本期播客深度访谈 Dify 创始人路宇，全面复盘了 Dify 从 2023 年开源至今的两年发展历程。播客探讨了 Dify 在 AI 市场认知与技术范式三次迁移中的战略选择，包括如何与 LangChain、Coze、GPTs、n8n 等竞品差异化竞争，并坚守其作为 AI 中间件的工程价值和多模型中立性。路宇强调了 Dify 聚焦企业级复杂应用、解决“最后一公里”问题的产品定位，以及开源策略在全球化尤其日本市场取得现象级成功的重要性。此外，播客还深入探讨了 AI 时代下，企业如何构建高效人机协作范式、提升组织竞争力，以及创始人应保持“快乐创业”的心态，以实现技术与组织的共赢。
本期播客克隆了知名学习教练 Justin Sung 对谷歌 AI 学习工具 NotebookLM 的深度评测。Justin 从新手和专家两种视角，以及专注学习、移动学习、任务驱动型学习三种场景，全面测试了 NotebookLM 的功能与效果。他肯定了该工具在易用性、多模态内容生成（如视频/音频摘要、思维导图）方面的优势，及其在特定场景下节省时间的潜力。然而，Justin 犀利指出，AI 工具虽擅长解决资源收集等“小问题”，但未能触及学习中最核心的挑战——即如何有效处理“多元素交互”带来的信息过载，以及如何通过主动思考和组织信息来构建真正深刻的理解。他强调，真正的学习在于“过程”而非 AI 直接给出的“结果”，过度依赖 AI 可能反而加剧困惑，甚至制造“学习的幻觉”。播客还提供了实用建议，如开启 NotebookLM 的“学习指南”功能以强制主动思考、主动“挣得”答案、以及提升自身学习能力而非过度依赖 AI。节目不仅是对 AI 工具的评测，更是一次关于学习本质和如何成为高效学习者的深刻探讨，旨在帮助听众避免 AI 学习陷阱，实现真正的学习进步。
本期播客克隆了乔·罗根与英伟达 CEO 黄仁勋的深度对话。黄仁勋回顾了自己从泰国移民美国、在贫困中成长的经历，以及英伟达如何从濒临破产到成为市值万亿科技巨头的跌宕起伏创业历程。他详细阐述了英伟达如何通过创新 GPU 和加速计算，从为游戏玩家提供高性能显卡转型为推动全球 AI 革命的核心力量，并提出了超越摩尔定律的“英伟达定律”。对话深入探讨了 AI 对社会未来的深远影响，包括就业市场变革、AI 意识的哲学思辨，以及 AI 在军事、网络安全和能源领域的应用。黄仁勋以其独特的视角，阐述了对 AI 未来的乐观展望，并分享了“对失败的恐惧”而非“对成功的渴望”是驱动其创新和领导力的核心哲学。播客不仅是关于科技前沿的探讨，更是一个关于韧性、创新和“美国梦”的感人故事，为技术从业者提供了宝贵的洞察和启发。
本期播客深度访谈了 Surge AI 创始人兼 CEO Edwin Chen，他分享了公司如何在四年内以不到百人的团队、自有资金实现十亿美元营收的独特商业模式。Edwin 犀利地批判了当前 AI 领域过度依赖不可靠基准测试、为“AI 垃圾内容”优化模型以及硅谷“闪电式扩张”和“追逐估值”的创业文化。他强调高质量数据和人类“品味”在 AI 训练中的核心作用，指出模型卓越表现不仅依赖海量数据，更取决于对数据质量的深度理解、人类专家对“好坏”的定义以及优化目标函数的选择。播客还深入介绍了强化学习环境作为推动 AI 模型智能提升的关键新范式，通过模拟真实世界场景，让模型在复杂任务中学习和适应，并关注“轨迹”而非仅最终结果。Edwin 认为，AGI 的实现尚需十年甚至几十年，且需要模仿人类多样化的学习方式。他鼓励创业者坚持初心和使命，专注于创造真正有影响力的产品，而非盲目追逐短期利益，并强调 AI 未来应致力于解决人类重大问题，而非消耗时间、助长懒惰。整体而言，播客为所有关注 AI 发展和希望以不同方式创业的听众提供了宝贵的洞察。
本期播客深入探讨了 AI 如何革新传统用户研究行业。Mizzen AI 创始人孙克强与天使投资人李一豪分享了他们对这一领域的深刻洞察。传统用户研究模式耗时、昂贵且效率低下，而 Mizzen AI 旨在通过其产品 Missing Inside，将用户研究速度提升百倍、成本降低十倍，实现用研的普惠化和实时化。播客详细分析了 AI 在用户访谈中的优势，如“永远好奇”的追问能力和消除人类访谈者认知边际效应递减的问题。同时，也探讨了如何克服 AI 访谈中的挑战，例如训练 AI 从“回答者”转变为“提问者”，以及通过激励机制确保受访者真实表达。嘉宾们还介绍了构建“人类偏好图谱”的愿景，旨在通过语言沉淀形成立体的用户画像，实现更精准的用户定位和模拟研究。投资人李一豪从资本视角强调了 AI 在“缓慢、昂贵且分散”的传统市场中的巨大机会，并看好中国团队在 AI 原生市场的竞争优势。整体而言，播客展现了 AI 在连接产品与用户、加速产品迭代方面的巨大潜力，以及 AI 原生公司的信心与前景。
本期节目邀请人工智能专家 Mengdi，全面探讨了 AI 智能体（AI Agent）的核心概念。播客追溯了智能体从强化学习中的起源，解释了为何在大语言模型出现后，智能体才得以广泛应用，强调大模型提供了强大的先验策略和跨领域常识。节目详细介绍了智能体的基本架构，包括作为“大脑”的大模型如何调用外部工具、自主分解任务，以及多智能体系统通过角色分配协同解决复杂问题。嘉宾深入分析了智能体在长序列任务中面临的工具选择困难、模型幻觉等技术挑战，并提出了微调、后训练、测试时计算（test-time compute）、检索增强生成（RAG）和自进化能力等解决方案。最后，播客展望了 AI for Science 的宏大愿景，讨论了 AI 科学家自动化科研过程、智能眼镜在实验室实现人机协作的创新实践，并指出构建简单智能体的门槛已大幅降低，但实现通用性和稳定性的高级智能体仍需专业知识。
本期播客深入探讨了风险投资（VC）行业的复杂生态与运作机制。两位资深行业人士从“命”与“运气”的视角切入，分析了 VC 成功背后的人的因素（如创业家精神、个人偏好与成长背景）、市场环境与时代机遇的交织影响，强调了投资决策作为一个混沌系统的不可预测性。播客详细阐述了投资决策过程中的“说不”偏见、事后复盘的“安慰剂”效应，以及早期项目下注的常规比例（基金总额的 1%-2%）与后续跟投策略。同时，对话深入剖析了 VC 基金的回报分布，指出头部基金（如红杉、Index）占据了市场绝大部分回报，而多数基金难以实现持续高 DPI。讨论还触及了 VC 基金的生命周期、募资挑战（特别是对中小基金和地方国资基金）、以及行业内“赢家通吃”的资金和人才集中趋势。面对当前 AI 浪潮，嘉宾们探讨了其带来的巨大机遇与随之而来的“泡沫”讨论，以及作为个体在快速变化时代中的渺小感。播客也关注到行业内部的“师徒制”传承困境、从业者心态调整（接受失败常态）和个人职业发展的平衡，为听众呈现了一个全面、真实且富有洞察力的 VC 行业图景。
本期播客深入探讨了领英（LinkedIn）前首席产品官 Tomer Cohen 所推行的“全栈构建者”产品开发模式。面对到 2030 年 70%工作技能将发生变化的挑战，领英积极拥抱 AI，旨在通过自动化繁琐任务，解放人类在愿景、共情、沟通、创造力和判断力等核心能力上的投入。该模式的核心在于三大支柱：重构平台以适应 AI 协同工作、开发定制化 AI Agent（如信任 Agent、增长 Agent、研究 Agent、分析师 Agent）以提升效率和决策质量、以及推动深度的文化转型以激励员工采纳“全栈思维”。播客详细介绍了领英的实践经验，包括试点成果、人才培养计划（如“助力产品构建者计划”）和变革管理策略，强调了成长心态（“成为”比“是”更好）在应对快速变化的未来挑战中的关键作用。整个对话不仅提供了 AI 赋能的实践案例，更是对未来组织形态和个人职业发展的深刻思考。
本期播客特邀软件工程泰斗 Martin Fowler，他分享了对技术变革的深刻洞察。Fowler 认为，人工智能是其职业生涯中最大的变革，其影响堪比从汇编语言到高级语言的转变，核心在于从确定性系统转向非确定性系统。播客深入探讨了 AI 如何重塑软件工程，包括“氛围感编程”（vibe coding）的利弊——虽能加速原型开发和一次性工具创建，但若用于长期维护产品则风险巨大，因其跳过了关键的学习闭环。Fowler 指出，LLM 在理解遗留代码（ThoughtWorks 技术雷达已将其列入“采纳”环）和加速原型开发方面已取得巨大成功。他强调，AI 时代重构将变得更加重要，以处理 AI 生成的大量代码，并建议将 LLM 与确定性工具结合，以实现更高效的代码优化。对于敏捷开发，Fowler 认为在 AI 时代其核心仍在于缩短周期和加速反馈循环。他建议初级工程师积极使用 AI 工具但务必保持警惕，寻找优秀导师，并对 AI 输出保持批判性思维，做到“不信任但要验证”。播客还回顾了 ThoughtWorks 技术雷达的制作流程、软件架构模式的演变，并分享了对科技行业宏观经济影响的看法。
本期播客详细讲述了中国互联网企业家王兴的早期创业历程，涵盖其从清华学子到连续创业者的奋斗史。节目从王兴的家庭背景和求学经历切入，探讨了他对互联网的早期兴趣。随后，深入分析了王兴团队在校内网、饭否和海内网等项目上的探索、成功与失败。特别提到了校内网的崛起与被迫出售，饭否的创新与遭遇关停，以及与开心网、人人网等竞争对手的激烈角逐。播客不仅展现了王兴在创业过程中面临的资金、技术和市场挑战，还揭示了他敏锐的市场洞察力、坚韧不拔的精神和对“不争”哲学的实践。通过对这些历史事件和人物的细致描绘，为听众呈现了一幅中国互联网早期发展的宏大画卷，并提供了宝贵的创业经验和教训。
