Meta

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。

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。

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。

157: 与陈哲的「具身季报 26Q1」：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

2026年4月2日 · 2:06:07

陈哲（Alphaist Partners创始合伙人）与程曼祺在本期《晚点聊》盘点2026年Q1具身进展——宇树春晚表演、Sharpa灵巧手、英伟达DreamZero/DreamDojo、银河通用人形打网球、波士顿动力电动Atlas——并断言前沿正从VLA转向世界模型和触觉操作。陈哲认为，世界模型以视频生成为底层、取代以文本为核心的VLA，理论天花板更高，但算力消耗极大，注定大厂主导；英伟达EgoScale数据框架用2万小时自中心数据补全金字塔中段。灵巧手则是创业公司机会：Sharpa的System2/System1/System0架构把触觉引入高频控制，有望成为类似G1的全球科研默认选择。他评价宇树G1以63%毛利和5,500台出货定义科研市场，人形占收入过半，但研发投入仅9,000多万元，智能大概率长期跟随；Optimus Gen3延期，绳驱灵巧手量产和1万台年目标仍激进；波士顿动力Atlas用模块化电机和左右腿互换突破人体限制。对双足价值，他用Stretch对比说明人形在动态重心和占地上反而更优，银河通用网球则拓宽了实时交互的想象。他还判断，从云端到车载再到机器人，英伟达统治力递减，地平线、地瓜已主导量产机器人芯片；中国估值超100亿元的具身公司超20家，宇树上市是高质量公司而非泡沫，但市场仍需吸收。

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。

140: 深势科技张林峰、孙伟杰：AI for Science，从开始到现在

2025年11月10日 · 2:06:32

本期《晚点聊》对话深势科技创始人张林峰与孙伟杰，回顾两人在北大元培相识，张林峰赴普林斯顿研究，用AI加速薛定谔方程、密度泛函与分子动力学等第一性原理计算，并共同创办深势科技的起点，称这是物理黄金时代与AI黄金时代的相遇。他们开发的Deep Potential将分子动力学模拟从2亿核时压缩到笔记本半小时，提速6个数量级以上，成为AI for Science奠基性工作，后在普林斯顿200多块P100上完成GPU加速并开源DeePMD-kit；2018年鄂维南等提出AI for Science后，二人回国创业，定位“微尺度达索系统”，先切入药物计算设计平台Hermite，再拓展到能源电池平台Piloteye。早期他们靠20万科研经费起步，以颠覆性大赛1200万奖金作为第一桶金，并在疫情中完成首轮融资；同时建立DeepModeling开源社区，从大二大三实习生带起，自建教学体系培养交叉人才，并坦言曾有机会搬到海外，但最终坚持“源自中国、引领世界”的初心。他们复盘了平台与做药管线之间的取舍，最终选择通用科研平台，推出Uni系列大模型、玻尔科研空间站和科研Agent SciMaster，覆盖“读算做”三要素，并自建AI ready的科学语料库。针对未来，他们认为技术路线已从机器学习数理建模、预训练、大语言模型走到科研Agent，下一步是AI科学家，认为这将加速实现颠覆式电池、电动飞机等人类终极愿景，预计明年可见AI独立发现超越普通科学家认知的成果，10年后所有诺贝尔奖都可能与AI相关。

136: Sora新世界 & Lovart 4个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类Agent|Agent#5

2025年10月9日 · 1:59:43

Lovart创始人陈冕作客《晚点聊》第136期，与主持人程曼祺在Sora app发布前后两次对谈：他认为Sora打开的是一扇AI社交而非AI视频的大门，其核心是Cameo合拍与Remix共创，4小时体验里他惊艳于顺滑、音画同步和镜头语言；这类产品留给新玩家的窗口仅3到6个月，且更属于拥有顶尖模型和天量资金的巨头。同时他复盘了Lovart上线4个月做到15-20万日活、超过3000万美元年度预测收入的过程，坦言尚未覆盖API成本，但相信token会变便宜，订阅模式无需怀疑。他说垂直AI应用的本质是做两件事——特别的交互和特别的context，ChatCanvas是交互例子，即将上线的context模块会沉淀用户的reference和preference，增长方式是‘提前描绘未来会发生的东西，然后等它发生’；他也说现在已不再纠结开源闭源，应用公司的壁垒在于把context做到极致。在湾区旧金山California Street设办公室、参加多场线下活动并与FreePeak合办活动后，被反复追问热情的他更想清楚Lovart服务‘everyone who wants to create’，也因欧美设计师更贵更创意导向而在当地搭建了营销与设计团队。他判断To P的AI创业窗口接近关闭，下一波大机会在To C；技术变化太快，timing比移动互联网更重要，他几乎没错过重要窗口的原因就是焦虑——‘不焦虑的团队做不好AI创业’，组织必须高频迭代并拥抱焦虑。他也回顾了23年底公司濒临倒闭的危机，称坚持来自信念，信念来自认知；创业是痛并快乐，他最怕自己迭代不够快。

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。

128: 小众AI场景拿到10亿级收入：测测任永亮首次讲述14年创业史

2025年7月30日 · 1:17:27

本期《晚点聊》对话测测创始人兼CEO任永亮，讲述他从北大医学部预防医学专业转做程序员、因个人情感问题在2011年创立测测的14年创业历程，并首次详细拆解测测从工具型社区、双边服务平台到AI对话机器人的四个发展阶段。任永亮透露，测测现有5000万注册用户，80%为女性、80%来自一二线城市，公司长期自给自足，他拒绝了外界的高价收购要约，为的是用现金流支持现在投入巨大的陪伴机器人业务；这款机器人预计明年面世，成本不低，核心是主动交互和情感陪伴，对标日本LOVOT，试图通过产品形态激发催产素而非多巴胺，打破短视频式的沉迷循环。他还分享了对泛心理赛道的独特理解：MBTI是自我认知工具，星座、生辰本质是太阳历周期假说，人是一个对初值敏感的混沌系统，这些体系只解释了一小部分规律，之所以人们总想'测测'自己，源于智人寻找确定性的本能。对AI趋势，任永亮明确表示悲观，认为大模型不会像前几次工业革命那样创造新的分工和分配体系，反而会替代工具化岗位，让多数人失去价值感，因此测测想成为'精神避难所'。他同时透露，自己因错过GPT-2而极其后悔，如今把机器人项目视为'有科学家执念的不理性选择'，并借用李想的经历表达80后创业者在大风口到来时想做更大事情的心态。节目最后，他留下一个开放式问题：这个世界到底是否可被计算，能否在爱因斯坦的质能方程中加入信息维度——这也是他高中以来一直思考的困惑。

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。

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。

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'。

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。

86: We, Robot-2，清华叉院/星海图许华哲看“Optimus”的门道

2024年10月27日 · 1:05:06

许华哲（清华大学交叉信息研究院助理教授、具身智能公司星海图联合创始人）在《晚点聊》中从特斯拉We, Robot发布会的人形机器人Optimus谈起，阐释遥操作为何重要，并拆解通用具身智能当前的算法进展与创业选择。他认为这次丝滑的遥操作既是远程运力转移的实用价值，也为机器人提供高质量训练数据；从遥操到自主仍需海量数据和模型迭代。节目中他梳理了伯克利AI Research的强化学习传统、2019年ETH让机器狗爬山的标志性工作，以及自己用改进的PPO算法（BPPO）让机器狗在软垫上真实环境学习；他还区分了强化学习、模仿学习与多模态大模型的不同作用。关于形态，星海图选择轮式人形而非双足，是为了聚焦操作能力，因为操作才能改变物理世界、产生经济价值；灵巧手难度不亚于做好整个人形机器人，所以公司现阶段“力出一孔”做移动操作的本体、遥操作和智能。他也讨论了世界模型的定义争议（Sora为何不是、具备动作输入的视频预测才是）、触觉这一被忽视的模态，以及通用机器人面对的数据、模型两大瓶颈；他给出5年工厂大量部署、10年进入家庭的预期，并提醒机器人普及可能让人丧失部分决策权利。