DeepSeek

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。

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。

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。

167: 洋葱学园杨临风：用AI制造捷径，是在杀死真学习

2026年5月28日 · 1:44:31

本期《晚点聊》对话洋葱学园联合创始人兼CEO杨临风，他主张自主学习并非少数人的天赋，而是可通过工具与体验被激发的普遍能力；洋葱以5-8分钟动画视频降低学习门槛，并坚持AI时代学习过程本身不可替代。杨临风回顾从哈佛支教、阳光书屋公益到创办公司的历程，解释为何选择数学作为起点、用动画而非真人拍摄：动画能可视化抽象概念，每节课程制作成本约10万元、需两个月打磨，因为只有达到质量门槛学生才会自主学。他介绍“洋葱味道框架”的核心是目标感与共情感，通过重理解的教学设计让学生掌握逻辑思维，而非死记硬背技巧，比如用几何边角关系转化来训练元认知。在在线教育融资最疯狂的几年，洋葱主动放弃双师大班课，认为人机互动才能让城乡学生无差别获取资源，公司于2022年首次实现全年打平。面对AI热潮，他判断大模型训练语料高度逻辑化，与中小学生认知存在gap，现阶段只能作为陪伴式私教；他还认为学校依然必要，目标是引导学生学会自立，并分享与2000多所学校合作的AI未来课堂中倒数第二学生主动给倒数第一讲题的案例。节目最后杨临风解释公司愿景“以学习者为本，为教育者赋能，促进教育公平”，并预测教育领域不会出现单一巨头，不同理念的产品各有生态位。

163: 详解DeepSeekV4：Infra巨鲸、百万上下文走进现实、极致效率优化

2026年4月30日 · 1:33:52

本集晚点聊详解DeepSeek V4，SGLang核心开发者赵晨阳（RadixArk工程师）和UCLA博士生刘益枫判定：它并非范式创新，而是沿R1的“测试时扩展”范式，用混合稀疏注意力、Muon优化器、mHC、FP4等互相耦合的工程优化，让百万上下文从理论进入实用。V4放弃了V3的MLA架构，改用滑动窗口+CSA稀疏压缩+HCA稠密压缩的层间分工，换来激活参数占比仅3%、单token推理FLOPs仅V3.2的27%、KV cache占用仅10%的极致效率；但两人也指出，解决同一问题的token消耗反而增加，有“高压水枪浇花”式的浪费。他们具体拆解了四个新特性：Muon优化器已成为检验工程能力的试金石，V4将Kimi Muon Lite的0.2系数改为0.18；mHC是DeepSeek对Hyper-Connection的稳定化改造；Infra侧TileLang降低新kernel开发成本，FP4训练让采样和部署一致，实现真正的物理提速。此外，DeepSeek这次不再披露训练成本，两人认为最终训练成本只是冰山一角；发布延期源于四个新feature耦合导致组合爆炸，但团队流动率极低。节目还讨论了DeepSeek内部评测中9%工程师不会将V4 Pro作为编程首选，以及中美模型路线分化：美国公司追新能力、高定价，中国公司追性价比和工程极限。关于评测，他们认为benchmark会过时饱和，evaluation才是永恒追求；V4也未提出新的能力域，但它的极致压缩和低单token成本，可能成为后续开源模型的起点。

160: 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

2026年4月17日 · 1:40:26

本期专访群核科技创始人兼董事长黄晓煌，在公司登陆港股、成为“杭州六小龙”第一家上市公司后，他回溯15年创业史，核心判断是“活下来比活得亮眼重要”：他称见过90%的明星科技企业消失，群核靠避开巨头锋芒、做工业软件与出海存活，并把数据视为比算法更实在的壁垒。节目解释了酷家乐如何从GPU云渲染长成中国市占率第一的在线设计软件，也复盘了2018年错过具身硬件黄金期的遗憾。黄晓煌详述2023年看到AI对SaaS的颠覆后，选择自己训练空间模型而非为大模型做配套，并在视频生成与3D路线之间押注后者，认为视频模型无法真正物理正确。他还比较了欧美具身企业偏好合成数据、国内倾向真实数据的现象，并谈及“六小龙”出圈后内部阻力大减、自己如今以科研leader自居，目标是公司一半收入来自空间智能。

158: V4发布前的DeepSeek：人才竞争、组织特点和独特的AGI目标|Solo

2026年4月6日 · 30:44

梁文锋领导的DeepSeek正因人才竞争、期权定价模糊和AGI目标分歧而经历人员变动，但这家不到200人的实验室仍保持不加班、重原创的独特氛围。主播程曼祺在节目中梳理了近期核心研究员离职：王炳轩被腾讯姚顺雨挖走，魏昊然、郭达雅可能加入大厂，阮冲去了自动驾驶公司元荣启行；直接诱因包括腾讯实习日薪被曝达5500元、字节Seed曾开出4000元，而DeepSeek无明确估值使期权价值难预期，MiniMax和智谱上市后股价翻五六倍也形成财富效应对比。更底层的张力是目标分歧：梁文锋重视国产生态（如换用Tailon算子库）和原创探索（GENIUS、Prover、OCR等），不单纯卷性能，这与他“每天高质量输出难超6～8小时、反对加班”的理念一致，却与外界期待其每次出手都像R1一样惊艳并不匹配。组织上，DeepSeek保持扁平，梁文锋直接带基模架构团队，周会向其他组开放，小团队可自发立项；产品端仅小几十人，至今未涉及AI编程、OpenClaw等热门方向，但梁文锋从2025年秋起强调产品化和商业化，3月招聘已首次提到要招agent产品经理。关于V4，节目称其或于4月开源，至少包括接近300B和500～600B的版本；但同时DeepSeek在OpenClaw模型消耗量中整体排第12（剔除免费模型后进前十），迭代频率低于智谱、MiniMax和Kimi。梁文锋本人几乎不融资、不见投资人，曾长期住酒店、现在租房，也不参与团建，被熟悉的人评价为“特别能抵抗噪音”；节目最后呼吁以平常心看待这家公司。

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。

155: 至简动力贾鹏：从英伟达到理想，具身智能的六边形战士

2026年3月22日 · 2:47:50

本期访谈至简动力创始人兼CEO贾鹏，他此前是英伟达中国智驾团队第一位员工、理想汽车自动驾驶技术研发负责人。节目完整回顾了他从英伟达服务L4客户到转向量产，再于2020年加入理想、带领团队从有图切无图并完成端到端双系统交付的十年经历。2025年年中他创立具身智能公司至简动力，与理想前CTO王凯、前智驾量产负责人王佳佳搭档，成立半年融资20亿元人民币。他认为具身智能竞争本质是体系竞争，公司要做技术、战略、产品、品牌、组织、商业都强的“六边形战士”。他提出硬件远未成熟、合成数据有用但非主力、模型应走向生成理解一体化、组织要简单且以项目驱动等判断，并分享了对行业从To A转向To B阶段、具身终局是分散垄断等观察。

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。

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。

144: “大而强”到“小而强”|与刘知远、肖朝军聊密度法则、RL 的 Scaling Law 和智能的分布式未来

2025年12月11日 · 1:41:54

本期嘉宾是清华大学副教授、面壁智能首席科学家刘知远和清华大学博士后、面壁 MiniCPM 文本模型负责人肖朝军，他们在《自然·机器学习》子刊发表封面文章提出大模型“密度法则”：能力密度每 3.5 个月翻一番，用更少算力和数据获得同等甚至更多智能。节目先谈 Gemini 3、Nano Banana 等行业动向，区分“能力更强”和“能效更高”两条主线，并复盘面壁 2023 年下半年放弃花几千万训 140B 模型追 GPT-4、转向端侧智能的商业判断。提升密度被拆为架构（MoE 与稀疏注意力）、数据治理（Ultra-FinWeb 用不到十分之一数据达到更好效果）、算法（强化学习还没有自己的 Scaling Law，有继续扩大规模或寻找新学习方式两条路）和软硬协同四层。他们还预测 2027 年端侧模型能支持大规模强化学习，2030 年手机可跑 60B 参数、8B 激活的模型，能力相当于 GPT-4 到 GPT-5；未来智能是分布式的，每个人可拥有随身“NAS”终端。肖朝军介绍了面壁开源的 InfLLM-V2，将稀疏注意力做到预训练阶段，128K 上下文只需关注 4-6K token，并认为长文本应更多关注长输出而非长输入。最后讨论 AGI 下一步：从自主学到 AI 协作网络再到真正创新，刘知远认为“用 AI 制造 AI”是智能时代本质，他不担心生产力过剩，而担心人类自我束缚。

143: 阿里、Kimi都在用的DeltaNet是什么？|与杨松琳聊线性注意力新改进

2025年11月30日 · 1:27:20

本期《晚点聊》邀请DeltaNet核心贡献者、MIT在读博士及开源小组FLA发起者杨松琳，解释线性注意力机制和DeltaNet从提出到被业界采用的演进脉络。她指出，DeltaNet源自2021年的论文《Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Programmers》，它用Delta Rule强化模型的上下文检索能力，但当时缺少short convolution、输出门控等现代架构元素，也没有高效的并行实现，因此长期不受关注；直到她2024年提出《Parallelizing Linear Transformers with the Delta Rule》等算法，才让DeltaNet可以高效训练和扩展。节目中她也回应了最新行业动向：阿里Qwen 3.0 Next在注意力层混合了Gated DeltaNet与Gated Attention，Kimi Linear的KDA则是对Gated DeltaNet的改进，将粗粒度衰减细化为每个维度独立；而MiniMax M2从M1使用的线性注意力退回Full Attention，原因是线性注意力在多跳推理、状态追踪等Agentic能力上表现欠佳。杨松琳认为，线性注意力在推理效率和状态追踪上有独特价值，即便算力无限，它在高质量数据有限时也能凭借归纳偏更高效地学习；而稀疏注意力虽然单层表达更接近Full Attention，但KV cache不减少，长文本下仍是瓶颈。她还分享了自己从算法出身自学CUDA、受FlashAttention启发发起FLA开源社区的经历，以及未来可能将稀疏注意力和线性注意力混合（如DSA+KDA）的构想。

142: 斑马CPO修佳明：一款能主动教学的 AI 产品是如何出现的

2025年11月24日 · 1:15:01

修佳明以斑马首席产品官身份，详解斑马首款全栈式AI产品“斑马口语”：一款供6-12岁儿童使用的AI外教一对一实时口语课，界面由AI外教直播、孩子画面和互动动画课件三部分构成；AI为二维形象，每节25分钟拆成十几个两三分钟的小环节，一个级别96节课覆盖一年。产品立项于2023年8月、耗时两年多才发布，核心是把教学法、心理学、课程目标与“永远积极反馈”的人格设定训练进自研模型，让AI在边界内发挥“幻觉/创造力”，成为能主导课堂的Agent；课后整理孩子信息时则会调用DeepSeek。他区分了这种主动式产品与市面被动陪聊/陪练的本质差异：用向量数据库建立孩子长期记忆，用脚手架、类比和分级提问控制教学难度与节奏，并表示AI外教刻意不像人、有“独立位格”，为的是降低孩子开口的情感过滤阈值。他还披露内测已完成超7000节课，最长用户连续上满26周，课程以“有效开口100次以上”为强度参考；未来看好的方向是AIGC实时生成课件和原生多模态，并认为儿童教育“经验比数据更有说服力”，课件与教研专业度是难被模型进化冲掉的壁垒。团队约200人、研发投入约2亿元，目前售价为每级别3600元，按学习产品而非AI产品付费，且不担心一般规模公司的竞争；从选题到新级别上线目前仍需约一年。

139: ICCV最佳论文、光年之外、Sand.ai：曹越十年AI之旅，从研究者到CEO

2025年10月31日 · 2:06:28

本期对谈 Sand.ai 创始人兼 CEO 曹越——ICCV 最佳论文（Swin Transformer）得主、光年之外联创——讲他从研究者到 CEO 的十年。曹越在 ChatGPT 之前就从 OpenAI 的 CLIP/DALL·E 中读出“设计 scalable 系统最大化压榨算力”的方法论，为此离开微软亚研院加入当时国内最早做大模型的智源研究院；他说在微软亚研院学到的是关注最重要且有提升空间的 topic，并用足够资源做到极致。2023 年初他与王慧文一拍即合共创光年之外，也见过梁文锋；他记得王慧文对“中国为何没出现 OpenAI”的回答是“不够富”。他选择视频生成创业，因为技术天花板和商业天花板都高、又处在极早期。创办 Sand.ai 后，他复盘首个模型 Magi-1 因低估自回归路线难度花了一年多，之后转向“垂直整合”：让不同背景的人对齐上下文、让产品与模型互相放大。新模型 Gaga-1 以音画同出聚焦人物说话与表演，成本大幅下降，瞄准 AI 短剧、广告和 C 端“逗视频”。对 Sora 2，他最惊艳的是模型端到端直接生成有基础叙事的 10 秒短片，而非用 agent 拼接，并认为 OpenAI 是“端到端组织”，自己也正把 Sand.ai 调整成同样的组织。他还用“是否有新内容形态和新传播渠道”两个指标判断 Sora 能否成为 C 端平台。

138: 从你用手机到它更懂你，OPPO的手机AI实践 |与小布负责人万玉龙聊端侧AI｜Agent#7

2025年10月23日 · 1:34:09

本期《晚点聊》中，主持人程曼祺与OPPO ColorOS智能助理部总经理万玉龙对谈，核心观点是：手机厂商做AI的关键不在于预训练大模型，而在于以新计算（端云协同降本提速）、新感知（结合传感器与屏幕内容理解用户）、新生态（以Agent接入第三方服务）重塑体验。万玉龙介绍小布助手将上线一键闪记（可记录视频要点、语音待办、账单并提取取餐码）、视频问答（结合声纹抗噪、哪里不会点哪里）、个性化简报等功能，并坦言渗透率低于预期：月活近1.7亿（四个月前1.5亿），但手机AI助手日活比不高，原因是过去语音助手的负面心智和手机助手需同时解决通用问答、本机上千条控制指令、三方应用执行等更复杂任务。产品方法论上，他认为AI产品是"by use"而非"by design"，需通过圆点之旅等用户访谈和线上日志迭代；OPPO已转向更敏捷的研发，最快一周发一版。关于生态，他认为服务正从APP转向Agent，能力原子化后供模型调度比GUI Agent更符合直觉；OPPO正与支付宝等以A2A协议合作，但移动端尚无统一标准，日活、时长、广告等商业指标将被重塑。万玉龙判断用户最终只需要一个贴身管家来协调各类专家顾问，手机作为多设备中枢仍是管家最佳载体；他期待明年AI渗透率大幅提升，并认为真正的AIOS须从底层重构而非在安卓上叠加AI，新生态需要爆品催化，可能出现新玩家。

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。

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。

121: PingCAP黄东旭的“内在世界源代码”：《黑镜》、程序之美和创作自由

2025年6月24日 · 2:02:07

PingCAP联合创始人兼CTO黄东旭在做客《晚点聊》时，向主持人曼琪和小晚阐述了他眼中AI时代的编程、开源与生活哲学：大语言模型是“新的物种”，简单结构能产生复杂智能。他从《黑镜》第七季聊起，透露创业动机其实来自美剧《疑犯追踪》：未来AI需要存储一切，于是他们做了分布式数据库TiKV，而TiKV正是用十几条简单规则让系统自己分裂、迁移和自愈。他卖掉房子住进房车，计划40岁前学种田、缝纫和木工，因为AI让他多出50%时间，人的意义在于体验而非搞懂Transformer。谈到公司，他称创业第一天就定下创始人“互为冗余”的原则，目前七成收入来自海外，全球化就是更好的本地化；中国长不出Databricks，因为云基础设施尚未准备好。他还自己写Agent直接查询原始数据替代Salesforce报表，预测未来每个人都会拥有免费的personal database，并认为开源既是竞争策略也是建立信任的必经之路，就像DeepSeek。他坦言AI加速让他产生强烈的存在主义紧迫感，引用《神的九十亿个名字》担心人类心智尚未准备好；因此他也转向冥想、做饭和收藏老式乐器，认为人工制作的东西会变得越来越珍贵。

117: 印奇的AI创业14年：所有不能闭环的辉煌都是暂时的

2025年5月20日 · 2:06:50

本期嘉宾是千里科技董事长、旷视创始人印奇，他在37岁、AI创业14年之际总结从旷视到千里的转变，核心判断是“所有不能闭环的辉煌都是暂时的”，商业闭环和ROI优先于单纯技术信仰。他解释了为何在继续推动旷视上市、大模型创业和入股力帆（后更名千里）三者中选了最后一项：力帆经历破产重组和吉利三年清理后没有历史包袱，吉利能成为AI+车的场景提供者与数据闭环支点，这不是绑定而是开放起点。技术路线上，印奇主张智驾走特斯拉式模型驱动路线而非华为式闭环供应链，认为中国智驾要回归基本功、提升模型化比例；VLA更属于具身智能，车的行为空间有限，概念被超卖。他回顾了旷视在科创板等待三年多、两次上市受阻的近5年低谷，称这是组织成长最快的“蹲苗”期，自己将理念改为价值务实在前、技术信仰在后，并把研发与营销投入比从3:1、4:1调到1:1。他也判断智驾已到冲刺期，赢下需要数据体系、纵向整合和客户联盟三个体系，最后最多4家、可能3家留在牌桌，明年见分晓。5月补充访谈中，印奇把大模型周期视为深度学习的决赛环节，认为Super App需兼具上限与短期爆发力，将Agent分为工作、创作、生活、情感四类，判断未来18到24个月会出现引爆点。

116: 当AI研究者写科幻，与Meta田渊栋聊他的智能想象：我们终会“所思即所得”

2025年5月17日 · 1:39:05

《晚点聊》本期请来Meta GenAI研究总监田渊栋，从他2024年出版的科幻小说《破晓之钟》切入，谈AI时代的科幻想象与现实印证：他2005年起研究人工智能，2020年动笔、2021年连载完这部完全手写的小说，书中“灵界立方”的互联设定源自英伟达GPU，两年后成了算力竞赛的真实图景。他借外星文明用虚拟世界“乐园”诱惑人类的故事，讨论未来人类可能一边进入虚拟世界、一边以计算载体走向星海，并预测科技终会到达“所思即所得”，而那时高级文明最想掠夺的是宇宙角落独一无二的智慧与“好点子”。小说主角是一群研究者，也带出他对学术圈的真实观察：他回忆了深度学习冷门时期在卡耐基梅隆读博的经历，区分了追求颠覆性突破与做实用改进的两类科研者，并讲述作为技术leader从“不要埋头苦干”到重新强调hands-on的转变，认为AI时代研发团队会更小更精悍。作为写作者，他对比了Claude、Gemini、DeepSeek等模型，认为它们仍缺乏对人物关系和长线逻辑的理解；他自己用Cursor等AI工具做了人机协作的写作软件，让AI补空、润色而自己保留核心创意。他相信人类独一无二的经验与见解是AI最需要的数据——就像银河联盟寻找全宇宙的好想法，而这本小说的续作《幽夜星火》正在网上连载。

114: 秘塔闵可锐2：“我不是演员”

2025年5月5日 · 2:01:51

本期《晚点聊 LateTalk》中，秘塔科技创始人闵可锐向主播曼祺与王与桐解释，这家成立七年的小AI公司为何刻意保持保守：他自评新产品“今天学点啥”仅70分，称秘塔80%的产品决策靠他“拍脑袋”，2024年只新融1亿多人民币、估值低得保守，还拒绝了去年的收购，因为他“当不了演员”，讲不了自己都不信的故事；他也提到秘塔搜索已接近100万日活。他说明为何不追Agent热潮——2025年上半年的模型能力仍撑不起相对通用的Agent，Manus的很多效果得益于Claude；也解释为何秘塔没有采用DeepSeek式高密度研发组织——“因为我们没钱”。他给出一个悲观判断：任何主要依靠大模型能力、有潜力做到1000万DAU的软件应用，大模型公司和大厂都会自己做，小公司只能“摸着石头过河，大厂摸着我们过河”。技术上，他认为Grok3证明了后发团队配上顶尖资源能快速追上一线模型，Llama4再次印证“一流资源、二流团队”干不过“二流资源、一流团队”，并强调预训练对推理模型至关重要，Scaling Law不是简单线性外推。节目还谈到“今天学点啥”下一步会为辅导孩子作业的家长优化，以及闵可锐对团队分工、没找产品合伙人和过去两年“各方面更会了”的反思。

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。

108: 与马毅聊智能史:“DNA是最早的大模型”，智能的本质是减熵

2025年3月17日 · 2:18:18

香港大学计算与数据科学学院院长马毅在《晚点聊》中提出，智能是生命对抗熵增的机制，DNA是最早的大模型，35亿年历史中它从DNA进化、神经系统个体记忆、语言文化演进到数学科学，因此机器智能的起点应回溯至1940年代维纳的控制论和香农的信息论，而非1956年达特茅斯会议。他认为知识本身不是智能，智能是获取和更新知识的能力，当前大模型仍停留在类似DNA的强化学习阶段，缺乏闭环反馈和自主纠错，OpenAI o1和DeepSeek-R1的推理更像刷题式的记忆模仿，而非真正的逻辑推理，甚至不如猫狗的适应能力。他预言开源模型终将超越闭源，DeepSeek式突破只是where and when的问题，不是if or not的问题。谈到技术品味，马毅强调它来自探索未知的价值观和严谨科学训练，并透露自己引用最多的成果一度没有任何会议接收，博士毕业时也找不到对口教职。他正在推动港大面向所有本科生的AI通识教育（以一门英语课为代价），并通过忆生科技研发白盒大模型和闭环纠错机制，认为人脑是并行结构，闭环系统才能应对开放世界，而端到端VLA未必是具身智能的正确解法。智能在熵增宇宙中只是短暂过程，但对抗熵增本身就构成生命的意义。

107: 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

2025年3月13日 · 1:19:39

本期《晚点聊》对话 Haivivi 创始人兼 CEO 李勇，这位有 20 年硬件从业经验、曾参与天猫精灵从 0 到 3000 万台过程的老兵，讲述了他为何押注 AI 毛绒玩具这一科技巨头做不了也不想做的方向。首款产品 Bubble Pal 是 399 元的 AI 挂件，上市数月卖出几万个、单月收入破千万元人民币。李勇解释产品定义中的诸多取舍：选 3-6 岁儿童是为了控制用户预期，先做挂件而非整只毛绒玩具是为了切入存量市场、先活下来；他还认为大模型目前无法给成年人提供足够的工具或情绪价值，要等端到端语音模型成熟后再拓展成人市场。他提到泡泡玛特和 Jellycat 的持续增长证明了成年人会为情绪价值反复消费。他复盘了此前早教机卖出数十万台却因在线教育巨头入场而难以为继，也因此放弃严肃教育，完整 AI 毛绒玩具预计 25 年 Q2 上市；负债创业期间核心员工降薪到约 1 万元，2023 年 8 月与高秉强见面当天就获得投资。节目还谈到玩具赛道可容纳多家公司而工具类生死厮杀、Meta 眼镜舍弃显示器的魄力、产品破圈后前二差评是联网和按住说话，以及已接入包括 DeepSeek 在内的主流模型；长期目标则是成为 AI 时代的泡泡玛特，做'AI 版玩具总动员'。

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》。

105: 潞晨尤洋争议中谈三方云平台 DeepSeek 成本：为何我不做 MaaS 了？

2025年3月6日 · 48:56

在 DeepSeek 开源周数据宣称成本利润率达 545% 引发热议后，潞晨科技创始人尤洋在本期访谈中回应争议：他坚持认为，中小云厂商部署 DeepSeek 并售卖 API 的 MaaS 模式是巨亏生意，潞晨已停止相关服务。DeepSeek 官方称其 24 小时处理了 608B 输入 token 和 168B 输出 token，仅用 1814 张 H800 支撑 2000 万至 3000 万日活；而尤洋实测每节点每秒输出仅约 300 token，与官方公布的 14.8K token 相差 46 倍。尤洋解释，MaaS 按 token 计费却要按 GPU 时间承担成本，在线任务序列长度波动剧烈，需准备约 5 倍冗余资源，且中小厂商缺乏模型与技术壁垒，最终只会陷入价格战。因此潞晨科技转向为传统企业提供私有模型部署（PaaS），客单价在 10 万至 100 万元之间，目标对标 AI 版 Databricks。尤洋还主张，只有像 OpenAI 这样拥有独家顶尖模型的公司才应做 MaaS，高利润是对创新的奖励，并透露潞晨正布局视频生成模型。他称自己并不想与 DeepSeek 对立，抨击的是那些宣称推理速度比英伟达方案快十倍的中小云厂商。

104: 我给线性注意力找“金主”，字节 say No，MiniMax say Yes

2025年3月3日 · 1:26:50

主播曼祺与MiniMax高级研究总监钟怡然聊全球首个把线性注意力做到4560亿参数级的大模型MiniMax-01；钟怡然称这证明线性注意力可以scale up，但业界仍非共识。这也是MiniMax首次开源，目的是展示架构创新并吸引人才。她解释线性注意力通过调整QKV矩阵计算顺序将复杂度从二次降到线性；MiniMax-01每7层线性注意力混1层Softmax注意力，弥补纯线性注意力召回缺陷，100万Token序列下比全Softmax注意力快2700倍，且混合架构效果优于纯Transformer。她还回顾了自己从2021年押注这个“看起来很美好的泡泡”的经历：自称是全球最懂线性注意力的一批人，找“金主”时字节say no，MiniMax say yes；创始人闫俊杰以约50%把握拍板投入公司超80%研发资源，团队此前做了3700次预训练测试验证可扩展性。她认为稀疏注意力如NSA、Mobile有损且上限低，DeepSeek的NSA只是把稀疏注意力工程化提速；而线性注意力是无损优化，序列越长优势越大。MiniMax计划4月发布整合线性架构、原生多模态和强化学习的深度推理模型。节目最后聊到她的AGI愿景——能持续自我学习的模型，以及DeepSeek爆火后研发加班追赶推理模型的节奏。

103: 用Attention串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进

2025年2月26日 · 1:28:15

清华计算机系刘知远团队的肖朝军与清华电子系汪玉团队的傅天予在本期解读DeepSeek和Kimi最新发布的注意力机制NSA与MoBA：两者都在预训练阶段引入动态与静态混合的块状稀疏注意力，以应对长文本和长思维链带来的计算瓶颈。节目先讲清原理：注意力机制让每个词与上下文动态关联，但标准Full Attention需存储所有词向量并与每个词逐一匹配，因此序列变长时存储和计算按N方爆炸，这也催生了稀疏注意力和线性注意力（RNN回归）两大改进方向。两位嘉宾指出，NSA与MoBA的突破在于用块状稀疏设计（整块保留或丢弃）适配GPU并行与内存访问，并通过Triton算子优化让训练和推理都获得实际加速；静态稀疏（如滑动窗口）虽快但可能错过远距关键信息，所以动态与静态混合成为共同选择，而稀疏训练的性能也被证明可追平甚至超过稠密注意力。他们还对照自己此前的InfLLM与MoA：前者强调稀疏需在块级别做并做到训练无关的推理加速，后者通过识别关键注意力头来保留长程关联；两人在实验中最看重训练曲线（如NSA的Figure4和MoBA的Figure3）和长CoT生成速度，而非传统Benchmark。展望未来，多模态会让序列急剧变长（如一小时视频约百万token），存储/记忆将成下一瓶颈，线性注意力或RNN路线仍是重要理论选项。下期节目将与MiniMax研究员聊其01模型采用的线性注意力架构。

102: DeepSeek 启动开源周，大模型开源到底在开什么？

2025年2月25日 · 56:40

本期《晚点聊》由程曼祺主持，邀请西北大学MLL Lab博士生王子涵，围绕DeepSeek开源周及大模型开源的具体层次展开。节目指出，开源不只是开放权重，还包括技术报告、推理框架、训练框架和数据集等层级，而绝大多数公司只开放前两者。王子涵以FlashMLA为例，解释了算子级优化如何提升推理效率，并对比了vLLM、SGLang、字节VERL等社区框架的生态差异。节目还剖析了DeepSeek选择MIT协议、开源最强模型背后的优先级与盈利模式，并谈到开源训练框架需额外投入代码规范化工作。王子涵分享了自己因开源模型被滥用导致推特账号被盗的经历，提出最强模型是否应开源的社会风险问题。节目最后讨论了OpenAI可能的开源选择，以及人类在AGI时代的位置。

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。

93: 字节VS六小龙，大模型创业生存战 | 串台「十字路口Crossing」

2024年12月8日 · 1:22:51

本期《晚点聊》由晚点科技报道负责人程曼祺与「十字路口」主播杨远骋、Ronghui 串台，复盘其报道《中国大模型生存战：巨头围剿，创业难熬》，核心判断是：2024 年中国大模型竞争已从六小龙互相较量转为字节跳动等巨头与创业公司的正面激战，字节像"会跳舞的大象"后来居上。节目以技术进化速度为核心分歧：若进化快，创业公司的前瞻判断与"模应一体"能拉开差距；若放慢，产品、流量与渠道更关键，最头部公司融资承压，文章引用大厂高管"一年低消20到30亿美元"与投资人"2到3亿美元"的不同算法，并提到DeepSeek不做应用、不思考商业化。程曼祺逐一点评六小龙：月之暗面（杨植麟）只聚焦Kimi与生产力场景，提前押注多阶段推理；MiniMax（闫俊杰）更灵活，星野/Talkie在陪伴赛道留存高于字节猫箱；零一万物分拆游戏公司、智谱AutoGLM寻求手机合作。字节之所以翻身，在于张一鸣亲自下场招人、放弃对外投资、成立Flow；同时节目对比了阿里云与火山云的未来竞争，并称腾讯可后发制人、百度今年亮点是萝卜快跑。杨远骋以Recraft、Cursor为例称应用正"雨后春笋"般生长，程曼祺则对比今日头条上线7个月日活200万、一年多达1000万，说明如今大模型创业公司更难，但创始人无暇悲观；结尾引用王兴名言：战争不是由拼搏组成，而是由等待和煎熬组成。