42章经

活动预告🥳：8 月 22 日，我们会请到繁青做一场线上活动，还会有数十位 model researchers 参与，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！
近几个月，我们找了很多做模型、算法的人交流，聊下来的感受之一是：数据的重要性再次凸显出来。
市场也有很明确的对应反馈，比如一批合成数据公司在很短时间内做出了可观的收入；无论是模型厂还是互联网大厂，都在数据上更为投入。
这期节目，我们请来了较早抓住这波合成数据机会的 Evolvent AI 联合创始人孟繁青。繁青是 01 年出生的 NUS PhD，曾在 Kimi 做过一年多的 Agent 和 RL Infra。
节目里，我们从他在模型厂做 Post-training 与出来创业的不同感受聊起，也相继把有关后训练、数据、RSI/Self-Evolving/AI for AI、国内模型竞争格局，甚至蒸馏这个相对敏感的话题，都比较完整地梳理了一遍，聊出的一个最大非共识，是繁青对国内外模型差异的判断：
原本我们以为，国内更有优势的会是偏工程的 Post-training；但在他看来，国内模型真正有特色的地方，反而是 Pre-training 阶段被资源限制倒逼出来的架构创新。
基于这个认知，我们也得出了一个让人乐观的结论：
很多人会说国模很依赖蒸馏，但繁青认为，蒸馏只是一个加速手段，并不是国内模型变强的决定性因素。就算有一天海外把所有蒸馏通道都封掉，国模依然可以靠预训练的创新能力，构建起自己的竞争力。
最后，Evolvent AI 最近发布了新的研究成果 RSIBench-Data。如果有朋友想在数据、RSI 方面进行交流，也欢迎联系繁青。
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
51 号珍藏：孟繁青，Evolvent AI 联合创始人；前 Kimi RL 实习生，foucs 在 RL Infra，参与 Kimi K2.5、Kimi Linear 等重要模型发版
【时光机】
Part 1 后训练与模型竞争
01:15 在 Kimi 和出来创业的感受有什么不同？

02:36 为什么 Post-training 背景的人更容易出来创业？有哪些可能性？

04:37 今天的 Bench 和 Eval，与过去相比有什么变化？

07:12 Post-training = 做数据、训模型的门槛在变低？

10:35 同样是做数据，拉开质量差距的是什么？

12:48 国内模型 vs 海外模型，优势其实在 Pre-training？

17:09 国模的竞争格局会怎样发展？最后大家要拼的是什么？

Part 2 RSI
21:50 RSI、Self-Evolving、AI for AI、Auto-Research……该怎么理解这些词？

24:35 如果 RSI 真的能转起来，模型是不是真的就要吃掉一切了？

29:09 假设模型真能自我迭代，创业公司为什么不直接做一个更好的基模？

30:39 要做好 RSI，本质上要解决什么问题？

33:48 RSI 继续发展下去，会引发怎样的变化？

Part 3 数据
35:29 模型对数据的需求经历了哪几波变化？

39:07 模型厂自己也能造数据，为什么还要外采？

40:36 数据的下一波机会可能是什么？

43:00 现在是「算法就是数据，数据就是 Infra，Infra 就是算法」？

46:11 怎么理解合成数据和蒸馏之间的关系？蒸馏技法的区别在哪？

Part 4 展望
48:18 模型现有的技术路线还有多大空间？

49:33 为什么最近 AI4S 火了起来？

51:39 相比于大厂，长期更看好初创模型公司？

53:58 蒸馏对国内模型追赶的意义到底有多大？

56:18 从合成数据到 RSIBench-Data，Evolvent AI 最终想做成什么？

【活动预告🥳】
8 月 22 日，我们会请到我们会请到繁青做一场线上活动，还会有数十位 model researchers 参与，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！
【The gang that made this happen】
制作人：陈皮

剪辑：陈皮

片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

片尾：GeGeGe - 光のサイン

在小宇宙查看该单集文稿

这是一期单口复盘。
这一波 AI 已经进入第四年。一级市场里，模型势能达到几年来最强，应用市场的冷度却跌到了谷底；二级市场里，智谱和 MiniMax 接连上市，而股价的陡峭变化，也多少折射了当下市场的疯狂。
身处其中，最近我一直在想几个问题：
1）过去四年，市场水温经历了哪些关键变化？最值得关注的是哪些公司？
2）模型与应用的关系是怎么演变成今天这样的？为什么国内跑出来的应用这么少？少数跑出来的公司做对了什么？
3）模型越来越强，那下游的应用创始人到底该怎么办？
4）在高速变化里，有哪些不变的常识，仍能帮助我们理解 AI？
这 20 多分钟，就是我现阶段的一些思考，也是对过去四年的一次复盘。
当然，和大家一样，很多问题我仍然没有答案。比如，故事已经讲到世界模型了，那之后还能讲什么？模型交替领先的局面还会怎么变？Token 成本什么时候才能足够低、真的实现智能平权？
无论如何，可以肯定的是，我们仍处于 AI 剧烈动荡、快速变化的中早期。那如果 GPT 3.5 代表了爆发期的开始，今天我们是否已经站在了狂热期？转折点距离我们到底还会远吗？
【时光机】
Part 1 复盘 AI 四年
01:03 快速回顾：过去四年市场变化非常剧烈，且趋势跟喜好非常明显
02:10 投资人可能一度比张一鸣更清楚字节里谁最有能力

03:18 从业十多年，我还是第一次听到「应用已死」的论断…

05:39 现在市场确实不大投应用，但这次不能只怪投资人？
06:50 国内为数不多跑出来的应用公司，做对了什么？

09:07 不管 Manus、Liblib 承受了多少争议跟骂名，我都真心希望它们好

09:34 模型公司里，我觉得最值得研究的不是 Anthropic / OpenAI / DeepSeek

Part 2 模型交替领先，那应用创始人该怎么办？
14:37 一句题外话：为什么红杉投得好？

15:05 我反而觉得，现在是应用创始人历史上最好的时候

17:13 创始人应该默认要「随波逐流」：随模型的波，逐资本的流

17:59 建议是不要纯粹为了融资讲故事
18:22 Ambi 创始人莫子皓给我的一个启发

20:25 「今天所有的产品和创始人，都是模型的期权」

Part 3 在疯狂中，守住常识
21:24 一二级市场的疯狂，是 AI 走到阶段性尾声的信号吗？

22:33 我不相信一家公司会长期独大，也不相信模型会吃掉一切
23:16 IBM 收 CPU 钱，恰如今天英伟达和模型公司收 Token 钱

24:33 「历史上几波大的科技革命都经历过导入期、转折点和展开期」

【AI 复盘系列】
2025.1.4 为什么我们对 25 年 AI 极度乐观｜AI 年终复盘

2024.1.13 24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年 | AI 年终复盘

【Reference】
这个男人帮 5 万个 AI 应用接上了大模型 | 对谈 Dify 创始人路宇

Dify 从被低估到成为明星项目，到底做对了什么｜对谈 Dify 创始人路宇

TikTok 商业化增长从 0 到 1 的幕后经验：关于投放、出海与组织管理等 | 对谈前 TT Ads 首席增长立东

信念感与硅谷顶尖孵化器的奇遇：赴美三月，实现千万刀 ARR｜对谈 ACE Studio 创始人 Joe

从图形学到 AI 生成 3D：我们离 3D 版 Midjourney 还有多远？ | 对谈 Meshy.AI 创始人渊鸣

莫子皓团队的新产品 Ambi：https://mp.weixin.qq.com/s/B94bSY7aai4CM8zZ8iR3Gg

卡萝塔·佩蕾丝《技术革命与金融资本》：https://www.douban.com/doubanapp/dispatch/book/2326852?dt_dapp=1

【The gang that made this happen】
制作人：陈皮

剪辑：陈皮

片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

片尾：太阳光明照我心 - 文兆杰

在小宇宙查看该单集文稿

活动预告🥳：7 月 4 日，我们会请到魏小康做一场线下活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！
魏小康可能是国内最懂组织建设和招聘的人之一，也是一个先后深度参与过字节和美团组织建设的稀缺样本：
2017—2020 年，他在字节担任招聘负责人，经历了抖音的高速增长与国际化；2020—2026 年，他又在美团担任招聘负责人及 AI 产品经理。
节目一开始，我们就从小康在这两家公司的经历聊起。字节和美团分别有着怎样的组织思路？像张一鸣和王兴这样的优秀创业者，有哪些共同特质？
随后，他展开讲了讲这些年对组织建设的诸多思考。组织建设其实可以拆成两大课题：
1）怎么让人运转起来。包括人的「选、用、育、励、汰」，以及传统 HR 领域的文化、薪酬、职级体系等；
2）怎么让人和业务一起运转。包括目标制定和拆解、团队分工与协作等。
在给出这套框架之后，小康也建议，很多创业者其实搞错了轻重缓急，把大量时间花在了错误的地方、用错了功。但在他看来，创业公司组织建设中，80% - 90% 的时间都应该花在招聘上。而招聘中最重要的并不是面试，谈 offer 时最重要的也不是钱。那真正重要的究竟是什么呢？
节目中，小康讲了很多一手经验和认知，也提出了不少非共识观点（比如，他认为 OPC 是对时代的浪费，00 后创始人在这一波是吃亏的）。
虽然小康已经分享了很多，但其实还有不少话题没来得及讲细、讲透。所以下周六，我们会邀请他在北京做一场线下分享，欢迎大家报名参加！
（btw，这期播客我们对小康的声音经过了变声处理，倒没什么特别的原因，主要是他担心声音被拿去训 AI 哈哈
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
50 号珍藏：魏小康，互联网行业资深人力资源专家及 AI 产品经理，曾创办互联网猎头公司 Offercome，2017 年公司被字节收购。随后他加入字节，担任招聘负责人；2020 年加入美团，担任招聘负责人和 AI 产品经理。目前正在创业，开发一款 AI 招聘产品
【时光机】
Part 1 从字节到美团
02:01 简单对比两家公司组织方式的异同

02:44 张一鸣和王兴这样的优秀创业者，有哪些共同特征？
06:32 怎样区分 ego 大和自信？

09:55 当我们聊组织建设的时候，到底要聊什么？

Part 2 怎么让人运转起来？
13:59 创业公司不需要花很多时间搞文化，但要做到一件事

17:04 我认为创业公司不需要搞绩效体系，纯粹是浪费时间

17:54 培养人固然重要，但人是培养不出来的？

18:39 创业公司组织建设工作的 80%—90%，都应该花在招聘上
19:13 很多创业者都搞错了招聘的轻重缓急

20:38 到底该怎样定义优质的人才供给？

21:23 怎么判断该招熟手还是新人？能打赢仗的人有哪些共性？

27:08 扩大人才供给是招聘中最难的事，那有哪些可行的方法？

29:58 面试并不是人才评估中最重要的一环？

30:23 谈 offer 的重点不是谈钱

33:14 字节和拼多多溢价招人，算的究竟是一笔什么账？

Part 3 怎么让人和业务一起运转？
34:13 Google 至今仍有数千人的招聘团队

35:24 创业早期，有必要先招一个 HR 吗？
35:41 这个时代，HR 的角色有一大变化

36:49 展开讲讲两类组织形式：Google、字节类公司 vs. 亚马逊、美团类公司

39:40 OPC 不太靠谱，甚至是对这个时代和自己的浪费？

40:22 AI 时代组织建设的两个变化

42:08 怎样找到最适合自己的组织方式？

43:38 很多 VC 都非常爱投 00 后，但我有一些不太一样的看法

47:15 我认为招聘工作肯定会 AI 化

【活动预告🥳】
7 月 4 日，我们会请到魏小康在北京做一场线下活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！
【The gang that made this happen】
制作人：陈皮

剪辑：陈皮

片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

片尾：叫醒我 - Carsick Cars

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AI 股票还能买吗？
这波到底是不是泡沫、和过往有什么不一样、什么时候会见顶？
我们有没有办法预测泡沫破裂、规避风险，甚至赚到钱？
相信这些都是很多朋友一直在想的问题。
这期节目，我们请到了上海交通大学上海高级金融学院金融学教授朱宁。他长期研究行为经济学、宏观市场和泡沫，对以上问题都有很多深入的见解。
先说一个可能会让大家有些失望的结论：泡沫可能永远无法被事先证明。（如果它能被准确预测，大家就会提前撤退，泡沫也就根本起不来了。
但这不意味着我们什么都做不了。
因为无论市场如何变化，也无论当下是否存在泡沫，总有一些类似于「近大远小」的常识和方法论，能帮助我们尽可能顶着泡沫赚到钱。
比如，每次泡沫的出现，都离不开人类行为的三个特征，而我们要做的，就是与这些人性的弱点对抗；再比如，泡沫虽然无法被准确预测，但它的出现往往伴随着四个必要但不充分条件，也有一些反复出现的见顶信号。
节目中，朱宁教授分享了他多年研究得出的一些结论，以及他与诺奖得主交流中获得的洞察。此外，我们还聊到了价值投资的变化、投资到底更看运气还是能力，以及该如何理解财富、如何决策等更普世的话题。
最后，落到大家更关心的具体投资上，朱宁教授这期反复强调了一件事：
「AI 股票还能不能买」本身就是一个错误的问题。真正重要的，是去想如果它涨了或跌了，对你的人生到底意味着什么。因为归根结底，我们「赚钱是为了生活，但生活不是为了赚钱」。向内求，或许才能找到财富、幸福以及很多问题的答案。
P.S. 朱宁教授刚刚翻译了回顾 1929 年美国股灾与大萧条的《1929》一书（《大而不倒》作者新书）。我们会在三日后联系届时评论区留言获赞最高的 5 位朋友，把这本书送给大家～
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
49 号珍藏：朱宁，上海交通大学上海高级金融学院金融学教授，研究领域包括行为金融学、中国宏观经济与金融市场，泡沫等，著有《刚性泡沫》《投资者的敌人》和《投资者的朋友》，即将出版新书《非线性思考》
【时光机】
01:27 其实每次泡沫都可以追溯到人的三个弱点

04:14 泡沫能预测吗？怎样事先规避风险？

07:42 「AI 股票还能不能买」就是个错误的问题

10:26 投资到底多大程度靠 β、多大程度靠 α？

14:24 时运固然重要，但为什么波谷入场的人反而可能走得很远？

20:04 大家总会想「这次不一样」，但怎么判断这次是不是真的不一样？

22:19 道理都懂，但如果我就是想多赚钱，那能不能冒更大的风险去搏一搏？
24:17 两种赚钱模型：财务投资 vs 人力资本投资

25:12 到底有没有办法提前识别泡沫？分享一个可以关注的指标
28:58 泡沫可能要见顶的信号

30:50 你所在的圈层，可能真的会决定你会不会成为「接盘侠」

35:51 指数基金、ETF 和机构，可能会更快地垄断市场？

37:39 AI 会让价值投资失效吗？

40:27 AI 会怎样影响就业？分享一些看法和建议

46:25 市场总是在用一个新泡沫给上一个泡沫买单
49:06 AI 已经集齐了泡沫的所有条件

50:23 价值和叙事之间，到底是谁成就谁？

54:45 泡沫产生的四个必要不充分条件

59:40 多年研究和看人后，对财富、决策和人生的体悟

01:08:07 幸福的两个不同定义

【The gang that made this happen】
制作人：陈皮

剪辑：陈皮

片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

片尾：美丽新世界（电影版） - 伍佰

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梦琪是过去几年里最受欢迎的一类创始人的典型代表：字节背景、组了一个华丽的团队、借 Agent 势能讲一个不错的故事、连续拿钱融资，然后跟着技术和热点 pivot。
当然，在 AI Coding 指数级进步之后，她也和很多创始人一样，因为模型太强而一度陷入低谷。
但难得的是，在经历了大量反思、复盘和学习之后，梦琪又从「绝望之谷」里爬了出来，重新变得乐观，并再次相信：软件依然大有可为。
节目里，梦琪非常坦诚地分享了这一年里的思考与心态变化。她复盘了自己的几次 pivot：为什么那些一开始听起来非常自洽的决策，最后大多都错了？为什么她后来意识到，to B 对自己来说并不是一个值得创业的方向？以及在转向 C 端之后，她又是如何重新找回对软件的信心的？
她还进行了很多尖锐的自我批评：刚开始创业时，人很容易被虚荣心和性感叙事牵着走，而忽略业务和用户真正需要的东西；而刚拿到融资的时候，往往也是创始人最接近「愚昧之巅」的时刻。
在这样毫不遮掩的表达里，梦琪也贡献了不少金句和暴论。比如，行业里有很多「诈骗公司」；很多垂直 Agent，本质上只是给投资人看的景观；某类很流行的表达是 AI 圈的番茄小说。
听的时候，一边觉得很真实很爽，一边也真的替她捏把汗。她坦诚到让我甚至怀疑：这个行业里是不是已经没有她在乎的人了（笑）。
但在一个普遍焦虑、普遍迷茫的时刻，这种既有活人感、又有希望感的声音，可能恰恰是我们最需要的吧。
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
48 号珍藏：梦琪，invoko.ai 创始人
【时光机】
02:54 去年融到大钱的软件创始人，都该给 Manus 磕一个？

03:45 2、3 月的时候，我觉得自己做软件真是脑子进水了

05:17 AI Coding 已经这么强了，为什么真正跑出来的产品还是很少？

08:26 Pivot 路上的错误决策：
08:45 ① 做垂直 Agent

11:40 ② 过度服务专业用户

12:28 ③ 选择错了场景

17:08 垂直 Agent 的两个结构性困局
17:30 很多 AI 产品，其实就是给投资人看的一个景？

18:45 AI 软件的两种生意：大 R 运营 & 健身房模式

21:18 效率工具也能提供情绪价值？Steam 给了我很大启发

22:48 对我来说，to B 是一个不值得创业的方向

24:44 锐评创始人的虚荣心、装，和愚昧之巅

28:36 见过美国 to B 的骚操作后，我对美国创业生态祛魅了

30:21 AI Coding 越强，反而越让我对软件有敬畏之心

35:58 C 端产品只要能做到这一件事，就有价值

39:07 分享一个粗暴但好用的用研方式

44:00 AI 可能会彻底颠覆「拿着锤子找钉子」的思维模式

51:02 扩散乐观：软件依然大有可为！

55:38 抗拒「全球首款 xxx」，抵制 AI 圈番茄小说式表达

57:41 上一个产品是在迎合市场做证明题，现在我想做一道真的想答的简答题

01:01:37 灵魂拷问：后悔过离开字节来创业吗？

01:05:00 创业不能用太多左脑

【The gang that made this happen】
制作人：陈皮

剪辑：陈皮

片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

片尾：Sunday Morning - The Velvet Underground,Nico

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