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今天没更新播客瑜伽课后，刚有一个灵感涌上心头：关于后续的播客内容组织。
之前试过两种：
一种是按关注到的产品或公司来讲——今天Anthropic明天 OpenAI，内容构思有一丢摩擦力。
一种是一口气更新一整个系列，比如斯坦福这套课，一路讲到底——中间冒出来的东西好似没地方放。
但其实这点自由度应该还是可以接受的，想改成：一段时间，还是主打一套课；中间留位置，给临时冒出来的东西插队。
比如这两天就很想插一期 Manus——Meta 官宣收购又撤回，戏剧性拉满；最打动我的是即刻一位互动的好朋友@独托邦 说，这周又用完了 1.7 万积分，说是「审美和边界感让人安心」。
这句我记下来了：Agent 的护城河，可能不在能力上限，在让人敢放手。
下一阶段主打的课，我可能想精读 Andrew Ng 的《AI for Everyone》。
顺便开放一个征集：有没有被种草什么类似的AI课，质量很高、你一直想学，但一想到要自己投几十小时慢慢磨，就一直没开始？报给我～～～
之前试过两种：
一种是按关注到的产品或公司来讲——今天Anthropic明天 OpenAI，内容构思有一丢摩擦力。
一种是一口气更新一整个系列，比如斯坦福这套课，一路讲到底——中间冒出来的东西好似没地方放。
但其实这点自由度应该还是可以接受的，想改成：一段时间，还是主打一套课；中间留位置，给临时冒出来的东西插队。
比如这两天就很想插一期 Manus——Meta 官宣收购又撤回，戏剧性拉满；最打动我的是即刻一位互动的好朋友@独托邦 说，这周又用完了 1.7 万积分，说是「审美和边界感让人安心」。
这句我记下来了：Agent 的护城河，可能不在能力上限，在让人敢放手。
下一阶段主打的课，我可能想精读 Andrew Ng 的《AI for Everyone》。
顺便开放一个征集：有没有被种草什么类似的AI课，质量很高、你一直想学，但一想到要自己投几十小时慢慢磨，就一直没开始？报给我～～～
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课程和一手信源的威力在于，学习之后再看很多公众号媒体的创业者访谈时发现，更多是已有观点的认知、重复和细分领域实践：例如这篇：金融领域mp.weixin.qq.com
今天这期也非常适合准备求职FDE或solution architect的人按照模型知识图谱来学习、准备外企面试的话也可以拿原文对照跟读或背诵。
今天这期也非常适合准备求职FDE或solution architect的人按照模型知识图谱来学习、准备外企面试的话也可以拿原文对照跟读或背诵。
Joyce.li: 通用模型设定的是下限，专门化模型设定的才是上限。" 斯坦福《AI 超周期经济学》第 16讲"企业内部知识"，嘉宾 Yash Patil（Applied Compute 创始人、前 OpenAI post-training 团队，参与过变成 Codex 的 agentic coding research）。几个值得记的判断： 1️⃣ 通用模型进企业 = "一个啥都懂的陌生人"：它不懂你的菜单规范、不懂你内部对"好坏"的定义。真正的价值洼地在**企业自己的专有数据； 2️⃣ 为什么专门化今天才可行：AlexNet → transformer 让模型能被缩放，scaling laws 给出规律；pre-training 压缩整个互联网，post-training / RLHF / RLVR 做对齐与优化； 3️⃣ 关键转折在数据墙：当最稀缺的是数据、又撞上数据墙，答案转向**用算力换高质量数据——这让"为单个企业专门训练一个模型"第一次有了商业 ROI。 一句话：未来的差距，不只在谁的模型更强，更在谁能把模型的聪明，翻译成自己那个行业的答案。 完整精读更新在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。 #斯坦福 #AI #企业服务 #模型训练 #post-training #播客
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通用模型设定的是下限，专门化模型设定的才是上限。"
斯坦福《AI 超周期经济学》第 16讲"企业内部知识"，嘉宾 Yash Patil（Applied Compute 创始人、前 OpenAI post-training 团队，参与过变成 Codex 的 agentic coding research）。几个值得记的判断：
1️⃣ 通用模型进企业 = "一个啥都懂的陌生人"：它不懂你的菜单规范、不懂你内部对"好坏"的定义。真正的价值洼地在**企业自己的专有数据；
2️⃣ 为什么专门化今天才可行：AlexNet → transformer 让模型能被缩放，scaling laws 给出规律；pre-training 压缩整个互联网，post-training / RLHF / RLVR 做对齐与优化；
3️⃣ 关键转折在数据墙：当最稀缺的是数据、又撞上数据墙，答案转向**用算力换高质量数据——这让"为单个企业专门训练一个模型"第一次有了商业 ROI。
一句话：未来的差距，不只在谁的模型更强，更在谁能把模型的聪明，翻译成自己那个行业的答案。
完整精读更新在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#斯坦福 #AI #企业服务 #模型训练 #post-training #播客
斯坦福《AI 超周期经济学》第 16讲"企业内部知识"，嘉宾 Yash Patil（Applied Compute 创始人、前 OpenAI post-training 团队，参与过变成 Codex 的 agentic coding research）。几个值得记的判断：
1️⃣ 通用模型进企业 = "一个啥都懂的陌生人"：它不懂你的菜单规范、不懂你内部对"好坏"的定义。真正的价值洼地在**企业自己的专有数据；
2️⃣ 为什么专门化今天才可行：AlexNet → transformer 让模型能被缩放，scaling laws 给出规律；pre-training 压缩整个互联网，post-training / RLHF / RLVR 做对齐与优化；
3️⃣ 关键转折在数据墙：当最稀缺的是数据、又撞上数据墙，答案转向**用算力换高质量数据——这让"为单个企业专门训练一个模型"第一次有了商业 ROI。
一句话：未来的差距，不只在谁的模型更强，更在谁能把模型的聪明，翻译成自己那个行业的答案。
完整精读更新在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#斯坦福 #AI #企业服务 #模型训练 #post-training #播客
EP 17.企业自己的 AI：为什么聪明模型不"懂"你的生意？——斯坦福《AI 超周期经济学》精读
瑜伽课后
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斯坦福《AI 超周期经济学》Capstone 案例课，嘉宾 Sachin Katti（斯坦福教授、前 Intel CTO、现 OpenAI 工业计算负责人）。核心判断三条：
1️⃣ 算力 = 芯片 + 内存 + 网络 + 电力 + 散热 + 数据中心建筑 + 发电 + 配电 + 土地。
只看芯片，是看漏了整个行业。Jensen 那套"五层栈"（energy / chips / infra / model / apps）在这里被拆得更细——**每一层都是算力的组成部分。
2️⃣ 利润正往最底层跑。
他看空 model wrapper（模型套壳），做多变压器、电池、发电配电、散热。理由：那一层 underserved（服务不足），而差异化是可持续的。用他的说法，这是能真正 move the needle 的地方。
3️⃣ 真正的单点瓶颈，少到令人不安。
整条链 single-threaded 地押在极少数公司身上；再 dig down 一层，就是 ASML——唯一的 choke point。
一个训练有素的提问方式：看到"某厂买芯片"的新闻，先问——它缺的是芯片，还是电 / 地 / 散热？它押在最底层，还是在套壳？
完整精读更新在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#斯坦福 #AI #算力 #供应链 #半导体#投资#播客
1️⃣ 算力 = 芯片 + 内存 + 网络 + 电力 + 散热 + 数据中心建筑 + 发电 + 配电 + 土地。
只看芯片，是看漏了整个行业。Jensen 那套"五层栈"（energy / chips / infra / model / apps）在这里被拆得更细——**每一层都是算力的组成部分。
2️⃣ 利润正往最底层跑。
他看空 model wrapper（模型套壳），做多变压器、电池、发电配电、散热。理由：那一层 underserved（服务不足），而差异化是可持续的。用他的说法，这是能真正 move the needle 的地方。
3️⃣ 真正的单点瓶颈，少到令人不安。
整条链 single-threaded 地押在极少数公司身上；再 dig down 一层，就是 ASML——唯一的 choke point。
一个训练有素的提问方式：看到"某厂买芯片"的新闻，先问——它缺的是芯片，还是电 / 地 / 散热？它押在最底层，还是在套壳？
完整精读更新在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#斯坦福 #AI #算力 #供应链 #半导体#投资#播客
01:30
1 00
七天前上线的终于RSS同步出来了，本来还盲目的以为是信息过于更新、导致单集受到审核，没想到是agent工作出错，少写了集数🥹🤣
"This is the worst the models will ever be."（这是模型表现最差的时候。）
OpenAI 产品负责人 Tara Seshan 访谈里最有分量的一句话。延伸出来，有几个我认为值得记的判断：
1️⃣ 过去阻碍我们的不是能力，而是想象力：技术把门槛拆掉之后，真正拉开差距的是野心——你敢想多大；
2️⃣ PM 的角色被重新定义了：核心工作不是"管需求、排优先级"，而是 **elevating others' ambitions（提升他人的野心），提醒团队"可能性的天花板其实高得多"；
3️⃣ 工作的比喻变了：未来会越来越像掌舵，而不是划桨。AI 替我们划更多的桨，但船往哪开，仍需人来判断；
4️⃣ 她借 Tony Morrison 的话收尾："You are not the work you do."（你并不等同于你的工作。）
在一个工具日益强大的世界里，最稀缺的不是会执行的人，而是敢想、能指出方向的人。
完整精读在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#OpenAI #AI产品 #产品经理 #AI #播客 #职场
"This is the worst the models will ever be."（这是模型表现最差的时候。）
OpenAI 产品负责人 Tara Seshan 访谈里最有分量的一句话。延伸出来，有几个我认为值得记的判断：
1️⃣ 过去阻碍我们的不是能力，而是想象力：技术把门槛拆掉之后，真正拉开差距的是野心——你敢想多大；
2️⃣ PM 的角色被重新定义了：核心工作不是"管需求、排优先级"，而是 **elevating others' ambitions（提升他人的野心），提醒团队"可能性的天花板其实高得多"；
3️⃣ 工作的比喻变了：未来会越来越像掌舵，而不是划桨。AI 替我们划更多的桨，但船往哪开，仍需人来判断；
4️⃣ 她借 Tony Morrison 的话收尾："You are not the work you do."（你并不等同于你的工作。）
在一个工具日益强大的世界里，最稀缺的不是会执行的人，而是敢想、能指出方向的人。
完整精读在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#OpenAI #AI产品 #产品经理 #AI #播客 #职场
EP 10.AI 产品的第三时代—— OpenAI 产品负责人谈常驻 AI 同事
瑜伽课后
1 00
五家巨头的 AI 资本开支，已经仅次于美国国防预算——比曼哈顿计划还大。
斯坦福《AI 超周期经济学》第 10 讲"建 AI 工厂"，嘉宾 Chase 把这笔账算得极清楚：
1️⃣ 体量：五大 hyperscaler 的 AI capex 仅次于美国国防预算，超过太空项目、高速公路、曼哈顿计划；
2️⃣ 经济学理由：人类历史上第一次，可以用"买算力"来数字化地制造劳动力（ΔL）、直接改变 GDP。买数据中心 = 给这个时代"雇员工"；
3️⃣ 单位经济：电厂+建筑约 $20M/MW（电工/焊工/水管工是瓶颈），IT 设备约 $40M/MW（GPU 占 $30M），合计约 $60M/MW。纯租芯片四年回本；往上抬到"托管模型、serve token"，可到两年回本。
一句话：最贵的不是想法，是算力；算力里最贵的不是芯片，是电、楼和造它的人。
完整精读在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#斯坦福 #AI #数据中心 #算力 #投资 #播客
斯坦福《AI 超周期经济学》第 10 讲"建 AI 工厂"，嘉宾 Chase 把这笔账算得极清楚：
1️⃣ 体量：五大 hyperscaler 的 AI capex 仅次于美国国防预算，超过太空项目、高速公路、曼哈顿计划；
2️⃣ 经济学理由：人类历史上第一次，可以用"买算力"来数字化地制造劳动力（ΔL）、直接改变 GDP。买数据中心 = 给这个时代"雇员工"；
3️⃣ 单位经济：电厂+建筑约 $20M/MW（电工/焊工/水管工是瓶颈），IT 设备约 $40M/MW（GPU 占 $30M），合计约 $60M/MW。纯租芯片四年回本；往上抬到"托管模型、serve token"，可到两年回本。
一句话：最贵的不是想法，是算力；算力里最贵的不是芯片，是电、楼和造它的人。
完整精读在「瑜伽课后」，小宇宙可搜。
#斯坦福 #AI #数据中心 #算力 #投资 #播客
EP 14.建 AI 工厂：数据中心一年烧掉多少钱？——斯坦福《AI 超周期经济学》第十三讲精读
瑜伽课后
1 00
这一期给斯坦福工程系的经济课内容还是蛮硬核的，
但在agent帮助下，我先花了大概一刻钟了解到这课核心思路是从利润表财务分析的逻辑展开，
于是让Agent花1分钟给我做出了带公式、格式优美的分析报表，对着再理解起来就顺畅极了！
digital labour全闭环上线发售指日可待，bottleneck主要在俺..
但在agent帮助下，我先花了大概一刻钟了解到这课核心思路是从利润表财务分析的逻辑展开，
于是让Agent花1分钟给我做出了带公式、格式优美的分析报表，对着再理解起来就顺畅极了！
digital labour全闭环上线发售指日可待，bottleneck主要在俺..
EP 14.建 AI 工厂：数据中心一年烧掉多少钱？——斯坦福《AI 超周期经济学》第十三讲精读
瑜伽课后
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每天面对大量AI builder、行业KOL长达1–3小时的商业访谈，很多有全职工作、热爱关注AI发展的朋友都会陷入困境：筛选素材费时、完整收听成本高、核心观点散落在冗长音视频里，很难高效吸收。
这也是我推出这款Agent辅助日更AI播客的原因。
我们将长时段AI访谈、视频内容，浓缩为10–20分钟精华音频，支持中英双语提炼。
一期内容包含嘉宾核心观点、企业产品/组织/资本动向、嘉宾行业背景，帮你快速判断是否需要溯源原文。
同时收录大量行业金句、硅谷前沿热词，即便不回看原片，也能持续积累一线AI认知。
面向所有想持续跟进AI行业，却缺少大块时间深度听内容的从业者，每日更新，高效获取AI前沿声音。
采用Agent智能辅助生产，实现稳定日更。
依托自动化流程完成素材抓取、语音转写、信息提炼、文稿梳理，人工把控内容质量与观点准确性，兼顾更新效率与内容严谨性。
这也是我推出这款Agent辅助日更AI播客的原因。
我们将长时段AI访谈、视频内容，浓缩为10–20分钟精华音频，支持中英双语提炼。
一期内容包含嘉宾核心观点、企业产品/组织/资本动向、嘉宾行业背景，帮你快速判断是否需要溯源原文。
同时收录大量行业金句、硅谷前沿热词，即便不回看原片，也能持续积累一线AI认知。
面向所有想持续跟进AI行业，却缺少大块时间深度听内容的从业者，每日更新，高效获取AI前沿声音。
采用Agent智能辅助生产，实现稳定日更。
依托自动化流程完成素材抓取、语音转写、信息提炼、文稿梳理，人工把控内容质量与观点准确性，兼顾更新效率与内容严谨性。
瑜伽课后
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