#758. 李录 - 哥大交流会

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   10 Oct 2026 · 45 min

   #763. 田渊栋剖析递归自我改进：把重复研究交给 AI，人去找新方向

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了： The Information Bottleneck · Yuandong Tian on Recursive Self-Improvement 原内容更新时间：2026-10-05 GPT-5 帮田渊栋研究神经网络里的 grokking 现象，让他的效率达到原来的 6 到 10 倍；他因此意识到，AI 不只是在辅助研究，也可能很快改变研究者的工作方式。 在 The Information Bottleneck 播客中，田渊栋从自己在 Meta FAIR 的研究经历，谈到递归自我改进还卡在哪里：模型能快速执行，却往往想不出值得探索的新点子。他也解释了为什么研究者需要从更高层提出问题、检验结果，以及为什么开源模型和更高效的学习机制会影响 AI 的下一步发展。 👤 本期嘉宾 田渊栋曾在 Meta FAIR 工作多年，长期研究深度学习、强化学习与神经网络可解释性，近期离开 Meta 联合创办 Recursive Superintelligence，致力于打造能自我改进的 AI。他与 GPT-5 合作研究神经网络的 grokking 现象，亲身体验到模型对研究效率的提升，也以此为契机探索递归自我改进。 ⏱️ 时间戳 00:40 从优化到深度学习 08:26 无梯度探索与潜在表征 12:26 强化学习走向现实问题 24:46 大模型改变研究方式…

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   10 Oct 2026 · 1 hr 23 min

   #762. All-in｜Claude有意识吗？OpenAI 的数学方法遭到强烈反对，法国爆发骚乱

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：All-In Podcast · Is Claude Conscious? Pope Rejects, Model Welfare Movement, OpenAI's Math Backlash, France Riots 原内容更新时间：2026-10-10 如果 Claude 有意识，让它免费工作算不算奴役？Anthropic 不只在内部讨论这个问题，还邀请宗教领袖和哲学家到总部交流，甚至把 AI 意识议题带到了教皇面前。 All-In Podcast 的主持人围绕 Claude 是否有意识、模型该不该拥有自己的伦理体系展开争论：Anthropic 的模型训练方式会不会让 AI 更难受控？与其先讨论极端风险，AI 是否应该先拿出治病、改善生活、提高生产力的实际价值？节目也谈到模型福利、对齐与普通人怎样从 AI 中受益。 👤 本期嘉宾 本期由 All-In Podcast 的主持人 Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya、David Sacks 和 Dave Friedberg 共同讨论。几位主持人从 AI 公司的模型训练、产品安全和实际应用出发，争论 Anthropic 对 Claude 意识与伦理的设想可能带来的影响。 ⏱️ 时间戳 00:19 好友闲聊与创业近况 03:09…

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   9 Oct 2026 · 1 hr 14 min

   #761. 产品精通、耐痛能力和不懈的雄心

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：David Senra · Product Mastery, Pain Tolerance & Relentless Ambition | Peter Rahal of David Protein, Medici & RXBAR 原内容更新时间：2026-09-20 卖掉 RXBAR、拿到一大笔钱后，Peter Rahal 去做了投资，却发现自己像戴着手铐坐在后座——他受不了看着别人经营公司，也受不了漫长的反馈周期。 在 David Senra 的访谈中，RXBAR 联合创始人 Peter Rahal 讲述自己为什么重回蛋白棒生意，以及创始人为什么必须深入理解产品。他还谈到如何塑造品牌、把组织当作产品来设计、招募前创始人，以及如何用分权和快速决策抵抗官僚主义。 👤 本期嘉宾 Peter Rahal 是 RXBAR 的联合创始人，RXBAR 被以 6 亿美元收购。离开后，他尝试投资，最终回到食品创业，创办 David Protein，并参与建立 Medici Brands。对食品产品的长期经验，以及从创办、经营到出售 RXBAR 的经历，让他持续关注产品本身、品牌塑造和组织如何随公司成长。 ⏱️ 时间戳 00:00 卖掉RXBAR后的迷惘与重返创业 11:22 David的品牌抱负与价值观 18:23 以苦难驱动增长与创新 28:57…

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   9 Oct 2026 · 1 hr 27 min

   #760. Claude Code：模型越聪明，软件越需要安全边界

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Latent Space · Claude Code’s Bitter Lesson: Prompts, Harnesses, Mods, and Agents — Thariq Shihipar 原内容更新时间：2026-09-29 不到一年，Agent 写代码从需要劝工程师尝试，变成了许多人的默认方式。Anthropic 的 Thariq Shihipar 说，接下来真正拉开差距的，可能是你是否知道怎么把需求讲清楚。 他从 Prompt 的信息量、未知需求和模型的 effort 设置讲起，解释怎样减少反复修改、把用量花在刀刃上；还介绍 Claude Mods 如何改造 Agent 运行框架，以及 Claude Tag、Artifacts 和多人协作的可能性。后半段转向安全：当 Agent 为了完成任务而寻找意料之外的通信方式、串联漏洞，开发者该如何理解风险？ 👤 本期嘉宾 Thariq Shihipar 是 Anthropic 的工程师，参与 Claude Code 团队工作，也做过 Agent SDK。他加入 Anthropic 的一个重要原因是 Claude Code；此后持续参与产品工程，并撰写 Claude Code 使用与 Agent 运行框架相关的文章。他有一定的人机交互背景，也曾在 Goodfire 做过稀疏自编码器相关工作。…

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   8 Oct 2026 · 14 hr 23 min

   #759. Y Combinator 2014 年创业课程 20 讲

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Y Combinator · How to Start a Startup（YC × Stanford CS183B 2014，全 20 讲） 原内容更新时间：2014-09-23 创业公司最该先做的事，可能不是融资、招聘或营销，而是让一小群用户真正爱上你的产品。Sam Altman 在斯坦福开讲，给出这门创业课的主线：好点子、好产品、好团队和强执行力。 这是一集串联 20 堂课的创业实战指南：从验证需求、亲自找用户和收集反馈，到招聘、增长、融资、公司文化与管理。创业者和投资人也给出了各自的反直觉判断：小市场可能是好起点，竞争未必值得追逐，而公司增长不能靠新闻报道撑起来。 文字稿： https://my.feishu.cn/docx/BqaXdaAUPovXuNxTnPYccJJgnTd?from=from_copylink ⏱️ 时间戳 01:55 好点子与好产品 42:35 招对人并保持专注 1:23:44 创业前先学习 2:08:15 验证需求再扩张 2:45:48 以垄断为目标 3:23:51 留存驱动增长 5:04:05 用心服务用户 6:19:13 融资看人和进展 7:54:57 文化决定团队 8:30:59 创始人善于应变 9:16:16 把公司运营好 10:04:58 决策兼顾全公司 10:48:37 访谈发现真问题…

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   7 Oct 2026 · 34 min

   #757.ChatGPT 负责人 Tibo 谈 Dots、环境人工智能以及为什么互联网上的大部分行为很快将由人工智能完成

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Lenny's Podcast · OpenAI’s Head of ChatGPT: We’re entering a new era of AI (again) | Tibo Sottiaux 原内容更新时间：2026-10-04 “互联网上的大部分操作，都会由 Agent 来完成。”这不只是技术预测，也意味着产品和工作方式都要重新设计：当 Agent 成为用户，产品该怎么接住它们带来的流量？ Lenny 与 OpenAI ChatGPT 和 Codex 负责人 Tibo Sottiaux 聊 Agent 的未来：从一个全天候、会理解目标并持续学习的助手，到 Agent 如何改变产品分发、工作技能和人与技术的关系。Tibo 也谈到，AI 提效不该只是催着人做更多事，以及他的 Dot 如何在现场演示开始前五分钟发现线上故障。 👤 本期嘉宾 Tibo Sottiaux 负责 OpenAI 的 ChatGPT 和 Codex。他参与推动 Codex、ChatGPT Work 和 Dots 等产品的发展，也长期参与耗时长、持续运行的 Agent 系统与记忆能力研究。他从产品发布、团队协作和实际使用场景出发，谈 Agent 如何落地，以及怎样为安全和人类需求设计 AI。 ⏱️ 时间戳 01:20 智能体走向常在 07:45 共建Dots与开放生态…

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   7 Oct 2026 · 6 hr 3 min

   #756. Huberman 多集混剪｜学习、专注与深度工作

   📝 本期播客简介 本期我们从 43 期 Huberman Lab节目中混剪并克隆出了一份「学习指南」。43 期里挑出讲学习、多巴胺、专注和深度工作的片段，按主题重新编排而成的一集。斯坦福大学神经生物学教授 Andrew Huberman 和 20 位嘉宾的话都是原话剪辑，没有另加旁白；每位嘉宾第一次出场前，保留了 Huberman 原本对他的介绍。 原内容时间跨度：2021-02-08 至 2026-08-31 全集分 12 章，先讲大脑为什么能学、靠什么学，再讲动力从哪里来、怎么专注、怎么做深度工作、怎么学得更快，然后是如何记住、怎样睡好，以及如何克服拖延、养成习惯、设定目标，最后把这些方法排进一天的日程。同一个知识点只保留讲得最清楚的那一版，尽量做到能听懂、能照着做。 文字稿链接： https://my.feishu.cn/docx/GfLCdauwRoIcO6xoK0LcW9x1noc?from=from_copylink 👤 本期嘉宾 Andrew Huberman：斯坦福大学医学院神经生物学和眼科学教授，Huberman Lab 主持人 Cal Newport：乔治城大学计算机科学教授，《深度工作》作者 Anna Lembke：斯坦福大学精神病学家，成瘾医学专家，《成瘾》作者 Matthew Walker：睡眠科学家，《我们为什么要睡觉》作者 James…

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   6 Oct 2026 · 53 min

   #755. Lauren & Matt Pocock：如何把 2000 个PR上到生产环境

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Matt Pocock · LIVE: Poteto (creator of pstack) on shipping 1,000's of PR's a month at SpaceX 原内容更新时间：2026-10-03 当你睡着时，Agent 能不能自己验证、修好并合并代码？Lauren Tan 在 SpaceX AI 的工作中，已经把这件事做成了日常流程。 Matt Pocock 和 Lauren Tan 从她如何把 Agent 的工作量扩大到每月数千个 PR 聊起，拆解建立信任的关键：让 Agent 看见并验证自己的工作，把重复、确定的操作写成工具，再用代码库规则减少出错空间。他们也聊到如何从 bug 报告中获取上下文、协调多个 Agent，以及为什么领域专业知识反而更重要。 👤 本期嘉宾 Lauren Tan（Poteto），pstack 的创作者。她曾在 Meta 的 React 团队工作，之后加入 Cursor（现为 SpaceX AI），参与 Agent 窗口开发。她围绕 Agent 的验证、技能和工作环境持续实践，并分享过自己如何把大量 PR 交付到生产环境。 ⏱️ 时间戳 00:34 信任阶梯与专业经验 08:29 米其林厨房与验证 23:07 用环境约束 Agent 39:33 抽查与自动合并 48:00…

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   5 Oct 2026 · 19 hr 48 min

   #754. 如何思考科学

   📝 本期播客简介 本期我们克隆了：CBC Ideas · How to Think About Science — Complete 24-part Series 科学家到底是超凡脱俗的天才，还是把常识打磨得更精巧的工匠？这一整套 24 集节目从这个问题出发，把科学放到自己的显微镜下，追问事实如何确立、专家为何值得信任，以及科学知识怎样影响社会。 由 David Cayley 制作并主持，保罗·肯尼迪担任节目主持。系列访谈科学家、哲学家、历史学家、社会学家和诗人：从波义耳与霍布斯的实验之争，到更年期、基因、气候风险和鳕鱼渔业，节目不断回到一个与每个人有关的问题——科学如何形成，又该由谁来判断它的边界？ 👤 本期嘉宾 这是一套由 CBC Ideas 制作的 24 集系列节目，不是一场单一嘉宾访谈。节目由 David Cayley 制作并主持，保罗·肯尼迪担任主持；受访者来自科学、哲学、历史、社会学等领域。Simon Schaffer 与 Steven Shapin 合著《利维坦与空气泵：霍布斯、波义耳与实验生活》，Margaret Lock 研究医学与文化，Ian Hacking 研究科学实践与概率，众多受访者则从各自的专业经验出发，探讨科学知识如何产生、传播并影响公共生活。 ⏱️ 时间戳 04:02 科学如何成为事实 50:49 科学史拒绝既定结局 1:38:52…

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    3 Oct 2026 · 19 min

    #753.Apps, Agents和聚合：AI Agent 会成为你办事的唯一界面

    📝 本期播客简介 本期我们克隆了：The Stratechery Podcast · Apps, Agents, and Aggregation 原内容更新时间：2026-09-28 “这不是 3 个彼此独立的预测。这就是 2026 年此时此刻的现实。”AI 会替人操作电脑，也会按需生成界面；但要让普通人用上 Agent，光有 AI 还不够。 Ben Thompson 从自己用 Muse 整理 Instagram 收藏的食谱讲起：遛狗时花五分钟，就做出了一个专属 app。他进一步谈到，为什么 Agent 需要自己的电脑、为什么未来的稀缺不再是发现内容而是启发用户，以及 Meta 和微软如何争夺人们与 Agent 交谈的入口。 👤 本期嘉宾 Ben Thompson 是 Stratechery 的主持人和作者。本集里，他结合自己搭建 Claude Agent、使用 Muse 处理食谱收藏和观察微软 Copilot 的经历，分析 Agent 如何操作电脑、生成专属界面，以及这会怎样改变 app、工作软件和平台之间的关系。 🌟 精彩内容 💡 Agent 不只是 AI，还得有电脑 要让普通人用上 Agent，不能只给他们一个 Agent，还得给它一台电脑。Muse 发布时，最让 Ben Thompson 关注的不是模型，而是 Meta 为用户配置虚拟机。 "它们是能够访问电脑的…