XAI

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。

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。

159: 马斯克Terafab太空算力、英伟达重拾CPU|与Fusion Fund张璐聊AI算力新趋势

2026年4月7日 · 1:05:04

本期《晚点聊》邀请Fusion Fund创始合伙人张璐，解读马斯克Terafab超级算力计划与AI基础设施新趋势。张璐认为，马斯克联合特斯拉、SpaceX和xAI自建1TW年产芯片厂，核心动机是摆脱监管、掌握算力自主权，但太空数据中心面临辐射、发射与维护成本高昂，短期不可行，更现实的机会是做AI基础设施与太空基础设施。节目还分析了英伟达GTC发布：黄仁勋正把公司从GPU厂商转向全栈AI工厂，重拾CPU以应对Agent和推理需求，并快速整合收购的Groq LPU；Google TPU虽强，但第三方难以复制其系统优化优势。张璐观察企业级AI市场，看好医疗、金融行业应用，并提及收购退出与连续创业者生态。

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。

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。