本期节目回顾了 2025 年 AI 行业的热点与趋势，指出企业级应用快速转向垂直领域小模型，监管环境放松促进了 AI 及相关技术的高速发展。播客详细讨论了开源模型的崛起对大厂垄断的冲击，以及以 OpenAI、Anthropic 为代表的“模型中心派”和以 Google、xAI 为代表的“系统中心派”之间的竞争。嘉宾们分析了 Meta 在 AI 战略上的调整，以及 OpenAI 面临的上市和盈利挑战。展望 2026 年，播客强调垂直领域 AI Agent 的巨大潜力，尤其看好供应链、零售、医疗和太空科技等行业的应用爆发，并指出数据、算力、系统优化以及真实用户反馈将持续推动 Scaling Law 的发展。同时，播客也提及新研究实验室的长期价值，尽管短期内不易产生颠覆性成果。
本期播客由 OpenAI 专家 Kiriti Badam 和资深 AI 研究员 Aishwarya Naresh Reganti 深入探讨了 AI 产品开发的独特挑战。嘉宾指出，AI 产品开发与传统软件截然不同，核心在于 AI 的“非确定性”以及“自主权与控制权”之间的权衡。他们强调，在 AI 产品开发中需采取“代理阶梯”策略，从“低自主、高控制”逐步过渡，以避免用户信任崩塌。成功的 AI 组织需要领导力、文化和技术实力的协同，其中，领导者必须深入理解 AI 边界，并建立赋能文化。在方法论上，提出了持续校准与持续开发（CCCD）框架，强调通过有效的评测和监控建立反馈闭环，而非盲目追逐多智能体等被误解的概念。播客预测 2026 年 AI 将实现多模态理解和主动服务，成为工作流中的核心智能体，而“痛苦”的实战经验将成为企业新的护城河。最后，嘉宾建议 AI 开发者应培养设计感、判断力和品味，将重心放在理解客户和业务问题上，而非技术本身。
本期播客克隆了《Invest Like the Best》节目，深度访谈了健身科技公司 Ladder 的两位创始人 Tom Digan 和 Greg Stewart。他们分享了 Ladder 如何从 2020 年初濒临倒闭，通过对 TikTok 算法的极致拆解和应用，以及将 AI 技术融入产品以提供规模化的人性化教练体验，最终实现年收入近一亿美金的增长。播客强调了创业过程中的意志力、对客户数据的极致敏感、无情的优先级管理，以及拒绝非核心业务诱惑的重要性。同时，讨论了 AI 在健身、营养、社交和健康管理领域的应用潜力，并展望了 Ladder 成为健康与健身领域“记录系统”的长期愿景。节目还穿插了对财务自动化、AI 在投资领域应用等商业科技趋势的探讨，展现了 AI 如何赋能企业提升效率和战略决策能力。
本期播客立足 CES 2024 现场观察，深入解构了机器人行业的爆发与反思。嘉宾傅盛基于一线研发经验，对当前人形机器人热潮提出了理性质疑，认为人形硬件不符合摩尔定律，其核心组件（电机、减速器）成本高昂且折旧快，导致量产落地面临巨大性价比挑战。节目对比了“泛化型机器人”与“垂直场景机器人”的路径差异，指出当前多数人形机器人 Demo 仍处于科研层面，缺乏处理物理世界 Corner Case 的泛化能力。此外，对话延伸至中国企业出海话题，强调中国品牌已从“出口价格”转向“出口品牌”，建议出海企业需深度扎根当地市场，尊重渠道利益与建立商业互信（Relationship），而非依赖投机性的“田忌赛马”策略。
本期节目采访了它石智航创始人陈亦伦。他阐述了自己从自动驾驶转向具身智能领域的探索历程，指出具身智能的爆发点在于数据积累、算法优化和创新应用这三个阶段。他强调，当前最关键的挑战在于如何低成本、高效地采集到大规模真实数据，并预测 2026 年将迎来具身智能的数据爆发。陈亦伦认为，具身智能需要构建专属的世界模型，而非简单依赖大语言模型，以解决与物理世界的复杂交互问题。它石智航通过创新性的具身数据引擎和可穿戴设备，致力于实现机器人技能的高效迁移，展现了中国在该领域的巨大潜力和信心，并致力于通过人机协作解决工业制造中的实际问题。
本期节目是硅谷 101 新年直播系列的第二期，聚焦自动驾驶领域。两位嘉宾深入分析了特斯拉 FSD V14 版本的技术进展和用户体验提升，特别是其端到端 AI 模型在处理复杂路况和未预见情况时的优势。节目通过 Waymo 在旧金山停电事件中的表现，对比了规则驱动与端到端训练两种技术路线的差异。嘉宾们强调了特斯拉在数据采集、算力支持、算法创新、内部人才培养以及马斯克“第一性原理”信念等方面的领先性。同时，讨论了特斯拉自研推理芯片在实现端到端自动驾驶中的决定性作用，并分析了 Dojo 训练芯片项目失败的原因。最后，就国内自动驾驶厂商追赶特斯拉所面临的资金、商业模式和技术壁垒进行了探讨，并展望了自动驾驶技术从 L2 到 L4 级别跃升的可能性与挑战。
本期节目深度探讨了 AI 技术带来的最新变革。嘉宾首先提及了 AI 工具如何提升新闻筛选效率，随后剖析了苹果与三星在 AI 领域的激烈竞争，特别是 Apple Music 与 ChatGPT 的合作，以及 GPT 在音乐推荐、小众音乐发掘上的潜力。播客还关注了 AI 领域的版权争议，如作家起诉 AI 巨头，以及迪士尼与 OpenAI 合作授权角色带来的新思路。对于 Sora 这款应用，嘉宾认为其作为 AI 社交平台的尝试并未完全成功。此外，节目还讨论了大型语言模型如 Gemini 的崛起、AI 在代码编写和问题解决中的应用（如远程监控与内存暴涨问题），以及马斯克的 Block 和 Neuralink 项目的最新进展。CES 展会上的机器人技术、中国 AI 公司崛起、英伟达芯片发布，以及 AI 在视频剪辑、内容筛选和 Gmail 等应用中的革新也成为焦点。播客最后还探讨了未来软件向“一次性软件”演进的趋势、AI 编程助手的角色，以及 AI 对好莱坞电影业、意识与宇宙本质的深远影响，也提及了国内大模型如豆包、DeepSeek 的技术进展和流量格局变化。
本期“科技快乐星球”播客延续上一期未完的话题，以量大管饱的形式探讨了科技界的诸多热点。首先，节目关注了 Anthropic 推出的 Cowork 及其对非程序员群体的吸引力，以及 Apple 与 Google 合作，由 Gemini 赋能 Siri 的深远影响。接着，讨论了 OpenAI GPT-5.2 与 Google Gemini 的最新进展，分析了 AI 模型在团队构建中的关键作用，以及大模型开源与闭源之争。此外，还介绍了 Meta 的音频编辑模型和视频生成技术，并展望了机器人产业，特别是人形机器人设计理念的未来趋势，以及中国在工业机器人领域的创新。播客还聚焦汽车科技与半导体产业，如比亚迪超越特斯拉成为全球销冠、三星发布 2 纳米芯片，并探讨了商业航天、太空竞赛等前沿科技突破。节目最后提及中国电动车海外市场、Google 紧急视频直播功能、特斯拉 FSD 进展及 Let's Encrypt 支持 IP 地址证书，并关注了闲鱼二次元文化的复苏及年轻人社交媒体使用习惯。
本期《知行小酒馆》邀请中国人民大学经济学教授聂辉华，深度剖析了当下“考公热”现象。聂教授结合其新书《基层中国的运行逻辑》指出，基层公务员面临收入低、晋升慢、工作压力大等普遍问题，颠覆了大众对“稳定”和“无风险”的传统认知。他强调，年轻人应理性判断自身性格与能力是否适合体制内环境，并建议在选择城市时考虑发展潜力，规避收缩型城市。访谈也触及了宏观经济层面的地方债务、人口结构变化对政府职能的影响，以及未来工作模式的可能变革，例如 AI 对公务员岗位的冲击。此外，聂教授还分享了体制内外组织文化的融合与差异，以及中国古代基层治理模式对今天的启示。他强调理解政治经济学对个人决策的重要性，呼吁年轻人全面了解基层现实，以做出明智的职业选择。
本期播客由复旦大学新闻学院教授汤景泰深入探讨了美国 MAGA 媒体生态的崛起及其对美国政治和媒体格局的深远影响。节目首先回顾了美国传媒业从传统报纸、广播、电视到社交媒体的历史演变，强调了在社交平台兴起后，权力从少数传媒巨头转向由算法和用户驱动的去中心化广场，同时伴随着信息过载和舆论极化等挑战。接着，重点分析了 MAGA 运动如何利用 TikTok、播客等新兴媒体构建自身的舆论引擎，通过头部 KOL（如查理·科克、本·夏皮罗）以亲身行动、争议内容、多平台分发和符号化人设等方式，成功动员支持者，并将争议转化为巨大的商业利益和政治资本。节目指出，MAGA 媒体不仅在商业模式上实现了内容变现、政治资源交换和资本扩张，还在意识形态上与传统主流媒体形成激烈对抗，加剧了社会撕裂。最后，嘉宾对未来媒体环境下信息流通与社会和解的可能性表达了谨慎的悲观态度，认为技术在赋予个体发声权的同时，也加速了社会矛盾的激化和身份政治的盛行，呼吁个体提升信息辨识能力。
