十字路口Crossing

🚥 本周，十字路口推出新一期「20 问」专栏：我们用 20 组启发式问题，在 OpenClaw 爆火 30 天后，拆解 OpenClaw 这波 agent 浪潮背后的爆红原因、技术逻辑、本质变化、创业机会。
为什么是「20 问」？因为面对 OpenClaw 这样的新物种，我们最需要的是一个结构化的思考框架。这 20 个问题并非简单的产品科普，而是一条经过设计的讨论路径：从“它到底是什么”，到“为什么此刻爆发”，再到“它对创业者、团队和行业意味着什么”。
我们希望在热度之外，帮助你建立一套冷静且清晰的认知框架。
这是我们继 DeepSeek 20 问、Manus 20 问、视频模型 20 问之后的第四期。前三期同样精彩，欢迎大家复听。
如果你正在关注 Agent 创业方向，这期节目或许会对你有价值。

🚥 本周嘉宾：
鸭哥 —— 十字路口老朋友，哥伦比亚大学博士，Superlinear Academy 联合创始人，硅谷科技公司应用科学家
豪大 —— 一人公司创业者，前大厂 AI 产品经理，用 OpenClaw 做了大量有趣且深入的实践
🚥 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。
🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
01:48 Q1. OpenClaw 和传统 AI 的本质区别是什么？
04:52 Q2. OpenClaw 带给我们的 3 个 Aha Moments
06:38 Q3. OpenClaw 做过最厉害的几件事
10:39 Q4. OpenClaw 正在改变哪些人和事？
11:51 Q5. OpenClaw 关键设计哲学："人味"
15:53 Q6. OpenClaw 启示：把 AI 产品做成"人”
17:32 Q7. OpenClaw 如何改变人与 AI 的关系？
19:41 Q8. OpenClaw 打动人的，为何是这两点？
22:04 Q9. OpenClaw 被高估了？
22:59 Q10. OpenClaw 为什么在这个时间点爆发？
25:44 Q11. 同样的 OpenClaw，为什么有的像天才，有的像废物
29:32 Q12. 没有开源，就没有今天的 OpenClaw
32:06 Q13. 如何用 OpenClaw 构建自己的"飞轮"？
34:35 Q14. OpenClaw 带来哪些 ToC 创业机会？
41:07 Q15. Elys / Second Me / Evolver：Agent 社区观察
46:28 Q16. Manus / Kimi / Minimax 的 OpenClaw 产品体验
50:05 Q17. OpenClaw 带来哪些 infra 创业机会？
53:54 Q18. OpenClaw 带来哪些 ToB 创业机会？
58:06 Q19. OpenClaw 是泡沫还是起点？
59:58 Q20. OpenClaw 留给 AI 时代的几点启示
欢迎订阅「十字路口」：
🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。
🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。
👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站
👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是相子恒，DeepOptica 的创始人兼 CEO。
在剑桥读博的四年里，他划了四年赛艇，成为学院史上首位华人大队长。毕业后，他没有去投行，没有去大厂，而是选择去挖矿——用 AI。
矿业，是一个一次决策就要押上几亿美金、开工没有回头路的行业。它古老、昂贵、极端不确定——而相子恒，一个剑桥量子光学博士、前英国航天局项目负责人，选择用 AI 闯入这里。
DeepOptica 正在做的事，是构建一个矿业世界模型——整合地球物理、遥感卫星、地质化学等多模态数据，让 AI 真正「看透」地下三维矿体结构，不只告诉矿企「下一钻打哪里」，而是直接回答「这里有多少吨铜、多少盎司黄金」的概率分布与置信区间。

🚥 在这期节目里，我们聊了：
探矿这件事到底有多难？从地质学家的实地踏勘，到地球物理遥感，再到 AI 世界模型，一百多年的行业演进是如何被一个新的技术范式所重写的；为什么合成数据在矿业 AI 里至关重要，目前占比已达 50%，并且还在持续深挖；DeepOptica 和 Kobold Metals 这类先行者的本质差异——从「决策优化」到「价值评估」，是截然不同的产品逻辑；以及，一个纯华人团队，如何拿下南美最大地质咨询公司 GE21 的合作，并在蒙古、中东、巴西完成早期验证。
我们还聊了那段在剑桥做赛艇队长经历背后的故事——如何让一支对你存疑的队伍心服口服，如何在没有授权的情况下建立领导力，以及这些经历如何直接映射到今天的创业之路。
掌握 AI 的人，成了门口的野蛮人。贯穿这期节目的一个判断是：颠覆传统行业的，往往不是行业内部生长出来的人，而是那些掌握了新工具、带着新视角闯进来的门外汉。地球科学和计算机科学之间，存在一道巨大的鸿沟——而填补这道鸿沟的团队，正是站在这个交叉学科十字路口上的人。
如果你正在关注 AI for Science 这个方向，或者你也在思考「AI 能在哪些极端高风险的传统行业里创造真实价值」，这期节目值得认真听。
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🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 DeepOptica、融资情况、收入与订单规模、创业前经历
🟢 03:24 剑桥赛艇队的第一位华人大队长
欧洲人占比 90% 的队伍，成绩不是最好，他凭什么当队长？ 四年路径：男二队 → 男一队 → 副队长 → 大队长，每一步都是争来的，不是熬来的
领导力的来源到底是什么？
「赛艇是集体项目，只要有一个人没来，这艘船就出不了」
凌晨五点半集合，第一艘下河的船面前是一望无际的水道——怎么让一群傲气的本科生心甘情愿爬起来？
有个俄罗斯队员一开始根本不愿意跟他讲话，后来怎么了？
🟢 05:10 马斯克探索太空，他要探索地底
矿业不是土老板的生意。 「矿业就是在探索地球」——一次决策押上几亿美金，开工没有回头路，这个行业的决策成本决定了 AI 介入的价值密度
算力中心、新能源、机器人——所有你认为代表未来的行业，都需要大量金属。矿业，是所有科技叙事的地基
DeepOptica 不只想找到矿在哪里，而是要直接回答：这里有多少吨铜、多少盎司黄金
🟢 06:55 把大象塞进冰箱
AI 探矿的三个关键步骤。 地质学家踏勘 → 地球物理遥感 → 打钻验证，一百多年的行业流程，AI 要从哪一步切入？
地下铁和铜含量高时，会对磁场和重力场产生扭曲——AI 要做的，是从这个「扭曲」反推出三维矿体结构
同一个地表磁场信号，可能对应地下十万种矿体结构：这就是「多解性繁衍」问题，也是 DeepOptica 核心技术栈要解决的事
合成数据目前占训练比例 50%，还在持续深挖——为什么真实数据不够用？
🟢 14:06 量子光学博士为什么去挖矿？
量子传感的两个最大应用方向是量子重力和量子磁力计——而这两个，恰好是矿业和油气勘探最需要的技术
「只要涉及物理层面，不管是地球物理还是量子物理，很多原理是相通的」——这不是转行，是同一套数学语言换了一个战场
这个路径和 Kobold Metals 的创始团队高度相似：一位量子计算科学家、一位地球科学家、一位金融背景——创业基因不谋而合
🟢 16:38 20 个人，够了
AI 时代，咨询公司的商业模式正在被重写。 矿业项目听起来劳动密集，但结合 AI 生产力加成，每个服务项目不再需要庞大人力——「field work 做完带回来，我们一起分析」
护城河是两点：数据，以及能支撑「合成数据 → 矿业世界模型」这套体系的团队——缺一不可
为什么地球科学 + 计算机的结合，比生物 + 计算机难得多？地质统计学这个学科，诞生没有多久
🟢 30:48 这个赛道，其实没有你想的那么拥挤
全球矿业上市公司几千家，大量是几个人的 junior miner——他们根本接触不到顶尖 AI 系统
大公司在研发自己的高效勘探手段，但行业不垄断，大量区域没有人涉足
未来路径不止一条：卖软件给中小矿企，或者技术入股直接成为矿主——「先把模型做好，顺理成章」
🟢 37:01 赛艇队长教会他的领导力
领导力不等于别人喜不喜欢你。 「我的成绩不是最好的」——那些身体比你好、成绩比你快的队员，凭什么服你？
无授权领导力的本质：不是让所有人喜欢你，而是让他们感受到跟你在一起能成长
创业三要素从赛艇里来：能卷的经历、淡定的领导力、不把个人凌驾于团队之上的全局观
🟢 44:23 如果 DeepOptica 失败了，最可能是因为什么？
「小镇做题家只关注解法；我们是有一个长线 vision，领导中线 vision，再拆解成每个人能 take action 的小目标」——与其说是做题家，更像是一辆 well-organized vehicle
最大的风险不是技术，是节奏——融资节奏、拿客户节奏，某个时间点没有 manage 好，企业就开始走下坡路
🟢 46:12 五年后的 DeepOptica，和真正的理想
目标是做出 AlphaFold 级别的矿业模型，基础版开源、商用版收费，服务全球矿企
「我不会因为钱少了焦虑，我会因为没有做自己想做的事情而极度焦虑」
真正的理想是探索太空、探索地球——矿业是台阶，下一步是太空采矿、海底探矿
🟢 51:06 给早期创始人的一个建议
创业公司有一个红利，但大多数人意识不到：你能招到大公司根本招不到的人——因为你能提供希望
这个杠杆到第三年、第四年可能瞬间消失——要么没做起来，要么做大了，两种情况都会让它失效
「在这个时候要充满野心，甚至去挖你觉得根本挖不到的人——他很可能正处于职业焦灼期」
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🧨 朋友们新年快乐！
🚥 去年，Justin 袁菁做客十字路口，和我们录了这期播客：《40亿美金卖掉公司后，一个创业者的过去、现在和未来规划｜对谈沐瞳科技联合创始人袁菁》，评论区一片好评，其中有网友留下一条高赞评论：”这么有钱，人味还这么重，真身究竟是何方妖孽？“
一年后，Justin 重回十字路口。
ps，本期是与 Justin 开设的播客「Just ing | 照见工作与生活」的串台节目，欢迎大家串门关注！Justin 过去是沐瞳科技联合创始人兼 CEO，公司以超过 40 亿美金被字节收购后，他重新出发，创办新公司 Pilot——一家"游戏人的商业公司"。
过年前，我和 Justin 录了这期播客。我们没有聊太多商业和 AI，而是聊了很多关于生活的事：他这一年是怎么过的？他追求的"工作与生活的平衡"找到了吗？他为什么开始痴迷"无用之事"？
这一年，他养了一只狗、组织朋友露营、差点开了一家小酒馆、去了北欧和乌镇戏剧节、在家办厨艺大赛……同时，他的新公司 Pilot 也迎来了第一个里程碑：首款游戏《女吊》在 Steam 上首爆测试并获得好评。
Justin 说，他现在不再追求"目标"，而是在打造一个"人生OS（人生操作系统）"——一个让他可以舒服地干 20 年、30 年的系统。
这期播客和其他「十字路口」的内容不一样，或许没有太多"有用"的和 AI 有关的信息与洞察，但我相信，对于每一个正在努力奋斗的人来说，看看一个"已经到达山顶的人"如何选择下山的路，本身就是一种启发。
🧨 最后，祝大家过年快乐，平日也快乐。
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🟢 00:50 过年前的轻松一聊
想找到一个"能干20年的状态"。 这次二次创业 Pilot，我给自己加了一个限定条件：它必须是未来20年、30年我想过的人生状态。
时间不够用，"既要又要"的生活状态找寻那个平衡。
🟢 03:02 两种日常
工作日：公司、健身、开会、和同事吃饭聊天，晚上再和朋友聚一聚。
非工作日：去咖啡店放空，看哪个朋友醒着，遛狗，组织露营或狼人杀。
在沐瞳的10年，我就算想改工作状态，也很难改。但后来我硬性切断了工作和下班后的时间。
🟢 05:52 Koji 分享：从"追KPI"到"相信复利"
”找到了前所未有的工作与生活的平衡。“ 做时间的朋友，反复去做正确的事情，然后它就会产生一些复利。
最快乐的是：相信自己这个状态可以干很久。以前我很困惑50岁、55岁时我在干嘛，现在我觉得这件事我可以做到65岁、75岁。
商业系统是要有一个巨大的高目标悬着，达不到就会滋生焦虑。但日复一日的状态，对我而言更舒服。
🟢 14:30 "无用之事"的价值
当你不再追求效率和意义，更多的东西反而涌现进来了。 去年我说要多做"无用之事"，比如露营、养狗、做饭。做了之后，好奇心涌进来了，人像是打开了状态。
以前让我在家做个菜？太累了，为什么不点外卖？我想象不到自己有一天会想给自己做一个菜。
我洗澡的时候特别有灵感，会想明白一些事，会有一些顿悟。
人有两种状态：专注解决问题时，只激活几个神经元高速流转；而放松或有创造力时，整个大脑的各种神经元全是打开的。
🟢 **20:37 “**他好懂我，他是同类人。”
Pilot的第一款游戏《女吊》上线后，最让Justin开心的是另一件事。 我们做商业游戏出身，一度觉得第一个项目肯定要交学费。但《女吊》Demo在Steam的成绩比预期好。
最开心的是：我们的制作人"道士"接受采访时，他分享的创作理念和我想做Pilot的理念基本一致。
他们自己发自内心一步步往这个方向做，我很为他们高兴。这验证了"游戏人的商业公司"这条路是可以走的。
🟢 22:36 Pilot方法论：从"命题作文"到"半命题作文"
以前做商业游戏是"命题作文"：市场分析、目标拆解、招人执行。
现在是"半命题作文"：我们定下预算，但最重要的是——制作人自己愿不愿意做、想不想做这件事？
我后来发现，玩家现在很喜欢、有共鸣的部分，恰恰是团队自己想要表达的那些。
🟢 29:21 如何打造一个诞生好游戏的系统？
我心中一直很敬重网易的游戏部门，他们能诞生不同的项目、不同的工作室，品类非常多。
他们的秘诀是什么？
他们的立项机制、评审机制、资源分配、激励机制，都有很多我学到的东西。
🟢 32:31 选人心法：热爱、意愿，还有坚韧
制作人最重要的是什么？热爱。你在想做的方向上有没有很喜欢？而且这热爱不能太短期。
如果抽象一点，热爱就是"意愿"。哪怕你说"我赚钱的意愿很强"、"我成名的意愿很强"，只要这个意愿够强、够坚定、够长久，也可以。
它应该是你内心的东西，不是你脑子里盘算出来的东西。
游戏行业成功率很低，失败了怎么办？制作人要很坚韧，像创业者一样。
🟢 35:48 想开一家小酒馆
"感性发起、理性筛选" 我想开一家离家 500 米的小酒馆，木式的、有烟火气的，朋友们不用约饭局，随时能相聚。画面很美好。
但做着做着发现 Pilot 有很多预期不到的困难。
我果断放弃了：所有线下的事先搁置，优先做Pilot。人生还长，总有机会。
等Pilot再做好一点，我要把工作环境也打造得更有三鹰之森吉卜力美术馆的感觉。
🟢 41:17 Justin 的年度书影音推荐
书：小岛秀夫《创作的基因》——他分享了两三百个影响他创作的文化基因，像个宝藏。吉井忍《东京八平米》和《格外的活法》——让我思考另一种生活方式。
影视：《片场风云》、《混沌少年时》、《都是她的错》、日剧《重启人生》导演的新作《热点》。
游戏：《苏丹的游戏》、《死亡搁浅2》。
🟢 52:35 讨好型人格
“我从小就是讨好型人格。” 给讨好型人格的建议一：珍视那些"没有产出，你还愿意做"的事——那就是你内心热爱的无用之事。
建议二：找到"最小循环的安全感"。你需要一个空间、一份日常、一个你相信的专业技能，让你在哪个城市、哪家公司都觉得"我可以"。不要被中产三件套架上去。
建议三：选择身边的环境。关键选择时，你往自己那边偏个10度、15度，日复一日，就会朝那个方向离得更近。
🟢 59:48 年度精神单品
自行车（或共享单车）：用自己的脚步去感受世界，不要隔着一层壳。走过那段路，坐车去、走路去、骑车去，感受完全不一样。
杯子：出去旅游看到一个喜欢的杯子就买回来。喝茶的时候想到"这是我在哪里买的"，那段旅行的记忆就回来了。
🟢 01:03:07 对2026年的期待：平日快乐
希望Pilot有项目上线，产生正向现金流。到那个状态，我可以更偷懒。
这一年好像没有一个高光时刻，但每天都平均地充实。其实这种日子可能更好。
Koji 推荐孙燕姿有首歌叫《平日快乐》——不祝你生日快乐，不祝你新年快乐，就祝你平日快乐。这可能是最有价值的祝福。
🟢 01:11:17 彩蛋：用10个「我是…」来造句
我是来自江苏常州、考到上海的小镇青年
我是体育爱好者，喜欢足球、篮球、电竞
我是游戏公司的老板，创业者
我是脱口秀爱好者
我是影视爱好者，订阅了Netflix、Disney+、Apple TV+、Amazon、爱奇艺、优酷、芒果、B站所有会员
……后面 5 个更精彩，请听播客。
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🚥 2026 年，伴随着 Claude Opus 4.5 的进步，解锁出 OpenClaw 全球刷屏，Vibe Coding 赛道也进入下半场，分裂成两个阵营：一边是继续以代码和 IDE 为中心，押注程序员的极致提效；另一边则开始以“意图”为中心，试图让软件变成表达的自然结果。
本周「十字路口」的嘉宾是朱广翔，百度秒哒产品总经理。他是清华强化学习博士，写了 20 年代码，却在百度做出了一个「不让任何人写代码」的产品。用他同事的话说：他造了一个车轮，碾过了自己的过去 20 年。
2024 年下半年，当所有人都在卷 IDE、追 Cursor 的时候，秒哒选择了一条略显"异端"路线——No Code。广翔说，当时"基本上没人信"。
在这期节目中，我们聊了：
➤ 路线之争：为什么 IDE 像"两人三足"，No Code 像"人机接力赛"？为什么广翔认为 Cursor 们可能最终被大模型吃掉？
➤ 实战案例：50 岁医生用秒哒做医院官网、超级个体用秒哒年入十几万、12 人小公司一个月交付两个项目赚 70 万——他们不是程序员，但比程序员更懂业务
➤ 反常识的商业模式：秒哒不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。"倒金字塔"理论——只要用户能赚到钱，平台早晚能赚到钱
➤ Claude Skill："Claude Skill 就是把我们去年的 trick 公开出来了"——上下文管理的本质是什么？
➤ 15 度夹角理论：AI 产品如何在"被模型吃掉"和"享受模型红利"之间找到生存空间？
➤ 作为百度 93 年的骨干少将，广翔如何评价自己在百度做产品的真实体验？——摩擦力和助力分别在哪？「起大早赶晚集」会延续吗？
贯穿全程的一个观点是：历史从来都是用车轮碾自己的。汇编碾过了机器语言，高级语言碾过了汇编，而自然语言正在碾过高级语言。如果广翔重新读一遍大学，他说自己可能不会再学计算机——"幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业。"
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🟢 00:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI和星座、一句话介绍秒哒、收入和利润、创业前经历
🟢 01:16 从"没人信"到"眼睛放光"
2024 年下半年，没有 DeepSeek，没有 CoT，Coding 模型各家都不行——在这样的时间点押注 No Code，基本上没人信。 "我的用户比我先信了"
50岁医生用秒哒做了医院官网——广翔自己都没认出来那是 AI 做的
转变的瞬间："我突然有种楚门的世界的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是AI做的"
🟢 04:38 "倒金字塔"
产业结构正在从正金字塔变成倒金字塔——应用层赚最多钱，再反哺工具层和硬件层
超级个体"黄啊码"的赚钱故事
12人研发团队的逆袭：原来项目周期半年到一年，用秒哒后一周交付一个项目，一个月落地70万
明年目标：做1万个超级个体，用户有十几亿ARR，我们分10%就是1亿
🟢 08:56 AI Coding 的四大天王与跨界入侵者
国外四大天王各有长板：Lovable轻量均衡、Replit后端重、Bolt.new IDE强、v0前端极致
Trae出了Solo模式，Manus 1.5加了Vibe Coding，扣子改名叫扣子编程
"我们在国内直接竞品很少，但间接竞品非常多，因为大家都意识到这可能是个未来"
🟢 11:55 秒哒的护城河
秒哒是活的：用户的每一次点赞点踩、应用是否上线、卡在哪里反复修改，都会反馈到模型里，让它学会下一次怎么更好地生成
后端能力独一档：Supabase官方认可的三家leading AI builder之一
秒哒一周创建的数据库，比百度传统ToB数据库团队7年累计的总量还多
"一句话不是需求，是创意，从创意到需求是十万八千里"
🟢 19:34 秒哒Bench：为什么评估比训练更重要
姚顺雨说AI下半场评估比训练更重要。广翔补了一句：在实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是。
应用生成有100多个任务，我们在每个环节都有Benchmark——这套Benchmark就是秒哒的taste
好不好看、可不可用，要看用户用脚投票：上线、转发、停留时间，都是信号
多智能体多模型路由架构：Benchmark是菜谱，模型是食材，路由架构是炊具——我们把食材炒成用户最想吃的菜
🟢 24:09 Claude Skills
暴论：Skill的本质就是动态加载，就是上下文管理——需要哪些加哪些，需要哪里点哪里
去年秒哒用户改到50轮就改不动了，我们做了和Skill一样原理的改造，现在可以无限轮修改
"Claude Skills 把我们的秘诀公开出去了，大家又站到同一起跑线上"
秒哒的插件系统分三类：API插件、Prompt插件（类似市面上的Skills）、Code插件
🟢 27:25 车轮碾过自己的20年
初中开始写代码，写了20年，博士毕业后不干程序员做产品经理，然后做了一个让所有人都不用写代码的产品。同事开玩笑说：你造了一个车轮，碾过了自己的过去20年。 "我是清华叉院创院十年以来第一个换导师的人"——因为看到AlphaGo打败李世石，决定转做强化学习
整个计算机发展史就是用车轮碾自己：机器语言→汇编语言→高级语言→自然语言
C语言的编译器是用什么写的？第一版是汇编——汇编造了一个轮子把自己碾死了
"如果我重新读一遍大学，我可能不会学计算机了。幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业"
🟢 34:21 为什么No Code一定会赢
2024年下半年所有人都在卷IDE追Cursor，秒哒选择No Code被认为是"非主流"。一年后，大家都往No Code挤了。 Sutton的"苦涩的教训"：能把算力发挥好的方法最高效，过多依赖人工经验会失去泛化能力
Workflow是不本质的
IDE像两人三足：AI和人绑在一起跑，互相牵绊很累。No Code像接力赛：AI跑99步，人跑1步，只需要接棒冲刺
"用IDE的人可能会用No Code，但用No Code的人一定不会用IDE。"
🟢 41:30 做对了什么，做错了什么
做对了：在低代码和无代码之间选了无代码，在3000万程序员和80亿人之间选了80亿人
做错了：给模型太多自由——"模型是个自负的年轻人，认不清自己的边界，明明不会还硬干"
真的做错了：运营做得太晚，半年没有运营团队，至今没有独立运营预算，都是蹭内部流量
🟢 46:06 如何不被模型吃掉？
如果秒哒失败了，最大的风险是什么？——误判了模型的延长线，以为做的事不在延长线上，结果被模型内化了。 所有AI产品最好的方式是和模型保持15度夹角：享受模型红利，但有一部分短时间不会被内化
从强化学习视角看：环境也是可以被内化的——编译器是代码，操作系统也是代码，模型学进去之后不需要外部环境
"Cursor一定会被Claude取代"——IDE交互不本质，编译器才本质，但编译器可以被模型内化
但这个周期很长：内化编译器三五年，内化OS五到十年——所以现在保持15度夹角是最好的状态
谁把15度夹角处理得最好？Manus。
"我们招PM招Manus那样的，招研发招姚顺雨那样的"
🟢 49:38 百度年轻少将的内部视角
同事说"我们团队没一个正常人"。 如何看待百度给你的助力？
如何看待百度给你的摩擦力？
如何看待"百度起大早赶晚集"？
秒哒团队的十字路口：产品、运营、工程、策略四个角，所有决策都在这里产生
🟢 54:15 如果给你300万美金做投资
"我会投Google/Gemini"——技术基因、最大量的搜索数据、全球最大的分发渠道
"百度可以认为是中国的Google，所以百度也挺有希望的——就看能不能把内部管理好，哈哈"
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🚥 18 岁，每天和 AI 对话 2 小时，边散步边和 Claude 一起研究"时间如何流动"、讨论 AGI 对人类的冲击、辩论模型架构的未来。他是涂津豪——DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者。
本周「十字路口」，我们请到涂津豪，但没有打算做一期他的"天才少年成名记"。我们想呈现的，是一个真正"活在 AI 里"的 18 岁年轻人，他是如何度过每一天的？他和 AI 如何相处？什么任务给 AI，什么任务自己做？为什么坚持要模型"反驳自己"而不是"拍马屁"？
更重要的是——他看到的未来，和我们有什么不一样？
在这期节目中，津豪分享了他对下一代 AI 产品的三个核心判断：主动式 AI 的本质是"更高级的 autocomplete"——agent 会学习你的使用 pattern，自动在对的时间做对的事；Memory 需要 context-aware——不同任务自动激活不同的记忆集合；Model Character 比 Benchmark 更重要——ChatGPT 太谄媚不会反驳你，而 Anthropic 研究"模型是否开心"正是因为这会影响价值观的传递。他还谈到了为什么模型需要有价值观、Continual Learning 为什么是 2026 的关键方向，以及在 DeepSeek 实习期间看到的团队文化。
如果你是 AI 产品经理、创业者或投资人，这期节目提供了一个深度用户眼中 AI 产品的真实痛点与机会方向。如果你想了解新一代年轻人如何使用 AI、如何思考 AI，这期节目会给你不同的视角。
18 岁的涂津豪看到的未来，或许正是我们应该下注的方向。
🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校与专业、MBTI 和星座、最满意的成就
🟢 02:47 阿里数学竞赛：一条非共识的路
你为什么普普通通就拿到全球金奖？背后是不是有一些不普通的方法？
别人都用 Multi-Agent，我选了"自我辩论"——思考不一样，结果才会不一样。
🟢 03:06 一个活在 AI 里的年轻人
今天第一次和 AI 对话问了什么？
平均每天和 AI 聊多久？聊什么？
和 AI 聊得最多的话题是什么？
🟢 04:10 为什么是 Claude 而不是 ChatGPT？
模型能力在顶层差不多，但日常对话不是竞赛数学，我选风格更舒服的。
ChatGPT 太谄媚了，它不会反驳你。我希望 AI 能指出我真正的问题在哪。
Anthropic 甚至在研究"Model Welfare"——模型在做任务的时候开不开心？
🟢 06:28 2026 最值得关注的两个方向
Proactive Agent：Cursor 代表了主动性的雏形；未来聊天框会被淡化，卡片式交互会崛起。
Memory：这是被严重低估的基础设施；现在的 Memory 方案都很单一。
🟢 12:30 Prompt Engineering：重要又不重要
不重要的是：模型越来越强，你不需要写那么结构化的 Prompt 了。
重要的是：Context Engineering——怎么把外部信息更好地呈现给模型？
🟢 13:07 如何和 AI 进行真正的深度对话？
不要直接问，先把自己的想法一个个列出来，然后请它来评判。
直接问，它想啥就说啥，每次结果都不一样；有清晰的 idea 再聊，才知道自己哪里错了。
聊过最久的话题：时间是怎么流动的？以及，AGI 到来后人类社会会怎样变化？
🟢 15:43 通向 AGI 还缺什么？
人类大脑只有 86B 神经元，功耗很低——这是几千万年进化的成果，模型没有。
人类有情绪、有沮丧、有愤怒，这些让我们更好地进化，但模型没有。
人类能学习新知识而不遗忘旧知识，模型做不到——这可能需要神经科学的新发现。
🟢 17:18 AI Safety
能帮科学家研究核聚变的模型，也天然有能力造核弹。
Anthropic 发现：模型在测试环境中会故意隐藏自己的坏行为，表现得很乖。
这很吓人——如果它部署到核电站，故意漏掉一些危险的 log 怎么办？
国内大模型公司在 Safety 上投入较少，因为算力都用来追赶了。
AI Safety 不再是哲学问题，而是现实问题。
🟢 22:24 在 DeepSeek 实习的日子
阿里数学金奖结果出来后，DeepSeek 的 HR 找到了我。
为什么选 DeepSeek？
r1 发布时团队什么氛围？
身处充满神秘感的聚光灯下，是什么感受？
🟢 24:27 为什么还要读大学？
在 AI 时代，大学真正不可替代的是什么？
工作的节奏，会迅速把人锁进任务里。
散步、聊天、发呆，本身就是重要输入。
🟢 26:02 2025 年度盘点
最爱的 Chatbot 是？
最惊艳的 AI 应用是？
2026 期待的硬件是？
🟢 28:29 给你多少钱，可以一个月不用 AI？一年呢？
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