晚点聊 LateTalk

「质疑泡沫，理解泡沫，拥抱泡沫，享受泡沫，但他没有说第五步是什么。」

这期播客，曼祺邀请晚点的两位作者，李梓楠和徐煜萌一起聊当下喧闹的具身智能创业。

过去数月里，梓楠和煜萌接触了多位具身智能创业者，数据、零部件、代工供应商，和多位一二级市场投资人，结合我们 2023 年以来对这个行业的持续跟踪，撰写、发表了《具身智能的金钱游戏》一文（此文作者还有申远）。

和往期编辑部同事之间聊的选题一样，播客不是对文章的复述。我们会补充更多视角、逻辑分叉和行业里的不同看法，也会更直接地表达个人观察。

这期节目讨论了 3 个问题：

弥漫在行业中的“不对劲”的源头——表象是研发投入远少于全行业融资，根源是技术仍处于早期阶段；

收入“做大术”——技术不成熟，估值和外界期待却颇高时，一批具身智能公司不得不提前撑大收入。这是一个地方政府、机器人供应链企业（不少已上市）和具身智能创业公司各方利益求同存异的过程，有人称它是“生态”，有人视其为“诡计”，更多人已见怪不怪、不置可否。

融资和 IPO 竞争的未来——A 股和港股的机器人行情都已在下半年转折，那些排队上司的公司和汹涌的热情与期待往下会如何？

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本期嘉宾：
李梓楠：《晚点 LatePost》科技组记者
徐煜萌：《晚点 LatePost》平台组记者

本期主播：
程曼祺：《晚点 LatePost》科技报道负责人

剪辑：甜食

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-钱很多，技术进展却难判断
02:33 融资竞赛：大家拿了很多钱，却花得很少
05:40 具身进展难观测，也更容易在高估和低估中摇摆
08:51 抓一个轴承要 70 秒：比人慢，也比成熟工业机器人慢
16:47 “上春晚不是问题，都上春晚就是问题”。

-“版本答案”是做大和上市：收入如何来？
17:39 融资越多，越得奔着做大和 IPO
18:13 港股 18C：2.5 亿港元收入只是最低门槛
19:44 数采中心：地方政府、就业和数据销售如何闭环
24:06 被质疑的科研、跳舞、迎宾，也许是当前最市场化的收入
29:18 供应商既是客户，也是投资人，是合资公司股东，是销售代理
32:38 一个例子：宇树等机器人的 800 万元订单，如何撬动长盛轴承的想象
36:42 二代们执掌机器人：从果链、汽车链到机器人链
41:13 2000 万，成为智元 VAP
45:15 Optimus 预期落空，看销量预期，邓泰华比马斯克准

-金钱游戏如何继续
50:30 Club Deal：“T0 级”产投、VC 的排列组合
54:44 泡沫继续，二级投资人开始寻找可验证指标
58:57 未来最重要的验证：数据 Scaling 与上市后定价

相关链接：
《具身智能的金钱游戏》

港交所《上市规则》第 18C 章：特专科技公司

170 期：与陈哲的「具身季报 26Q2」：世界模型大风不停，和不想被贴标签的人

157 期：与陈哲的「具身季报 26Q1」：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

149 期：具身模型哪家强？｜与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望

126 期：解读智元机器人“类借壳”：6 个涨停板！可想学不简单

附录：人物、公司与术语

播客里口头提到的“邓总”指邓泰华：智元机器人创始人、董事会主席兼 CEO。

优必选（UBTECH）：机器人公司，工业人形机器人 Walker 系列是其主要产品线之一。节目将其与宇树、智元并列讨论国内人形机器人的销售规模。

长盛轴承：深交所创业板上市公司（300718），主营自润滑轴承。节目以其与宇树的业务关系为例，讨论机器人订单规模与上游公司的估值想象之间可能存在的巨大差距。2026 年 8 月 31 日收盘市值 169 亿元，今年最高市值 258 亿元（5 月 26 日）。

均胜电子：汽车零部件上市公司，业务覆盖汽车安全和汽车电子，并布局机器人控制器、灵巧手、电子皮肤等部件。节目将其列为智元生态中的制造业合作伙伴之一。2026

「关于蒸馏：误解、门槛与代价」

这期播客，又是一次“编辑部”节目：我和《晚点 LatePost》的主笔高洪浩一起来聊蒸馏。

这是一个所有人都在关注、却很少有人愿意公开谈论的话题，所以也很难邀请外部嘉宾。本期中，我们对蒸馏的讨论，来自过去一段时间，我们和数位来自不同中国 AI lab 的从业者的讨论以及一些公开资料。

相关文章蒸馏风暴：AI 公司不愿公开谈论的技术竞赛已在上周发布。

播客里，编辑了《晚点独家丨字节讨论训超 5 万亿参数模型，张一鸣：不蒸馏、别被 Coding 这种短期热点影响》的洪浩，也和我一起讨论了更多公司，如字节的更多做法和可能的原因。

蒸馏这种诞生多年的技术到底是什么？为何在 2026 年出圈？大规模蒸馏如何实现？蒸馏能否成为一个模型研发团队的壁垒？它的代价又是什么？

本期节目是一个引子，希望更多从业者、听友在评论区分享你们的想法、观察和思考。

图注：斩杀线。处在一个模型，右边（比它贵），和下方（智能程度比它低）区域的模型，被该模型”斩杀“。不过这个图里没有反映另一个非常重要的维度，就是推理速度。

本期嘉宾：
程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

本期主播：
高洪浩，《晚点 LatePost》主笔

本期剪辑：甜食

时间线：
-蒸馏不是“抄答案”，蒸馏为何在 2026 年出圈
02:04 典型蒸馏：让学生模型逼近教师的输出行为
04:26 智能体轨迹蒸馏：可被“蒸”的数据越来越丰富
06:41 不是所有使用强模型输出的训练都是蒸馏，但都违反用户协议
08:05 蒸馏规模扩大的两个关键节点
10:17 从为了压缩，到为了变强

-字节为什么不蒸馏？
13:51 张一鸣的判断：最多只能逼近，很难真正超越
17:44 一个运动员可以既嗑兴奋剂，也勤加训练吗？
24:41 其它公司的蒸馏讨论

-蒸馏难在哪，如何实现？
28:52 账号、真实问题与数据管线：大规模蒸馏的 know-how
32:08 蒸馏行为可以被隐藏吗？
34:56 学生模型超越教师模型的可能性
37:29 一直逼近而不超越，问题是什么？

-学生能否超过教师：技术、规则与更大的商业问题
38:35 蒸馏的红线与“双标”争议
44:05 更便宜的智能，如何改变前沿模型商业逻辑

相关链接：

蒸馏风暴：AI 公司不愿公开谈论的技术竞赛

晚点独家丨字节讨论训超 5 万亿参数模型，张一鸣：不蒸馏、别被 Coding 这种短期热点影响

177 期：详解 Kimi K3：强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样？

176 期：姚顺雨，来到腾讯 300 天

163 期：详解 DeepSeek V4：Infra 巨鲸、百万上下文走进现实、极致效率优化

80 期：OpenAI o1 来了！与硅流袁进辉聊 o1 新范式和开发者生态

Anthropic：Detecting and preventing distillation attacks

Google Threat Intelligence Group：Distillation, Experimentation, and (Continued) Integration of AI for Adversarial Use

DeepSeek-R1 技术报告

「专聊 RSI 的一期来了。」

在 171 期节目 AI 二季度季报中，我们重点聊了 RSI，递归自进化。

那之后不久的 6 月底，我采访了从去年开始就在这个方向探索的创业者之一田渊栋。他参与创立的 Recursive SuperIntelligence 的缩写也是 RSI，目前估值超 46 亿美元。

我们聊了这个不算新鲜的想法为何在今年春天“复兴”，相比十年前 Google 做 AutoML 用 AI 辅助神经网络的架构搜索，现在的 RSI 或者说 AutoResearch 已经发展到哪一步。

6 月初，Recursive SuperIntelligence 释放的第一批成果是一个具体的实力，它们在小规模上，验证了一个 AI 系统可以自动化地提升性能、提升效率和改进 Infra：

图注：图中蓝色底纹一列，为 Recursive Superintelligence 公司 6 月初取得的成果。

这期节目录制的 6 月底，还没有涵盖一些后续事件，如 OpenAI 一举解决了 10 个数学难题。Thinking Machines Lab 的联创之一翁荔重新回到 OpenAI，据报道，她将带团队探索的方向就是 RSI。

关于 RSI，一个极有诱惑力、也十分危险的假设是：率先达到这个状态的公司，会把其他人越甩越远。这也是从 Anthropic 到 OpenAI 等前沿模型公司尤为关注这个方向的原因之一。

这个推演成立吗？田渊栋认为还有另一种可能性，这取决于，你认为智能的提升是一条平滑向上的曲线，还是你 bet（押注）它会阶梯式跳跃。

本期也已发布了视频版，可前往各主要视频平台搜索「晚点聊」观看。

本期嘉宾：

本期主播：

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-从科幻设想走向 RSI：为什么循环开始转起来
05:53 为什么 RSI 在今年变热？
07:15 去年与 GPT-5 合写论文，从不用再招实习生到创业
13:10 coding 能力提升后，研究老手的春天又回来了
15:26 从 AutoML 到 RSI：AI 辅助研究的今夕变化

-RSI 竞赛：“它比 coding agent 大得多”
19:48 Anthropic 长文更多展示了提效，还不是递归自进化
27:14 解决 RSI 不只靠 coding 这个支点
38:07 强者愈强的变数：智能提升可能是跳跃的，而非平滑的
43:38 终极形态也许是“修仙社会”

-Recursive 公司的第一步：把研究系统跑起来
45:51 First Steps：三个 benchmark 的初步成果
54:43 现在缺什么？数据、算力与可解释性

-AI 终将成为科学
57:13 自我进化的风险
59:37 “多数人已经绝望了，但我认为AI 终将成为科学”
01:05:45 当 AI 能自己发现新知识，那我就来欣赏吧

-追求美的结构，也知道这是一种局限
01:08:13 从 Waymo 到 FAIR，从工程回到研究
01:14:11 hands on 带来的研究判断：区分难的不同程度
01:20:26 大厂为什么变慢：小团队、扁平协作与 150 人临界点
01:23:22 追求美的结构，也知道这是一种局限

01:26:09 连点成线：延伸推荐

剪辑：杨、Nick

相关链接：

「开源了权重，没开源产生权重的 “流水线”。」

本期我们邀请 RadixArk 创始成员赵晨阳和华盛顿大学博士生曾致远，从推理与算法两条线拆解 K3：它真的比肩 fable 吗？3T 开放权重、混合注意力和智能体训练环境意味着什么？以及开源模型真正开放了什么、又保留了什么？

晨阳是老朋友，他曾在 163 期节目中为我们从 Infra 角度解读了 DeepSeek-V4。在 UCLA 读博期间，晨阳成为 SGLang 核心开发者，SGLang 第一时间适配了 V4 、K3、GLM 5.2 等中国开源模型。

曾致远目前在华盛顿大学读博士二年级，研究大语言模型，师从 Hannaneh Hajishirzi 教授和 Pang Wei Koh 助理教授。

进入具体的技术报告解读前，我们也聊了 K3 如今在美国 AI 界和更广泛的投资市场所引起的巨大关注，以及与 K3 直接相关的开源大辩论。

本期节目已发布图文版，详解 Kimi K3：强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样？丨晚点播客

下面，正式进入节目吧。

本期嘉宾：

本期主播：

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-K3 为什么成为里程碑
05:13 使用体感：长程任务、惊艳的前端能力与被吐槽的不足
11:15 K3 引发的开源、安全与估值大辩论
16:50 Transformer 的「忒修斯之船」
25:34 贵不贵、慢不慢，看单价之外的任务总成本
29:25 K3 为什么现在慢？新架构、Serving Stack 与前缀复用
34:42 权重一旦开放就收不回；真正的护城河在环境、验证和算力

-KDA（K3 采用的注意力） 和 KDA（kenerl 开发 agent），说不好哪个更伟大？
39:36 架构总览：让信息沿序列与深度更高效流动
42:42 Quantile Balancing：近千个专家如何保持负载均衡
48:38 KDA＋MLA：线性注意力与全局注意力并非二选一
54:12 线性注意力下，百万上下文如何缓解遗忘
57:27 线性注意力给推理系统带来的工程变化
01:00:54 6.3 倍解码加速来自哪里
01:03:34 Attention Residuals：让深层模型选择性读取浅层信息

-优化器、后训练与自动研究
01:10:23 Per-head Muon 与大规模训练稳定性
01:14:46 AI 能否自己发明优化器
01:20:34 MOPD：九个领域专家为什么先分后合
01:27:11 蒸馏的纯技术定义、on-policy 蒸馏与 off-policy 蒸馏的区别

-Infra 优化
01:31:08 KDA 结构下，投机采样回退机制的变化
01:39:47 Flash KDA、QAT 与训练—推理一致

-后面有什么？
01:46:50 下一个开源最强，以及开源能否超过闭源
01:48:29 持续学习、评测与模型平台期

剪辑：甜食

相关链接：
Kimi K3 官方技术博客
Kimi K3: Open Frontier Intelligence（技术报告）
Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture
Open Weights and American AI Leadership
163 期：详解 DeepSeek V4：Infra 巨鲸、百万上下文走进现实、极致效率优化
143 期：阿里、Kimi 都在用的 DeltaNet 是什么？｜与杨松琳聊线性注意力新改进
104 期：我给线性注意力找“金主”，字节 say No，MiniMax say Yes
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

「少帅加入、组织换血、co-design、微信 vs 混元。」

本期，我和《晚点 LatePost》主笔高洪浩一起聊他最近写过的一个主题：姚顺雨，这位去年下半年加入腾讯的 29 岁年轻 AI leader，给混元乃至腾讯带来的改变。洪浩长期跟踪腾讯和字节的发展。

相关报道见：《当一个年轻人空降改造腾讯混元的 300 天》。

相比文章，播客里洪浩分享了更多他的个人观察和主观感受，同时更多展开了这篇文章里没有详述，但重要的一个议题：微信的 WeLM（他们自己的大模型团队）和混元之间的关系？微信和腾讯的基础大模型未来可能会进一步做怎样的联动和融合？最后，我们也从腾讯延展地聊到了模型和应用力量对比的变化，以及中国大模型领域的更多竞争：第一梯队模型是否足以定义胜负，以及从 Coding 走向更广泛知识工作者时，AI 商业化的下一次拐点何时出现。

混元希望把模型与应用更紧密地连接起来；微信则出于用户规模、资源效率和隐私控制，继续推进自己的 VLM。

面对算力约束和更集中的对手，腾讯需要改变自己，更 “拧成一股绳” 吗？还是保留过去帮助它不断长出新业务的联邦结构？

本期嘉宾：高洪浩，《晚点 LatePost》主笔
本期主播：曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

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-从低谷回升：混元 3 背后的节奏与争议
02:19 报道之外：组织上升期里的暗流
05:04 Kimi K3 之后，“小模型” 路线的两种声音

-姚顺雨为何选择腾讯
07:46 腾讯为什么要找一个年轻 Leader
13:09 从 AI Lab 赛马到一个 “残缺的组织”
18:41 姚顺雨的 “下半场” 判断：腾讯的 Context 为什么有吸引力

-空降改革：先换人，再重建组织
26:01 多模态并入，姚顺雨的 Scope 持续扩大
27:29 两三个月换掉关键岗位
35:04 一个不像 “纯技术 Leader” 的组织型管理者
41:45 刘炽平的支持：钱、人、算力和时间
44:17 混元 3 第一炮：目标不是登顶，而是重振士气

-模型走向应用：腾讯如何组织一场 AI 产品战
49:27 强化学习平台与模型—产品协作
52:04 把 AI 原生产品集中到 CSIG
56:15 内部强化学习平台从 WorkBuddy、元宝开始

-微信、混元与腾讯的组织惯性
57:45 混元和微信：模型之间 “没有很直接的关系”
01:07:45 为什么微信 WeLM 和混元大概率会长期并存
01:10:19 “联邦制” 腾讯需要和能拧成一股绳吗？
01:17:43 改革的第二阶段：成绩与文化兼容

-谁能留在牌桌：AI 竞争的下一轮判断
01:21:38 后来居上的标准：先拿出第一梯队模型
01:27:02 如果今年底再写 BAT AI 竞争，主题会是什么？
01:29:39 从程序员到白领，商业化爆发速度还会那么快吗？
01:33:27 泡沫何时扩散：今年下半年的转折

01:35:38 连点成线： 延伸推荐

剪辑：甜食

相关链接：
《当一个年轻人空降：改造腾讯混元的 300 天》
《字节、阿里、腾讯 AI 大战全记录：一场影响命运的战争》
《腾讯在 AI 拐点到来前的 700 天》
《大模型创业潮：狂飙 180 天》
《大厂大模型：久违的一把手工程》
姚顺雨博客：The Second Half
163 期：详解 DeepSeekV4：Infra 巨鲸、百万上下文走进现实、极致效率优化
158 期：V4 发布前的 DeepSeek：人才竞争、组织特点和独特的 AGI 目标|Solo
153 期：阿里 Qwen 人事变动：误读、近况、伏笔和未来|solo
150 期：

「“我这种焦虑型性格，可能是被这个时代选中了。”」

为什么一家看起来中国最成功的 AI 应用公司，同时也可能是最危险的一家？

演语科技 Evoken，旗下有 Liblib、Lovart、LibTV 三个产品，ARR 超过 3 亿美元。在 AI 应用融资最艰难的时候，它以 20 亿美元估值，一笔融了 3 亿美元。

围绕这家公司的争议也同时达到顶峰：有人质疑它缺少原创；有人认为它靠激进定价换增长；离开的人说它不够技术、不够创新，甚至有投资人判断，它迟早会爆雷。

这种矛盾可能不只属于 Evoken——这一代 AI 应用公司都活在同一个特殊处境里：今天属于应用的价值，明天可能就被模型覆盖。

本期节目节选自我们与 Evoken 创始人陈冕的一次长采访。

和陈冕对话，最先让人注意到的是他的笑声。洪亮、密集，说到兴奋处会大笑，甚至有点结巴。他极度焦虑，觉得公司“完蛋了”时会哭，想通新的方向后，又立刻觉得一切都有可能。

焦虑、速度和侵略性，是陈冕的性格，也是 Evoken 的生存策略。他将这种策略用到了极致——过去三年，这家公司就这样活下来：一个方向出现，迅速扑进去；模型能力变化，原来的空间开始坍塌，就再寻找下一个

陈冕回应了对他和 Evoken 的争议，以及这场对话中我们最想追问的问题：在一个模型不断吞噬应用价值的时代，一家独立的 AI 应用公司，要怎样 “survive” 到应用时代真正到来的那一天？

本期节目已发布图文版，对话 Liblib 陈冕：关于活下来，以及所有接近死亡的时刻

本期嘉宾：陈冕，演语科技 Evoken 创始人
本期主播：《晚点 LatePost》记者

剪辑：甜食

时间线：
-“我有两个关于误解的神奇体验”
4:10 爆雷？投流多？补贴多？
8:21 不能自爆式打法，但不是负毛利
11:01 LibTV 3.9 折会员的由来，还在探索高 Token 消耗的生产力产品商业模式
19:26 “不侵略性强，我怎么厉害呢？我不厉害，我怎么活下来呢？”

-创业第一仗，没有上一代互联网成功的手感
21:42 只剩 4000 块的故事，其实只有 600 万的时候就慌了
28:35 创业后新体会，英雄也会改变时势

-第一个发现 PMF，和最终赢得市场差十万八千里
34:51 LibTV 的原创度争议和收购传闻的来源
42:11 关于投流的误解，可能来源于饱和式信息攻击

-完蛋了，后院起火了
49:20 管理的两个 reward model，我没有做好
54:20 联创离开
58:01 拜托创新是有成本的，应用公司没法有自由探索的创新
01:08:36 Lovart 上线前的完蛋时刻，第一次对股东哭了
01:19:32 团队出问题，从美国飞回来解决

-在模型厂商的缝隙里 “survive”
01:28:10 逐鹿中原与占领江东：没法说明白的 survive 路径
01:37:17 成功概率小，但我 bet 人类有没有价值
01:46:09 网瘾少年、金庸迷和话剧演员
01:57:37 AI 时代奖励焦虑的人
02:05:55 创业三年反思：开了一辆极快的车

相关链接：
136 期：Sora 新世界 & Lovart 4 个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类 Agent

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「企业想用好 AI，仍逃不掉数据、流程、业务理解和组织变革。」

本期嘉宾，是 SAP 大中华地区总裁原欣。

SAP 起家于 ERP（企业资源计划）。这家总部位于德国沃尔多夫的公司，自 1972 年创立至今五十余年，已成长为全球企业级软件巨头，全球百强企业中绝大多数都是它的客户。但 2026 年以来，AI coding 能力突飞猛进，掀起大模型 To B 热潮，SAP 这类老牌企业软件公司也开始面对挑战与质疑。

他们已经在行动。近年来，SAP 与 Anthropic、Google、微软、AWS、NVIDIA 等厂商深化 AI 合作，在中国市场则与阿里云合作。今年 5 月，SAP 在蓝宝石大会上发布“自主运营企业”（Autonomous Enterprise）愿景，同步推出支撑这一愿景的 SAP 商业AI平台与SAP自主型管理套件，以及面向用户的全新交互层 Joule Work——用户只需用自然语言描述目标，Joule 会完成流程、数据与 Agent 编排。

我们的访谈直面了 AI 对企业软件形态和市场的冲击：

原欣自 1998 年以来有近 30 年企业市场经验，先后在甲骨文、VMware、微软等公司工作。她也分享了多年观察企业转型得到的判断：AI 不会让数据治理、流程梳理和组织变革自动消失；技术从小圈子的狂欢外溢到更广泛的企业世界，仍然要经过漫长、具体的业务落地过程。

本期节目由 SAP 支持播出。

本期嘉宾：原欣，SAP 大中华地区总裁
本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

时间线：
-AI coding 冲击企业软件：什么会消失，什么仍是壁垒
02:51 从 ERP 起家的全球企业软件巨头
12:59 AI coding 来了，但业务逻辑和标准流程仍有价值
22:29 “日抛式软件” 可以满足临时需求，大企业仍需要信任和合规

-从记录系统到执行系统：SAP 的 “自主运营企业” 战略
27:18 AI 会让大公司消失吗？拆散与聚合的力量同时存在
32:30 “自主运营企业”：Agent 执行，但未来 5 到 10 年仍需 human in the loop
37:31 为什么 SAP 不自己训练通用基础模型？
42:39 “模型即产品” 在 To B 市场成立吗？
44:58 企业用 AI 的落差：老板说 “我也要”，但脏数据不会自动消失
47:30 把 “老师傅” 蒸出来：非结构化决策如何沉淀为企业记忆

-FDE 热潮：从模型到企业价值的最后一公里
49:55 FDE 和传统驻场工程师、ERP 顾问有什么不同？
55:43 一个关务案例：Agent 准确率从六七成提升到九成以上
58:40 OpenAI、Anthropic 进入 To B，会和 SAP 正面竞争吗？

-中国企业如何迎接 AI：数据、组织、出海与下一轮产业升级
01:05:21 88% 的企业尝试 AI，为什么只有 3% 认为获得了业务回报？
01:07:43 大公司有钱做实验，小公司跑得快，最挣扎的是中型企业
01:09:24 中国为什么没有长出全球 SaaS 巨头？高速增长留下的系统欠账
01:13:14 哪些行业会先采用 AI？轻资产服务业在前，制造业从市场和售后切入
01:20:34 SAP 与阿里合作：千问、阿里云、钉钉和 ERP 如何服务中国客户
01:23:20 中国企业出海：税务、合规、并购与全球流程整合
01:26:42 从本地部署、云到生成式 AI：技术周期的区别是速度，人的复杂性没有变

剪辑：甜食

相关链接：

171 期:与 Henry 的「AI 季报 26Q2」：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？
164 期:当 AI“杀死”SaaS，与明略吴明辉聊多 Agent 网络、软件业转型和 AI 新组织
131 期:微软怎么用 AI？与微软商用市场、广告业务管理层聊 AI 驱动的增长
98 期:李开复聊零一部分团队并入阿里：只有大厂能追逐超大模型

小红书@曼祺_火柴Q即刻@

「不想boring，那就开心地suffering。」

2018 年，26 岁的姚颂 3 亿美元卖掉第一家公司后，只开心了两分钟，然后感到 “人生陷入灰暗”。

Striding AI（正行创新）是他的第三次创业。此前，他已经历两次硬科技创业，从做 AI 芯片的深鉴科技到商业航天公司东方空间；这一次，他把目光投向了物理 AI。

我们的聊天从十年前清华园开始，姚颂分享了杨植麟、王鹤、许华哲等如今的科技创业中坚力量的青葱岁月。那之后，姚颂经历了十年硬科技创业，这也是硬科技在中国从曲高和寡到成为主流的十年。

他说人生就两种状态：不想 boring，那就继续开心地 suffering。

本期访谈也有视频版。

本期节目的图文版也已经发布:对话姚颂：不想 boring，那就继续开心地 suffering

本期嘉宾：姚颂，正行创新创始人 & CEO
本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

时间线：
-掐着表学习，每天必须学满 11 小时
01:43 十年三次创业，一个圆、两条线
07:11 初入清华，每天必须学满 11 小时
15:22 人生要么 boring 要么 suffering，我不想 boring
19:33 杨植麟、高继扬、王鹤、许华哲、陈建宇……十年前清华园里的少年们在较量什么？

-26 岁 3 亿美元卖掉深鉴，纯粹的高兴只有 2 分钟
24:17 把本科科研做成产品和公司
32:23 见了 50 家机构没人投，张予彤和林仁俊投了
40:04 拒绝英伟达和英特尔，推演出此后剧情
51:22 26 岁第一次卖公司，开心两分钟后就「灰暗」了
01:00:02 在经纬的自由时间，张颖说：你最需要的是信息

-东方空间的 5 年，我开心的、我遗憾的
01:13:24 中国商业航天的关键是：中国、商业、航天；路径是好、多、快、省
01:20:39 开心的：引力一号发射，第一次固体捆固体、第一次民营发射直播
01:26:02 难受的、遗憾的，也是成长的

-第三次创业：大步走向物理 AI
01:30:54 这一次的天时、地利、人和
01:41:50 80 岁的谢国民说：你们都别起身，你们都是老师
01:47:20 一两个小天才无法解决问题；Alex、何恺明、任少卿、代季峰……CNN 的历史说明，谁也不能一直领先
01:57:26 缩短前沿算法到价值的链路
02:06:08 智能优先只适合极少数者，要在每一个 milestone 有商业落地
02:16:37 智能优先的 OpenAI、Anthropic 为何不会摘取物理 AI 果实
02:23:56 尺寸和速度一开始就重要，因为端侧部署很重要→“隐空间”
02:26:39 那么，如何看以视频生成成为骨干的 WAM 热潮？
02:31:17 所有制造、互联网巨头都会投入物理 AI，这是未来经济支柱

-Striding
02:40:52 创业者是十分进攻，0 分防守；企业家是 8 分进攻，2 分防守
02:45:26 十年前的天才少年，看今天的天才少年
02:51:01 Striding 是大步走，是走得正

剪辑：Nick

相关链接：
172 期：Momenta IPO 后再访曹旭东：就是想做没有尽头的 AI
166 期：许华哲再次具身创业：不想错过最大的西瓜
165 期：GEAR 高深远：世界模型、自进化循环、DreamDojo
161 期：原力灵机唐文斌：中国最早的 AI 创业者和他的具身新旅程

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

过去六年我曾四次采访曹旭东，每次见面他都穿着 Momenta 的文化衫，这一次也是。

他里面穿着一件 T-short，胸前印着 Momenta 的飞轮图示。“一个飞轮、两条腿”这是 Momenta 从成立到现在，说了十年、做了十年的战略。以至于 Momenta 有员工会戏称自己在“飞轮公司”上班。

T 恤外面，他套着另一件公司夹克，印着 Momenta 的十年愿景和百年愿景：

曹旭东说，当时之所以定下这个百年愿景，是想给自己和公司树立一个有生之年做不到头的 AI 目标。

而之所以在公司的衣服、杯子等各种周边上都印满“飞轮”和愿景，是因为重要的事得不停重复说，提醒自己，提醒团队。「你必须活得像一句广告。」两年前的上一次采访中，他用脑海里冒出这句陈奕迅歌词形容这个方法论。

从 30 岁开始创业，曹旭东和 Momenta 联创团队是中国第一批 AI 研究员出身的科技创业者，他们没有任何产业背景，而十年后，Momenta 在第三方城区 NOA 的份额超过 65% ，比华为等其他对手的总和还多。

Momenta 的故事可以帮助回答一个问题——出发时只有技术能力的公司，如何在复杂、多变的商业世界里，既维持技术竞争力，又完成商业落地？

《对话 Momenta 曹旭东：超越智驾的摩尔定律》

两年前的专访我们也发过播客，可见《晚点聊》77 期。那一次我们更多聊了具体方法论。

这一次发生在 IPO 前后的专访，我与曹旭东聊了他的思考和判断方式如何形成，和下一个十年，他面向具身智能和物理 AI 的推演。

本期节目已发布图文版： 《Momenta IPO 后专访曹旭东：聪明人如何下笨功夫》

本期嘉宾：
曹旭东，Momenta 创始人
本期主播：
程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

时间线：

-量产智驾的战争结束了
03:54 什么叫“竞争结束”？改变格局的窗口正在关闭
07:59 智驾从 nice to have 走到了 must have
17:50 车企的竞争力不在于能做智驾

-机器人和物理 AI：2030 会发生什么
27:41 家庭场景拐点将至，R7 验证了世界模型
34:54 同样创业十年的 Momenta 和宇树
39:06 RoboVan > RoboTruck > RoboTaxi
44:54 量产智驾、Robo 和机器人，世界模型是共同底座
48:52 “规模不是我们思考的出发点”

-当一个学物理的人想做 AI
58:04 一旦思考起智能，停不下来
01:04:55 从孙剑那儿学到的：超一流的人是聪明人下苦功夫
01:09:09 加入商汤，十年前的 AI 赋能百业
01:15:33 不再只是研究员：天性偏好、底层愿望
01:20:27 创立 Momenta：感知和认知的结合点
01:23:30 为什么十年前就看到“数据驱动”？
01:29:12 数据驱动的推演：要量产，不要 Waymo

-现在的“不复杂”，过去的“很痛苦”
01:34:27 从一个研究院到真的创业公司
01:38:46 从“血肉模糊”的首个客户到研发和交付的“主线原则”
01:47:50 “相信”和“真的相信”不一样
01:49:52 回到一线，回到一线，回到一线
01:57:50 狐狸知道很多事，刺猬知道一件大事

相关链接：

《Momenta IPO 后专访曹旭东：聪明人如何下笨功夫》
晚点聊 77 期:《不仅是车企的战争，与 Momenta 创始人曹旭东聊智驾供应商生存法》
《对话 Momenta 曹旭东：超越智驾的摩尔定律》

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

眼下的竞争 & 未来的焦点。

继续带来 2026 年 Q2 的 AI 季报，嘉宾仍是 MoE Capital 创始合伙人 Henry Yin。

这个季度，我们沿两条脉络来看 AI 的进展，一是推进智能前沿：

OpenAI 和 Anthropic 间的竞争：上季度季报预言的 Codex “反扑”，本季发展如何？

- RSI（Recursive Self-Improvement，递归自进化）：延续上季季报的 AutoResearch/自进化的讨论，RSI 在 Q2 大热，Anthropic 专门写了 RSI 长文《When AI builds itself》，更多新创业公司正在涌现。上周内，我就了解到数个在这一方向创业的新团队，有些已经官宣，更多还在水下。

本期播客封面，即是这篇文章中，Anthropic 对过去的工作循环和未来 AI 参与更多的 RSI 状态的设想图示。

第二条线是智能的扩散：

更多企业客户想要自己的模型——这成为 Fireworks、Applied Compute 等美国科技公司和智谱 GLM 等中国开源模型的共同机会。

交互创新：OpenAI 带来了 Record and Replay，Claude 终于接入 Slack 群协作（Claude Tag）；Thinking Machines Lab 带来创新的流式语音模型 Interaction Model。

最后，我们补充聊了 Google、Meta、xAI 的近况，还有很久没上头条的 Midjourney，它居然做起了超声波医学影像设备。创始人 Holz 聊起新业务时说：“我们甚至还没用到 AI”。

*一个小说明：我们录这期节目时是 6 月 27 日。这之后行业又有重要变化，如 Anthropic Fable 5 恢复全量上线。节目里的这部分内容有滞后。

本期节目的图文版也已经发布:AI 季报 26Q2：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？

节目中聊到的一些新公司、人物和行业术语，可先参考 shownotes 末尾的「附录」。

本期嘉宾：
Henry Yin，MoE Capital 创始合伙人
本期主播：
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：

04:20 上季季报回顾：延续的、反转的

【推进智能前沿】
-OpenAI vs Anthropic
08:21 当前竞争：两家的新模型、coding Agent 份额和价格战
19:26 相关第三方：被收购的 Cursor，创业公司中的第一名仍有高额溢价
22:01 对模型已最强的公司来说，不是”模型即产品“

-RSI 递归自进化
28:04 是什么？为什么火？涌现的新团队
32:14 Anthropic 长文《When AI builds itself》
39:15 Recursive Superintelligence 6 月中旬的第一批具体成果

-物理 AI
43:14 OpenAI 官宣 Robotics 团队，Anthropic 为何也考虑做机器人？
46:24 《世界模型》研究报告的梳理与发现

【智能的扩散】
51:39 美国公司用中国开源模型，自己拥有自己的模型
01:05:59 新的交互：Record & Replay、Claude Tag；TML 和 OpenAI realtime 的本季语音新模型

【其它重点公司】
01:23:25 Meta、Google、xAI 近况；赶上最强梯队的可能性？
01:34:26 Midjourney 的”不务正业“，发布超声波医学影像设备全身扫描器

剪辑：Nick、甜食

相关链接：
往期 AI 季报：
156 期 【AI季报 26Q1】OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化
156 期 图文版

往期具身季报：
170 期 【具身季报 26Q2】世界模型大风不停，和不想被贴标签的人
170 期 图文

「人形马拉松、Figure AI 直播、中国灵巧手亮相 ICRA、英伟达Cosomos3 & 世界模型投资热、Generalist 和 Pi 的模型进展。」

这期是《晚点聊》「具身季报」系列第二期，我继续邀请风投机构 Alphaist 的创始合伙人陈哲，来和我们分享最新的具身智能动态和趋势。

本期节目也会在 Alphaist 的播客《The Alphaist》 串台播出。

本期季报，依然按 TOP 5 进展和事件展开，包括：

我们也延展讨论了一些资本市场的变化、新玩家进入——OpenAI 的 Robotics team 官宣——和行业落地 vs 推进智能的节奏与取舍。

图注：英伟达对“robotics”领域世界模型的分类。

图注：Figure AI 直播截图，机器人要处理的任务是在流水线上快速地翻转包裹，让二维码一面朝上。

本期节目的图文版也已经发布:具身季报 26Q2：世界模型大风不停，和不想被贴标签的人

本期嘉宾：陈哲，Alphaist Partners 创始合伙人
本期主播：程曼祺，晚点科技报道负责人

剪辑：甜食

时间线：
02:54 -Q2 Top 5 总览

07:17 -人形马拉松，荣耀夺冠、大厂加码的先声

-Figure 连续直播
14:56 物流，为何是人形机器人的好场景？
21:19 遥操从不是争议点，是真实部署时的必要模块
25:24 星动纪元合作中国邮政，总结过往 to B 机器人的场景选择
28:55 数采范式的 3 次变化

-灵巧手和灵巧操作
34:48 ICRA 最大亮点：舞肌等中国高自由度灵巧手
43:03 灵巧操作：Demo 很惊艳，技术在早期
53:32 再论直驱和绳驱：大厂继续跟绳驱（Optimus），长期仍看好直驱

-世界模型
01:02:57 英伟达 Cosmos 3：从生成视频到直接生成动作
01:08:51 具身的世界模型分类：3 个相交圆
01:14:04 世界模型投资热：大模型教会投资人的事，追逐智能

-Gen-1、π0.7 和不在标签里的公司
01:19:55 π0.7：VLA 融合轻量世界模型
01:22:46 Gen-1：从头预训练，不被路线定义
01:28:40 Google 发布 ER1.6，OpenAI Robotics 团队官宣

-更多讨论
01:37:56 智能部分是否赢家通吃？Omni 模型是个变量
01:42:46 “对长期不确定性探索的容忍度依然差”

01:47:50 -下季度展望：终端大厂加快入场

相关链接：
157 期：【具身季报 26Q1】宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

上次季报至今，我们在具身智能、物理 AI 方向的访谈:

166 期：许华哲再次具身创业：不想错过最大的西瓜

165 期：GEAR 高深远：世界模型、自进化循环、DreamDojo

161 期：原力灵机唐文斌：中国最早的 AI 创业者和他的具身新旅程

160 期：群核IPO后与黄晓煌聊这15年：被嫌弃的GPU、冠军酷家乐、空间智能、六小龙

「一段鲜少被人提及的故事。」

今天的嘉宾是目前任职于高通创投（Qualcomm Ventrues）的投资人周楠。她是 5 月中旬 IPO 的 Cerebras Systems 的早期投资人之一。这是一家提供新架构 AI 算力的芯片与系统公司，被外界视作英伟达的补充，甚至是挑战者。

9 年前完成这笔投资时，周楠刚从投行加入百度的硅谷人工智能实验室。那时吴恩达是百度人工智能业务负责人，Anthropic 的创始人 Dario 也曾在百度美研工作，期间作为一作发表了 DeepSpeech2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin 一文。

今天这期节目，我们从 Cerebras 的 IPO 切入，聊了 AI 算力的趋势，也通过回顾这段投资过程，回到了 10 年前，scaling law 在硅谷萌芽的阶段和当时百度美研的状态。

那是一段现在的地缘环境下，鲜少被人提及的故事，但它值得在 AI 历史中有一席之地。

本期节目的图文版也已经发布:从 Cerebras IPO 聊起：AI 算力变化、Scaling law 的萌芽和百度美研往事

本期嘉宾：周楠（Nan Zhou），Qualcomm Ventures 投资人
本期主播：程曼祺 《晚点 LatePost》科技报道负责人

时间线跳转：
-Cerebras IPO，英伟达之外的 AI 算力
03:26 Cerebras 离“英伟达挑战者”还有多远？
11:16 从 Sam Altman 最早投 Cerebras 到如今与 OpenAI 的 200 亿美元订单
18:27 Cerebras 的上限与下限，WSE 架构优劣

-9 年前的那笔非共识投资
23:28 为什么百度当时要投芯片？
29:02 Dario Amodei 的早期代表作 DeepSpeech 2，Scaling laws 的萌芽
32:17 Cerebras, Graphcore, Wave Computing，三选一
37:06 与研究员一起做尽调，逐一排查风险点
46:18 IC 投决过程，未流片前的决策
53:35 Cerebras 的至暗两年，如何挺过流片不顺

-“遗落”的百度美研
01:00:02 “黄埔军校”和一份生不逢时的 deal list
01:04:04 OpenAI 和 Anthropic 早期都未得典型 VC 支持
01:09:04 他们后来为什么离开百度？
01:12:23 起了大早，赶了晚集，一部分是“宿命”

-新的非共识
01:18:30 推理优化和 Infra 的更多创新
01:26:11 真正的早期投资变难，一股趋势是募大钱投显然的 winner
01:31:11 物理 AI，下一阶段的大分歧和机会

**01:35:49 连点成线*

剪辑：甜食

相关链接：
《晚点聊》159 期：马斯克Terafab太空算力、英伟达重拾CPU|与Fusion Fund张璐聊AI算力新趋势
《晚点聊》156 期：【AI季报_26Q1】：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化

附录：一些术语解释
WSE（Wafer Scale Engine，晶圆级引擎）：由 Cerebras 公司推出，是将整片晶圆封装为单一芯片的超大算力处理器。
ASIC：专用集成电路，专为特定功能定制设计的芯片。
模拟验证：通过仿真测试电路功能、性能，排查设计缺陷的芯片研发环节。
流片：把芯片设计版图交由晶圆厂，正式量产制造芯片的过程。（本期聊到，百度当时投资 Cerebras 时，Cerebras 尚未完成第一次流片，处于模拟验证的研发阶段。百度对 Cerebras 的性能尽调也是基于模拟推测的。）
Adept AI：曾推出 Devin 的美国创业公司，核心成员 Erich Elsen 曾在百度工作。
Egien AI：本期后面聊到的，被 Nebius 收购的一家 Infra 公司。

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

“具身的泡沫什么时候破？” 王新宇的答案却是：中国投入这个领域的钱不是太多，而是太少。

他是美团龙珠的合伙人，十年前入行时就在投科技，先后在 GGV、昆仑万维战投部工作，2021 年加入美团龙珠，开始负责科技投资。

整个美团系——包括美团战投和美团龙珠——现在是宇树最大的外部股东，累计投资宇树超 4 亿元，合计占股约 9.65%。其中，美团战投持股 7.61%，是宇树科技的早期战略投资者；美团龙珠随后投资，目前持股 2.04%。

宇树刚刚在上周完成科创板 IPO 过会，这成为龙珠科技投资不可忽视的一笔。

王新宇也在 2023 年 7 月的早期阶段就投了月之暗面，这是龙珠重注的一家大模型创业公司。龙珠先后投资月暗 4 轮，并领投了 200 亿美元估值的最新一轮。

从王兴兴到杨植麟，王新宇反复看到一种新的创业范式：由热爱驱动的创业——热爱带来极致的专注和力争世界第一的雄心。他也看到了一类反复出现创业者——“年轻的大哥”：他们实际年龄小，但在某个领域已深耕多年。

本次采访，我们回顾了王新宇十年科技投资的思考和故事和龙珠的科技投资布局。

本期节目的图文版也已经发布:从王兴兴到杨植麟，美团龙珠怎么投科技？

本期嘉宾：王新宇，美团龙珠合伙人
本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

剪辑：吴宇量

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-GGV、昆仑万维：“我能不能吃投资这碗饭？”
01:31 2008 级 5023，“复旦最牛宿舍”
11:37 计算机视觉背景，为何没投 CV 四小龙？
17:05 离开大机构，验证自己能否长期做投资

-美团龙珠：三纵三横里的科技机会
23:37 理想汽车是一笔传奇投资，王兴有不灭的好奇心
33:20 龙珠的“三纵三横”科技推演
38:08 2023 年 7 月投资月之暗面，“见面后，杨植麟打消了我的一切负面疑问”
47:10 DeepSeek 冲击，“人教人教不会，事教人一次就会”
51:27 已投十余家 AI 应用公司，创始人出生高峰是 1997 年

-投入具身智能的钱不是太多，而是太少
01:01:08 2023 年底之后，看懂了宇树，也看到了具身智能大概率会发生
01:11:15 具身智能的链主不一定自己造本体
01:12:47 谈“泡沫”：投入具身的钱不是太多，而是太少
01:19:37 怎么定义具身智能的 GPT-3.5 时刻？
01:28:38 类比自动驾驶，为什么 2019 年是个拐点？
01:33:02 十年前的王兴兴，十年前的宇树
01:43:55 具身市场推演：集中度、产业链分工
01:54:19 语言模型和具身智能之外
02:01:26 一个思想游戏：如果 AI 今天被质子锁死，然后呢？

相关链接：
《晚点聊》 148 期：它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡
《晚点聊》 145 期：极壳孙宽：首个「消费级外骨骼」的诞生

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「AI 来了，学习这件事会怎么变」

本期嘉宾是洋葱学园联合创始人和 CEO 杨临风，而他一直不怎么追风。

在哈佛读本科时，杨临风修的是计算机，而毕业后，他和朱若辰、李诺在 2013 年创立洋葱学园，做了教育科技，想让更多学生驾驭自主学习。

几年后在线教育融资汹涌，最火的形式是双师直播课、名师录播课等，而洋葱学园都没有做，他们不想做培训，继续用 5~8 分钟的动画内容吸引孩子课外自学。

今天我们聊 AI，临风也不怎么讲流行技术词汇，更多聊学习本身。

与其说洋葱是一家教育公司，它更像一家学习公司。他们一直在研究孩子可以如何自发、自主地学习。这在今天变得更重要了。也可以说，AI 正加速让学习回归本来面目。

本期节目由洋葱学园支持播出。

本期嘉宾：
杨临风，洋葱学园联合创始人 & CEO
本期主播：
程曼祺，晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线跳转：
-从公益到创业，追求实现“自主学习”
02:32 哈佛支教、阳光书屋
08:58 自主学习是意愿、能力和工具的协同
16:04 为什么数学？为什么 5~8 分钟动画
28:23 AI 能提升制作教育内容的效率，但提升有限

-在线教育最疯狂的那几年
39:13 不做双师大班课，不追风口
48:30 就算没有双减，双师大班也很难满足教育新需求

-AI 热潮之后
52:51 洋葱、猿辅导、与爱为舞……AI 教育的不同思路
01:05:45 AI 动摇应试教育，但学知识的过程依然必要，学校依然必要
01:11:00 K12 最重要目标：学会自立
01:15:52 各家大模型在教育场景的表现

-回归自主学习
01:18:14 曾经受到的最大质疑：自主学习只适合少数人？
01:28:38 过去相信先赚钱再实现目标，后来发现不必如此
01:33:55 创业不是开不开心的问题

连点成线

相关链接：
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

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「回到智能，进入家庭。」

从 2026 年 3 月开始，许华哲有了一个新身份：破壳机器人的创始人。之前的两年多里，许华哲是星海图的联创和首席科学家。

这次重新创业，许华哲想自己主导推动一个大梦想：通用机器人，第一步就是家庭机器人。

他也想跳出此前中国具身智能行业的一些路径依赖，更回归通用智能的探索：他说具身智能不是 robotics、不是自动驾驶，也不是“史前深度学习”。

这并不是现在最流行的叙事，他是怎么想的？破壳会怎么做？

本期节目的图文版也已经发布:对许华哲：具身智能不是机器人学，不是自动驾驶，是世界上的新物种

本期嘉宾：许华哲，破壳机器人创始人 & CEO
本期主播：程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线跳转：
-科学家创业，不好吗？
01:56 离开星海图，看到家庭机器人
17:02 再次创业的信号与 concern
26:27 “学习好”对创业前所未有地重要

-再次出发的 bet
41:11 不是 Robotics，不是自动驾驶，也不是史前深度学习
56:46 强化学习可能被低估了
01:06:06 “不要小瞧投资人的梦想”
01:10:14 18~24 个月后会？重资源竞争、大公司入场
01:16:32 最好的会在中国发生，但别错过最大的西瓜

-技术之美：简单的、一致的
01:29:18 从游戏到物理世界
01:35:56 大多数科研是“噪音”
01:51:49 技术之美：简单的、一致的
01:57:26 具身智能的“时间检验奖”还没出现
02:08:48 一场尽力的马拉松
02:18:29 创业后，找回曾经的自己

02:23:55 连点成线

剪辑：宇亮、Nick

相关链接，《晚点聊》的往期具身智能创业者访谈：
86 期：国家从无到有，拢共分几步？｜工业化之路 01
161 期：原力灵机唐文斌：中国最早的 AI 创业者和他的具身新旅程
155 期：至简动力贾鹏：从英伟达到理想，具身智能的六边形战士
152 期：访谈千寻创始人韩峰涛：20 亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识
148 期：它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡
112 期：与千寻高阳聊具身：一个像机器人的人，怎么做像人的机器人

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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本期《晚点聊》，我与刚从港科大博士毕业的一位年轻研究者高深远，他从去年开始在英伟达实习，接下来马上会正式加入英伟达的具身智能实验室 GEAR。

我们聊了深远 2024 年以来一直专注的方向：世界模型。

前 1 个多小时，我们展开了整个世界模型的大图景：它的分类？它是为了解决什么问题？它的现状、瓶颈和未来方向，以及各主要公司的思路。

很多人认为世界模型的说法太模糊、涵盖太多，这是一些早期技术的常见现象，这期正好厘清，目前有哪些做世界模型的方法和思路。

后一部分，我们聊了GearLab 在世界模型上的一些实践。尤其是去年底至今，他们陆续发布的世界模型 DreamDojo，（深远是这个工作的联合一作）以及被认为有可能会取代 VLA 的世界动作模型 DreamZero 的研发历程和具体创新点。也延展聊了世界模型可能的竞争局面。

深远描绘了他认为非常有前景的一种自进化循环——它由世界模型、策略模型（如 VLA、WAM 等）和连接二者的 Agent 构成。在英伟达，世界模型和策略模型有 DreamDojo-DreamZero 的组合，在 DeepMind 有 Genie-SIMA的组合。以下的图示更容易帮助理解播客里的讨论。

图注：图中大脑代表 agent，机器人代表 policy，地球代表世界模型，中间是数据集。世界模型的输出（对世界下一刻的预测）是 agent 的输入，供 agent 给预测打分，打分可用以优化 policy；同时世界模型的输出也是 policy 的输入，而 policy 的输出（动作）是世界模型的输入。同时，agent 也给 policy 做任务规划。
世界模型到 agent 和 policy 是用视频/图像通信；policy 到世界模型是用 action 通信；agent 到 policy 是用文本通信；agent 优化 policy 可以是一个打分数值，也可以是由文本媒介转过来的一种分数信号。

本期节目的图文版也已经发布:与英伟达 GEAR 高深远聊世界模型、自进化循环和 DreamDojo

本期嘉宾：高深远，英伟达 GEAR 研究员
本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

剪辑：Nick、甜食

时间线跳转：
- 世界模型大图景
02:19 世界模型是什么？ 施加动作，预测世界下一刻的状态
05:35 多 Agent（车/机器人）互联的世界模型
09:57 按世界状态的表征方式分类： 4 种世界模型
15:33 最看好 video 世界模型， 因为数据够丰富
19:36 世界模型为何热起来？ 数据增多 + 策略模型变强了

- 世界模型、策略模型和 Agent 的自进化循环
21:42 策略是什么？和世界模型的关系
23:39 WAM（DreamZero）相比 VLM 的变化
28:26 世界模型的一大价值是服务策略： 测评、生成数据、突破物理限制的虚拟强化学习
33:42 循环三要素： 世界模型、策略、Agent，它们如何彼此连接、优化

- 世界模型的未来
43:07 当前最大瓶颈，突破泛化： 物理的泛化、动作的泛化
51:49 世界模型难以横评， 难以直观看到不同模型的差别
55:28 各团队的世界模型进展： DeepMind、Nvidia、OpenAI、General Intuition

- 从自动驾驶到具身，从 AI Lab 到 GEAR
01:02:44 “在学界继续做自动驾驶世界模型没意思了”
01:06:30 加入 GEAR，DreamDojo 和 DreamZero 的发起
01:14:12 在英伟达构建最大规模 Human Center 数据
01:21:05 跨本体的 Latent action，以后还需要吗？
01:28:41 DreamDojo 的评测： 自建 6 个 benchmark 的逻辑
01:34:50 自己不掌握视频基模，能做出有竞争力的世界模型吗？

- 01:45:44 连点成线

相关链接：
157 期：【具身季报 26Q1】宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手
150 期：【年末AI回顾】从模型到应用、从技术到商战，拽住洪流中的意义之线|Solo
148 期:它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡

附录：一些名词解释
- 级联误差，Cascade Error：指在包含多个串联模块或阶段的系统中，前一阶段产生的误差未被纠正，直接传递给下一阶段，误差被放大。
- Genie（Generative Interactive Environments）：DeepMind 团队发布的基础世界模型。它能通过一张图或一段文字描述生成一个动作可控的虚拟世界。目前发布到 Genie 3

「闭源软件价值消失，从 token 和模型上赚钱。」

今天的嘉宾是明略科技创始人吴明辉。2004 年时，他就在北大计算机系做人工智能研究，硕士期间开始创业。

在这一轮大模型热潮前，明略曾在 2020 年尝试用 AI 做组织智能，大举扩张，包括收购了 Manus 创始人肖宏的上一家创业公司，夜莺科技。这一次 AI 尝试以失败告终。

这没有影响吴明辉现在对 AI 的热情。24 年以来，明略陆续发布了自己的行业模型，完成了上市。在 OpenClaw 引起个人 Agent 热潮后，他们也开始了一场更彻底的变革。

这一期我们聊了 AI 怎么影响 SaaS 和软件，明略做出的应对，他们即将开源发布的多 Agent 协同网络章鱼，以及一个存在已久的组织可以怎么被 AI 改变。

本期节目的图文版也已经发布:对话明略吴明辉：AI 正在杀死 SaaS，但我找到了一条新路

本期嘉宾
吴明辉 明略科技创始人
本期主播
程曼祺 《晚点》科技报道负责人

时间线跳转：
SaaS 已死，软件系统本身会走向开源
01:42 Agent 正杀死 SaaS 已死，数据和上下文的价值更大了
05:53 OpenClaw 开启的新可能：穷人版（不从基模入手的）持续学习
11:53 明略的主业数据挖掘和分析，如何被 AI 改变
19:51 新探索：Agentic Service。软件开源、自训模型赚 Token。

多 Agent 协同网络，“龙虾哲学”
29:15 章鱼想构建集体学习网络， (eˣ)' = eˣ 的指数级增长要给自己造工具
35:51 章鱼开发过程：小团队+AI，核心改造是：认人+权限+信任机制 + 品鉴信号
46:23 龙虾的哲学：康德的义务论约束不了人，但可以约束龙虾
56:30 vs 巨头：章鱼直接开源，“飞书做 AI 转型，也得开源”
01:05:51 自研 GUI-VLA 模型，最大场景是软件自动测试
01:14:35 vs 更小初创企业：1800 人的明略会变得更像“投资公司”

从 Scaling up 到 Scaling Out：站在"被AI欺负的人"那边
01:20:33 scaling up 是追求单性能突破，scaling out 是横向扩展 agent 网络；后者对人的价值更友好
01:26:37 专注行业小型模型，将开源web retriever数据集；Agent 网络可实现个性化持续学习
01:34:19 验证标准：商业成功+ 科学发现能力；风险是“物理猝死”，大脑太活跃

5 年前做 EIP（企业智能平台）， 失败的教训
01:37:47 技术判断太乐观，团队共识不够：
01:45:29 1000 多人大团队，"八方神仙"做一个没人懂的产品
01:55:23 从春风得意到减半裁员：看到人的存在；所以现在不裁员，给每个人 AI 船票
01:58:58 希望本身产生力量，尤其是众人的希望
02:03:29 新的 AI 投入何时表现在财务上？

AI 原生一代
02:08:11 看女儿用 AI：AI 原生一代的观察与启发
02:11:37 不再和孩子一起刷奥数题，识别 beautiful 的题才做
02:15:14 没有危险的专业，而是只会 Think 是危险的
02:18:43 工程师的新价值：在不断变化的应用环境里判断需求，这仍是 AI 无法做的
02:24:29 Scaling Out一定会发生：小公司会先做出来

连点成线：Coding is eating the world，从软件重塑世界到代码重塑世界

剪辑：Nick

相关链接：
156期：AI季报26Q1：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化
151期：MuleRun 陈宇森：Claude Code 带来 Agent 创作新范式、未来的软件是日抛式的

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「走进不同团队的成果，创新从来是连续的，不是跳跃的。」

上周五，DeepSeek V4 发布。我们邀请了两位一线 AI 从业者一起详解 DeepSeek V4 的技术实现和创新想法。

如果一句话概括：DeepSeek V4 并没有带来新的“范式变化”，它是继续在 R1 的“测试时扩展”范式下，用一系列组合创新和工程优化，让百万上下文从理论进入实用。

超长上下文上的稳定表现，正是 Agent 和多步复杂任务亟需的能力之一。

本期涉及的诸多技术术语见 Shownotes 末尾注释。

本期节目的图文版也已经发布:详解 DeepSeek V4：Infra 巨鲸 “四连击”，百万上下文走进现实

本期嘉宾
赵晨阳，RadixArk 工程师，SGLang 开源推理框架开发者
刘益枫，UCLA 博士生
本期主播
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：
体感、对比、消失的成本、DeepSeek 的节奏
03:01 编程能力与“御三家”有差距；不再采用 DeepSeek 自己提出的 MLA
07:44 不再披露训练成本，“用模型能力说话”
09:23 延期推测：四个耦合的新 feature （新注意力+Muon+mHC+FP4）一起上，难度爆炸
12:36 不是范式创新，沿现有范式仍有巨大提升空间

性能与效率
14:32 提出新的能力方向比刷单个 benchmark 重要
16:41 坦诚的内部评测：9% DeepSeek 工程师不会把V4 Pro 作为编程首选
23:03 单 token 推理的计算量和 KV cache 大幅优化，但解决同样问题的 token 消耗更多了

V4 具体进展
28:32 整体思路：极致的稀疏

33:45 混合稀疏注意力：放弃 MLA，SWA滑动窗口+CSA稀疏压缩+HCA稠密压缩，层间预定义分工
39:37 Muon 优化器已成检验工程能力试金石
48:52 mHC：从 Seed 提出 HC 到 mHC；Kimi 的 Attention Residuals
54:24 Infra 两个关键词：TileLang & FP4
01:10:11 多专家训练+蒸馏的后训练
01:13:20 评测危机：benchmark会过时饱和，evaluation是永恒追求，agent评估未共识

更多讨论
01:19:25 近期模型共性：架构趋同（MOE+Muon），优化方向驱动（agent、coding）
01:25:18 美国追新能力、高定价；中国追性价比、工程极限
01:28:00 V4 最有可能被记住的思想：极致压缩+低激活比+低单token成本，成为后续开源模型起点

剪辑：Nick

相关链接：
158期：V4发布前的DeepSeek：人才竞争、组织特点和独特的AGI目标
143期：再聊 Attention：阿里、Kimi 都在用的 DeltaNet 和线性注意力新改进
104期：我给线性注意力找“金主”，字节 say No，MiniMax say Yes
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
102期：DeepSeek 启动开源周，大模型开源到底在开什么？

附录：术语、概念解释
- 模型架构相关
Token-wise（词元级）改进：优化模型处理单 token 的过程，通常用于提升注意力计算、上下文建模或推理效率。
Layer-wise 的改进：优化模型不同网络层的结构或计算方式，通常用于提升训练稳定性、表达能力或整体计算效率。
MoE：Mixture of Experts 混合专家网络，让不同“专家”子网络处理不同输入，降低单次计算成本。
哈希路由：把 token、样本或请求分配到不同专家、节点或存储位置的方法。V4 在前几层 MoE 用了哈希路由，避免起始层路由塌缩。
En

出海对于中国企业来说并不新鲜，无论是早年的华为、中兴，还是大疆、影石、拓竹这样的消费硬件公司，再到 Tiktok、腾讯游戏、Temu 等互联网公司，成功的例子有非常多。但之所以我们说它是一个新的话题，是因为我们来到这个 AI 的时代，不仅看到大批的 AI 创业公司正在积极的向海外拓展，也见证着 AI 改造他们出海的路径、方式、增长、营销。

过去一年，我们也看到了很多借助 AI 营销翻车的案例，比如麦当劳在荷兰上线的一支几乎是由 AI 生成的节日广告，上线后就迅速遭到了大量的吐槽：不仅仅是画面看起来比较粗糙，更在于这个广告它传达出来的气质被认为是廉价的、偷懒的，没有什么诚意。

今天的播客，我们与飞书深诺 Meetsocial 的创始人兼 CEO 沈晨岗先生一起聊了聊，AI 在今天究竟是如何改变中国企业出海模式的？中国与美国的 AI 营销生态究竟有什么区别？在 AI 时代到来以后，企业需要建立起哪些新的能力，才能在营销战中脱颖而出？

本期节目由飞书深诺特别支持播出

本期嘉宾
沈晨岗，飞书深诺集团创始人兼 CEO
本期主播
高洪浩，晚点 latepost 主笔

时间线：
Part 1 中国企业出海变迁史
04:17 中国企业出海的三个阶段：产品、公司、品牌
07:43 早年中国出海企业没有认识到营销的力量
09:45 2025 年开始中国企业出海营销范式发生变化
12:32 转型成功的出海企业案例：安克
16:18 衡量企业出海能力的模型指标：D-MES

Part 2 AI 时代下，中国企业出海的新变化
22:47 出海营销领域在 AI 上的共识与非共识
25:29 AI 的使用应该与企业的商业化目标相匹配
30:38 过去三年，AI 如何改变出海营销

Part 3 中国与美国的 AI 营销
34:07 硅谷观察记：中美 AI 营销的差异
38:30 美国营销公司的历史包袱导致 AI 难落地

Part 4 AI 在未来将如何改变出海营销
42:16 Agent 时代的出海营销模式
48:42 案例：Agent 变革短剧投流
51:46 AI 时代，创意和审美变得更重要
57:07 出海服务商如何适应 AI 时代
01:01:30 三年和五年后，AI 将如何改变出海营销

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「不做人形机器人的具身智能创业。」

本期嘉宾是原力灵机的联合创始人和 CEO 唐文斌。

2011 年，他和两位清华同学，印奇、杨沐一起创立旷视，这是中国最早的 AI 创业公司。比 DeepMind 晚一年。

2025 年初，唐文斌成立原力灵机，开始具身智能的新创业。

在本科到研究生时，他做过七年中国信息奥赛国家队的总教练，认识了大量奥赛 “小天才”，其中不少人之后加入了旷视，现在又在原力灵机和文斌一起创业。

本期节目也有视频版，可在小红书、B 站、抖音、视频号平台关注「晚点聊 LateTalk」收看。

本期节目的图文版也已经发布:对话原力灵机唐文斌：当中国最早的 AI 创业者做具身，他选择先不做人形

这期我们聊了竞赛往事、旷视的创业复盘和原力灵机的这 1 年：这是一家不做人形机器人的具身智能公司。也是一家会直接参与多模态基模预训练的公司。

这两件事都是非常规的少数派选择。

原力灵机会给中国具身市场带来哪些不同？请听完整节目吧。

本期嘉宾
唐文斌，原力灵机联合创始人 & CEO
本期主播
程曼祺，晚点科技报道负责人

剪辑：杨

时间线：
竞赛、姚班、IOI 国家队总教练：解题的本质是优化，出题比难题更难
01:49 同时参与三项奥赛：信息奥赛的乐趣是解法不唯一
05:50 本科继续 TopCoder ：Challenge 机制下，一次干掉 19 个队
08:29 七年 IOI 国家队教练：出题比做题难
10:31 唐杰的第一个研究生，与印奇相约创业

旷视创业：从体感游戏到 AI 技术平台
15:30 以 CV 技术做体感游戏，登上 App Store 免费榜前三
21:56 Face++ 开放平台，技术驱动 vs 产品驱动的两种创业
24:45 高中生范浩强成为旷视 6 号员工，“强进（周而进）组合” 夺得 ICCV 人脸识别全球冠军
30:19 AI to B 三个总结：价值可量化、不占客户太高成本、避免项目陷阱

十年前的智能机器人
34:31 调度系统才是提效核心，5 轮竞标拿下优衣库上海大仓
41:08 从差点搞砸到见到柳井正，拿下优衣库全球订单

从旷视机器人到原力灵机：参与预训练、不做人形机器人
49:21 从范浩强到张祥雨：旷视的一些 “老人” 为何不散？
53:37 再看「天才策略」：大牛口头禅是 “这不本质”，而影响客户体验的所有东西都本质
01:00:38 具身原生：参与 VLM 预训练，一开始就加入机器人数据
01:11:01 只有具身公司能做的事
01:23:34 不做人形机器人，用模块化组合避免 overkill 或 underkill
01:27:14 RoboChallenge 和 Dexbotic，为何创业公司要开源 Infra?
01:39:39 具身行业会先分散再集中，幸存的个位数公司多数会是中国公司
01:46:34 为了低谷的绸缪：备足干粮、专注投入相信的事
01:55:33 曾做过太多加法，发现 A+B+C≈max(A,B,C)
02:03:50 创业 15 年：感谢一波又一波浪潮，依旧兴奋
02:04:51 真正的通用智能机器人，“这值得投入 lifetime”

02:06:14 连点成线

相关链接：
157 期：具身季报 26Q1：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手
155 期：贾鹏创立至简后的首次访谈：从英伟达到理想，具身智能的六边形战士

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「杭州六小龙开始上市了。」

4 月 17 日上午，群核科技登陆港股，成为 “杭州六小龙” 中第一家上市的企业。我们在第一时间专访了群核董事长黄晓煌。

2011 年黄晓煌从英伟达回国，和陈航、朱皓创立群核，当时科技创业还不是主流，英伟达自己也在低谷期。

过去这 15 年，黄晓煌说，他们经历过的 90% 的明星科技企业都消失了或变得默默无闻，而群核一直存在，业务还在增长，做出了中国市占率第一的在线设计软件酷家乐，历经与互联网巨头的竞争而幸存，现在又在 AI 热潮中投入空间智能。黄晓煌说： 活下来比活得亮眼重要。

如果想了解更加 “穷人版” 的 AI 创业故事，或者群核上市后的潜力如何，听听创始人怎么说吧。

本期播客也有视频版，可在小红书、抖音、B站、视频号，搜索《晚点聊》观看。

本期节目的图文版也已经发布:群核 IPO 后与黄晓煌聊这 15 年：被嫌弃的 GPU、冠军酷家乐、空间智能、六小龙

本期嘉宾
黄晓煌，群核科技联合创始人 & 董事长
本期主播
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：
从 GPU 上云到家装设计软件酷家乐
01:14 2011 年回国创业，在英伟达工作过是 “减分” 的
06:54 酷家乐的诞生：13 年上线，14 年爆发，15 年赚钱
10:53 群核底层是 GPU，提前进入 “token 经济”，也跑不通广告模式
14:37 遭遇巨头竞争，更看清什么是壁垒：单纯的算法是纸老虎

从 “怀疑技术自嗨" 到投入 AI
29:48 2018 年注意到 AI 机会，但一度怀疑自嗨了
38:53 2021 年赴美上市戛然而止，山峰到谷底
40:33 2023 用 Copilot 写代码，意识到 SaaS 要变天→两条路的抉择：自己训练空间模型 vs 为大模型做配套
50:16 复盘错过：2018 年是一个做具身硬件的黄金时期

空间智能
52:10 空间智能是底层能力，不是新业务
54:27 群核的 bet：3D 路线，而非视频生成
01:00:00 欧美具身企业喜欢合成、仿真数据，国内普遍倾向真实数据
01:02:52 两百家具身智能公司不算多，各种设备都会需要智能
01:08:53 从纵到横：英伟达的启发

我创业经历的 90% 明星企业都消失了
01:12:46 先活下来，再选最大的机会
01:05:07 六小龙之后，反对的声音一下子变少了
01:21:25 现在对自己的定位：科研 leader
01:24:10 最痛苦的部分总是跟人相关
01:32:11 自由女神像下的对话，“我不是这么算的”
01:34:15 把公司带向空间智能，一半收入来自空间智能

本期剪辑：杨建宇

相关链接：
157 期：具身季报26Q1：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手
图文版：《具身季报 26Q1：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手》
155 期：贾鹏创立至简后的首次访谈：从英伟达到理想，具身智能的六边形战士
图文版：《至简贾鹏：最快具身独角兽半年融资 20 亿，做 “六边形战士” 才能活》
152 期：访谈千寻创始人韩峰涛：20 亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识
图文版：《独家专访千寻创始人：20 亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识》
149 期：具身模型哪家强？与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望
148 期：访谈它石创始人陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡
图文版：《陈亦伦和李震宇创立的具身公司它石智航，不做 VLA、不仿真，不走主流路线》
65 期：

「马斯克不仅要成为太空经济参与者，也想成为规则制定方。」

这期节目邀请了 Fusion Fund 的创始合伙人张璐，她是 SpaceX 的投资人，而马斯克刚刚在 3 月底发布了一个大计划——Terafab，要联合特斯拉、SpaceX 和 xAI，自建史上最大芯片厂，掌握从设计到制造到部署应用的全栈产能。

其中最科幻的部分，是马斯克希望把 Terafab 80% 的算力部署到太空，建太空数据中心。

Terafab 的目标年产耗电量是惊人的 1TW，是目前全球 AI 算力年耗电量（40~50 GW，1 GW 是 100 万度电，即 100 万 kW）的约 20 倍。

从马斯克的雄心壮志出发，本期聊了太空经济的创业机会和 AI 基础设施领域的变化与机会机会，尤其是英伟达在 GTC 上展现的最新规划。

本期节目的图文版也已经发布:马斯克 Terafab 太空算力、英伟达重拾 CPU，与 Fusion Fund 张璐聊 AI 算力新趋势 | 晚点播客

本期嘉宾
张璐，Fusion Fund 创始合伙人
本期主播
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：
Terafab：1 TW 的超级算力计划
02:29 Terafab 的多重驱动力： 需求、机器人原生、SpaceX 上市、更少监管
06:46 对地服务有延迟，但太空应用本身也需要算力
17:57 马斯克的带动效应： 太空算力相关创业机会

AI 算力层与 Infra 层新趋势
22:48 英伟达 GTC 发布： 统一平台，异构芯片
30:00 LPU 和 CPU 背后： 是推理（使用模型）和 Agent 需求提升
41:09 xAI 动荡： 招人诚、开人快，“马斯克是一个迷人的暴君”
45:13 Google TPU，足以挑战英伟达 GPU 吗？

企业级 AI
48:54 掌握预算的大企业 CIO/CTO 在想什么？
52:15 看好医疗行业、金融行业 AI 应用
55:14 大企业收购 AI 初创企业带来退出，又催生更多连续创业者

01:02:13 连点成线

剪辑：甜食

相关链接：
115 期：华为发布超节点，如何搅动 AI 算力市场？与魔形智能徐凌杰聊芯片层新变化

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这期 30 分钟的单口，聊一聊 DeepSeek 这家公司和它近期的变化。

上周四，《晚点 LatePost》发布了关于 DeepSeek 的报道：《V4 发布前的 DeepSeek：人才竞争、组织特点和独特的 AGI 目标》，写了 DeepSeek 的近况，以及这家公司过去的历史和它的一些特质，还有梁文锋对 AGI 以及如何实现 AGI 目标的独特理解。

如果你已经看过这篇文章，其实播客并不会有太多新增信息，而是多了一些个人感受和观察，以及文章发布后的一些反馈与补充。

DeepSeek 真的是一朵 AI 界的奇葩，这里是“奇葩”的原意——“阆苑仙葩”，怎落凡家？在非常追求效率、追求投入的性价比，追求“用实力说话”的市场环境中，DeepSeek 的目标和风格都非常独特，它的存在本身就是小概率事件。

这包括，梁文锋和 DeepSeek 的目标：不是仅卷模型性能，也看重生态建设和探索一些“少数派”方向。也包括工作氛围：DeepSeek 是全球都少有的、不信奉超长时间工作的核心 AI Lab。

梁文锋认为，一个人每天能高质量输出和工作的时间很难超过 6~8 小时，疲劳状态下的昏庸判断反而会浪费宝贵的算力，得不偿失。

这造就了 DeepSeek 的独特和不平凡，某种程度上，也是它如今的一些内外部变化和张力的源头之一。

时间线跳转：
01:37 3 位研究员春节至今离开，为何受关注？
03:43 V4 相关信息（信息有限）
04:27 AI 人才竞争激烈，DeepSeek 要解决公司定价问题
07:54 张力的底层来源：DeepSeek 的目标不是最主流的目标
17:48 更多人为何留下，这是一个怎样的组织

本期主播：程曼祺，晚点 LatePost 科技报道负责人

剪辑：Nick

相关链接：
《V4 发布前的 DeepSeek：人才竞争、组织特点和独特的 AGI 目标》
154 期：从千问变动到「AI 英雄传」，与 DINQ 高岱恒聊传奇 AI 研究员们
153 期：阿里Qwen人事变动：误读、近况、伏笔和未来

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「不仅是比特，不仅是语言。」

这期节目是我们的第一期具身智能季报，邀请了我很喜欢的一位投资人，Alphaist Partners 创始合伙人陈哲 Peter。

Alphaist 也有自己的播客，就叫《The Alphaist》，这期节目之后也会在 The Alphaist 串台播出。

过去七年，Peter 在五源专注投资机器人和硬件科技，投资过海柔、松灵、本末、地瓜等公司。在去年创立 Alphaist 之后，他想放开手去寻找更多 Alpha Founders。我对这类创始人的理解是：哪怕不被认同，他们也极其笃定自己的判断，是可以定义规则或打破规则的人。

在跨学科、高复杂度、需要开拓精神的具身智能领域，就有不少这样的创始人，也需要更多这样的创始人。

这期节目，我们从本季度的进展着手，Peter 分享了三月中旬去 GTC 与全球从业者的交流，同时也带到了过去两年具身智能的发展。

在讨论人形机器人的部分，我们盘点了中美几家头部公司，如宇树、银河、特斯拉 Optimus、Figure 的近期进展，以及那些在智能能力或数据上给行业带来启发的公司，如 Pi、Sunday 和 Generalist。

图注：银河通用人形机器人打网球 demo。

接着重点讨论了当前具身智能的两个前沿研究方向：灵巧手和世界模型：

之后的季报里，我和 Peter 会邀请更多从业者一起分享。

图注：Sharpa 灵巧手

本期节目的图文版也已经发布:具身季报 26Q1：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手 | 晚点播客

本期嘉宾
陈哲，Alphaist Partners 创始合伙人
本期主播：
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：
04:48 Q1 TOP 5 进展
-宇树春晚表演，一致性
-Sharpa 灵巧手实机展示，长程任务组装风车
-英伟达发布 DreamZero、DreamDojo，WAM（世界动作模型）而非 VLA
-银河通用机器人打网球
-波士顿动力新版电动 Atlas

人形机器人丨中国
10:37 宇树春晚门道：25 年下半年新技术的集中展现，一致性是大亮点
20:13 宇树做科研市场，从来不被投资市场「喜欢」，但专注才造就 G1 的成功
24:20 王兴兴和汪滔：不极致，不成活；目前的智能能力不影响宇树整体竞争力
28:22 银河通用人形机器人打网球，Karpathy 说“这肯定是 AI 生成的”
34:13 双足价值再思考，波士顿动力 Stretch 机器人的启示

人形机器人丨美国
39:45 新版 Atlas：模块化设计、左右腿可互换，人形也可超人
42:29 Optimus Gen3 再延期，已缩水的 1 万台年产目标仍激进
44:58 Optimus 灵巧手，绳驱vs直驱：绳驱真符合“第一性原理吗”？
48:57 “浮夸”的 Figure 和它“浮夸”的创始人 Brett，顺势而为
52:59 美国本土供应链复兴有长期挑战
57:58 Pi、Sunday、Generalist；Sharpa 提出的三层架构：System2（低频、规划）、System1（高频、动作执行）、System0（触觉）

灵巧手创业友好，世界模型的底层属于大厂
01:07:06 灵巧手市场可能存在宇树在人形市场的 G1 机会
01:14:30 世界模型和英伟达的 WAM（DreamZero、DreamDojo）：不再以语言为底层
01:27:18 英伟达 EgoScale 数据框架 & 具身数据的金字塔
01:37:47 视频生成的底层更大厂友好，但世界模型也有创业公司：Rhoda AI 融了 4.5 亿美元

机器人端侧算力：越到新兴市场，英伟达统治力越弱
01:43:42 从云端→车载→机器人：英伟达 GPU 统治力逐步减弱，“创新者窘境”
01:46:26 国产芯片机会：地平线、地瓜在量产机器人市场领先
01:48:24 机器人终局可能高度集中

中国具身上市潮 & 下季度展望
01:53:59 宇树上市，是一家高质量公司的上市，不是泡沫
01:59:59 下季度展望：世界模型超越 VLA、灵巧手进展、马上举行的机器人马拉松比赛从“搞笑”走向竞技

02:04:20 连点成线：前几期具身访谈共性总结；触觉和语言之外

本期剪辑：甜食、Nick

相关链接：

「Coding→Agent 大主线明细，从模型的竞争到系统的竞争。」

本期播客本周内也会在《晚点 AI》公众号发布「图文版」，发布后会更新到 Shownotes 和评论区。

从 26 年 Q1 开始，《晚点聊》推出季度总结系列，会分为 AI 季报和具身季报。

其中，AI 季报的嘉宾是身在硅谷的 MoE capital 创始合伙人 Henry Yin。他此前已经两次做客晚点聊，分享过 Agentic 工具链的创新机会，和 Gemini 3 后的新进展，分别是 137 期和 146 期。

本期节目我们从 OpenClaw 开始聊 Q1 的进展，进而延展到 Anthropic 的 Claude Code 和 Cowork 产品的强劲增长，Anthropic 应用形态与 OpenClaw 的相向而行，以及 OpenAI vs Anthropic，两家公司的 coding 产品 Codex vs ClaudeCode 和这背后的最新模型 Opus 4.6 vs ChatGPT-5.4 的三重对阵。所有这一切的快速进展，居然都发生在过去 3 个月。

在 Coding 到通用 Agent 和个人 Agent 这条主线之外，我们也讨论了 AutoResearch 等项目的 AI 自进化能力，和仍处于探索中的其它方向，如持续学习和世界模型。

Henry 也分享了，他在硅谷这个 AI 密度最高的地方，感受到的社会情绪变化：科技大裁员。而我则补充了我了解的中国公司的情况。

不管是 Agent 主战场的快速发展，还是自进化开发方式端倪初现，26 年前 3 个月的变化显示，AI 越来越不只和科技圈相关。

本期节目的图文版也已经发布:AI 季报 26Q1：OpenClaw、OpenAI 与 Anthropic 的三重对阵、自进化 | 晚点播客

本期嘉宾
Henry Yin，MoE Capital 创始合伙人
本期主播
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：
Openclaw：AI Agent 的 iPhone 时刻
04:30 Q1三件大事：Openclaw异常火爆、头部模型厂商竞争焦点转移、AI自我进化贴近现实
07:35 Openclaw 做对的三件事：本地运行、接入聊天APP、定时任务和长期记忆
10:42 两个使用案例：一周卸载 vs 深度试用
14:03 热度差异：中国国民级、美国不出圈，Why？
17:02 中国开源模型乘势增长：OpenClaw 之父 Peter 安利 MiniMax
22:41 三个不足：贵、不稳定、安全隐患：Meta 对齐负责人的龙虾“生死时速”

OpenAI vs Anthropic 的三重竞争
30:10 大公司竞 “吃龙虾”：英伟达、Anthropic、OpenAI 各自动作
37:14 190 亿 vs 250 亿：Anthropic 收入猛追 OpenAI，Claude Code 也超过了 Cursor
43:53 CodeX 是会编程的 “弱智”，Claude Code 是驱策编程奴隶的主人
48:30 OpenAI 的反思：“我们分心了”
49:57 xAI 的人员动荡，Google 的产品发力
53:04 竞争焦点从模型转向平台：开发者生态、企业信任、成本

AutoResearch 自进化出现端倪
01:07:09 AutoResearch，明确目标的有限搜索空间里，AI 已展现 “自进化”
01:17:00 持续学习的两种方法：贫穷版外挂 & 更新权重的新探索
01:22:48 新方向上的创业机会：几个水下 (Stealth Mode) 公司案例

算力变化：推理↑ CPU↑
01:27:00 GTC 要点回顾：推理重要性提升
01:29:05 Agent 应用带来 CPU 需求提升

科技大裁员
01:31:27 Meta 停工学 AI 一周，Token 消耗量成关键指标
01:35:20 从 “一流人才 + 二流人才” 到 “超一流人才 +AI”
01:42:39 给 Token 收税 ?

下季度展望
01:44:07 DeepSeek-V4、更新权重的持续学习从复杂到简单
01:49:21 连点成线：从 Devin 到龙虾的 1 年半，Agent 即将带来更多变化

剪辑：甜食

相关链接：
150 期：年末 AI 回顾：从模型到应用、从技术到商战，拽住洪流中的意义之线
150 期图文版：《年末 AI 回顾：从模型到应用，从技术到商战，拽住洪流中的意义之线》
146 期：Gemini 3 翻盘背后、Agent 需要什么大模型、RL 创业机会，与前 Google 创业者、硅谷投资人聊湾区动向
137 期：Agent 是机会，造 Agent 的工具也是|从 OpenAI 开发者日聊起｜Agent#6
137 期图文版：

「具身智能的竞争，本质是体系的竞争。」

今天的嘉宾是一位没有亮相过的具身智能创业者，理想前自动驾驶技术研发负责人贾鹏。

2016 年，他成为英伟达中国智驾团队的第一个员工。五年后的 2020 年，他加入刚开始自研智驾系统的理想，和团队一起实现了逆袭。

去年夏天，贾鹏创立具身智能公司至简动力，他拉来了之前的上司，理想前 CTO 王凯，以及和他并肩战斗过五年的理想智驾前量产负责人王佳佳一起创业。

它符合中国投资具身智能的一种典型审美——创始团队有丰富的研发和量产经验。在被认为与具身关系密切的自动驾驶战场，打过硬仗、打过胜仗。而且核心团队之间磨合已久，分工默契。

成立的最初半年里，至简就融资 20 亿元人民币，是现在最年轻的具身智能独角兽。

作为创业后的首次访谈，贾鹏在这期节目中完整回顾了从英伟达到理想的智驾探索，再到具身智能的创业思考。

他给公司取名至简，因为他相信，大道至简，越简单的东西，越容易规模化。

本期访谈的视频版已经发布，可在抖音、微信视频号和 B 站，搜索《晚点聊》收看。

本期节目的图文版也已经发布:至简贾鹏：最快具身独角兽半年融资 20 亿，做 “六边形战士” 才能活

本期嘉宾
贾鹏，至简动力创始人 & CEO
本期主播：
程曼祺，晚点科技报道负责人

时间线：
2016~2020 英伟达：“老黄脑门的温度比别人高一度”
00:01 英伟达智驾中国团队第一个员工
09:10 从服务 L4 自动驾驶到转向量产
13:57 从工程师到架构师、多面手
15:13 老黄凌晨 5 点起床看邮件、论文，脑门温度比太太高一度
18:07 英伟达的前瞻投入心法：能抗外压、愿景共享、主业强劲

2020~2025 理想智驾：后来者怎么先交卷
22:30 李想当时怎么想智驾：数据重要性，下半场看智能化，“车和家”
29:25 一起看《全营一杆枪》的日子
34:44 自研第一仗：双 J3 交付高速 NOA，一群 “新手” 的生死战
40:06 抗住压力的转身：有图切无图
48:03 智驾 “做成” 的 3 重指标

2025 的具身创业新起点：“挑战自我成长极限”
51:16 FSD v14 “让人又惊喜、又失望”，该做新的事了
59:41 “第一个大概率会死，但做成的会上第一批”，具身创业现在仍是第一批
01:07:51 模型、产品、组织都要简单；同时得是 “六边形” 战士
01:14:01 具身的终局是 “分散” 的垄断
01:19:46 具身研发分 3 层，“合成数据有用，但绝不是主力”
01:34:30 To A（研究）到 To B 阶段的转换会如何发生？
01:42:01 具身的本质是 Physical Agent：大公司做底座，创业公司做 Agent
01:48:13 不做流水线替代，寻找 “端到端” 任务

具身公司该如何组织 & 行业观察
01:57:23 智驾与具身：相似的、不同的
02:01:34 不设组织架构，以项目驱动团队
02:18:05 少被讨论的现象：硬件还远未成熟
02:19:29 更强具身智能到来时间仍有分歧
02:25:03 具身上市潮之后，会如何？
02:37:28 擅长从 0 到 1 逆风局，创业这半年 “挺爽的”

本期剪辑：宇亮、Nick

相关链接：
152 期:访谈千寻创始人韩峰涛：20 亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识
149 期:具身模型哪家强？与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望
148 期:访谈它石创始人陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡

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「美第奇和达芬奇，大公司和 AI 研究员。」

今天的节目分两次录制。嘉宾是高岱恒，Sam，他在 AI 技术圈和开源社区非常活跃，曾是双非土木老哥，后来以因为对 AI 开源项目的贡献进入阿里达摩院，现在自己创业，做了一个找到 AI 人才的 Agent 产品 DINQ。

而本期我们聊的主要话题，却是他的副业和 “消遣”：挖掘 AI 人物故事。Sam 对此非常着迷，在达摩院时，他就很喜欢搜集 AI 大牛的人生故事，那些非典型的、充满反差的经历尤其吸引他。

本期的第一部分，我们聊了上周刚发生的阿里千问的人事变化。Sam 分享了他作为开源模型受益者和前达摩院成员的观察。这整个过程的更具体情况，大家也可以看《晚点 LatePost》从上周到本周发布的 3 篇报道，以及我们的上一期播客。

本期第二部分，我们聊了 Sam 津津乐道的 AI 人物英雄传，在 Sam 眼里，这些不问出处、不拘一格的研究者就像文艺复兴时期的大师。他们有各自的性格、癖好、执念和技术浪漫，这对大型商业组织来说是陌生的、需要适应和理解的，我们也由此聊到了未来的研发型人才市场会如何变化。

本期嘉宾：
高岱恒 Sam DINQ 创始人
本期主播：
程曼祺 晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线：
千问变动后续
02:42 千问候选人被搜索量翻了 3 倍
09:34 Model Scope 魔搭社区价值几何？
14:30 美第奇和达芬奇，大公司和 AI 研究员

AI 英雄传（第一次聊，春节前）
22:38 DINQ 的诞生，AI 研究员需要更好地展示、更好地匹配
28:30 他们就像文艺复兴时期的大师
42:26 从土木老哥到达摩院，“当你有了作品，没人在问你学校”
49:52 Adam 发明者、被拒的 GPT-1 一作、旅居越南的 RAG 发明者………创新来自边缘地带
01:10:23 他们的追求、畏惧、不屑和弱点
01:19:38 AI 下的人才市场：从人和公司的匹配，到人和具体任务的匹配

01:43:48 连点成线

相关链接：
134 期:Meta AI 人才动荡，上亿美元为何留不住人？| 与 Pokee AI 朱哲清盘点 AI 组织

本期剪辑：Nick

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这期不到 20 分钟的短播客，快速讲了 3 月 3 日（周二）到 4 日（周三）发生了什么，澄清一些广为传播但缺乏事实依据的说法，也回顾了 23 年以来 Qwen 的组织流转和这次人事巨震的伏笔。

Qwen 的变化仍在继续，《晚点 LatePost》会跟踪后续。

这期主要是一线研发人员视角得到的事实和信息，阿里公司和组层面会怎么想、怎么看，接下来怎么做，未来一段时间会更为明朗。

相关链接：
《晚点独家丨林俊旸提出离职，Qwen 多位负责人离开，团队或将调整》

本期主播：程曼祺 晚点 LatePost 科技报道负责人
本期剪辑：甜食

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「26 年不是落地生死之年。」

本期嘉宾，是新近完成近 20 亿元融资，估值突破 100 亿元的具身智能公司 千寻智能的创始人和 CEO 韩峰涛。此前，千寻的联创 高阳也两次做客《晚点聊》，分别是 112 期和 149 期。

90 后的高阳，从伯克利回国加入清华叉院， 是典型的新锐 AI 技术力量，和他搭档的 80 后韩峰涛，则代表中国具身领域的另一条路：他是一位在 2016 年第一轮 AI 热潮时开始做智能机器人的创业老兵。他见证过被抢着要份额的热潮，正如现在的具身赛道；也一度背负个人连带债务，度过行业的冬天。

这期节目，我们回顾了过去 15 年，韩峰涛亲历的中国工业机器人、智能机器人再到具身智能的变化。也聊了近期具身领域，数笔大额融资背后的行业转折和 26 年的竞争主题。

我们提到了 1 次 VLA，0 次世界模型，但提到了好多次客户，这是韩峰涛的肌肉记忆。

但他也反复说：26 年不会是具身行业的落地生死之年，而是具身模型性能快速爆发的一年，这是一个经历过上一轮起伏的创业者，转变的决心。

本期嘉宾：韩峰涛 千寻智能创始人&CEO
本期主播：程曼祺 晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线跳转：

-2015-2024：工业协作机器人的 10 年创业：
02:03 浙大、中国核电、国机：找不到工作的模式识别研究生
09:10 国产替代 → 2016 年 AI 热潮 → 大模型：技术变革终于来了
14:37 在大厂下场前成为“中厂”

-2024 第二次创业：千寻智能的成立
22:40 密集见了 100 多人，找到合伙人高阳，“靠谱的太少，骗子太多”
33:02 26 年的具身领域会像 23 年的大模型：模型性能淘汰赛

-解决数据瓶颈
35:55 主要靠真实数据，24 年 5 月开始开发 UMI、外骨骼等穿戴式数采设备

-落地应用探索
46:59 宁德时代在具身行业里广发需求
53:33 场景选择门道：当前智能能力、节拍、精度、负载、价值（用量）和容错率的综合考量
59:01 未来场景拓展：先工业、商业，再家庭；先 to B 再 to C
01:04:37 26 年不是具身落地生死之年，而是模型性能爆发的一年

-从 Robotics 到具身智能
01:15:57 第一次创业起伏：资金链 3 次紧张，背负个人连带债务
01:25:24 新一批年轻创业者有相似的“天真”，“真的见过客户”后会改变
01:28:12 从 Robotics 到 AI 思维的转变：数据，数据
01:33:57 建立一个信任、追求卓越的组织

连点成线

相关链接：
独家专访千寻创始人：20 亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识
晚点聊 112 期：与千寻高阳聊具身：一个像机器人的人，怎么做像人的机器人
晚点聊 149 期：具身模型哪家强？与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望

本期剪辑：甜食

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「软件应用也可以 “3D 打印” 了。」

当 Agent 构造变得越来越简单，会发生什么？Agent 交易平台 MuleRun 创始人陈宇森分享了他的观察和创业实践。

陈宇森是一名少年成名的连续创业者，22 岁从浙大毕业后创办网络安全公司长亭科技，5 年后卖给阿里云，现在他带着对 AI Agent 的理解重新出发。

MuleRun 基于这样一个核心假设，当 Vibe Coding 大幅降低了应用开发门槛，Claude Code 带来 Agent 创作新方法，大量非技术背景的人也能把自己的工作知识和流程封装成一个个勤恳的 AI 骡子，实现个人工作的自动化。

这期内容包含两次聊天，分别发生在 25 年 12 月和 26 年 1 月上旬，不到 1 个月里，随着 MuleRun AgentBuilder 开始内测，陈宇森和 MuleRun 的思路已发生了一些变化。

他认为，未来的 market place 不再会是过去我们熟悉的货架形态，而是在对话中触发交易。MuleRun 的调整本身，也是当前 AI 应用瞬息万变的一个缩影。

这期节目的后半段我们也聊了一个创业 10 年，成立过 4 家公司，经历过成败起伏的创业者，如何以「用心」避免陷入平庸和对抗自我怀疑。

本期节目的图文版也已经发布:访谈 MuleRun 陈宇森：Claude Code 带来 Agent 创作新范式、未来的软件是日抛式的

本期嘉宾：
陈宇森，MuleRun 创始人 & CEO

本期主播：
程曼祺，晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线跳转：
-12 月底的访谈：寻找方向、Agent 交易平台的机会与难点
02:20 从 Vibe Coding 到 Agent 交易平台
09:20 Agent 的供给还不够丰富，但 Claude Code 带来拐点
16:41 MuleRun 做的两件事：好的 Runtime、清晰的 Skills、Prompt 的商业化
23:08 同样的技术变化，不同的做法：N8N、Dify、Coze、蚂蚁灵光、马卡龙、Youware
28:54 上线 3 个月：用户反馈、Agent 审核与上架、大量 SOP+少量大模型的开发方式
36:50 做好 Agent 的开发工具和交易平台的难点
40:29 如果 Agent 建造门槛大幅降低，通用 Agent 还存在吗？

-1月中旬的访谈：Agent Builder 内测开启、交易平台不会再是货架式
42:21 再聊 Claude Code：Skills 详解，MuleRun 的 Skill 评价体系（Eval）和安全工作
47:32 “应用的 3D 打印机”，未来的软件是日抛式的，AI 是制造业
52:12 Agent Builder：从套壳模型→套壳“Claude Code”
01:01:22 Agent 构造变简单、数量变多：未来的 Market Place 不应该是货架式的
01:08:32 Agent Builder 的内测效果，Agent 开发工具和交易的界限？

-12 月底的访谈：创立 4 家公司，成功退出过也低谷过，以「用心」对抗平庸
01:15:40 从长亭到同时创业做两家公司，一度觉得自己无所不能
01:25:24 走过下坡路，关过公司，痛苦带来的韧性
01:32:13 一定不要在选择题上出错，「用心」对抗平庸
01:40:16 26 AI 应用市场年会发生什么？跳出 Chatbot、跳过 1 亿甚至 10 亿美元 ARR

01:44:02 连点成线

往期相关节目：
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|Agent#1
137 期:Agent 是机会，造 Agent 的工具也是|从OpenAI开发者日聊起｜Agent#6
150 期:年末AI回顾：从模型到应用、从技术到商战，拽住洪流中的意义之线

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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这期是「晚点聊」的年终特别节目，在 AI 大事必定发生的春节之前，总结 2025 年和即将过去的蛇年，我们在 AI 领域的观察和见闻。

本期节目，我会以单口的形式来讲述，我将按几个大的主题来串起这一年在 AI 领域的观察，行业的一些大事件，以及「晚点聊」的相关节目，和整个《晚点 LatePost》对 AI 的更多报道。

你将你听到以下 7 个章节的内容：1.模型；2.应用；3.巨头的 AI 之战：字节、阿里、腾讯；4.创业公司们；5.具身智能；6.AI 硬件；7.AI 中的人。

在每个章节中，我会按照若干关键词来展开要点，并穿插指路《晚点聊》的相关往期节目或《晚点》的相关文章。我会把提到的文章，列在 shownotes 里。

历史正在加速发生，AI 洪流中，五色使人迷目。但人是意义的动物，我们总试图理解和抓住什么。

希望这期年底的大型“连点成线”，可以帮听友得到一份正在拓展中的 AI 地图。

时间线跳转：
1.模型
01:10 Agentic Model：R1 | Coding | 多模态
08:58 协同优化：Google | DeepSeek 开源周 | 注意力机制改进、芯片互联
15:22 下一个学习范式：从大脑获得灵感

2.应用
19:49 Agent：Coding 就是 General Agent | 垂类 Agent | Agent 工具链
32:02 Sora App：to C 的想象力
37:19 AI for Science：AI 科学家

3.巨头的 AI 之战
40:23 人才和组织之战
49:51 To C 应用大战

4.AI 创业公司们
01:01:28 大模型第一股
01:07:13 5000 万美元 ARR
01:11:36 全球化与中美之间

5.具身智能
01:14:29 投资和上市潮
01:22:09 数据、模型、本体的进展
01:28:05 5 个落地方向

6.AI 硬件
01:34:50 AI 眼镜能成为下一个入口吗？
01:44:30 深圳的公司们

7.AI 中的人
01:49:48 天价薪酬与失业
01:52:39 使用用 AI 的人
01:54:25 意义感：大模型无法替你活过

相关联链接：
《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》
Top Lean AI-native Companies Leadboard：https://leanaileaderboard.com/

本期中提及的《晚点聊》往期节目，可根据期数搜索；本期中提及的《晚点 LatePost》相关报道：
「应用」
《实测豆包手机助手：比价点外卖、自动回微信，AI 操作手机的时代来了？》
《“先抖音后剪映” 不再成立，OiiOii 闹闹聊 AI 时代的创作工具和内容社区丨100 个 AI 创业者》
《他给普通人配了个 “AI 剧组”丨100 个 AI 创业者》
《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》
《25 岁，他想做 AI 时代的微信丨100 个 AI 创业者》（Intent）
《对话与爱为舞张怀亭：大哥创业不走弯路》

「巨头 AI 之战」
《腾讯在 AI 拐点到来前的 700 天》
《字节 AI 再创业：独立组织、全链条的饱和出击》
《重新认识阿里：大踏步迈向 AI》

「用大规模测评驱散 PR 式 demo 的迷雾。」

虚拟空间的大模型有大量 benchmark，测试非常直观；而在如火如荼的具身领域，怎么衡量模型能力，本身还是需要探索的课题。

这期，我们邀请了两位具身智能从业者，原力灵机联创范浩强和千寻智能联创与首席科学家高阳，一起聊具身模型的测评。

范浩强从高三就开始在旷视工作，有丰富的计算机视觉开发和落地经验；高阳回国前在伯克利 BAIR 攻读博士，和 PI 的联创 Sergey Levine 有诸多学术合作。

去年 10 月，原力灵机和 Hugging Face 联合发起了全球首个具身智能的大规模真机评测平台 RoboChallenge。在前不久释放的最新测评结果中，千寻的 Spirit v1.5 模型登顶榜单，表现超过 π*0.5。

RoboChallenge 测评平台网站：https://robochallenge.ai/home

图注：RoboChallenge 测评现场

在 RoboChallenge 的测评中，机器人不再只活在精挑细选的 Demo 视频里，而是要在多样化的“Table 30”任务中接受真实世界的“毒打”——任务包括碎纸、插花，扫二维码。

这期我们聊了具身模型测评的难点，RoboChallenge、RoboArena 等目前的大规模测评尝试是怎样的思路？行业里心照不宣的 demo 工程，以及 2026 年，我们可能从哪些路径逼近具身智能的 GPT-3 时刻。

范浩强和高阳说，组织和参与测评的过程，组织和参与测评的过程，本身增强了他们对具身的信心，，从 π*0 在 Table 30 任务上只有 20% 的成功率到 π*0.5 的翻倍和一些国产模型的超越，具身仍很早期，但进步速度也很惊人。

本期嘉宾：
范浩强 原力灵机联合创始人
高阳 千寻智能联合创始人、清华大学叉院助理教授

本期主播：
程曼祺 晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线跳转：
-发起 RoboChallenge，行业呼唤大规模测评
03:24 范浩强和高阳的从业经验
06:53 RoboChallenge 的发起，见证成功率从 π0 的 20% 到 π0.5 的超 40%
12:40 以往方法的问题：环境不一致、测评不持续、仿真有局限
21:47 对比 RoboArena 和 RoboChallenge：前者是分布式 Zero-shot 测评；后者是集中 few-shot 测评
28:33 上线 2 个多月的观察：超预期的 1 万条测试提交，国产模型超越
33:04 Table 30 任务集的设计，插花、扫二维码等任务的“刁钻”考点
40:24 提交者自己做 fine-tune（微调），开源权重证明诚信；接下来会更新灵巧手的测评

-2026 年具身展望
45:07 学习原理已经收敛，Scaling Data 是 2026 年的行业主题
48:53 4 种数据类型，各团队的不同数据 bet
57:20 落地应用，具身的“Coding”任务是什么？“破圈”时刻何时出现？
01:07:00 大众与从业者之间的认知落差，行业心照不宣的“demo”工程
01:12:50 具身测评可以被 Hack 吗？如何反制 hack？
01:14:52 26 年想验证的问题：具身中国追平美国的 DeepSeek 时刻是否到？基模能否上一个台阶？

01:17:47 连点成线：总结观察具身进展的 3 个维度 & 具身创业团队的不同来源

附录：本期中出现的一些人物、技术名词、项目、公司
-Sergey Levine：Sergey Levine，加州大学伯克利分校教授，机器人强化学习与通用学习系统的重要推动者。曾参与 Google / Google Brain 的机器人与强化学习研究，并共同创立具身智能公司 Physical Intelligence（PI）。
-π 系列模型：PI 提出的通用机器人模型系列，最新版本 π*0.6。
-CIFAR：一个经典计算机视觉数据集，相比之后出现的 ImageNet，它规模更小、分辨率更低，常用于快速实验和教学。
-Sunday Robotics：由 Tony Zhao 与 Cheng Chi 在 2024 年联合创立的家庭场景通用机器人公司。
-Generalist AI：2024 年成立的美国通用机器人 / 具身智能的创业公司。

本期剪辑：Nick

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

「华为前自动驾驶首席科学家投身具身创业。」

本期嘉宾是它石智航创始人陈亦伦，他曾担任大疆创新机器视觉总工程师和华为自动驾驶部门首席科学家。

2021 年，智能辅助驾驶的爆发前夕，陈亦伦在华为带团队开始采集大量真实的驾驶数据，用深度学习替代过去自动驾驶的规则方法，3 万行代码做了过去 200 万行代码的事，这是业界第一批探索端到端智能驾驶的尝试。

陈亦伦说，那一刻，他觉得自己找到了自动驾驶的钥匙，而他还想用这把钥匙去探索一个年少时种下的更大梦想：通用智能机器人，也就是具身智能。

在回到母校清华，于 AIR（智能产业研究院）担任智能机器人方向首席专家 2 年后，2025 年初，陈亦伦和百度原资深副总裁、百度智能驾驶事业群负责人李震宇一起创立它石智航，在最初 2 轮融资中，筹集了超过 2.4 亿美元。创下中国具身智能领域的首轮融资记录。

这期节目，陈亦伦讲述了他从自动驾驶到具身智能的多年技术探索和研发实践，他看到的具身智能的 3 道曙光和 3 道关卡，以及怎么先越过其中的第一道：数据。

本期嘉宾：陈亦伦，它石智航创始人兼 CEO
本期主播：程曼祺，晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线：
-从华为、清华到创立它石，看到具身的三道曙光
02:35 用神经网络做自驾规控（PnC），3 万行替代 200 万行代码
11:13 三道曙光：强化学习提升运控（locomotion）能力；LLM 处理任务规划；端到端解决极端案例
17:13 端到端、VLA、世界模型，联系与区别
20:40 三道关卡：数据、算法、后训练
24:43 具身还在第一道关卡，数据；最后能经受大量数据的算法结构会很简单；GPT 最伟大的是定义了训练任务是预测下一个 token，而非架构本身
30:16 定义具身模型的训练任务：建立空间概念、跟世界交互

-数据解法：真实数据而非仿真和视频数据，手套采集而非遥操
40:54 具身需要真实数据，不看好仿真和视频数据
49:42 真实数据只有两个源头，世界与人；真实意味着场景真实、动作真实；为可穿戴设备是唯一解
55:08 手套+第一视角摄像头采集数据的具体实现
59:11 具身充满了硬件场景、本体、数据算法间的交替组合和协同优化，中国有供应链和场景优势
01:05:08 没有选择 VLA，具身会有自己的模型，而不是简单在 LLM 上发展

具身已经到了 Scaling 的临界点
01:13:23 看数据增长趋势，具身已经到了 Scaling 的临界点
01:18:04 它石的落地场景之一是处理柔性材料的线束装配
01:21:15 能自己定义目标的具身公司就是靠谱的；成为别人，不是好的选择

01:22:38 连点成线：往期分享

往期具身智能访谈：
晚点聊 112 期：与千寻高阳聊具身：一个像机器人的人，怎么做像人的机器人

晚点聊 96 期：和楼天城聊 Robotaxi：学习人类优秀司机，让我绝望

晚点聊 86 期：We, Robot-2，清华叉院/星海图许华哲看“Optimus”的门道

晚点聊 65 期：信仰充值的威力：与逐际动力谌骅聊聊 GTC 和人形机器人新进展

剪辑制作：甜食

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「Agent 的工具可以以终为始。」

今天这期节目，是晚点的作者祝颖丽对 OiiOii 创始人闹闹的访谈。本次访谈的文字版今天也会发布在《晚点科技》公众号上。

OiiOii 是一款动画创作 Agent。刚刚在 25 年 11 月开启内测。闹闹自己是一名动画爱好者，2014年，在微信工作 3 年后，她辞职学了半年动画。但当时她发现，做动画太难了，行业环境也很糟。

时隔10年，在自己创过业，去字节做过剪映，在大模型公司阶跃星辰做过二次元社区产品“狸谱”之后，她找到了用 AI 延续动画梦想的方法。

这期，闹闹分享了她和团队是如何构思和做出 OiiOii 的，以及她过去的创业和大厂经历。

图：OiiOii 官网页面。地址：https://www.oiioii.ai/home）

本期嘉宾：闹闹，OiiOii 创始人
本期主播：祝颖丽，《晚点 LatePost》 作者

时间线跳转：
05:06 先做好工具，再去做内容的社区：因为大家不再能忍受内容的单调了
11:40 市场现状：现在动画的产能和消费非常不对等
16:46 OiiOii为什么是这个形态？
31:04 如果做AI漫剧，商业模式、审美都不一样
41:30 怎么利用和理解不同的模型
51:50 现在的团队分工
53:50 第一次创业做极限运动社区，发现其实喜欢做内容
01:06:17 第一次创业留下的最宝贵的东西：抗体
01:18:15 在字节：对剪映和抖音特效最大贡献是…
01:27:17 去了B站：看到产能被憋着了
01:28:45 OiiOii 后面大致的节奏：填充垂类内容，去海外，做内容社区

往期「AI 应用/AI Agent」创始人访谈：

晚点聊 136：Sora新世界 & Lovart 4个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类
晚点聊 125：用AI复刻一个「我」，与心识宇宙陶芳波聊身份模型
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
《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》

剪辑制作：Nick

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「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：Poke

「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

时间线跳转：
-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

小红书@曼祺_火柴Q即刻@

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

时间线跳转：
-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》）

「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

时间线跳转：

-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

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

时间线跳转：
-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：