 4个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类Agent|Agent#5》
晚点聊 58:《光年之外联创再出发,与袁进辉聊 AI Infra 到底做什么?》
晚点聊 39:《从美团收购光年之外,聊聊科技公司收并购的操作与故事》
附录:
CNN(卷积神经网络):由 Yann LeCun(杨立昆) 等人在 1989 年提出,用于从图像等网格数据中提取局部特征,是深度学习在计算机视觉领域的基础架构。
Transformer:由 Google Brain 在 2017 年 提出,用“自注意力机制”替代循环结构,实现了高效的并行训练,成为目前大模型的核心架构。
iGPT(Image GPT):由 OpenAI 在 2020 年提出,将 GPT 语言建模思想用于图像像素预测,验证了 Transformer 可用于视觉生成任务。
ViT(Vision Transformer):由 Google Research 在 2020 年提出,将图像分割为小块后输入 Transformer,首次在大规模数据上超越 CNN 的图像识别性能。
Swin Transformer:由微软亚洲研究院刘泽、曹越等人在 2021 年提出,通过“层次化窗口注意力”结构改进 ViT,使 Transformer 能高效处理不同尺度的视觉任务。
DALL·E:由 OpenAI 在 2021 年 发布,将 GPT-3 与图像生成结合,可根据文字生成符合语义的图像。
CLIP:由 OpenAI 在 2021 年提出,通过大规模图文对比学习,实现文本与图像的语义对齐,是后续多模态系统的基础模型之一。
Instruct-GPT:由 OpenAI 在 2022 年 发布,通过基于人类反馈的强化学习(RLHF)让 GPT-3 更好理解指令,是 ChatGPT 产品化的重要前提。
剪辑制作:甜食

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在130 期节目中,我们聊了智谱这样的大模型公司怎么做手机 Agent。本期,我们换一个视角,邀请了 OPPO ColorOS 智能助理部总经理万玉龙博士来分享,手机公司怎么构建和思考移动端的 AI 体验。
作为最主流、最有想象力的智能硬件载体,手机是 AI 入口的必争之地。从苹果、三星、 Google 这样的手机主流厂商和系统级厂商,到掌握超级 APP 的互联网大公司,大家都想抓住这个机会来塑造消费者与 AI 接触的新入口。
在中国市场, OPPO AI 的小布助手是最早一批落地、用户规模也最大的手机智能助手之一,目前月活已超过 1.7 亿。

图注:万玉龙在 2025 OPPO 开发者大会上演讲。
在 2025 年 OPPO 开发者大会之前,我们与万玉龙博士一起讨论了 AI 与手机的结合已经发展到了什么阶段,它接下来会如何重塑这个领域的商业格局和应用服务生态,以及它会如何影响我们的工作与生活。

本期节目有视频版,可在抖音、B站、视频号、小红书等平台搜索《晚点》观看。
本期节目由 OPPO 支持播出。
本期嘉宾:万玉龙,OPPO ColorOS 智能助理部总经理
本期主播:程曼祺,晚点latepost 科技报道负责人
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-Part 1:手机公司做 AI:新计算、新感知、新生态
01:10 OPPO AI 的新体验
11:56 全球行业共性和 OPPO 特点
20:00 手机 AI 智能助手渗透率低于预期,why?
-Part 2:OPPO 的 AI 实践
31:12 厘清三大场景:生产力、生活、影像
38:17 原点之旅访谈用户的细致发现
41:36 以前的产品是 by design,AI 产品是 by use
47:59 AI 现在还不能帮卖手机,但能增加粘性
52:32 AI 人才加入 OPPO:你想做一个影响上亿人的产品吗?
-Part 3:未来端侧 AI 生态推演
59:40 三类公司的端侧 AI 竞合
01:04:40 体系重塑中:当用户通过 Agent 来使用 App,日活、时长等指标都被重塑
01:11:27 Web 端有 MCP,移动端呢?
01:13:39 用户不会有一堆“AI 管家”
01:20:46 新交互正快速发展,新应用生态还未定型
01:25:02 Next Question:更成熟的 AIOS 长什么样?
01:31:22 连点成线:过往节目推荐
相关链接:
图文版:晚点聊 130:《手机Agent大幕拉开!从刚上线的AutoGLM 2.0聊起,大模型如何改造手机|Agent#4》
晚点聊 110:《与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专|Agent#2》
剪辑制作:XH&SU

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「《晚点聊》✖️ AGI House 第一次聊,之后会陆续更新硅谷的 AI 新趋势。」
本期,我们邀请了两位常驻硅谷的朋友,AGI house 的 Henry Yin 和 Naomi Xia,来一起聊 Agent 工具链(Agentic Tooling)的发展趋势,和这个领域在美国的创业实践。
AGI House 是一个 2023 年开始运营的 AI 创业和投资社区,连接了Andrej Karpathy( OpenAI 联创、Eureka Labs 创始人 )、 Google 创始人 Sergey Brin、Google AI 负责人 Jeff Dean、Anthropic 联创 Ben Mann 等 AI 从业者。

图注:刚刚在 AGI House 组织的技术活动:与 Open AI 论文作者的 technical paper reading event。
Henry Yin 毕业于清华姚班,后前往伯克利攻读博士,期间退学创办思码逸(Merico),用 AI 提升开发者效率,长期关注 Agent 工具链与应用层创新。
Naomi Xia 毕业于沃顿商学院,曾任职于摩根大通 AI 投融资团队,现在负责 AGI House 早期投资,已投资 20 多家公司,如本期提及的 Composio、Livekit 等。
我们第一次录制是在十一前,而假期中的 10 月 6 日,OpenAI 举办了第三次 DevDay,即开发者日。发布了一系列与 Agent 相关的新工具,包括 AgentKit、Evals 等。这次 OpenAI 也带来了 Apps in ChatGPT 和 Apps SDK,这是 ChatGPT 试图变成操作系统的再一次尝试。
本期节目由此分为两部分:
这一次是《晚点聊》与 AGI house 两位第一次录制。之后我们会定期邀请 AGI House 团队及其社区连接的成员分享在美国 AI 最核心的区域的新变化。
本期嘉宾:
Henry Yin:AGI House 联创 & CTO,LinkedIn @Henry Yin
Naomi Xia:AGI House 合伙人 & 投资负责人,LinkedIn @Naomi Xia
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-OpenAI 开发者日
03:30 Agentic Kit 是 OpenAI 开放了自己练的“一身武功”
09:06 Apps in ChatGPT 和 2023 年 GPTs 的区别
10:53 Canva in ChatGPT 新体验
14:47 OpenAI 不会放弃 to B
18:16 一种批评,AgenticKit 与 AGI 思路背道而驰
21:15 开发者的机会与压力:在别人的地基上建房子
-Agentic Tooling 的 6 次进化
26:33 Agentic Tooling 是什么?近期 3 笔交易/收购看到的状态
31:24 Agentic Tooling 的 6 次进化,对应模型能力的 6 次提升
-当下环节梳理
工具调用
39:59 MCP Server 集成商是做什么?
43:09 当前调用 MCP Server 的数量限制,创造 Rube 等产品的机会
44:18 Composio,一家从印度来美国的公司,怎么从 Agent 厂商转型 MCP server 服务商
49:09 这真是创业机会吗?为何 Anthropic 自己不做?
Voice
53:09 911 也在用的 AI voice 平台
57:25 从 LiveKit 平台看到的调用偏好:Speech to Speech(语音端到端)和 Cascade 模型现在一半一半
59:28 OpenAI 等核心 Lab 的 Voice 动作
记忆
01:01:57 四种记忆:情景、流程、事实/知识、人格/性格
01:04:26 创业案例:Letta,记忆也可以由第三方来做吗?
01:10:29 记忆和上下文工程
评估
01:11:50 一个重要,但很多人不好好做的环节
01:14:07 评估难,难在构造数据集
-2000-5000 亿的工具生态市场
01:15:27 Okta、Twilio、DataDog 都可以在 AI 时代“再做一遍”
01:21:23 2025 年,“闯美”中国 AI 创业公司变多,它们带来了不一样的野心
相关链接:
图文版:《OpenAI、Google、Anthropic 都在做的 “Agent 工具箱” 是什么丨晚点播客》
晚点聊 129:《中国AI founder如何直接在美国创业? | 对话FinalRound创始人Michael》
附:本期播客里提及的人、公司和具体领域
Merico(思码逸):代码质量、产能分析与工程数据平台,由 Henry Yin 在博士期间联合创立
Andrej Karpathy:OpenAI 联创、Eureka Labs 创始人
Ben Mann:Anthropic 联创
MCP 协议:让大模型能调用各种工具的协议,由 Anthropic 于 2024 年 11 月开源
MCP server:把数据和工具按 MCP 协议做成 AI 可直接调用的服务端
Composio:MCP server 市场,开发者在这个平台上能选择不同 MCP server 以调用工具、完成应用
LiveKit:基于WebRTC(实时通信)的开源音视频通话框架提供商
声网(Agora):实时音视频基础设施提供商
LightSpeed:美国 VC 光速创投,Composio A 轮的领投方
Letta:一家开源 AI 代理框架公司,为智能体研发长期记忆
身份认证:为软件产品或服务提供用户与权限管理服务的 to B 环节
Okta:一家身份认证与访问管理提供商
Twilio:通信云平台公司,开发者可通过 Twilio 平台上的 API 调用短信、语音、视频等通信功能
Observability:为软件开发提供状态或数据的观测/监控服务的 to B 环节
Datadog:Observability 领域上市公司,为应用提供服务器、数据库等监控服务,
Braintrust:一家为 AI 应用提供 evaluation(评估)、observability(可观测性/监控)和 trace 分析等工具的创业公司
剪辑制作:Nick

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「不焦虑的团队,做不好 AI 创业。」
5 月内测、7 月公开上线,设计类 Agent Lovart 诞生 4 个月,做到了 20 万日活用户和 3000 万美元的年度预测订阅收入。
9 月底,我与在在旧金山呆了 3 个多月,回国不久的 Lovart 创始人陈冕,聊了他对垂类 Agent 的思考和实践。在 5 月 Lovart 刚上线时,我们有过一次交流。几个月后,这位创始人和 Lovart 这个产品又经历了快速的迭代,Lovart 几乎总能在第一时间接入 Nano Banana 等最新模型,也推出了受好评的 ChatCanvas 等新交互方式,他也在节目中聊了马上会发布的 context 新能力。

陈冕说,快源于他的焦虑。但现在也需要焦虑,因为技术正快速进化:
就在我们这次聊的几天后,OpenAI 发布 Sora app,展现了消费端 AI to C 超级应用的潜力。我们于是在假期里补充聊了他使用 Sora 的感受和接下来可能的行业变化。作为一位产品经理出身的创业者,陈冕对 Sora 有独特的观察。
本期节目分为两部分,一是 “Sora 打开的新世界”,二是陈冕对 Lovart 上线以来的复盘。
“你往往在觉得你短期可能有点高估它(模型和技术进展)的时候,过两天你又发现你低估了它。”陈冕说。这是让如今的 AI 创业者头疼的地方,这也是让他们快乐的地方。
本期嘉宾:陈冕,Lovart 创始人
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-Sora 打开新世界:这不是社交吗?
01:50 4 个小时使用体验:顺滑、Cameo 的社交潜力、Remix 降低共创门槛;“最好的交互不会超过滑动和点击”
10:58 中等体量的公司,可以通过交互创新做出 Sora 吗?
13:17 “虚假的真实”和“真实的虚假”可能同时存在
14:46 巨头战场:无法接受错过,赢下的意义又太大
19:39 OpenAI 的双面性:巨头的资源,创业公司的组织
21:17 风险可能来自节奏错配:技术加速发展,而总有些事无法被加速
-20 万活跃用户、3000 万美元年度预测收入;服务“everyone who wants to create”
24:23 在湾区,反复被问热情,更想清楚了应该服务谁
30:27 旧金山 3 个月:感受氛围、建立团队、离用户更近
41:50 引入全球化投资的节奏?
44:37 20 万日活用户,3000 万 ARR,还没有覆盖服务成本,但不怀疑 Agent 商业模式
-“提前描绘出未来会发生的东西,然后等它发生”
49:06 创业之初看到了 5 个方向,为何从 “Adobe 系”切入?
02:43 垂直 AI 应用本质在做两件事:特别的交互,和特别的 context
57:34 应用公司怎么做增长?“提前描绘未来会发生的东西,然后等它发生”
01:06:00 正在做的能力:给设计更多 context,这包括 reference 和 preference
01:13:43 Lovart 到目前为止是工具,没有计划做社区
01:16:25 离用户更近,同时离技术更近,然后才能做取舍
01:22:51 为什么不再担心开源被闭源甩开
01:24:32 To P 创业窗口接近关闭,下一波机会是 to C
01:27:32 “Adobe 系” AI 公司,谁在牌桌?三类玩家的位置
-节奏感,与必需的焦虑
01:31:35 Timing 在任何时候都重要,但 AI 时代更重要
01:35:34 创业以来经历的 3 次重要 timing
01:36:32 没有错过的原因是,“我很焦虑”,而焦虑是必要的
-挺过危机,韧性来自理性判断后的信念
01:42:52 危机中坚定继续,信念是来自认知
01:44:57 最困难时得到过收购意向,但一开始就没想接受
01:45:50 创业不是残酷,而是痛并快乐
01:47:59 遇强则强,面对 3 次挑战,成就感递增
01:49:44 最害怕自己迭代不够快
01:51:09 用理性的底层,控制感性的表达
01:53:36 第一次自由的、全情的、疯狂的,想做成一件事
-连点成线
01:57:51 Lovart 投资人夏令对垂类 Agent 的思考总结(晚点聊 110 期)
相关链接:
本期图文版:《Lovart 陈冕:Sora 证明巨头无边界,AI 创业得提前描绘未来》
晚点聊 110:《与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专》
剪辑制作:甜食

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「反正我们就看,我能不能被闪电击中两次吧?」
*本次访谈的「图文版」和「视频版」今日将同步发布,视频首发于抖音。
本次访谈的图文版链接:《晚点专访张益唐:70 岁数学家,追逐第二次闪电》
图文版里对提及的数学概念、数学家和事件有更多详细注释,可阅读了解更多。

很长一段时间里,张益唐是作为一个励志传奇,而非数学家被人谈论与记忆的。
他身上有能触动所有人的戏剧性:一个北大数学系的天才,在美国博士毕业后因未获导师推荐求职不顺,多年来辗转于列克星敦、纽约的各种临时岗位,一度住在房车里。到 2013 年,他突然在 58 岁“高龄”,以一位大学讲师的身份攻克了百年数论难题“孪生素数猜想”,震惊世界。
今年 6 月底,张益唐举家回国,全职加入中山大学香港高等研究院。我们在他回国不久后前往广州专访了他。
作为一个数学家,张益唐对挫折、低谷、孤独、命运都有自己的解读。
他一直追求独特的想法,他最喜欢的状态,就是能一个人专注地思考数学问题。
你得能想到别人想不到的地方,这很难……但如果不追求独特的想法,很难做出新成果。
在那些世俗意义上困顿的日子里,他因不被人关注,反而保持着自己的视角。在张益唐密集思考孪生素数问题的那几年,数学界曾有过一个权威研讨会,结论悲观。不过张益唐两年后才知道有这个会。
大家觉得好像有一条路有可能做出来,最后谁也没走通,“就差了一根头发丝”。可是数学,你差一根头发丝也不行。
而我是从另外一个角度想的。如果你完全跟着别人弄,别人卡在那儿,你也得卡在那儿。

张益唐长期的挫折与传奇的成功,都源于他面对数学的方式:十几年甚至数十年专注少数几个重大难题,几乎不发表阶段性成果;他像隐士一样独自思考,甚少与同行交流合作。
70 岁的张益唐,仍在攻克下一个大问题:“朗道-西格尔零点猜想”。
大量重要结论都以朗道-西格尔零点猜想的成立为条件,它也被认为可能与证明黎曼猜想有关联。所以张益唐的一位前同事会说,如果张益唐真能证出朗道-西格尔零点猜想,那就好比“被闪电击中两次”。
我们问张益唐,面对想解决的问题,他现在的数学直觉还有多强?“我觉得我还能做。”他说。在 70 岁,一个数学家在追逐他的第二次闪电。

*本期是《晚点 LatePost》的前沿视频访谈系列 Next Quesiton 的第一期,视频首发于抖音。小宇宙的这个音频版会稍长一些,放了更多内容。
本期嘉宾:张益唐,数学家,中山大学香港高等研究院首席科学家
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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只解大问题
03:10 “反正我们就看,我能不能被闪电击中两次吧?”
05:46 长时间想少数难题,不追求发论文的频率
09:07 “好运气还是坏运气,一开始你也讲不清楚”
13:31 兴趣起点:9 岁看《十万个为什么》哥德巴赫猜想、费马大定理
14:24 23 岁从锁厂工人成为北大数学系学生
16:04 专业是“计算数学”,但大三开始转向理论数学
数学的直觉
17:17 判断什么问题重要并不难,就看能不能做,敢不敢做
18:09 直觉是对正确的一种预感
20:42 几十年一直盘桓几个难题,是一种什么状态?
22:56 朗道-西格尔零点猜想:已经做出来了,正在寻找简化
25:30 独自面对数学,“交流是个困难的事”
光靠 AI 证不出黎曼猜想
26:46 现在 AI 的很多问题归根结底是数学问题
27:25 光靠 AI 解不出黎曼猜想,数学研究的周期和脑力强度远大于奥赛
28:44 49 年前的“四色问题”,一个错误的预言
31:24 想过黎曼猜想,但没看出一条路
数学家,最重要的专注
32:20 王虹的例子,判断一个人的才能不能看短期
33:28 做数学家,最重要的是专注,这也是一种天赋
35:07 辅导孙女数学,最主要是激发兴趣
“现在是回国最好的时候”
36:10 赴美 40 年后归国,目前中国对基础科学大力投入
37:15 最喜欢的数学环境:一个人不受干扰,写论文
37:40 新计划,资料都在脑子里
41:00 改写论文,“烦得要命”
43:21 普林斯顿高等研究院,给一流人才足够的空间
45:18 北大研究生导师潘承彪先生的“小考验”
47:12 不希望学生转行,但尊重选择
自得其乐,没有退休
48:12 如果给孪生素数问题写一本《费马大定理》?
50:17 “三大悲剧的作者会被人遗忘,但阿基米德不会。”没想过不朽,也不追求
52:02 “更快活”是一句虚拟的话
52:39 25 年没回过,“不想提了”
53:34 “我还可以”
55:03 “自得其乐,你自己在享受,觉得有意思,这就够了”
-55:52 连点成线:往期节目呼应
相关链接:
[《晚点专访张益唐:70岁数学家,追逐第二次闪电》](待放)
「晚点聊」71 期:《“如果相信只靠 Scaling Laws 就能实现 AGI,你该改行了”,与香港大学马毅聊智能》
「晚点聊」108 期:《与马毅聊智能史:“DNA是最早的大模型”,智能的本质是减熵》
剪辑制作:Nick

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「在 Meta 工作 7 年的创始人看到了什么?」
2025 年 6 月,Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49%股权,招募了 28 岁的 Scale AI 创始人亚历山大·王(Alexander Wang);这之后,Meta 又天价招募顶尖 AI 研究员,开出最高 4 年 3 亿美元的惊人薪资。
这些新血液和 Meta 原本的部分 AI 团队在 6 月底正式组成了 Meta “超级智能实验室”(Meta Superintelligence Labs,MSL),由亚历山大·王任负责人。
就在一些人期待 Meta 要一雪 Llama 4 的失利时,9 月,Meta AI 团队离职潮爆发:既有已在 Meta 工作了 12 年、参与 PyTorch 构建的 Bert Maher(确定加入 Anthropic)等老员工离开;也有两位加入不足 2 个月的 OpenAI 研究员又重返 OpenAI(Avi Verma 和 Ethan Knight)。
本期节目,我们邀请了 Pokee AI 创始人朱哲清(Bill Zhu),他在 Meta 工作 7 年多,曾担任 Meta “应用强化学习”部门的负责人,去年 10 月开始创业,做以强化学习为内核的 Agent。
朱哲清分享了他观察到的/硅谷顶尖 AI 人才的流动趋势,以及 Meta、Google、OpenAI、Anthropic 等美国核心 AI 公司的组织特点,和由此延伸的业务策略。我们也讨论了,作为一个 AI 创始人,如何在今天打造原生于 AI(AI-Native) 的新组织。
*播客中提及的斯坦福课程是 CS231N,提及的授课者是 Percy Liang。
本期嘉宾:朱哲清,Pokee AI 创始人
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-Meta 人才动荡
03:00 Meta 曾是创业氛围最浓厚的硅谷大厂,但疫情时变臃肿
07:24 Meta、Google、亚马逊、OpenAI、Anthropic 组织特点盘点
14:15 “办公室政治”的实质是分功不均
17:21 一个组织能否保持目标一致:看 20% 的最关键工作能否被分完
19:24 OpenAI 的分裂,是使命的分裂
21:22 MSL(Meta Superintelligence Lab)现在缺能服众的负责人
26:24 顶尖 AI 人才有开辟新方向的野心,而大公司更想要主流路线上的进展
31:52 工程型人才决定未来 2 到 3 年发展,科学家型人才决定未来十年发展,但你可能活不过两三年
-硅谷吸引力
38:49 顶尖 AI 人才最想要什么?成为促使 AGI 到来的核心贡献者
40:34 人才吸引力:OpenAI、Anthropic 第一档,Google 1.5 档
42:03 OpenAI 和 Anthropic 如果倒了,硅谷一片 AI 投资机构都倒了
45:12 同为大公司,Google 做对了什么?
50:28 ChatGPT 在 ChatBot 的地位并非不受挑战
-AI-Native 的新组织
52:52 从 0 做来做 AI 组织的方法?
57:37 当工程师有了 10 倍产出
01:00:35 信任比以往更重要了
01:09:02 Meta 缺一个走一步、想三步的有经验经理人
01:10:56 推演明年 AI 人才争夺
01:14:17 斯坦福大课之 AI 教育一撇:“上完 CS231N,我能做出 sota 的 LLM 吗?”
-01:18:11连点成线(往期节目呼应)
相关链接:
对谈 Pokee.ai 朱哲清:强化学习做核心,Agent 的少数派造法
晚点独家丨Agent 初创公司 Pokee.ai 种子轮融资 1200 万美元,Point 72 创投,英特尔陈立武等投资
晚点聊 111:Agent#3|Pokee.ai 朱哲清的 Agent 造法:强化学习作后端,语言模型作前端
晚点聊 133:4000日薪的实习生和零工化的程序员,与脉脉CEO林凡盘点25年AI人才市场
晚点聊 116:当AI研究者写科幻,与Meta田渊栋聊他的智能想象:我们终会“所思即所得”
剪辑制作:甜食

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「大厂集体从从“省省省”到“花花花”。」
*本期节目,也发布在了脉脉新上线的官方播客「职」无不言。
本周二(9 月 16 日),中国职场社交平台和招聘平台脉脉发布了《2025年AI人才流动报告》,分析了字节、阿里、腾讯、百度、小红书等很多公司的 AI 人才招募情况、待遇变化和流动情况。

*扫描图中二维码,可阅读完整报告。
或点击链接:《2025年AI人才流动报告》
这期节目,我们分享了这份报告里很多有意思的事实、数据和洞察:
我们也讨论了未来的工作会怎么演变,AI 会给脉脉这样的职场社交平台和招聘平台,带来什么新机会?林凡看到,白领工作也有被外包和零工化的趋势,硅谷已出现了这样的公司。
AI 不仅在影响具体的工作,也在重塑整个工作的概念本身。
本期嘉宾:林凡,脉脉创始人兼CEO
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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- AI 人才市场观察
02:55 Meta 3 亿美元买高级人才,不亏
08:41 相比去年,硅谷核心研究员的 AGI 信念更强了
19:47 中国大厂不在琢磨省钱,从降本增效到增本增效
27:03 字节 AI 岗位招募数量断崖领先,第二名是小红书(与阿里按淘宝、云等板块分开统计有关)
29:42 职言社区里的员工变化:阿里士气反弹,美团员工焦虑股价
37:58 最受欢迎 AI 应届生:清华第一、北邮第二
41:49 顶尖博士生实习生可拿到 4000 元日薪
44:38 初阶工程师招聘数减少,减少更快的还有各类管理岗
- 工作的未来 & 白领零工化
52:09 清华计算机毕业的林凡,博士退学钱经历的千禧 AI 研究
58:01 AI 浪潮给脉脉的机会:第一步是优化招聘各环节
01:03:35 出生即退休的终局之前,我们可能会先经历“人力上云”
01:08:18 当白领和知识工作也借由外包云平台来匹配,收入和职业成就感会怎么变?
01:13:03 脉脉会先做招聘的优化,有可能把招聘本身变成人机混合的企业服务
- AI 之后的教育与职场建议
01:19:57 花钱订阅用最好的 AI 产品,一天至少用十次
01:22:15 提高难以被 AI 化的复杂能力,本质是找到那些难被数据化的能力
01:25:45 工作时间会大大减少,我们都需要寻找真正的兴趣
相关链接:
《2025 年 AI 人才流动报告》(脉脉)
《脉脉林凡:企业与员工没那么对立了,但不是因为谁做了什么》
《脉脉 CEO 林凡:当所有公司都有平等对话的内网,职言就可以关掉了》
剪辑制作:Nick

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「看不见的工具,托起每一颗芯片」
本期我们把焦点对准芯片产业链最上游的 EDA(电子设计自动化)。AI 浪潮下,GPU / 算力芯片火爆,但真正决定“芯片能不能做、做得好不好、做得快不快”的,甚至“卡脖子”的,其实是一套看不见的软件工具 —— EDA。 这个市场非常集中,基本被三巨头所垄断。
上个月,三巨头里最大的新思完成了对安似科技 350 亿美元的收购,这也是整个行业有史以来最大规模的并购,也帮新思补齐了“系统级仿真”的能力。再加上一些非市场的因素, EDA 也受到了前所未有的关注。
这期节目我们将和来自国际大厂与国产公司的两位资深工程师,拆解 EDA 的重要性、商业模式与壁垒,讨论 AI 如何重构 EDA 流程与工具栈,以及国产 EDA 的现实切口与长期路线。
本期节目由 Synopsys 新思科技支持播出。
本期嘉宾:
温戈|国际芯片设计大厂工程师,《了不起的芯片》作者
歪睿老哥|资深芯片架构师,《芯术:算力驱动架构变革》作者
本期主播:
邱豪,《晚点 LatePost》作者
程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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-什么是 EDA,在半导体里的作用
02:14 摩天大楼的设计图,手机工程师每天用 EDA 比用手机还多
06:34 拆旧芯片设计流程:架构—验证—后端,分别在做什么
19:10 半导体行业的十倍定律:越早发现,越省成本
- EDA 的生意经
22:07 旱涝保收,但能赚铲子钱,赚不到金子钱
25:25 EDA 怎么收费
27:55 国产初创公司获客悖论
- AI 改变 EDA
29:23 用 AI 生成设计代码
33:04 AI 加速芯片设计,帮工程师想新 idea
- 巨头成名史
39:21 长期收购补齐版图
42:10 为什么很难“完全垄断”
- 国产 EDA 的机会
48:10 EDA 都是跟随产业机会发展起来
49:43 主流数字 SoC 渗透难;在模拟/版图提取等单点形成口碑更现实
*- 大模型带来了什么 *
52:33 芯片复杂度通胀
55:44 AI 会替代芯片工程师吗?
57:48 生成 Verilog 成为 AI 创业方向之一
*- 总结展望 *
01:12:59 三个词概括今年的芯片产业
01:19:17 未来十年行业地图的重心
01:24:22 对行业新人的建议
相关链接:
晚点聊 32 期:最怕客户来参观的行业:和谈三圈仔细谈谈芯片
晚点聊 36 期:OPPO 突然中止造芯,生不逢时的雄心
晚点聊 32 期:最怕客户来参观的行业:和谈三圈仔细谈谈芯片
名词解释:
EDA:Electronic Design Automation,电子设计自动化软件,用于芯片从电路设计到版图实现的全流程工具。
Verilog:一种硬件描述语言(HDL),广泛用于数字电路的建模与仿真。
IP:Intellectual Property,在芯片设计中指可复用的功能模块或电路设计单元。
Aart 博士:新思科技(Synopsys)长期 CEO Aart de Geus,被誉为“EDA 教父”,推动逻辑综合等关键技术发展。
逻辑综合:将高层次的硬件描述语言代码(如 Verilog)自动转换为可映射到芯片电路的门级网表的过程。
新思、Cadence、西门子被称为 EDA 三巨头:垄断芯片设计软件核心市场,这一说法大约形成于 2017 年西门子收购 Graphic Mentor,整合 EDA 业务之后。
安似科技(ANSYS):一家总部位于美国的工程模拟软件公司,前不久被新思收购。
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「两位微软业务 leader 的 AI 使用方法。」
大公司怎么在这轮 AI 热潮中变化和发展,关系大量经济价值和就业人群。
微软是一个典型案例:它既是 OpenAI 的大投资方和云计算服务提的供者者,是这轮热潮的推动者之一;同时,这家超过 20 万人的巨头,自己也需要让整个组织更好地与 AI 协作,抓住 AI 带来的增长机会。
微软 2025 财年第二季度财报里提到:AI 业务已实现超过 130 亿美元年化收入,同比增长 175%。(AI 业务值: Copilot、Azure AI 服务、与 OpenAI 合作带来的订阅与云收入)
这期,我们就邀请了两位微软的管理层:段微之和黄秀兰,来和我们分享,作为微软内部的业务 leader,她们怎么和团队一起,用 AI 提效和增长。两位所处的领域,分别是销售与客户服务,以及广告业务,这刚好是重要的 AI to B 场景。
两位也都是有 20 多年经验的职业女性。段微之先后任职于甲骨文、EMC、亚马逊云科技(AWS)等全球科技公司;黄秀兰先后任职于 Stripe、戴尔、Google,加入微软前曾担任大宇无限 CEO。在本期后半段,她们也分享了一些职场发展经验。
本期节目录制于 GPT-5 发布前夕,段微之在节目中提到了孩子在用“苏格拉底对话式”教育 App,而就在一周多后,“苏格拉底”模式就成了 ChatGPT 的一个功能。
颠覆、炸裂似乎正在变少,但 AI 也正在每天、每周,都变得好用一点点。在微软,这已经变成了一些可统计的业务增长指标。
本期嘉宾:
段微之,微软大中华区副总裁,商用企业及新兴市场事业部总经理
黄秀兰,微软广告业务中国区副总裁
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-在微软,AI怎么驱动业务增长?
02:45 微软内部全面使用 Copliot 365
06:43 GPT-4o 后,Copilot 能力进一步提升
08:16 使用 AI 的震惊时刻:Copliot 的视频会议即时翻译
12:18 AI 怎么提升微软广告收入:从素材生成→智能投放→数据复盘的全链路
16:42 AI 销售提效,一组数字体现
21:48 企业客户用 AI 的成败总结:前提是数据
24:34 微软做任何事,不会不考虑商业闭环
32:34 关注的 AI 趋势:GPT-5、Agent
34:52 靠编程 Agent,作为文科生也能开发、上线一款游戏小 App
-非技术部门怎么学AI技能,给 15 年前自己的职场建议
36:42 大量内部课程可选,非技术人员也能用 AI DIY 业务工具
41:30 扭转工作习惯没那么容易,对 AI 渗透有 KPI 考核
46:46 AI 进入生活:旅游攻略、多语言学习、苏格拉底式教育
51:27 工作与生活的平衡?为何对两位都不是问题
58:25 给 15 年前的自己的建议:更简单化的生活,销售的关键不是 social
01:03:43 “我要坐第一排,要第一个发言”,要有自己的 voice
** -「连点成线」**
01:15:18 Coding 作为创作 & 服务企业客户时,数据治理的重要性
特别企划:
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相关链接:
《独家专访飞书 CEO 谢欣:Office 是一个伟大的产品,而我们想做新时代的 Office》
《晚点对话明超平:他们不信 AI coding 会是新的创作方式,我很开心》
《晚点聊》106: 与真格戴雨森长聊 Agent:各行业都会遭遇“李世石时刻”,Attention is not all you need
《晚点聊》110: 与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专
《晚点聊》127: 与真格戴雨森 25 AI 中场复盘:OpenAI的IMO金牌、Kimi K2翻盘、Agent普及和抢人大战
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「智谱 AutoGLM 2.0 上线,字节酝酿“豆包手机”,苹果和华米OV 也不会缺席。」
本周三,智谱发布了首个手机通用 Agent,AutoGLM 2.0,能点外卖、买票、订餐;无邀请码直接用、免费。

(这期的封面就是,AutoGLM 上周日给参加产品交流会的朋友点点的奶茶~)
从市场规模和人群广度看,网页端的 Agent 是湖,手机端的 AI Agent 才是海。因为在中国,每天用手机的人,几乎等于总人口;而每天用电脑的人则少得多,很多人的日常生活和工作里根本不需要电脑。

图注:AutoGLM 2.0,电脑端、移动端都可用
现在,大模型公司、移动互联网巨头和手机公司,都想到这片海里寻宝,手机端 Agent 将来一定会是一个兵家必争之地。
现在我们已经看到了一些苗头:《晚点》昨天就发布了一篇独家报道,讲字节的豆包手机进展;据此前市场信息,美团的王莆中亲自带队做生活服务助手 beam;苹果、华米OV也一定不会缺席手机 Agent。
这期,我们邀请 AutoGLM 2.0 的算法、工程和产品负责人,刘潇。从 AutoGLM 切入,我们一起聊了移动端 Agent 目前的产品形态;大模型公司、超级 App 厂商和手机硬件厂商,在移动端 AI 上的三方竞合关系;也通过回顾 AutoGLM 的开发过程,梳理了这类产品的难点、研发思路和未来的迭代方向。
1999 年出生的刘潇,今年 26 岁,本科毕业于清华大学计算机系。
制作这期时,我算了一下,这是我们第四期专门聊 Agent 了,之后也会有更多相关内容。所以我给这 4 期都加了 Agent 后缀和编号,方便大家检索往期。
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
本期嘉宾:刘潇,智谱 AutoGLM 算法、工程、产品负责人
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-AutoGLM 2.0 速览
01:57 能点奶茶、能发帖,不占用屏幕、无邀请码直接上线、免费
05:作为用户的疑问:隐私、安全如何保障?关键步骤需接管,真能省事?
09:06 定时任务,高频但尚待解锁的场景
12:05 AI 竞争与外卖大战交汇:点外卖、找美食可能会被用得最多
-终端 AI 三方竞合:大模型、超级 App、手机厂商
14:14 当 AutoGLM 来到美团与用户之间,美团们怎么想?
16:12 Agent 调 App 的方式:GUI(图形界面) 和 API 会长期并存
20:59 手机个人通用 Agent 和超级 App 内部 Agent(如美团 beam项目) 的关系?
25:52 移动端尚没有 Web 端的 MCP 生态
28:44 手机厂商也在做 Agent,智谱与荣耀、三星的合作进展
32:53 华为、小米这样的公司有多种终端,它们推跨端 Agent 的优势?
33:55 智谱作为大模型公司自己做硬件?暂时没考虑
-近 30 个月的 AI Agent 探索
37:17 23 年 3 月 GPT-4 发布,刘潇的重心从预训练转向 Agent
42:39 23 年 4 月到 8 月,做出全球首个评估 Agent 能力的基准 Agent Bench
47:25 训练冷启动,人来构造数据
53:44 强化学习(RL)初现威力,离线强化学习已能大幅提升效果
01:01:22 o1、R1 的启发:做 RL 时,要用结果来 supervise 模型,而非用过程
01:04:02 RL 的两个关键:环境和激励
01:11:12 24 年 10月至今:工程上实现不占用电脑,以更大规模的在线强化学习提升纠错能力
01:15:16 激烈竞争的前提是,移动端 Agent 真的好用、成熟了
01:18:11 需要提升:模型能力、Infra、成本优化
01:28:56 产品马上发布:忐忑、期待和迭代计划
-连点成线
01:32:14 110 期,Agent 入口大战的预言回顾
01:34:54 我们聊过的那些强化学习
特别企划:
《晚点 LatePost》和 AI 产品点评网站「观猹」联合发起了一份 lite 调研问卷,只有 10+ 个选择题,填写仅需3-5分钟!我们想了解:AI 应用产品在“模型调用”方面的真实现状——到底在不同场景中,哪些模型最多人用?最受欢迎?
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相关链接:
《晚点独家丨“豆包手机” 酝酿中,字节为大模型寻硬件载体》
《晚点聊》110: 与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专
《晚点聊》96: 和楼天城聊 Robotaxi:学习人类优秀司机,让我绝望
晚点聊 106 期:与真格戴雨森长聊 Agent:各行业都会遭遇“李世石时刻”,Attention is not all you need
《晚点聊》111: Pokee.ai 朱哲清的 Agent 造法:强化学习作后端,语言模型作前端
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「AI 面试工具、700万美元天使轮、千人Party、996、AI增长黑客、“借”川普做广告。」
对今天的一批中国 AI 应用公司,出海和全球化几乎成为必选项。但怎么出海,又有不同的做法:有人立足中国,服务海外,这是产品“出海”;有人起家在国内,做到一定阶段后,整体搬迁,这是“肉身出海”。
然而,还有第三条路,就是直接“一步到位”,在硅谷创业。
这期节目,我就邀请了AI 面试工具 Final Round AI 的创始人 Michael Guan,来和大家分享非 ABC 的华人 founder,如何在美国湾区从 0 起步。
今年 27 岁的 Michael ,本科毕业于 UIUC,后来直接去耶鲁读了 MBA,2021 年肄业创业,后被收购;23 年 10 月开始了这一次创业。
这之后,FinalRound 团队加入了湾区知名孵化器 HF0,融到了近 700 万美元的天使轮。他们在旧金山开千人音乐 Party,也睡在公司 996;他们自己开发了一套 AI 系统,试图把增长和投放效率推到极致,也会借特朗普做线下广告。目前,Michael 说,FinalRound 的 AI 面试助手全系产品已达到了 1000 万美元的 ARR,即年度订阅收入;公司也已在美国之外的上海和班加罗尔都建立了办公室。

图注:Final Round AI 组织的一次 Party 上,Michael(左)和联创 Jay(右)
这个年轻团队直接在全球市场出发的故事,也许会对有同样考虑的创业者有所启发。
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
本期嘉宾:Michael Guan,Final Round AI 创始人&CEO
时间线跳转:
-在旧金山,融到 700 万美元天使轮
03:45 受“贾维斯”启发做主动式 AI,99美元/个月,第一个用户紧急打钱
10:33 ARR计算套路,有人用最高单日✖️365
14:11 入选HF0孵化器,3个月收入翻3倍,那些反直觉的选择
23:29 第一笔正式融资,688 万美元的天使轮
27:46 自己也投过28家创业公司,“一起遛狗,一起音乐,相互投资”
-HF0后收入再翻 3 倍:开音乐节也996、用Agent 驱动增长&“借”特朗普做广告
34:17 狂欢,也狂卷:每月一次小型音乐节,996 风靡硅谷
41:46 HF0至今收入再翻 3 倍:AI Agent 驱动的投放和增长
50:14 在拉斯维加斯做 KOL 拍摄屋,“借”特朗普做广告
58:04 B2B新产品:不是帮企业面试提效,是想把面试变成 “AI 试用期”
01:02:45 现在不是零和竞争的时候
01:09:05 最近的思考:未来的招聘不是考核结果,是考核过程
特别企划:
《晚点 LatePost》和 AI 产品点评网站「观猹」联合发起了一份 lite 调研问卷,只有 10+ 个选择题,填写仅需3-5分钟!我们想了解:AI 应用产品在“模型调用”方面的真实现状——到底在不同场景中,哪些模型最多人用?最受欢迎?
调研数据脱敏后会成文公开,分享给大家,所有原始数据将被严格保密。问题也不涉及产品名称等敏感信息。
欢迎听友中的各位 AI 产品开发者和创造者来填写!十分感谢!!😄填写链接:
https://www.wjx.cn/vm/eGkVD4a.aspx#
相关链接:
《晚点聊》121: PingCAP黄东旭的“内在世界源代码”:《黑镜》、程序之美和创作自由
关联:出海,“最好的全球化是本地化”。
《晚点聊》110: 与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专
关联:垂直 Agent 的机会,以服务结果为收费依据的新商业模式。
剪辑制作:Nick

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「AI泛心理、AI星座……不仅是新公司的机会。」
本期我们对话了测测的创始人兼 CEO 任永亮。
他是北大医学部预防医学毕业、2004 年就开始研究机器学习的“理科生”,却在 2011 年因一场感情低谷,开始用算法研究星座、人格、关系等“看不见”的东西,从而走上了一条独特的创业之路。他自己也经常思考:“一个对科学、理性有信仰的理科男,怎么做了测测这个产品?”
十多年后,测测已经成为国内最知名的泛心理 App 之一,陪伴了5000万用户做选择、找共鸣、寻安慰。
而现在,他又把目光投向一个看似更遥远的命题:如何用 AI 做出“陪伴感”?测测正在研发自己的陪伴机器人,试图在情绪、节律、甚至“命运系统”中,找到人和智能之间的新连接方式。
一个从未做过硬件的APP创始人,即将开始一场“有趣的探索”。
在这期节目里,我们聊了很多形而上的东西,比如激素,比如三体,比如“贪嗔痴”。当然,也聊了他的创业故事,他对大模型和具身智能趋势的判断,以及一个从高中就开始思考“混沌系统”的人,是如何一步步把这些“思考”变成产品的。
本期主播:王与桐,《晚点 LatePost》科技作者;程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人;
本期嘉宾:任永亮,测测创始人 & CEO
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-创业故事
01:42 创立测测,属于“病急乱投医”
02:36 “偶尔治愈,常常帮助,总是安慰”
04:08 测测和今日头条“撞”BP事件:基于大数据的个性化推荐引擎
06:21 怎么一个学医的变成程序员了?
09:15 买了个智能手机,相信一定要做手机上的产品
-四个阶段
10:39 2011年就想做AI化的服务了,但做不到,只能做工具了
12:35 任永亮说荣格是测测祖师爷
13:28 测测的定位:泛心理在线平台
13:51 2016年开始,变成双边服务平台
14:48 2019年AI对话机器人上线
16:04 测测进入第四阶段:做机器人
16:45 抖音是最大化生成多巴胺,但测测想打破这个循环
-当测测在AI热潮下
18:15 连续三个春节都被大模型搞得过不好
20:45 很多人用AI加测测里的一个小功能模块做一个单独的产品,但是任永亮说他兴趣不大了
21:20 第一创新风险大,看第二怎么创新就行了
23:43 做机器人:“我不怕千万人阻挡”?
25:03 拒绝被收购,就是为了有现金流支持创新业务
26:00 跟李想产生共鸣了
27:19 高中、大学对数学的热爱和了解到自己只是爱好
-做机器人的思考
28:26 测测是服务碳基灵魂,机器人业务是做硅基灵魂
29:50 这个机器人最重要的是交互,因为大模型带来的最大的变化是交互创新
31:00 LOVOT卖3万,也是成本价了
-情感是物质吗?
32:03 用户最多的问题还是情感问题
33:06 LOVOT在寻找激发人催产素的产品形态
35:02 Labubu更多属于社会潜意识的投射,催产素只占很小的比例
36:11 内啡肽是多巴胺和催产素之外另一种激素,痛苦后的奖励
-任永亮的用户观察
38:17 女性用户80%,一二线城市用户80%
40:40 教大家怎么用MBTI分析所有人
46:18 任永亮是一个信仰周期的人,每日心情打分是周期,生辰是周期,太阳历系统是周期
48:48 如果把人当做一个混沌系统,星座等系统都只是解释了一小部分
52:00 人为什么总想“测测”自己?我们智人希望找到规律
-对于未来 AI 和具身社会的思考
54:20 大模型还没有解决规律总结的问题
56:00 人还保留了具身性,所以是不可替代的
58:28 长期来看,测测会变成一个人工智能公司
01:00:00 AI技术对社会的影响,任永亮比较悲观
01:04:00 很多公司把测测放进自己的BP里,但任永亮不太在意
01:06:12 找一个市场和技术的夹缝,这也是过去测测一直擅长的
01:09:00 深夜惊醒,在想一个对科学有信仰的人,怎么做了测测这个产品?
01:11:30 如果做机器人不成功,可能就是报表没那么漂亮罢了
01:13:13 任永亮想问:这个世界到底是不是可被计算的?
相关链接:
晚点聊 122:10分钟朱啸虎投资,泡泡玛特、米哈游都在试;Fuzozo孙兆治聊AI潮玩
晚点聊 122:与Haivivi李勇聊月入千万的AI Jellycat:小众AI硬件×大众消费品的交叉口创业
剪辑制作:甜食
本期主播:
即刻 @王与桐

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「一个登月时刻?」
今天的嘉宾,是 106 期曾做客《晚点聊》的真格基金管理合伙人戴雨森。这期节目分两次录制,一次是在上周,在 2025 年年中的复盘和展望时刻,我们聊了真格投资的月之暗面新鲜出炉的 K2,AI 应用普及这条大主线的变化,和近期热闹非凡的抢人大战。
一次是在今天(7月21日)下午。我们补充聊了刚刚发生的新进展:OpenAI 在上周五发(7月18日)布了ChatGPT Agent,更重要的是,这个周末(7月19日),OpenAI 又宣布用一个未公开的通用大语言模型,第一次达到了 IMO国际奥赛金牌水准。这之前,只有 Google DeepMind 针对数学专门做优化的模型达到过银牌水平。
2 年半前,曾写下《通用人工智能的火花》的现 OpenAI 研究员 Sébastien Bubeck 形容,这(通用大语言模型拿下IMO金牌)最终可能会成为一个登月级别的进展。

已持续两年多的AI竞速没有放缓,模型能力与应用创新交替上升,而两者的进化速度,可能都在被低估。
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
本期嘉宾:戴雨森,真格基金管理合伙人,*投资了 Kimi(月之暗面)、与爱为舞、无问芯穹、Genspark *等 AI 项目。
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-OpenAI 拿下 IMO 金牌,又一个李世石时刻
01:06 OpenAI 新模型拿下 IMO 金牌:首个到这一水平的通用 LLM、强化学习也能处理难判别任务、Google 也做到了?
14:38 抢人大战后,Meta 谁都不服谁的情况可能更严重
16:31 ChatGPT Agent 不惊艳,但别低估它;“壳”的价值在于 context
-再谈 AI 应用普及:最重要的、被高估的、被低估的
27:39 总要进展:Coding 和推理能力持续提升、Agent 形态有了初步共识、多模态更实用了
33:59 机器人进厂打螺丝的速度,被高估了;应用(壳)的价值、优秀团队的韧性、模型进展速度被低估了
40:53 从 All in AI 到外卖大战?
-不同公司,走向各自的未来
42:37 DeepSeek R2,等待新基模
43:43 字节 Seed 组织的进一步分工:Edge、Focus、Base
46:39 K2,Kimi 的乔戈里峰
58:32 技术排位变化:Google is back、ChatGPT 更强化超级应用、Anthropic 也自己“造壳”
-应用的生长
01:15:23 雇佣 AI——1个月 1000 美元的 AI 订阅费
01:23:19 Agent 的应用进展需要新的 L3 模型
01:30:22 在硅谷,对创业产品的像素级模仿为何较少发生
-新的提问
01:35:35 持续好奇:如何衡量智能的边界?
01:38:00 灰犀牛:当个人有了大量生产力,怎么处理效率 vs 公平?
01:43:31 未来几个月想验证的悬念?——L3 模型如何到来
01:48:37 一款契合 AI 创业者的游戏《33 号远征队》
相关链接:
晚点聊 106 期:与真格戴雨森长聊 Agent:各行业都会遭遇“李世石时刻”,Attention is not all you need
晚点聊 110 期:与明势夏令聊Agent竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专
晚点聊 103 期:用Attention串起大模型优化史,详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进
Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus 《AI Agent 的上下文工程:从构造 Manus 中学到的》(Manus 联创季逸超近期发布的 Context Engineering 文章)
Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4《通用人工智能的火花:GPT-4 的早期实验》
剪辑制作:甜食、Nick

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