全部节目

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。

175: 对话Liblib陈冕：关于活下来，以及所有接近死亡的时刻

2026年7月30日 · 2:08:33

本期《晚点聊》对话演语科技Evoken创始人陈冕。他回应了围绕Liblib、Lovart、LibTV的争议：公司现金流自5月起转正，月投流不足100万元，并非负毛利；LibTV的3.9折年费会员是基于用户消耗率与续费率假设的定价，而非补贴。他承认LibTV不是首个拿到PMF的产品，但强调“第一个发现PMF和最终赢得市场差十万八千里”，创新有成本，应用公司不能自由探索。陈冕复盘了创业初期账上只剩4000元、联创离职、CTO更替等时刻，承认自己随意给“联合创始人”头衔、忽视管理，是两个reward model没做好。面对模型厂商的“吞噬”，他用“逐鹿中原与占领江东”解释生存路径：在巨头缝隙中以时间换空间，最终通过用户创造财富构建双边网络，赌的是“十年以内人有没有价值”。他认为AI时代奖励更焦虑、更快、更有侵略性的人，而自己正是被时代选中的那种。

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。

170: 与陈哲的「具身季报 26Q2」：世界模型大风不停，和不想被贴标签的人

2026年6月29日 · 1:53:50

本期《晚点聊》中，主持人程曼祺与Alphaist创始合伙人陈哲盘点2026年第二季度具身智能五大进展，核心判断是世界模型与灵巧手取得显著突破，人形机器人正从演示走向真实场景。陈哲认为北京亦庄人形马拉松中荣耀机器人事业部夺冠，证明有高端制造经验的大厂能快速拿出有竞争力的产品，成绩从去年半马2小时40分提升到今年自主导航约50分钟；Figure AI连续直播100多小时、分拣13万包裹，展示物流是适合人形机器人的好场景，但遥操作与远程接管仍是部署常态。在灵巧手方面，ICRA上以舞肌为代表的中国高自由度直驱灵巧手获得关注，陈哲认为直驱方案长期仍看好，而Optimus等大厂继续跟从绳驱路线。世界模型方面，英伟达Cosmos 3成为首个全开源Omni model，采用Mixture of Transformers融合自回归与扩散架构，能直接生成动作，带动创投热潮；Physical Intelligence的Pi 0.7在VLA上接入轻量世界模型，Generalist的Gen-1以50万小时无本体数据从头预训练，拒绝被VLA或世界模型标签定义。针对OpenAI Robotics团队官宣，陈哲表示其算力投入在具身领域已属天花板，并讨论了大厂入场节奏、宇树IPO后的估值锚点，以及中国创业者在长期不确定性与商业化之间的张力。

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。

168: 对话王新宇：美团龙珠怎么投科技？

2026年6月10日 · 2:07:27

美团龙珠合伙人王新宇向《晚点聊》主持人程曼祺完整讲述其十年科技投资史：从复旦计算机视觉背景进入GGV，经历AR/VR与自动驾驶投资，在昆仑万维投出PonyAI与多家半导体公司，再到2021年加入美团龙珠构建“三纵三横”科技投资框架。他重点复盘两笔关键投资：称龙珠2019年投理想是能写进投资史的决定，王兴的好奇心与求甚解令人印象深刻；并详述2023年7月投资月之暗面的过程——2022年底就想“挖”杨植麟创业，第一次见面后所有负面疑问都烟消云散。他还解释美团系累计投资宇树超4亿元、合计持股约9.65%的原因：2023年底去美国NeurIPS参观全球顶尖机器人实验室，发现宇树的机器狗已成为标配，人形机器人也获预售，由此看懂其价值。王新宇提出“年轻的大哥”创业者范式，认为热爱与专注会催生更多王兴兴、杨植麟式的创业者，并直言中国投入具身智能的钱不是太多而是太少，具身的GPT-3.5时刻可能在一到两年内到来，产业链链主未必是本体厂商。他也分享了对DeepSeek冲击的看法，称这是“事教人”，并透露龙珠已投十余家AI应用公司、创始人出生高峰为1997年，最后判断AGI已实现，未来AI即使停滞也会带来移动互联网级变化。

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。

166: 许华哲再次具身创业：不想错过最大的西瓜

2026年5月25日 · 2:25:40

许华哲（前星海图联创、首席科学家）在26年3月创办破壳机器人，本期与主播程曼祺详述再次创业的动机与判断：他认为具身智能的核心是把通用智能做出来，家庭机器人会快速到来，18到24个月内会有机器人真正走进家庭干活；他想象的不只是渗透，而是最终造一个像人一样通用的人形机器人。他反对行业里先做量产落地、数据闭环和跳舞表演的路径，直言具身智能不是Robotics、不是自动驾驶、也不是史前深度学习，而应像大模型一样用统一模型做预训练和规模化后训练，强化学习被低估；他在清华交叉信息研究院的课题组做过七种任务都练到高成功率的强化学习工作。华哲想定义家庭机器人这个新品类，以苹果和小米为榜样，目标做有品牌效应的2C公司，产品从轮式双臂的通用人形切入；他认为AI总会有锯齿状的低级错误，所以产品要明确不做什么，比如不做直接接触人体的服务。他也分享了再次创业的状态——找回曾经想创业的自己，办公室会像家一样，期望到28年初有人真用破壳机器人在家做事；有投资人告诉他“不要小瞧投资人的梦想”，他说自己会选更难的事，还说这是“时代在召唤”。他还警告中国从业者，卖数据和无脑量产会错过最大的西瓜，并相信最好的东西最终会出现在中国。

165: GEAR 高深远：世界模型、自进化循环、DreamDojo

2026年5月18日 · 1:49:03

本期嘉宾是即将加入英伟达具身智能实验室 GEAR 的研究者高深远，他与主播程曼祺系统梳理了世界模型的分类、瓶颈与未来，并详解了他参与研发的世界模型 DreamDojo 和世界动作模型 DreamZero。节目按世界状态表征将世界模型分为几何、显式3D、隐空间和视频四类，高深远最看好视频世界模型，因为数据丰富、可端到端训练、能继承互联网视频的泛化能力；世界模型的核心价值是服务策略——用于测评、生成数据和突破物理时间限制的强化学习，但当前难以横评，因为各家机器人本体和动作空间不同。DreamDojo 从4.4万小时人类第一人称视频中迁移泛化能力，用隐式动作（Latent action）免去动作标注，把视频预测做到实时，并自建6个 benchmark 评测物理模拟和动作控制能力；DreamZero 则是以视频为骨干的策略模型，被视作可能取代 VLA 的世界动作模型（WAM）。高深远描绘了由世界模型、策略模型和连接二者的 Agent 组成的自进化循环，认为今年可能初步跑通，未来5年或成爆点；他还对比了 DeepMind 的 Genie-SIMA 与 Nvidia 的 DreamDojo-DreamZero 等竞争格局，指出当前最大瓶颈是物理模拟和动作控制的泛化，以及长程稳定性和效率。此外他提到 OpenAI 的 Sora 团队已重组到 robotics lab，并认为通用基模路线（如 Anthropic、AMI）最终也可能解决具身问题。

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。

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。

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。

161: 原力灵机唐文斌：中国最早的 AI 创业者和他的具身新旅程

2026年4月23日 · 2:09:50

本期节目对话原力灵机联合创始人兼CEO唐文斌，他回顾了自己从信息奥赛教练到创办中国最早AI公司旷视的历程，并阐明新公司原力灵机的核心选择：不做人形机器人，而是用模块化组合适应场景；且直接参与VLM预训练，在预训练阶段就加入机器人数据，以避免常见VLA方案中VLM能力下降的问题。他总结了旷视AI to B的三个教训——价值可量化、不占客户成本过高、避免项目陷阱，并以优衣库上海大仓项目为例，讲述团队曾在五轮竞标后承诺过高、效率只达目标40%，最终推倒代码延期半年才救回项目。关于具身落地，他提出当前真问题是模型泛化能力，今年目标是将RoboChallenge多任务generalist成功率从30%大幅提升，同时选择容错、节拍宽松、可长时间作业的场景，计划2026年在单场景实现1000台机器人持续运转以启动数据飞轮。他还解释了为何开源Dexbotic训练框架和RoboChallenge评测，认为行业基础设施决定迭代速度，并判断具身行业会先分散再集中，最终存活的个位数公司多数将是中国公司。面对可能的低谷，他建议备足弹药并专注在真正相信的事情上，称旷视过去因开太多方向而分散了精力。同时他强调具身公司要警惕成为做项目的小老头公司。

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。

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。

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。

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。

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。

153: 阿里Qwen人事变动：误读、近况、伏笔和未来|solo

2026年3月4日 · 18:46

本期《晚点聊》聚焦阿里Qwen团队人事巨震：核心负责人林俊旸（供职于阿里云通义实验室）提出离职，同期原Qwen Code负责人惠彬元、后训练负责人郁博文也先后离开。主播程曼祺澄清三个广为流传的误传：林俊旸是主动离职而非被通知；Qwen考核纳入千问App日活的说法无事实依据；新加入的周浩是接替郁博文负责后训练，直接向通义实验室负责人周婧仁汇报，并非替代林俊旸。节目梳理了2023年以来Qwen从预训练与后训练紧密结合、多模态同队，到如今拆分为按模态和训练环节划分的水平团队的过程，并指出infrastructure支持不足以及林俊旸曾绕开周婧仁向阿里云CEO吴永明争取自建infrastructure资源，是这次调整的伏笔。3月4日全员会上，吴永明、周婧仁、蒋芳等高层的回应是：调整不是收缩Qwen而是扩大投入，但不考虑公司政治，沟通形式和节奏欠佳。团队成员仍感失望，外部猎头和投资人已开始争夺Qwen人才。节目最后提到，阿里内部对Qwen 3.5不完全满意，认为它是半成品；Qwen虽在美国市场与DeepSeek齐名，被Cursor等公司采用，但其开源影响力与阿里云商业目标之间的张力，将持续考验这个曾经的'小环境'团队。

152: 千寻智能韩峰涛：具身模型淘汰赛和落地的非共识

2026年2月26日 · 1:41:42

本期嘉宾是刚完成近20亿元融资、估值超100亿元的具身智能公司千寻智能创始人兼CEO韩峰涛，主播程曼祺，他提出26年不是具身落地生死之年，而是具身模型性能爆发元年，行业会像23年的大模型一样进入模型能力淘汰赛。韩峰涛回顾15年从业：浙大毕业后因机器人岗位稀少先去了国家核电，2015年与同伴联合创办落实，经历三次资金链危机与个人连带债务后，这次为千寻找到联创高阳前密集见了100多人。千寻把80%以上精力用于数据卡点，从24年5月开发UMI、外骨骼等可穿戴数采设备，一年半把数据可用性从30%提高到95%，有效性达到遥操作的90%-95%；26年计划采100万小时，是此前最好开源模型所用1万小时遥操作数据的100倍，目标模型全球top3。落地路径是先工业、商业再家庭，宁德时代是首位大客户，他们从200道工序里选了电池最后插拔检测：节拍慢、容错率高、无需非标自动化改造。他还把具身模型比作GPT-2，认为真正大规模落地要到27下半年到28年；为对抗大厂要把自己变成一年卖10万台的中厂，组织价值观是信任与追求卓越。他判断26年拿不到足够钱、跑不到头部就上不了牌桌，雷军曾问高阳技术领先多久，回答是六个月。

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。

149: 具身模型哪家强？|与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望

2026年1月25日 · 1:21:52

本期节目邀请原力灵机联创范浩强与千寻智能联创高阳，核心是讨论具身模型“哪家强”，并介绍由原力灵机与 Hugging Face 联合发起的 RoboChallenge 真机测评平台——用 Table 30 的 30 个桌面任务和每任务约 1000 条示例数据，让团队微调后远程提交，以平均成功率排名。最新结果显示，π0 在 Table 30 上平均成功率仅 20% 多，π0.5 翻倍至约 42%，千寻的 Spirit v1.5 更以超过 π0.5 的成绩登顶；平台上线两个多月已收到超 1 万次测试提交，覆盖国内外多家机构。两人对比了 Physical Intelligence 发起的 RoboArena（分布式 zero-shot 测评）与 RoboChallenge 的集中式 few-shot 思路，指出具身模型难以像 CV 一样统一测试，因为物理环境、物体、光照都有差异；而 Table 30 中的碎纸、插花、扫二维码等任务各考察不同能力，比如扫码任务暴露了单帧 VLA 模型没有记忆、分不清是否已扫码的局限。展望 2026 年，他们认为学习原理已收敛，Scaling Data 是行业主题；高阳团队 bet 仿真之外的人类视频、可穿戴、遥操作三类数据，认为仿真多样性难提升，原力灵机则以真机采集为主。关于落地，他们反问“机器人时代的 Coding 是什么”，并预计破圈时刻可能在三四年后出现。范浩强期待中国出现具身的 DeepSeek 时刻，高阳希望基础模型能达到 GPT-3 水平；节目还揭示了行业心照不宣的 demo 工程（cherry pick、遥操作、AIGC 等）以及测评可能被 hack 的方式与反制手段。

148: 它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡

2026年1月16日 · 1:25:02

本期嘉宾是它石智航创始人、华为前自动驾驶首席科学家陈亦伦，他向晚点主持人程曼祺提出，具身智能已有三道曙光——强化学习解决运控、大模型做任务规划、端到端解决极端案例，但行业仍卡在第一道关卡：数据。他以当年华为用3万行代码替代200万行代码、2021年做出国内最早端到端自驾的经历说明，算法结构最终会归于简单，GPT最伟大的是“预测下一个token”的训练任务而非架构；三道关卡依次是数据、算法和后训练。具身数据应来自真实场景和真实动作，数据只有世界与人两个源头，他不看好仿真和视频数据，手套加第一视角摄像头比遥操更高效、成本更低，它石已采集约10万小时数据并预言2026年数据大爆发。他还区分了VLA与世界模型的不同用途——前者应对开放世界任务，后者应对与车辆行人交互——认为具身应有自己的基础模型而不是在LLM上长出头；他说端到端虽是行业人人都在说的主流方法，但关键是做出惊艳效果，并判断具身已到Scaling临界点，2027年会出现类似自驾2021年的时刻。落地方面，它石瞄准工业制造中的柔性线束装配；陈亦伦认为具身领域充满硬件、场景、本体、数据与算法的交替组合与协同优化，中国供应链和场景优势会让美国创业者不构成竞争对手。

147: OiiOii闹闹：“先抖音后剪映” 不再成立，AI 时代怎么做创作工具和内容社区

2026年1月6日 · 1:41:27

本期《晚点聊》由祝颖丽专访动画创作Agent OiiOii创始人闹闹。开篇即提出核心观点：“先抖音后剪映”的模式在AI时代已不成立——过去先有社区再有工具，今天用户已习惯丰富内容，无法忍受单调，因此OiiOii选择先做好创作工具，再构建内容社区。闹闹把目标用户定为中国约180万至200万ACHD类账号（PUGC创作者），称OiiOii能让他们从周更做到“一日十更”，并明确不碰依赖剧本和投流的AI漫剧生意，而是追求风格、题材的多样化，以形成内容生态。她还复盘了自己2014年至2019年创办极限运动社区的经历，称那段触底反弹让她长出“抗体”，后来在字节负责剪映和抖音特效、在B站看到动画产能被压抑，最终在AI成熟时找到延续动画梦想的方式。节目中她也详细解释了多Agent工作流的复杂度、如何通过工程分流和智能选择来排列组合不同图像视频模型，以及团队中技术美术型人才的稀缺性。

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。

145: 极壳孙宽：首个「消费级外骨骼」的诞生

2025年12月17日 · 2:08:29

本期《晚点聊》对话极壳（Hipershell）创始人孙宽，讲述这家起步时没有风口的公司如何做成全球首个消费级外骨骼：从一人公司手搓原型、账上只剩20万元人民币，到今年融资7000万美元、出货数万台。孙宽回顾了童年DIY、大学做光固化3D打印机、参与水滴字幕商业化和内部创业模块化PC，后因误诊陷入死亡焦虑，决定回初心攻读外骨骼研究生，2021年创立极壳；创业初期见大量投资人被质疑，只有奇迹创投给了第一笔钱，最艰难时联创抵押房产，靠众筹获得数千台订单才撑过难关。产品策略上，他坚持只用一个开关按键倒逼AI足够好用，为此推倒第一代单电机方案改做双电机，正式交付的Hypershell X重约2千克、续航17.5公里，让沃尔玛推车小哥日行7万步，也帮人重返户外；用户反馈推动软件每两到三周迭代一次。团队从1人扩展到200多人和4位联创，成立到第一款产品交付花了40个月，而第二代Ultra从立项到上线仅4个半月，续航提升至30公里、重量降至1.8千克；但供应链曾因贴错CE标签损失一笔巨款，倒逼团队引入流程和数字化管理。关于跨越鸿沟，孙宽认为要从户外人群切入以营造“酷”的品类心智，通过自研降本把价格降到现价的1/2至1/3，并拓展到更多形态（如上肢外骨骼），同时以更快迭代应对涌入的竞争者。最后他分享创业治好了自己的死亡恐惧，并展望广义外骨骼最终是让身体可编程、增强人的自由意志，让人与真实世界的连接更大。

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。

141: Strutt 洪小平：大疆激光雷达前负责人做了台“电动轮椅”？不做人形也能通向具身

2025年11月23日 · 1:30:22

若创科技（Strutt）创始人兼CEO洪小平，这位伯克利物理学博士、前大疆光电部及览沃激光雷达负责人，在访谈中直指人形机器人的路径目前不成立：它需要比语言模型1万亿token高得多的多维数据，而今天既无数据源也无路径，所以他的首款产品ev¹不是电动轮椅，而是泛个人出行设备。ev¹搭载双Copilot（包括实时按住按钮授权变向的Copilot+）和双Autopilot（Waypoint、Pathfinder），配合四轮驱动与悬挂底盘，可上坡道、草地、树根路面，并预留扩展接口，成为可加机械臂的Robot Helper平台。洪小平相信，产品力足够强时PMF的M会自动打开，通过解决老龄化社会真实的出行问题，在家庭生活场景积累数据，是通往具身智能的“沿途下蛋”。他回顾了自己从伯克利到大疆再到南方科技大学新工科教学的经历，直到2023年才开始创业，并与联创肖文龙一起确立了团队文化价值观，坚持在首代产品上做减法，把智能化、舒适度、底盘安全性定为不可妥协的优先级。他还谈到美国用户故事，如脊椎脆弱的女孩终于能去马场给马梳毛，以及定价将偏高端、用品牌与专利应对竞争。最后，他期待验证ev¹如何跨越创新者到早期大众的鸿沟。

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。

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。

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。

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。

135: 专访张益唐：70岁数学家，追逐第二次闪电

2025年9月29日 · 59:09

本期《晚点聊》专访数学家张益唐——他70岁，今年6月底已全职回国加入中山大学香港高等研究院任首席科学家，并称自己仍在追逐第二次闪电，即攻克朗道-西格尔零点猜想。他谈及这次追逐：继2013年以孪生素数猜想震惊世界后，他自称已做出本质性突破，目前正为最难的论文写作和证明简化而“烦得要命”，一生中被灵感直接击中的只有这两次；他的数学风格是长时间只思考少数几个大问题、不追求发论文频率，还保留着一张写着“你就是要做别人做不到的事”的Fortune cookie纸条。他回溯了自己从9岁读《十万个为什么》对费马大定理产生兴趣，23岁从北京锁厂工人考上北大数学系，到博士毕业后求职不顺、辗转打零工仍坚持思考数学的经历，认为运气好坏“一开始讲不清楚”，正是独立视角让他能从别人走不通的角度之外跨过去。谈到AI，他认为大模型能处理海量信息但无法取代人脑，光靠AI解不出黎曼猜想，并称自己二三十年来对黎曼猜想做过尝试但没看出一条路；他也点评年轻数学家特质，认为专注才是最重要的天赋，判断才能不能看短期，并以34岁与合作者解决三维挂谷猜想的王虹为例。他还解释了回国时机，称现在是中国最重视基础科学的时候，自己最喜欢不受干扰地一个人思考，未来也计划带学生，偶尔辅导孙女数学时最注重激发兴趣；被问及数学家的“不朽”时，他说没想过也不追求，“自得其乐”就够了。

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。

132: 350亿美元大并购后聊 EDA｜两位芯片工程师的全面科普：壁垒、AI 加速、国产机会

2025年8月28日 · 1:30:50

本期《晚点聊》由邱豪和程曼祺与芯片工程师温戈、歪睿老哥对谈，拆解芯片产业链最上游的EDA软件如何决定芯片能否造出、造好和造快，并聚焦新思科技以350亿美元收购安似科技、补齐系统级仿真能力的行业最大并购。两位工程师用装修房子比喻架构设计、验证与后端流程，指出验证占据70%的人力与时间，半导体行业十倍定律意味着越早发现bug越省钱。他们剖析EDA这门旱涝保收的卖铲子生意：收费分买断、订阅和按用量，但只赚设计阶段的铲子钱、赚不到芯片量产后的金子钱；以新思、Cadence、西门子组成的三巨头靠长期收购补齐版图，护城河在算法、工艺协同与生态。AI正从自动生成Verilog、加速跨时钟域分析到布局布线重塑EDA，但大厂真正的壁垒是SoC级系统优化，而生成Verilog已成AI创业方向，语料稀缺是瓶颈。国产EDA难渗透主流数字SoC，更现实的是在模拟与版图提取等单点建立口碑，再以点带面逐步扩张。节目还聊到大模型带来的芯片复杂度通胀、北美四大云厂商季度资本支出870亿美元背后的AI算力投资，以及未来十年重心转向系统级协同；给新人的建议是保持好奇心、解决问题能力和快速学习能力。两位嘉宾还回顾了从手画电路图到逻辑综合的行业演进。

131: 微软怎么用AI？与微软商用市场、广告业务管理层聊AI驱动的增长

2025年8月26日 · 1:17:43

本期《晚点聊》由程曼祺对话微软大中华区副总裁段微之（KinKi）与微软广告业务中国区副总裁黄秀兰（Nandy），两人以微软内部业务 leader 的视角说明这家 AI 巨头如何用 AI 驱动销售、客户服务与广告增长。微软 AI 业务已实现超 130 亿美元年化收入、同比增长 175%；段微之给出内部数据显示，Copilot 让销售人员商机规模增 10%、结单速度升 23%、人均营收增 9%，黄秀兰则以三星案例说明 AI 广告方案使点击率提升 2.8 倍、账户分析时间节省 35%。节目中两人详述了 Teams 即时翻译在跨国会议中的震撼体验、Copilot 基于企业数据治理提升邮件与会议效率、编程 Agent 让文科生黄秀兰自己开发并上线 24 点游戏、团队用 AI 自建客服机器人 Bingo 等具体实践，并强调企业用 AI 的前提是数据沉淀、治理与安全，否则模型可能问出老板薪资。后半段两位 20 余年经验的职业女性分享职场建议：简化生活、销售的关键不是社交、要坐第一排并第一个发言、用一对一会谈建立高质量人脉，以及 AI 正在改变她们的语言学习、旅行规划与行为习惯。

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。