141. Freda的投资札记第2集：Tokenmaxxing、把电机塞进蒸汽机、接力赛变篮球赛、孤独、人的连接

今天是我们的系列节目《Freda的投资札记》第2集。可能有听众是第一次听我们的节目，那还是先介绍一下——Freda Duan在湾区做投资，是Altimeter Capital的合伙人。Altimeter是一个硅谷科技基金，横跨一二级。在一级市场投资案例有OpenAI、Anthropic、字节跳动等，在二级市场投资案例有英伟达、存储芯片、Snowflake、Robinhood等。在《Freda的投资札记》第1集，也就是我们的125集节目中，Freda深入分析了当下美国的明星公司，给他们的巨额投入算了算账；也探讨了美国资本新秩序，以及当时大家很关心的泡沫。可以预告一下的是，在本集，我们除了一如既往聊AI和投资这些很干的内容——如，Tokenmaxxing、AI时代的组织架构；还会聊一些感性的东西，尤其在这个充满不确定、每个人都很焦虑和孤独的时代，人和人的关系剩下什么？OUTLINE:02:13 Token的世界Token是一个非常容易误导人的单位同样一个task，不同模型消耗的token可能差几十倍，甚至上百倍Token消耗是越多越好吗？肯定不是越多越好，而且是反过来的Tokenmaxxing 现在有大量浪费 - 是的；Token用量未来还会继续上升 - 也对行业会逐渐从按token收费，转向按效果收费11:44 模型公司的赛点与竞争Coding Agent成熟之后，出现了一个很重要的loop：better AI makes better AI现在到了无法追赶的地步了吗？用一个不太恰当的类比 - 马车换汽车最早的汽车经常抛锚，跑在前面的几匹快马还能跟一跟、追一追，那时候两者差距没有那么清楚；但一旦汽车可以稳定跑起来，没有汽车引擎的马，再快也追不上OpenAI按GPT和Coding两条主线重组，把Coding放到非常高的位置；Google是Sergey直接管Coding；Meta内部也开始推自己的Coding model，目标是年底前做出SOTA；xAI公开收购Cursor27:41 投资人是在抛弃软件公司吗？Anthropic Cowork这么成功的产品，是两个人做出来的，AI来了以后，值得重新思考“一个公司到底应该需要多少人”投资人是在抛弃软件公司吗？对，是。最简单的投资逻辑是discount rate哪些软件更脆弱？AI时代新的软件机会在哪里？软件是不是要为Agent重新设计？36:32 组织架构变革Dario提过两个概念：technology diffusion和economic diffusionAI现在在曲线的哪个位置？在“把电机塞进蒸汽机位置”这一阶段——每个人都在把AI加进自己的工作流，但很少有人退一步问：这个流程本身、这家公司本身，为什么长成现在这样？为什么需要这么多层级？接力赛变篮球赛——过去是接力赛，一棒接一棒，每一棒都是一次翻译、一次等待；未来更像篮球赛，3到5个人的小分队，必要技能都在队里，同步推进，自己拍板，只有重大方向才往上升级44:21 AI对投资行业的影响投资行业是一个非常低效的行业，大量时间花在找信息、清洗数据、比较预期、判断positioning我这几个月想的问题是：如果给Agent足够干净的数据和足够清晰的交易目标，它有没有可能做的比我好？AI时代会让更多人参与股市，散户行为会更复杂，也更值得tracking投资本质上会越来越像一个解构市场玩家的游戏50:08 应用创业公司还剩什么？AI这波创业公司，哪些方向已经跑出收入？一波快问快答这几年经历了一个过程 - 23年大家特别担心模型公司吃一切，wrapper大家都不敢碰；过去两年大家不担心了，因为应用或者叫wrappers收入增长很快；但到了今年我现在又重新开始担心了Anthropic先吃编程这一块，现在第二大业务吃金融领域；OpenAI马上自己推出音频模型，对ElevenLabs会是什么影响？OpenAI和Anthropic都和大的私募基金合作，把自己模型推到私募基金的被投企业里面，这个决心是很大的，真的adoption还没有开始2026年了，你还投应用创业公司吗？硅谷最火的是Neo Labs，另一个很重要方向是给Agent用的基础设施01:00:42 大票和资本市场01:08:33 AI会带来裁员和通缩吗？01:14:17 焦虑、孤独与人的连接LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

姚顺宇戴了一副茶色眼镜走过来，这副眼镜会随光线变化而改变颜色。硅谷AI业界有两位Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生，这让姚顺雨与姚顺宇时常成为话题人物。前一位姚顺雨2025年从OpenAI跳槽到腾讯，他去年来过我们节目（第115集）；后一位姚顺宇也于同年跳槽，从Anthropic来到Google DeepMind。今天的嘉宾姚顺宇，毕业于清华和斯坦福大学，曾经的研究方向是理论物理——非厄米系统、量子物理与高能物理。他的人生奋斗姿态是——“总想挑战一些自己不太会的事”。他人生最大的一次跨步是博士毕业，毅然决然离开深造9年的物理，来到崭新的AI行业。过去两年，他先后在Anthropic和Google DeepMind出任研究科学家，参与了Claude 3.7、4.5、Gemini 3等关键模型的开发过程。姚顺宇一点也不nerd。有时，他会令你猝不及防，突然发表一点“小疯”言论。第一次见面，他就对我说：“我在这个行业又没有什么导师，又没有什么旧友，我当然想喷谁喷谁。”转行AI的两年，他变得越来越直接，越来越不害怕得罪人。访谈中，他也说了一些直白言论：“AI个人英雄主义时代已经过去了，所以也没有什么英雄，有时候甚至觉得旧时代英雄有点蠢。”“没有哪个老登是你的亲属，所以你觉得他傻，他就是傻，就可以直接说他傻。无所谓的啊。（笑）”“现在大家都是冲浪的人，本质上是那个浪，而不是你那个冲浪的人。”“AI这个事，本来也不太需要脑子——真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质，就是靠谱，就是做事细，对自己做的事情负责任。”“你不用太担心因为自己的观点而惹到什么人。只要你的观点是自洽的，不是说随便喷人，你是有一套自己的理解。最终你在这个领域做的怎样，是有客观评价标准的——大家是会尊重你的。”不过，在描述自己的研究时，姚顺宇又显得异常审慎。他对于这些工作的描述是：“我自己对那个事没那么重要，更多的是，我很幸运，有机会在那个时候加入了一个重要的项目，做了一些事。”他反复强调，AI个人英雄主义的时代已经过去了，现在都是集体主义的故事，要对神话个体的一切叙事充满警惕。我们的节目录制于2026年3月，距离我们这次节目录制完，世界又发生了许多意想不到的变化：Meta对Manus的收购被撤销、Cursor可能被SpaceX收购、xAI将终止独立运营并入SpaceX，并更名为SpaceXAI等等。如果我们的谈话内容有一定滞后性，请大家多包涵——AI的世界实在变化太快、太出乎意料了。可能还要特别说明的一点是，技术细节会涉及企业机密，有一些嘉宾是不方便分享的，也请大家能够包容。在访谈中，我们尽最大可能和大家一起学习AI。你会收获姚顺宇在Anthroic和Google Gemini的技术探索历程与思考洞察。而对于那些离经叛道的微小片刻，还请允许我们小疯一下。接下来，就是我对顺宇的访谈。OUTLINE:00:02:41 两个Shunyu Yao00:06:50 竞争与逃逸00:26:37 “Pre-train没有到头”00:36:23 Coding的爆发00:51:25 字节和豆包00:54:45 "硬蒸"和"聪明的蒸"01:05:22 机器人01:10:00 在Underdog之地赌一把01:20:59 非厄米系统与量子物理01:37:42 高能物理01:44:24 物理与AI01:53:47 在Anthropic训练Claude 3.7、4.502:36:18 "AI本质是简单的"02:42:25 在Google DeepMind训练Gemini 303:02:43 "Pre-train也是一种RL"03:08:04 技术预测03:14:06 组织搭建03:24:48 集体主义胜利LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。本集的文字版：《独家对话姚顺宇：请允许我小疯一下》DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

前面在福莉和广密的节目中，我们深入揭示了AI的进化从第一幕Chat走向第二幕Agent。可以说，Agent是2026年的高频词。关于Agent，我一直非常希望深入技术原理层，给大家做一次技术讲解，能够让我们一起非常清晰地了解技术的脉络。今天我邀请的是俄亥俄州立大学计算机系教授、也是创业公司NeoCognition创始人，苏煜。苏煜是少数见证过Agent演化史的学者，研究方向是Language Agent。我们从更长周期复盘了Agent的技术演进史，尤其是最近三年Language Agent的快速进化。此外，苏煜也是2025年“斯隆研究奖”得主。接下来，是我们对Agent的技术综述。祝大家五一假期学习快乐啦^。^OUTLINE:00:02:00 苏煜是谁00:03:30 Agent的技术演进史：从Logical Agent（1960-90s） → Neural Agent（2000年以后，神经代理）  → Semantic Parsing（另一边的故事，语义解析） → Language Agent（语言代理）00:27:21 人类的进化史来说，语言非常晚发生，但对人类文明有了指数型发展00:29:28 过去三年发展速度比过去几十年都要快，复盘Language Agent上的关键工作00:40:56 At the end of the day，大家想要的就是universal digital agent；边界的消弭和coding有关00:45:18 我是最早从Semantic Parsing转型做Language Agent的学者之一00:48:56 OpenClaw Moment和ChatGPT Moment有非常多相似的地方00:55:10 中美科技辐射的pattern不同，中国更全民化，在应用层的动作更快01:02:05 创业新公司NeoCognition，最近融完了一轮$40M的seed round01:20:30 聊聊Continual Learning、世界模型、交互（GUI vs. CLI）01:44:34 Agent现在最大的瓶颈是什么？对2026年Agent进展的预期？01:47:09 各个大厂都在Agent上bet什么，有什么有意思的bets？01:52:47 我们这一代人经历了Agent的完整周期，我喜欢搭建conceptional framework02:10:13 最后的快问快答LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。“我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。”当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。罗福莉对当下有一些关键的技术判断： Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。 在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。 现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。 系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。 接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。 一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。在卡的调配上： 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。 预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。在组织的重组上： 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。“接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。接下来，就是我对罗福莉的访谈。OUTLINE:00:02:16 OpenClaw引发巨变00:24:17 群体智能提升Agent框架00:41:31 2026是生产力变革之年01:01:45 Agent的自进化与自迭代01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击01:45:24 1T模型是入场券01:52:33 组织平权02:02:56 训练细节和成本02:09:03 另类架构02:22:32 AI没有生存危机02:39:12 每天在否认昨天的自己02:48:34 过去3年的AI进化史03:05:54 当下共识与竞争03:19:45 环境比经验更重要LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。本集文字版：《独家对话罗福莉：AI范式已然巨变！》DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

2026年，美国诞生了一系列的Neo Labs（新型研究室）。Neo Labs是近年兴起的一个新概念，专指由顶级AI研究者创立、以基础模型或新一代智能体系为目标、融资规模巨大、研究导向很强的一类新型AI实验室。我们133集的嘉宾，来自AMI Labs的谢赛宁是，今天我们邀请的是另外一位。她是《商业访谈录》至今最年轻的一位嘉宾，是一位00后华人女孩，网络空间有人会叫她“数学少女”——她的名字是洪乐潼Carina，这是她第一次接受中文访谈。她探索的方向是AI for Math，所创办的公司Axiom（公理）刚完成2亿美元的A轮融资，估值16亿美金。而她引起很多人的关注，来自于这样一条新闻：57岁美国终身教授小野肯（Ken Ono）突然辞职，去给24岁的华人女孩打工。我们谈论了许多数学与美、被创造的与被发现的数学、数学天书中的证明与公理、最不可能的创业者的创业旅途，当然还有AI for Math。接下来，是我对洪乐潼的访谈。OUTLINE:00:02:14 被创造的与被发现的00:14:38 bounded vs free attention00:32:14 对苦难上瘾00:50:21 数论多美啊!01:02:26 Verve Coffee01:16:23 最不可能创业的创业者01:38:33 没有人喜欢融资02:07:17 小野肯的邮件02:19:51 数学天书中的证明02:24:38 Al for Math03:03:50 把数学变成Lean03:09:59 数学家的直觉03:26:18 登月要么成功，要么失败03:54:17 与数学家共进晚餐LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

今天给大家带来的是全球大模型季报第9集，这一集的情绪十分复杂。一方面，你会看到正在急速进化的AI革命。Coding把AI从聊天机器人Chatbot第一幕，推向了能够干活的Agent第二幕。研究员们已经不再亲自写代码。广密带来的核心判断是，Coding是新的”AI加速器"，正在加速AGI实现，领先的Coding模型就像领先的GPU。另一方面，社会层面随之进入白领通缩与失业的窗口。整个社会准备好了应对这么剧烈变化的AI革命吗？OUTLINE:00:02:00 第9集季报的概览00:03:28 硅谷体感与洞察过去一个Q，智能水平进步幅度赶上2025全年，推背感非常强，AI奇点时刻应该很快就到最关键转折点就是Opus 4.5 → Opus 4.6模型，算是GPT-3 → GPT-4跨代际提升的模型今年6月之前可能还会再有一个从GPT-3→4水平幅度的跨越，OpenAI/Anthropic新模型都很强，Mythos/Spud下一代也开始训练了，继续加速Coding会是头部的放大器，最顶尖1的人才能放大10-50倍的生产力你是否相信Code可以表达数字世界的绝大多数任务？“语言即世界，代码即方案”如果领先的模型公司不重视Coding，大概率会掉出第一梯队Coding就像Amazon最早卖书一样，借助卖完书把所有仓储物流用户全都拉通了Coding在整个AGI的历史进程中处在什么位置？做好Coding的难点到底在哪里？不只是技术knowhow，更是战略组织和文化问题00:22:10 硅谷御三家内部真实情况00:22:10 AnthropicAll in Coding不是day1这个团队就想清楚的创始人特别hands-on亲自看训练数据，重视数据和重视技术细节刻在基因里偏好“underdog”而非大人物，文化面试非常严格，尤其是看重一个人的文化特质00:33:35 OpenAI在这个时代的过去胜利秘诀，可能是下个时代的毒药过去OpenAI在ChatGPT的成功，让他们专注ToC忽视了Coding重点说下OpenAI做的不好的地方，可以在构建组织的时候借鉴一下OpenAI即将要发布的新模型，是真正意义上的GPT-5吧00:47:13 GeminiGemini 3被高估Coding严重落后，Google最大的战略失误Google是最领先的追随者，资源和布局上没啥绝对短板，但战略跟随OpenAI/Anthropic，掉队可能性很低00:54:16 Meta TBD最有机会的挑战者，已经取代xAI，成为硅谷4号种子00:58:07 xAIxAI短期基本上掉队了，最大问题感觉也是战略摇摆崩溃始于founding team逐渐离开01:02:00 Harness Engineering01:03:57 中国御三家01:05:42 模型是新一代操作系统01:07:01 潜在的社会影响，失业、通缩01:14:36 硅谷新趋势和投资新思考《全球大模型季报》系列追踪：2023: 54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观2024Q1: 64. 和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能2024Q2: 69. 口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态2024Q3: 73. AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报42024Q4: 86. 大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路2025Q1: 97. 25年Q1大模型季报：和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰2025Q2-Q3: 112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口2025Q4: 127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online LearningLINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

春节节后，一款AI native产品Elys引起了小圈层人的关注，这是一款还在测试，尚且没有全面上线的AI社交产品。某种程度上，它展现了AI时代社交产品的一些雏形：打造赛博分身、分身替你去主动社交、为你转化成真实世界的连接。今天我邀请了自然选择创始人Tristan（张筱帆）来聊聊。他们公司目前有两款产品，分别是AI游戏Eve和AI社交Elys，它们背后的精神内核都是：“人类太孤独了。”接下来，就是我对Tristan的访谈。OUTLINE：02:00 做过陌生人社交、恋爱游戏10:53 毫不犹豫地成立了新公司自然选择，毫不犹豫地做Eve13:23 陪你一起面对世界的Agent16:23 Elys想法雏形，我终于想清楚了AI社交网络应该怎么做：Context的流动20:32 最大的范式转移：传统互联网是低维标签化信息，新的互联网第一次有了Context23:05 Elys产品设计的关键、难点、双重冷却36:56 接下来AI时代唯一重要的事情是，构建主体性45:17 交出Context与用户隐私的博弈48:20 Elys是不是AI版的Tinder？54:35 中国拥有最多Context的公司是谁？（微信？小红书？即刻？）56:20 定义什么是好的Context？01:00:02 AI时代社交 vs 互联网时代社交01:15:15 未来的社交网络01:21:48 ChatGPT可能拓展的社交网络01:28:10 和模型公司的竞争（“我觉得完全不用自己训模型”）01:33:42 北极星指标：真人的连接率01:34:05 你担心Elys是昙花一现的产品吗？01:41:15 我们现在处于终极忙碌“前进4”状态01:46:02 做AI产品和做互联网产品的本质区别（Proactive！）01:49:16 人类太孤独了*对了，我们提到的小实验会在Elys上线时来做:)LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

2026年，除了嘉宾访谈，我们也很希望推出一些内部人士的产业单集。今天就是这样的一次尝试。我们知道数据、算力、算法，是驱动人工智能的三驾马车。今天这集节目我们邀请我们的返场嘉宾、光轮智能创始人兼CEO谢晨，试图通过一集节目完整聊聊这其中一架马车——数据。我们尝试来做一个“数据的产业综述”。大语言模型的数据遇到撞墙的难题，机器人的数据则处于一片荒漠中。数据产业是如何运转的？一些人正在探索的仿真数据、数据金字塔等将如何改变产业格局？OUTLINE：00:01:07 寻觅00:20:09 综述00:41:39 共生00:48:30 势力01:06:56 历程01:14:45 迹象01:32:00 对照01:42:40 金字塔01:55:31 定价02:02:50 Recipe02:17:06 版图02:28:52 终点LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。“Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。”这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。OUTLINE:00:01:19 The normal one00:35:40 世界总不让我做Vision00:52:06 学术流浪00:57:43 与何恺明的友谊01:21:05 两次拒绝了Ilya01:37:50 杨立昆和李飞飞往事01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界”02:43:55 Research taste与《金刚经》04:11:07 世界模型是什么？04:29:47 从下载互联网，到下载人类04:58:17 和杨立昆创立AMI始末05:45:53 “硅谷被催眠了”06:07:17 自大的人类！06:18:45 “42”LINKS：我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。CONTACT: [email protected] into the new world-and explore with us!😉

我一直有一个疑惑，为什么在中国具身智能行业里，至今我尚且没有遇到像梁文锋、杨植麟这样带有浓重的技术浪漫主义色彩的人。这让我有时有点失落。直到我认识了高继扬，他似乎是技术浪漫的反面，追求极致的效率、生存与工程拆解。这次的访谈时候，星海图的联合创始人许华哲正要离职。这也许是某种信号。高继扬告诉我，机器人是一个链条极长的的行业——很大程度上，你要把头伸进泥土里。接下来，就是我对星海图创始人兼CEO高继扬的访谈。期待2026年，我们和AI共同进步！00:01:49 冲刺型小孩00:12:07 学习曾国藩00:25:30 提高顶会命中概率00:33:46 Waymo是没有创始人的00:55:38 Momenta是极致的反面01:02:25 鲶鱼01:19:26 从一份糟糕的BP开始01:35:26 挣扎着做整机和供应链01:49:32 Data Recipe02:16:33 机器人大脑02:29:37 许华哲的离开02:39:04 我们天然要到土里去02:51:58 狼《对DeepMind谭捷的访谈：机器人、跨本体、世界模型、Gemini Robotics 1.5和Google》《和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象》《逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA”》【更多信息】免责声明：本内容不作为投资建议。