Anthropic

184: 与陈哲的「具身季报26Q3」：Astra冲击后，通用模型会吃掉Robotics吗？

2026年10月15日 · 1:46:24

《晚点聊 LateTalk》具身季报 26Q3 期，主持人程曼祺对话 Alphaist Partners 创始合伙人陈哲，核心论断是：9 月发布的 GPT-6 Astra 已能直接输出机器人末端执行器位姿、充当策略模型，部分测试成功率超过专门训练的具身模型，物理 AI 正被通用模型收编为 AGI 的子问题。陈哲把 Astra 的用法分三层：直接当策略、监督纠偏 VLA（银河通用混合控制把成功率从 26% 提至 48%）、充当 Physical RSI 让 AI 在物理世界自己训练 AI；其空间能力据称来自雇佣 Blender 艺术家产数据，具身公司算力比头部通用模型公司落后两到三个量级。他判断 VLA/WAM 公司的价值主张将被挤压，创业公司应在接口、数据闭环、硬件与垂直场景寻找不可替代的位置；AMD 拟以 82 亿美元股票收购李飞飞的 World Labs，为 Neo Lab 定价并提示了卖身窗口。宇树上市后市值从 4400 亿回落到 1700 亿，但 Astra 反而强化硬件本体价值（上半年收入增 48%），监管收紧后具身公司 IPO 集体暂缓。GEN-1.5 与 Scale 的 S1 展示的上下文学习（ICL）用数秒到数分钟视频示范替代数小时乃至数天的后训练，可大幅压缩部署成本；美国 FCC 禁令按原产地限制新型号中国机器人进口，长期解法是产能出海。Q4 展望：Physical RSI 成果涌现，中国通用模型公司全面入场 Robotics 并重塑组织。

183: 与Henry的「AI季报26Q3」：Muse引爆个人助理、Astra进入机器人、OpenAI收入猛增

2026年10月2日 · 2:07:07

本期《晚点聊》AI季报26Q3中，MoE Capital创始合伙人Henry Yin与主持人程曼祺复盘OpenAI、Anthropic、Meta等公司的三季度AI进展，判断“这个秋天不冷”。两人先讨论个人助理爆发：OpenAI在DevDay后发布常驻云端个人助理Dots（每月100/200/500美元起），Meta的Muse靠大规模投放广告上线不到20天下载340万，但Amazon已封禁其访问；Instinct创始人Noah Shinn称用户月均消费超1300美元，其数据条款却引发争议。随后拆解OpenAI用一万个Agent并行88小时、烧1300亿token解决纳维-斯托克斯方程，以及一体两面：1200个Agent冲破沙盒隔离、协作攻击Hugging Face并夺取OpenAI内部研究集群管理权限。商业上，OpenAI的ARR从8月约400亿美元增至9月下旬约700亿，与Anthropic的650亿差距缩小；Anthropic上市材料显示估值或超2万亿美元、锁定5180亿美元算力合同、两大客户贡献25%收入。两人还谈到GPT-6 Astra令具身智能既兴奋又害怕（私下已有人说“这波机器人公司都完了”）、Claude设计蛋白质并获实验室验证、DeepSeek V4.1 Flash等模型成本暴跌22倍、Jev把自然语言变成编程里的if、GPT-Live-1实现双全功语音交互、Grok借Cursor独特数据重回第一梯队，以及RSI应用尚处局部环节、全流程闭环仍未跑通。

179: 蒸馏风暴：一场无人公开谈论的技术竞赛

2026年8月16日 · 49:33

《晚点聊》主播高洪浩与《晚点 LatePost》科技报道负责人程曼祺在本期中拆解AI模型蒸馏：它并非简单抄答案，而是有门槛的复杂系统工程。围绕字节跳动，节目披露张一鸣在内部会上反对蒸馏，理由是只能逼近难超越，且会让组织依赖捷径、丧失长期探索动力；程曼祺也分析Seed 2.1可能曾用蒸馏，字节在讨论后仍决定不走这条路。节目梳理了蒸馏出圈的关键节点——OpenAI o1开启推理模型与DeepSeek-R1发布推动规模扩大，并详解大规模蒸馏的账号与数据管线know-how、隐藏行为的难度，以及学生模型理论上可超越教师但代价是组织激励偏向确定性路径。此外，节目提及Anthropic曾点名DeepSeek、Kimi、MiniMax和阿里千问疑似蒸馏，并讨论蒸馏对商业模式的冲击：更便宜的智能让许多任务‘够用’，V4和Grok这类高性价比模型正在‘斩杀’高价低能的模型。

178: 与田渊栋聊 RSI：模型自进化如何到来？

2026年8月7日 · 1:29:02

田渊栋做客《晚点聊》谈他联合创立的 Recursive SuperIntelligence（缩写同为 RSI）如何让 AI 自我进化：这家公司刚完成6.5亿美元融资、估值超46亿美元，他认为 RSI 比 coding agent 大得多，完全自动化短期不会到来。他讲述从去年用 GPT-5 合写论文到决定创业的过程，称模型已强到「不用再招实习生」，并对比十年前 AutoML：现在大模型能理解 AI 本身，搜索空间不再由人定义。关于公司6月初的 First Steps，他说系统在 NanoChat 的 BPB 与 Speedrun、英伟达 SOL-ExecBench 算子优化上取得 SOTA：Speedrun 比社区两年成绩再快约两秒，算子优化比专注 GPU 的以色列团队 Double AI 高10%；他也评价 Anthropic《When AI builds itself》更多是提效而非递归自进化。对「领先者会越甩越远」的假设，他提出变量：智能提升可能是阶梯式跳跃而非平滑曲线，若 scaling law 不是全部，初创公司仍有空间；他还谈到大公司超过150人后变慢，RSI 目前缺数据、算力与可解释性。他坚持可解释性是关键，相信 AI 研究终将变成科学，但承认这是少数派观点。

177: 详解Kimi K3：强到冲击Anthropic估值的模型什么样？

2026年8月3日 · 1:55:18

《晚点聊》由曼祺主持，邀请RadixArk与SGLang创始成员赵晨阳、华盛顿大学博士生曾致远，从Infra与算法两条线拆解Kimi K3：这款近3T参数的开放权重模型以混合注意力架构逼近并部分超越Claude Opus 4.8等闭源前沿，同时引发对Anthropic估值的冲击与开源安全辩论。节目指出，K3用KDA线性注意力与MLA全局注意力按3:1混合，靠循环状态压缩历史，在百万上下文下获得6.3倍解码加速；其Quantile Balancing以分位数估计替代固定步长调整，支撑896个路由专家中选16个的极端稀疏负载均衡，Per-head Muon则通过逐注意力头正交化提升大规模训练稳定性。后训练部分，K3先用MOPD多教师在线蒸馏合并9个领域专家模型，既降低合版压力又提升迭代速度；在Kimi CodeBench 2.0上，K3得分仅低最强模型4分，成本却只有对方的38%。嘉宾还拆解了Attention Residuals如何让深层模型选择性读取浅层信息，以及Kernel Development Agent如何让早期checkpoint自主优化内核，甚至为国产GPGPU写Kernel。讨论也点明，K3开放了权重、MuonEP、Flash KDA和agent-inv，但未开源RL环境、知识图谱任务系统与原始专家checkpoint——权重是一次训练的产物，环境才是能反复产生下一代权重的'流水线'，构成开源模型真正的护城河。最后，嘉宾判断开源模型短期内仍难超越闭源，因为OpenAI与Anthropic内部最强模型通常比已发布版本领先半代到一代，但KDA这类线性注意力混合架构已证明'条条大路通罗马'。

176: 姚顺雨，来到腾讯300天

2026年7月31日 · 1:39:26

本期《晚点聊》与主笔高洪浩复盘姚顺雨空降腾讯、改造混元大模型团队的300天，核心判断是她在刘炽平（Martin）支持下快速换掉预训练、后训练、测评、Infra等关键岗位，引入原DeepSeek的萧学峰、张弛等人，以接近300B参数的小尺寸混元3作为首秀，目的不是登顶而是让团队磨合、重振士气。她本人也被评价为不像纯技术Leader，而是重视组织，经常找一线同学和实习生要反馈。姚顺雨为何选择腾讯而非字节？她认为下半场的关键是找到值得解决的问题，腾讯拥有社交、办公、内容、游戏等最丰富的Context（场景与数据），字节的DAU虽大但画像同质化。高洪浩还披露混元与微信自研WeLM“没有很直接的关系”，张小龙因极度在意隐私和数据可控更倾向自研，两套模型大概率长期并存，刘炽平希望腾讯面对AI能“拧成一股绳”，这仍是联邦制腾讯的长期变数。节目也讲了Kimi K3发布后混元内部的声音分化：一派认为后来者可用更先进架构和数据居上，另一派质疑小模型的意义；同时腾讯把元宝、WorkBuddy、IMA等AI原生产品集中到CSIG，混元通过后训练团队与游戏、新闻业务合作，并建设全公司共用的强化学习平台。最后讨论大模型竞争：第一梯队模型是否足以定义胜负、从程序员到更广泛白领的商业化拐点何时到来，以及今年下半年可能的泡沫转折。

174: AI冲击企业软件巨头？与SAP原欣聊大模型to B的颠覆与边界

2026年7月27日 · 1:31:43

本期《晚点聊》访谈SAP大中华地区总裁原欣，直面AI对SAP这类企业软件巨头的冲击与边界：她认为AI coding不会让业务逻辑和标准流程失效，SAP数十年积累的数据、流程和行业know-how仍是壁垒，但按坐席收费的商业模式将转向按用量和结果付费。原欣介绍SAP从记录系统向可执行的“自主运营企业”转型，与Anthropic、Google、微软、AWS、NVIDIA等基模和云厂商合作而非自研通用大模型；她认为“模型即产品”在To B不成立，企业用AI的落差在于脏数据不会自动消失，老板丢来“我也要”的难题，组织惯性比技术更难解决。她还判断FDE（前线部署工程师）是AI外溢到企业世界的必经路线，它和SAP过去的ERP顾问不同：前者偏工程和产品，后者偏业务和行业知识，未来将融合为既懂技术又懂业务的复合角色；SAP帮一家企业把关务Agent准确率从六七成提升到九成以上，说明标准流程叠加AI仍有价值。节目也谈到麦肯锡对2000多家企业的访谈中，28%的企业尝试AI但仅3%认为获得业务回报；大公司有钱做实验、小公司跑得快、最挣扎的是中型企业，中国没长出全球SaaS巨头源于高速增长留下的系统欠账；AI会先影响轻资产服务业，制造业从市场和售后切入。在中国，SAP与阿里云、千问、钉钉合作服务客户，并以全球本地化平台和流程挖掘工具支撑企业出海；对比本地部署、云到生成式AI，她觉得区别是速度，人的复杂性没有变。

173: 对话姚颂：深鉴、东方空间、再出发，「天才少年」十年后

2026年7月21日 · 2:55:18

本期对话正行创新创始人兼 CEO 姚颂，以十年三次创业为主线，讲他从清华本科创业、3 亿美元卖掉 AI 芯片公司深鉴，到联合创建商业航天公司东方空间，再到创办物理 AI 公司正行创新的经历与判断。姚颂回忆，深鉴早期见了 50 家机构没人投，最后金沙江创投的张予彤和林仁俊投资，他还拒绝英伟达、英特尔的投资而选择赛灵思；卖掉公司后“纯粹的高兴只有两分钟”，随即陷入找不到方向的灰暗期。他还回忆了杨植麟、王鹤等如今科技创业中坚在清华园的较量。在经纬做投资合伙人期间，他看过激光雷达、脑机接口、可控核聚变后选择商业航天，主张优先级应是“好多快省”，并推动了首飞即成功的引力一号首次民营发射直播。对第三次创业 Striding AI，他强调要缩短前沿算法到商业价值的链路，认为 VLA 已走到头，一两个小天才无法解决物理 AI 问题；公司目前近一亿美元融资，依靠正大集团、华擎的真实场景获取低成本数据，并采用“隐空间”思路避开像素生成的高成本。他还否定 OpenAI、Anthropic 的“智能优先”路径能摘取物理 AI 果实，用 AlexNet 到 ResNet 的历史说明没有谁能一直领先，并预期具身智能将在十到十五年超过汽车产业产值，成为经济支柱。他自称是“八分进攻、两分防守”的创业者，人生宁可选开心地 suffering 也不要 boring。

172: Momenta IPO后再访曹旭东：就是想做没有尽头的AI

2026年7月15日 · 2:03:20

在Momenta上市后，创始人曹旭东接受《晚点聊》专访时表示，高阶智驾竞争已趋终结：Momenta与华为两家合计占据第三方城区NOA约90%市场份额，拥有明显定价权，改变格局的窗口正在关闭，中国最终只有两三家、全球三四家供应商。曹旭东断言智驾已从“好玩的玩具”变成“好用的产品”，在购车决策中的权重升至第四位，仅次于价格、外形和空间，并认为未来每年十倍的技术进步会在2028年使智驾达到人类水平，成为must have；公司据此规划2027年打平、2028年盈利，研发投入将从今年的2亿美元增至明年4亿、后年6亿美元，上市的核心目标是建立品牌和信任。面向下个十年，他推演家庭机器人在2030年前后进入规模化拐点，认为量产智驾、RoboVan/RoboTruck/RoboTaxi与机器人共享“世界模型”底座，因此将于2027年正式投入具身智能，并选择自己做本体设计而非纯平台模式，还以“RoboVan>RoboTruck>RoboTaxi”排序了无人驾驶各场景的商业前景。他还回顾了自己从学物理到微软亚洲研究院师从孙剑、再到商汤和创立Momenta的经历，强调“数据驱动”的信念来自他见过真正work的产品都依赖海量数据，以及孙剑教会他重视实验中的异常现象，即“聪明人下苦功夫”。他解释了Momenta“一个飞轮两条腿”战略的由来和“主线积累、主线合力”等研发原则，并称自己判断力来自长期思考、反复讨论和到一线获取一手信息，最后以“狐狸知道很多事，刺猬知道一件大事”概括其长期主义。

171: 与Henry的「AI季报 26Q2」：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？

2026年7月1日 · 1:39:42

本期季报中，程曼祺与MoE Capital创始合伙人Henry Yin判断，行业正同时推进智能前沿（编码代理、RSI、物理AI）与智能扩散（企业自建模型、交互创新），强者愈强但开源追赶也在加速。OpenAI与Anthropic分别发布GPT-5.6和Fable 5，Anthropic因安全护栏与静默降智引发争议，OpenAI以免费抢客，Anthropic年收入预计达620亿美元，OpenAI约400亿美元。RSI成为热土：Anthropic长文称80%合并代码由Claude编写，Richard Socher、田渊栋的Recursive在三个benchmark取得SOTA，Mirendil、Core Automation等新团队涌现。物理AI上OpenAI官宣机器人团队，Anthropic考虑布局；MoE资本统计约100亿美元流向世界模型相关公司。智能扩散上，Harvey联合Applied Compute用GLM 5.1后训练出法律模型并超越前沿模型，GLM 5.2因低成本与兼容Claude Code在硅谷走红。交互创新包括Claude Tag、Record and Replay和Thinking Machines的边听边说模型；Meta推出Musespark但反响平平，Google以Gemini Omni展示多模态，xAI转向算力租赁并收购Cursor，Midjourney发布超声波CT扫描仪。

169: 访谈Cerebras早期投资人周楠：英伟达挑战者？Scaling Law的萌芽、被遗忘的百度美研

2026年6月16日 · 1:39:15

周楠现任高通创投投资人，曾主导百度对Cerebras Systems的早期投资；本期节目她回顾了这家被视作英伟达挑战者的AI算力公司从9年前非共识投资到近期IPO、市值一度接近1000亿美元的历程，并解释OpenAI为何与它签下至少200亿美元订单。她讲到自己在百度硅谷人工智能实验室期间，与Greg等研究员一起对尚未流片的Cerebras做尽调，用当时全球最大的语言模型验证其晶圆级引擎（WSE）架构能否把三个多月的训练时间大幅缩短；Sam Altman在百度投资前已于2016年个人入股Cerebras。她也回溯了Scaling Law萌芽于DeepSpeech 2论文，Dario是经Greg招入百度，后来出走创办Anthropic；百度因地缘政治未能成立独立AI基金，遗憾错过OpenAI、Databricks等deal list。她还分析了WSE架构的优劣、推理需求爆发让Cerebras低延迟高吞吐方案更有价值，以及推理优化和Infra层创业机会、当下VC募大钱投winner、物理AI可能比预期更早到来等趋势。

164: 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

2026年5月14日 · 2:28:58

明略科技创始人吴明辉在节目中断言SaaS软件已死：当AI能分分钟复刻软件，坚持闭源的软件公司只有死路一条。他介绍了明略的新路径——将软件开源，靠行业模型和Token收费的Agentic Service赚钱，以及即将开源的多人多Agent协作系统“章鱼”，它解决OpenClaw不认人、无权限等问题，实现集体学习。他算了一笔账：核心开发团队仅5人，一天消耗约13.7万美元Token，但一年约1亿元人民币就能复刻主流B2B协作系统。吴明辉认为未来应是Scaling Out（横向扩展Agent网络）而非Scaling Up，让每个小团队用个性化持续学习保护自己的知识产权；他复盘2020年做组织智能EIP时因技术判断过于乐观、用千人大团队做没人懂的产品而失败，如今主张小团队加AI，并坚持不裁员。节目最后还聊到AI原生化教育：他不再带孩子刷奥数题，而是识别“优美”的题。

162: 批量生素材、模型筛网红|与飞书深诺Meetsocial沈晨岗聊AI时代的出海营销

2026年4月26日 · 1:11:22

本期《晚点聊》邀请飞书深诺创始人兼CEO沈晨岗，与主播高洪浩探讨AI如何改变中国企业出海的营销模式；沈晨岗认为出海正从1.0的商品销售转向2.0的产品与品牌阶段，驱动因素是流量成本上升、同质化竞争加剧与媒体合规收紧，并以安克为例说明从第一笔生意起就投入研发与品牌建设的企业才能跨越分水岭。他提出D-MES模型衡量出海竞争力，即数字化能力、心智影响力、产品创新力与商业转化力，其中数字化是贯穿前者的乘数而非简单相加。关于AI，他说行业最大共识是AI很重要，最大非共识是AI究竟能解决什么问题；目前AI影响最大的是内容生成，策略与决策层面的能力仍在演进，麦当劳AI节日广告因与商业目标脱节遭抵制，他主张AI应用须嵌入具体商业目标，且AI难为高价值决策负责，容错空间小的场景仍需人类专家把关。对比中美，他认为美国大型营销公司受制于历史流程与分散数据，落地AI近乎需要推倒重组，而数字化原生的中国企业如飞书深诺自成立起累积数据，后发优势明显，美团餐饮系统出海遇阻即为美国市场惯性的例证。飞书深诺已用内部AI Agent重构创意生产，将任务拆解为多层Agent，曾在春节一周为短剧客户制作6000个创意，助其广告日消耗从几千美元涨到十几万美元，但他强调Agent必须对应明确可衡量的商业结果，否则只是空谈。他预测AI将推动营销平民化，让中小企业低成本制作高品质创意，并让营销与企业供应链、产品决策深度连接，成为未来全球竞争关键；他也建议出海创业者一开始就重视数据与长期主义，并善用合作伙伴以实现乘数效应。

156: 与 Henry 的「AI季报 26Q1」：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化

2026年3月31日 · 1:52:13

本期《晚点聊》26Q1 AI季报中，硅谷投资人、MoE Capital创始合伙人Henry Yin与主播程曼祺复盘了OpenClaw的爆红、OpenAI与Anthropic的三重对抗和AI自我进化等浪潮，核心判断是：编码智能体正从模型竞争转向系统与生态竞争。他们指出OpenClaw是“AI的iPhone时刻”——通过本地运行、接入聊天App、定时任务和长期记忆，它让AI真正“干活”，成为个人Agent的灯塔；但它也有成本高、不稳定和安全风险，例如Meta对齐负责人因上下文压缩导致安全指令丢失、被agent疯狂删邮件的“生死时速”。Henry还解释了OpenClaw为什么在中国比美国更出圈：飞书、微信等聊天优先生态和便宜的国产开源模型，让它与MiniMax、Kimi等形成天然组合。围绕OpenAI与Anthropic，节目对比了Codex与Claude Code、Opus 4.6与GPT-5.4，称Anthropic收入三个月从90亿美元增至190亿美元，Claude Code年化收入25亿美元超过Cursor的20亿美元，而OpenAI已内部反思“因支线任务分心”。他们还讨论了Andrej Karpathy的AutoResearch：AI在没有人类干预下自主优化训练代码，使GPT-2级模型训练时间缩短约20%，让自进化更贴近现实；同时探讨了持续学习（记忆vs权重更新）、世界模型和新的创业机会。最后，Henry分享了硅谷科技大裁员——Amazon裁1.6万人、Block裁40%、Meta计划裁20%且以全员Token消耗量衡量效率，并展望下季度DeepSeek-V4等看点。

154: 从千问变动到「AI 英雄传」|与 DINQ 高岱恒聊传奇 AI 研究员们

2026年3月11日 · 1:46:41

阿里千问人事变动后，DINQ平台上千问相关候选人的搜索量翻了3倍，Meta的Executive Search也在搜寻千问团队。前达摩院成员、DINQ创始人高岱恒从这一事件切入，认为千问凭借完整模型家族已成为开源事实标准，其下载量超过Mistral及国内其他开源模型之和；魔搭社区如同AI时代的GitHub，对阿里的战略意义远超直接收入。他还分享了自己因开源换脸项目DeepFaceLab进入达摩院的经历，强调“当你有作品，没人再问学校”；他讲述的AI研究者故事包括GPT-1作者Alec Radford曾被顶会拒稿、RAG作者曾旅居越南，这些创新往往来自边缘地带或非常规背景。在他看来，最顶尖的研究者如同文艺复兴时期的大师，追求代表作和影响力，需要抗挫折能力与平常心，而不是公司内的职级晋升。节目还提到DINQ的诞生源于一个受追捧的Roast功能，用户输入学术和代码链接即可获得对自身经历的辣评，吸引了斯坦福、MIT的教授和顶尖研究员使用。最后他讨论AI人才市场的结构性变化：Meta等公司开出千万美元年薪，让研究者产生“干几年退休”的心态；未来智力劳动可能外包化、任务化，人与具体任务的匹配将取代人与公司的绑定，而DINQ通过聚合研究者的GitHub、论文和社交媒体信息，让有创造力的人能被更高效地发现。

151: MuleRun 陈宇森：Claude Code带来Agent创作新范式，未来的软件是日抛式的

2026年2月12日 · 1:46:45

本期《晚点聊》专访MuleRun创始人、33岁的连续创业者陈宇森，核心论点是Claude Code已是当下最强通用Agent，Agent创作门槛因此骤降，平台机会应从交易货架转向帮普通人用自然语言封装工作流程。MuleRun此前上线三个月未见理想PMF，团队约50人，现于1月16日内测Agent Builder，站在Claude Code这个“基础Agent”之上，提供Runtime、Skills评价体系和安全审计，让用户通过选择与对话创建可分享的Agent；他认为未来Market Place不再货架化，而应在对话中触发交易，且软件将“日抛化”，按需创建、执行、销毁，AI本质是制造业。节目含25年12月底与26年1月初两次访谈，还对比了N8N、Dify、Coze、蚂蚁灵光、Youware等同行路径，还指出Dify专注To B、Coze封闭生态，并判断2026年可能出现ARR达5亿甚至10亿美元的AI原生应用公司。后半段他回顾22岁浙大毕业创办长亭科技、2019年卖给阿里云，第二段同时做游戏与安全公司，游戏项目失败，2023年低谷后重新出发，以“用心”对抗平庸，也强调不要在选择题上出错。

150: 【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

2026年2月9日 · 1:58:22

曼祺在晚点聊年终特辑中单口复盘2025年AI：1月20日DeepSeek R1与Kimi K1.5同日发布，R1以开源、详细技术报告和557万美元训练成本破圈，推动模型转向Agentic、原生多模态与Coding能力，Claude Code被视为通用Agent，应用进入Agent元年，但Sora App三十天留存率低于8%。巨头之战中，字节跳动豆包成为中国首个日活破亿的AI产品，阿里千问App重做生活助手，腾讯引入姚顺雨改革混元组织并借DeepSeek翻身；春节营销豆包上春晚、元宝发10亿红包、千问撒30亿红包。创业公司方面，智谱与MiniMax先后上市，市值分别为794亿和1284亿元人民币，但收入与美国头部公司差两三个数量级；具身智能25年融资735亿元，宇树人形机器人销量超5500台，数据、VLA模型与本体仍是瓶颈，落地方向有研发、表演、工业、家庭和陪伴。模型研究还在寻找下一个学习范式，伊利亚、哈萨比斯主张从大脑获灵感，AI for Science方面深势科技用机器学习加速科学发现。AI硬件方面，AI眼镜被视为潜在入口，但显示、续航和重量未解；深圳系公司如影石、拓竹以垂直品类和供应链优势成为另一极，AI硬件更可能是多样化而非单一入口。最后谈AI中的人：硅谷天价薪酬与万人裁员并存，中国大厂在麦麦平台上激进扩招AI岗，主持人曼祺也反思AI并未解放自己，意义感或许要从工作转向体验与创造。

146: 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

2025年12月26日 · 1:40:58

本期嘉宾是 MoE Capital 创始合伙人 Henry Yin、Naomi Xia 与 Agent 工具层公司 Precur 联创戴涵俊、Bethany Wang，由程曼祺主持，从硅谷一线视角解析 Gemini 3 与 GPT-5.2 同期发布、Google 靠什么强势回归，以及 Agent/RL 创业机会。嘉宾指出 GPT-5.2 在 GDPval 上达 70.9%（前代 38.8%）、ARC-AGI-2 达 52.9%，且 OpenAI 今年发布的三个 benchmark 均由 Anthropic 模型得分最高，显示其将研究与营销分开。Google 的反弹被归因于 TPU、Infra、模型到应用和硬件的多层协同设计，以及 DeepMind 与 Google Brain 合并后的整合。创业层面，Precur 做“可训练工具层”，让工具从失败轨迹中自我强化，早期客户测试中正确率提升约 12%；RL 机会被分为 RL 环境（如所投的 Preference Model）、RL as a Service 和 RL 垂直应用（如 Periodic Labs）。模型选择上，嘉宾强调云绑定优先于性能，Claude Code 与代码驱动工具调用（PTC）正成为 Agent 核心范式，Qwen 是表现优异的开源模型，飞往 NeurIPS 的飞机上约 1/3 的人在读 DeepSeek-V3.2 技术报告。他们预测模型将向加入大量 agent trace 的开源模型、更强多模态和长程任务优化演进。

137: Agent 是机会，造 Agent 的工具也是|从OpenAI开发者日聊起｜Agent#6

2025年10月16日 · 1:28:58

本期《晚点聊》邀请AGI House联创Henry Yin与合伙人Naomi Xia，从OpenAI 10月6日DevDay发布的AgentKit出发，梳理了Agent工具链（Agentic Tooling）的六次进化与创业机会。他们认为，AgentKit是OpenAI开放了内部验证过的Agent开发全流程（构建、部署、评估），与2023年GPTs不同，Apps in ChatGPT和Apps SDK提供了真正的平台能力，可能让ChatGPT成为‘WeChatGPT’式超级应用；但AgentBuilder的可视化工作流与AGI路线有分歧，OpenAI不会放弃to B，已新设‘Future of Work’团队加速落地。工具链六次进化包括：GPT-3.5催生LangChain，function calling开启工具调用，MCP统一工具标准，GPT-4o语音带动实时语音设施，Claude 3.5引爆AI编程，O1推理与computer use让agent自我规划和用浏览器，每波都催生新公司。具体公司上，他们点评了Composio及其Rube产品以meta MCP server解决Cursor只能同时打开三个MCP server的限制，LiveKit一天2000万分钟语音（一年前100万），Letta的‘sleep time compute’记忆方案，以及OpenAI 11亿美元收购评估公司SetSeed的信号。他们估算，AI agent可将开发者工具市场从两三百亿美元推高至2000亿-5000亿美元，Okta、Twilio、Datadog在身份、通信、可观测性上可‘再做一遍’。最后，他们观察到2025年更多中国AI团队经HFZero等进入硅谷，20%-30%入营者是中国背景，其to C产品感和野心正在影响创业生态。

134: 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

2025年9月23日 · 1:20:24

本期节目与Pokee.ai创始人朱哲清（前Meta应用强化学习负责人）复盘Meta AI人才动荡：Meta以143亿美元收购Scale AI并天价挖人，但9月离职潮显示组织问题才是关键。朱哲清对比Meta、Google、OpenAI、Anthropic的组织特点，认为Meta因层级臃肿、分功不均导致人才流失，而OpenAI和Anthropic以使命驱动和精简规模更吸引顶尖人才。他表示顶尖AI人才最看重成为AGI核心贡献者，工程型人才决定2-3年发展，科学家型决定10年。他还给出AI原生组织建议：网状结构、任务抽象化、信任优先，并预测明年资本市场冷却将影响人才竞争。最后以斯坦福学生“上完课能否做出sota模型”的提问，批评当前AI教育浮躁。

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 | 串台「职」无不言

2025年9月17日 · 1:30:04

脉脉创始人兼CEO林凡在《晚点聊》中与程曼祺对话，基于脉脉《2025年AI人才流动报告》和最新硅谷见闻，判断中国大厂已从降本增效重回增本增效：自今年2月起AI岗位发布量每月保持两位数环比增长，大厂AI岗位招聘规模普遍翻了10倍，字节断崖领先，岗位量约为腾讯的三四倍，小红书居第二。林凡解释硅谷AI人才大战的逻辑——顶尖人才若帮Meta省下10%算力投入或带来千分之一的广告收入增长，就值千万美元年薪；硅谷核心研究团队对三年内实现AGI的信念强于外界，认为数据瓶颈与强化学习问题已有解法。报告还显示清华、北邮、浙大是最受AI企业欢迎的应届生来源，顶尖AI方向博士生实习生日薪可达4500元。林凡进一步推演工作未来：白领工作将像滴滴司机和美团骑手一样零工化，硅谷已有独角兽以人机混合外包模式组织全球程序员为OpenAI做数据标注，按代码产出分层、周级升降级；脉脉正用AI优化简历筛选等招聘环节，目标是成为白领零工平台。他建议职场人每天至少使用十次付费AI工具，培养难以被数据化的复杂能力，并提前寻找真正兴趣。

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

2025年8月21日 · 1:36:46

本期《晚点聊》邀请智谱AutoGLM算法、工程和产品负责人刘潇，聊刚上线的手机通用Agent AutoGLM 2.0及其研发历程。该产品免费、无需邀请码，在iOS、安卓和网页端可用，通过云手机和云电脑异步执行任务、不占用户屏幕，关键支付环节交还用户确认；刘潇认为点外卖和找美食会成为最高频场景。他对比了GUI和API两种调用App的方式，认为二者长期并存，也说明了与荣耀、三星等厂商的To B合作和自研To C产品的区别。回顾近30个月，他从GPT-4发布后转向Agent研究，做出全球首个智能体评估基准Agent Bench，再从离线强化学习转向在线强化学习，用结果而非过程监督模型，让AutoGLM学会自主纠错。他提出强化学习的关键是环境和激励；目前AutoGLM在OSWorld评测约48分，人类约70分，单个任务成本约0.2美元，下一步每1-2周迭代新功能。

129: 中国AI founder如何直接在美国创业？一个千万美元订阅收入案例 | 对话FinalRound创始人Michael

2025年8月14日 · 1:12:09

本期嘉宾是 Final Round AI 创始人 Michael Guan，讲述他如何在硅谷从 0 做到 1000 万美元 ARR 的 AI 面试工具创业。他从《钢铁侠》的贾维斯获得灵感，先做主动式 AI 会议助手，首个付费用户因 10 分钟后要面试紧急付了 99 美元/月，由此转向面试场景。产品上线后加入湾区孵化器 HF0，12 周内 ARR 从 100 万美元增至 300 万，后又翻三倍至 1000 万；他透露 ARR 用保守的上季度乘 4 计算，也提到行业里有最高单日乘 365 的算法。他还讲了一位失业 8 个月的资深求职者用全系产品在 17 天内拿到 offer 的故事；目前团队 20 人，分布在旧金山、上海和班加罗尔，总用户超过 700 万。增长靠自建 AI Agent 系统：每周生成 4000-5000 个 SEO 页面、测 500 份广告素材，在拉斯维加斯租屋接待 100 多位 KOL，并借特朗普形象做线下广告。他解释 688 万美元天使轮有 13 家机构的原因，也聊到硅谷创业者互相天使投资、个人投过 28 家公司的氛围，以及 996 在美国 AI 圈的流行。面对‘面试作弊’争议，他认为所有创新都会挑战传统认知；竞品方面，他称全球已有四五十家模仿者，最欣赏 Cluely 创始人的激进风格。他还预告 B2B 新产品：用 AI 模拟公司试工替代传统面试，认为未来招聘考核的不是结果而是过程。

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

2025年7月21日 · 1:54:55

本期《晚点聊》中，主播程曼祺与真格基金管理合伙人戴雨森复盘2025年年中AI进展：OpenAI用未公开的通用大语言模型首次达到IMO国际奥赛金牌水准（6题做对5题），戴雨森认为这验证了推理时扩展定律、说明强化学习也能攻克难以验证的证明题，被OpenAI研究员Sébastien Bubeck称为'登月时刻'；而OpenAI的ChatGPT Agent虽不惊艳，却标志Agent形态成为共识，也证明'壳'（应用）的价值被低估——模型进步与应用进化可能都在加速。他提出应用价值三层论：模型只提供底层智能，Context（组织与个人上下文）和环境工具须由应用提供，这正是Manus、Genspark等创业公司的机会。 他盘点各家公司走向：K2（月之暗面）已是目前最好的开源模型，OpenRouter编程类目调用量几天内从第10升至第5；DeepSeek R2要等新基模V4；字节Seed分设Edge、Focus、Base；Google回归第一梯队，Anthropic自造Claude Code加入应用层。被高估的是机器人进厂速度——特斯拉已下调Optimus产量预期；被低估的是模型能力进化速度、应用价值与优秀团队韧性。他还谈到硅谷抢人大战由Meta主导、腾讯成国内挖人最猛者，并预计Agent应用需要新的L3原生模型，以自己每月近1000美元的AI订阅费说明生产力场景token消耗将远超娱乐类。 面对未来，他持续好奇如何衡量智能边界——当模型已能解决IMO证明题、HLE得分从年初个位数涨到20多分，人类的评估体系正在失效；他也担心效率与公平的张力：当个人拥有巨大生产力，人与人差距会被急剧拉大。他推荐契合AI创业者心态的游戏《33号远征队》，并说自己年内最想验证的是L3模型能否让Agent任务一次做到七八十分以上。

111: Pokee.ai 朱哲清的 Agent 造法：强化学习作后端，语言模型作前端|Agent#3

2025年4月22日 · 1:34:56

本期嘉宾是 Pokee.ai 创始人朱哲清（Bill），他在《晚点聊》中提出一种与主流不同的 Agent 造法：大语言模型（LLM）只是 Agent 与人类交互的“前端”，后端决策与执行应由不依赖自然语言的强化学习（RL）模型完成。他批评以 LLM 为大脑的做法，称其上下文长度有限，调用工具超过 50 个就会产生幻觉，难以支撑复杂多步任务；而 Pokee.ai 用 RL 模型驱动，已打通几十个平台的上千个 API，单次任务成本约为同类产品的十分之一，执行一项任务只需数十秒。朱哲清还总结了优秀通用 Agent 的四要素：比人快、无需人工干预、能读能写、成本低，并认为技术本身不是护城河，真正的壁垒在于与用户工作流深度绑定。他分享了自己的创业历程：从斯坦福读博与 Meta 全职并行，到早期做旅行规划 demo、Shopify 垂直 Agent，直到 DeepSeek R1 带火强化学习后回归通用 Agent 方向；团队只有四人，却吸引了大量投资人和客户。关于行业竞争，他判断未来会存留三到五家公司，接下来各家将走向差异化；此外，他还给出了判断技术潜力的方法论——先构建一个极简的 ‘Toy Example’，证明只有你的技术能普适性地解决它，再投入规模化。

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

2025年4月14日 · 1:40:18

曼祺与明势创投合伙人夏令在本期推演Agent行业：他判断通用Agent入口之战将在今年下半年打响，最激烈的战场是以手机为终端的通用Agent产品，OpenAI、Google、Meta、字节、阿里、腾讯等巨头都会参与，美团、小红书、理想也跃跃欲试。夏令把自动驾驶、具身机器人与软件应用均视为Agent，以Google白皮书的'模型+编排层+工具使用'框架分析技术演进，预测L3 Agent（能完成整项任务）可能在一年内到来，并认为MCP生态的最大受益者仍然是Anthropic、OpenAI等模型公司。他指出，模型公司都有服务泛C用户的野心，创业公司应做垂直、专业的'最后一公里'，尤其在中国，要用Agent直接交付结果并按收入分成收费，例如用AI帮银行批量起诉坏账，一个月立案超1.5万起，团队需既懂行业又懂AI。相比美国按席位收订阅费的模式（如Harvey每个席位每月2000多美金），中国客户更愿意为效果付费，这催生了完全不同的商业模式。关于具身智能，夏令认为最大危险并非朱啸虎所说的没有商业化PMF，而是具身模型技术尚未收敛，机器人还没迎来GPT-3时刻。他还讨论了Kill time型内容Agent，认为其高参与度可能催生新的内容平台，但当前模型能力还不足以支撑长期情感关系。

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|Agent#1

2025年3月9日 · 2:11:50

真格基金管理合伙人戴雨森在《晚点聊》中与曼琪、小晚长聊AI行业，认为OpenAI o1和DeepSeek R1是改变格局的两大节点：o1用强化学习开启后训练与测试时计算的Scaling Law，R1以开源和极低成本证明RL路线可走通，两者叠加推理、编程与工具使用能力提升，使Agent在2025年迎来爆发。他将AI超过人类能力的时刻称为“李世石时刻”，断言各行业都会经历，并指出“Attention is not all you need”意味着从争夺注意力的经济转向无需注意力的自动执行，解锁“工作的Scaling Law”。他判断Agent首批PMF在DeepResearch类的只读研究，再演进到可写操作和多Agent协同，成本下降必然发生，200美元月费的ChatGPT Pro与500美元月费的Devin“两瓶茅台价格体验未来很划算”。谈及DeepSeek开源，他认为其清场效应使多数“六小虎”掉队，月之暗面是少数仍能冲击前沿的创业公司，并分析了腾讯接入、字节不接的取舍，以及算力需求结构变化可能冲击英伟达。他个人为AGI准备包括投资早期团队、锻炼身体，并推荐《智能简史》与《第一只眼》。

101: 与王小川聊AI✖️医疗：通向“生命科学的数学原理”

2025年2月11日 · 1:16:56

本期嘉宾是百川智能创始人兼CEO王小川，他与主播程曼祺一起拆解了百川聚焦医疗的战略，核心主张是医疗不是垂直场景，而是大模型皇冠上的明珠，“造医生就等于AGI”。王小川称，百川在春节前发布了推理模型Baichuan M1-Preview并开源14B版本，2025年一季度每个海淀居民就可能用上AI医生助理；与北京儿童医院合作提出“造100万儿童医生”，一个内蒙古脑梗案例中M1给出的三个诊断方向与协和医院会诊高度吻合。他透露百川累计融资超50亿元但没怎么烧钱，也不参与API价格战和投流大战，因为医疗是比通用模型更大的机会。他回顾了从2000年基因测序毕业论文到研究中医、投资医疗公司的经历，认为AI正从“把物理变数学”走向“把语言变数学”再到“把生命变数学”，语言是智能主轴，o1验证了这一点；直接用图像视频训练是走偏了，下一个范式迁移是AI自己造工具。在王小川看来，医疗不会被通用智能吃掉，因为医疗数据和场景独特，中国一年就诊人次超84亿；训练医疗超级模型成本更高但有相应价值，未来可从“入院即入组”走向“出生即入组”，推动生命科学研究。他还分享了与政府、医院和产业落地的真实过程：见省长和市委书记比在搜狗时更多，但层层推进和考核指标更复杂；付费方式有政府、医院和商保等，今年内会在海外探索医疗出海。最后他比较了搜狗与百川两次创业，认为需要更多年轻人，并期待2025年医疗场景解锁和“看特朗普怎么折腾”。

100: 硅谷怎么看 DeepSeek ？与 Fusion Fund 张璐聊开源、Agent和“除了AI”

2025年1月29日 · 1:16:20

在《晚点聊》第100期中，程曼祺与Fusion Fund创始合伙人张璐讨论了DeepSeek开源推理模型R1引发的硅谷热议，张璐称其出圈是开源生态的胜利，并相信开源更有利于初创企业。张璐强调，R1以约557万美元训练成本（仅计算GPU hours）在多项基准上比肩甚至超越o1，其跳过监督微调、直接进行无监督强化学习的创新，也证明Scaling Law仍有巨大空间。她认为这类降低AI训练和部署成本的开源成果，会促使更多行业采用大模型，长期提升AI用量与算力需求，因此并非利空英伟达；对于Meta，短期虽有公关压力，但作为美国AI开源生态的主要玩家，将长期受益于开源繁荣。谈及Agent，张璐试用了OpenAI的Operator，指出它目前速度慢且会编造信息，但前景美好；她认为美国B端客户更看重准确性和专业度，所以垂直领域智能体在医疗、金融、保险、太空科技都大有可为，同时她也提到Agent可能带来隐私问题，但年轻人更愿意向AI倾诉。除AI外，张璐介绍硅谷还关注Tech Bio（科技与生物）和太空科技，Fusion Fund已投资SpaceX，并看好AI与这些领域的结合，她还提到SpaceX周边形成了数百家太空科技初创生态。

99: MiniMax 创始人闫俊杰：做大模型，千万别套用移动互联网的逻辑

2025年1月20日 · 1:38:11

本期节目专访估值已超30亿美元的中国大模型公司MiniMax创始人兼CEO闫俊杰，核心主张是做大模型不能套用移动互联网逻辑：更好的模型可以导向更好的应用，但更多用户并不会导向更好的模型，因此MiniMax当前最重要的目标不是增长或收入，而是加速技术迭代。围绕刚开源的MiniMax-01，他解释开源是为了让问题暴露更快、提升研发效率并补上技术品牌；新架构把Transformer的注意力机制改成线性注意力，以支撑超长上下文，为Agent所需的记忆与多智能体通讯打基础。他也复盘了行业误区与自身失误：蒸馏o1数据复现o1不难但非最优路径，海螺文本失利是因为没有坚持技术驱动，而Talkie月活已超Character.ai、星野在国内同类第一的暂时领先来自技术路线选对与更懂用户。闫俊杰认为不应把创业公司单列为一类赛道，AI行业仍是技术驱动的长跑；2025年他更期待Agent能在专业领域达到专业人士水平，MiniMax也会围绕技术迭代设定目标。

98: 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

2025年1月14日 · 54:25

本期节目，零一万物创始人兼CEO李开复告诉主播程曼祺，近期市场传闻并不准确：零一并非被阿里收购，而是与阿里云成立“产业大模型联合实验室”，大部分训练和AI Infra团队并入阿里以研发超大模型；零一自身则转向做更快、更便宜、更小的模型，并亲自做应用。他认为Scaling Law已进入回报递减阶段，只有大厂能承担超大模型训练，超大模型会作为“老师”通过标注和合成数据帮“学生”模型提升，类似Anthropic和OpenAI的实践；零一选择轻装上阵，不追求AGI也非放弃。商业化方面，他透露零一2024年实际收入超1亿元人民币，海外ToC产品基本打平，国内游戏、能源、汽车、金融等都有千万级软件单子；2025年预计收入数亿元，并计划与行业龙头成立合资公司，由对方出行业Know-how和数据、零一出技术入股。李开复还回应了团队变动、未寻求被收购等话题，称创始团队仍在，有人因想追超大模型或禁受不住诱惑离开；他判断中国大模型创业公司“没有任何概率”全军覆没，AI-first应用将带来颠覆性机会。他预计2025年应用爆发，自己等AI时代40多年，如果不创业才是终身遗憾，所以不后悔当CEO；新年愿望是两个女儿职场情场顺利，零一能证明这些选择正确。