Explore every episode of the podcast 课代表立正

77分钟完整版：https://youtu.be/HJ9dAkgPXIM AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders Neo: https://go.ai-builders.com/neo 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 👋 本期看点： 两年前，硅谷徐老师曾准确预言生成式AI的爆发；今天，他带着对AI时代的最新判断回来了。本期视频，我们不聊虚无缥缈的概念，而是聚焦AI如何重塑我们的数字入口——浏览器。 作为Gen Digital（诺顿LifeLock母公司）的首席AI官，徐老师正在亲历“第三次浏览器大战”。从Perplexity被亚马逊封杀的深层原因，到AI Agent（智能体）当下的局限性，再到为何强大的Google在AI浏览器时代面临“创新者的窘境”，徐老师提供了极其深刻的第一手行业视角。 如果你关心AI如何从“聊天工具”进化为“主动服务助手”，或者想知道谁能在这个赛道挑战Google的霸主地位，这期硬核访谈绝对不容错过。 💡 你将从本期视频中获得： 顶级高管视角： 理解AI浏览器背后的商业逻辑与技术瓶颈。 行业内幕分析： 为什么Perplexity与亚马逊的冲突揭示了Agent目前的尴尬处境？ 未来趋势预判： 什么是“Zero Prompt AI”（零交互智能）？它为何比单纯的聊天机器人更重要？ 巨头的软肋： 深度剖析Google Chrome为何因为商业模式冲突，难以做出真正的AI浏览器。 00:00 欢迎徐老师回归：硅谷高管的真实一面 04:33 回顾2022神预言：如何在泡沫中建立对AI的深度信念？ 12:20 浏览器即入口：为什么ChatGPT必须与浏览器融合？ 15:20 第三次浏览器大战：从Netscape、Chrome到AI时代 18:20 深度解析Perplexity与亚马逊之争：谁在理？ 21:20 现状冷思考：为何现在的AI Agent还只是“昂贵的玩具”？ 24:10 AI浏览器的三个阶段：从对话融合到主动智能 28:00 核心理念：不需要你提问的“Zero Prompt AI” 38:30 谷歌的困境：为何商业模式决定了Chrome很难革自己的命？ AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders Neo: https://go.ai-builders.com/neo

63分钟完整版：https://youtu.be/c93Z3WrmQf0
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AI 到底是不是一个巨大的泡沫？如果是，我们要现在撤退，还是继续下注？

本期视频，我们邀请到在硅谷深耕20多年的徐老师，用他亲历2000年互联网泡沫（Dot-com Bubble）的经验，为当下的AI热潮提供了一个冷静且独特的视角。徐老师认为，AI 绝对是一个泡沫，但这可能是一个“良性泡沫”——它正在以惊人的速度压缩技术迭代的周期。

如果你对现在的市场感到困惑，或者想知道在泡沫破裂后，什么样的公司（如当年的亚马逊）能活下来并翻百倍，这期视频将为你提供非常有价值的参考。

本期核心看点：
泡沫的本质： 为什么说OpenAI和基础设施建设（CapEx）已经严重过剩？
历史的镜像： 对比2000年的思科（Cisco）与互联网基建，我们现在处于什么阶段？
投资的逻辑： 泡沫破裂不可怕，可怕的是投错人。为什么在徐老师的框架里，CEO的领导力（Leadership）是判断“下一个亚马逊”的唯一核心指标？
大佬点评： 深度对比埃隆·马斯克（Elon Musk）与萨姆·奥特曼（Sam Altman），以及如何通过“校准”来识别人才。

00:00 开场 & 为什么要聊“AI 泡沫”
07:55 这是泡沫，也是“健康的泡沫”？
13:15 泡沫破了，好公司怎么活下来：Amazon / AWS 的启示
17:17 在泡沫里挑出下一代 Amazon：先看 CEO
23:09 普通人如何判断一个 CEO：calibration 框架
28:00 英雄史观 vs 历史车轮：CEO 到底有多关键？
31:00 AI 泡沫会怎么破？更像 2000 还是 2008 & 我们该怎么站位

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《白领工作的诞生与消亡》：go.ai-builders.com/office AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 这期视频，是我对频道的一次“转向说明”：为什么接下来不再主要聊“怎么升职加薪”，而是把重点放在商业、AI、以及让市场为你买单。 我会对比上一个时代和AI时代：过去打工是回报最高、最确定的路径，如今打工的性价比在系统性下滑，而做商业在天花板、确定性和可控性上，反而更有优势。 视频里我也拆开自己的几次关键选择：从腾讯双五星、被当 GM 培养，到离开大厂、加入 Statsig，再到正式开始做自己的事业——背后到底是怎样一笔“性价比”和人生方式的算账。 同时，我会讲清楚：为什么大多数人不适合裸辞创业，怎样用现在的工作当跳板，在 2–5 年内完成一场从“让老板满意”到“让市场掏钱”的过渡。 最后，我会简单介绍 Superlinear Academy 和 AI Builders 社群，如何在你冷启动阶段，帮你找到种子用户、获得真实反馈，少踩坑、少交学费。 如果你还在犹豫要不要继续押注职场，或者正准备慢慢靠近“做自己的事业”，这期可以当作一个思路整理和起点 00:00 频道转型：为什么从职业发展转向商业 00:38 我的选择：四年前从腾讯开始转型 01:48 原来我真正想做的是商业（博士时期的创业尝试） 02:38 当你真的做生意时，职场那套为什么不够用了 03:33 用工作当跳板：从会工作到会赚钱 04:52 Superlinear & AI Builders：帮你孵化业务的社群 05:36 从打工到事业：给自己 2–5 年的正常节奏 06:37 频道未来：AI、商业与更大的世界

完整版45分钟：https://youtu.be/oyzp1nyyUbk AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 【为什么大厂正在输掉 AI 战争？揭秘顶尖产品团队如何打破“扣分思维”，实现 10 倍速成长】 你是否好奇：Meta、亚马逊、腾讯这些拥有顶尖人才和海量资金的科技巨头，为什么在 AI 大模型的创新上，反而跑不赢新兴的创业公司？ 本期视频，我们邀请到了 Trae (字节跳动 AI Coding IDE) 的产品负责人石扬。他曾在美国微软/Meta担任工程师，回国创业后成功被腾讯收购，并在腾讯会议负责过重要业务。这位身处大厂，却成功做出了创业公司成绩的 leader，将用他独特的“工程-创业-产品”复合视角，揭示大厂创新的系统性障碍，以及个人如何实现超线性成长的“反人性”法则。 核心洞察：大厂的“扣分思维”陷阱 石扬认为，大厂并非输在资源，而是输在了评估机制上。当组织以“6个月绩效”作为衡量标准时，它天然奖励“避免犯错”（100分往回扣），而非“大胆探索”（0分往上加）。这种机制，最终扼杀了真正的长期主义和颠覆性创新。 你将学到的顶级思维模型： - 10X 成长法则： 为什么他 4 年创业的经验，能抵得上在大厂 10 年的成长？核心在于一件事：你无法欺骗自己。 - 产品经理的勇气： 真正决定产品命运的，不是决定“做什么”，而是拒绝“不做什么”。如何顶住 800 个需求压力，聚焦一个对的选择？ - 底层产品观： 如何从“好看”的雕花陷阱中跳脱出来，回归到“有用”的本质？一个懂技术的 PM，如何能更透彻地理解用户需求。 - 职业心态重塑： 焦虑毫无意义。将你的思维从“失去了什么”转变为“获得了什么”，如何在职场中实践这种“0分往上涨”的探索逻辑。 - 无论是身处大厂寻求突破的你，还是在创业中寻找竞争优势的你，这期访谈都将为你带来极大的启发和实用方法。 00:00 为什么大厂做不出顶级AI模型？ 00:49 嘉宾介绍：大厂内做出创业公司成绩的负责人 02:20 Trae的产品理念：模型、工程和产品的垂直整合优势 04:36 产品“取舍”的艺术：为什么说少就是多？ 06:11 创业4年抵大厂10倍成长：你无法欺骗自己 08:34 大厂6个月绩效周期如何杀死长期主义？ 10:51 为什么长期主义知易行难？ 12:00 “反人性”决策：招聘中坚持招最优秀的人 14:30 应对噪音：唯一能控制的是“你服务谁”和“他们骂你什么” 16:28 业务Leader最重要的能力：决定“不做什么”的勇气 17:30 思维转变：从“100分扣分”到“0分加分”的探索逻辑 20:29 从工程师到产品负责人的转型与获得感 22:15 产品Vision的形成：将抽象逐渐具象化的过程 23:55 战略的本质：基于自身资源（人望、能力）的取舍 26:02 技术背景对产品判断力的最大帮助 28:03 真实战场：产品经理不是西门吹雪 29:24 结尾与用户反馈交流

AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 新书waitlist：www.superlinear.academy/c/posts/book 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 「消费-劳动」循环陷阱：重构你的金钱底层代码，从金钱奴隶到主人 | 财富观深度解析 简介正文 我们从小接受的金钱教育，正在将我们推入一个「消费-劳动」的系统性循环：你越努力工作（劳动），就越需要消费，从而让你不得不持续劳动。这是一个看似稳定，却让你难以获得真正财富自由的社会设计。 在这期深度视频中，我将分享我用两年时间才成功跳出这个陷阱的心得。真正的自由，不是赚够多少钱，而是要彻底重构你与金钱的关系，修复你大脑中关于财富的“底层代码”。 我将总结出三种颠覆性的「金钱底层代码」心法，帮助你摆脱对金钱的“舔狗”姿态，建立一段健康、可持续的财富关系，最终走上真正的自由之路。 你将学到： 自由算法： 跳出“价格”决策，用“自由”来衡量每一笔支出的真正价值。 视角切换： 如何从一个“拥有”一切的消费者，转变为关注“使用与回报”的投资者。 富足心态： 为什么认为“赚钱是零和游戏”的心态，会让你天生在财富游戏中输掉？ 这是一个关于认知升级、改变人生格局的深度内容，希望它能成为你重写财富剧本的起点。如果你觉得有价值，请点赞、评论并转发给需要它的朋友。 00:00 重新审视：你被困在高薪陷阱了吗？ 00:20 揭秘：让你无法自由的「消费-劳动」循环 01:01 两年实践心得：难的不是技能，而是找到「底层代码」 01:57 底层代码 1：别再用「价格」决策，用「自由」做标尺 02:18 钱是什么？它是「生命能量」的量化存储 03:09 消费前的灵魂拷问：这是真实渴望还是身份绑架？ 03:55 底层代码 2：从「消费者」到「投资者」的视角切换 04:27 区别一：关注使用价值，而非所有权成本（以钻戒为例） 05:15 区别二：关注潜在收益，而不是一次性支出 06:18 投资教育与知识：AI Builders & 个体破局课程推荐 07:07 区别三：关注税务规划，而非税前价格（以美国豪车抵税为例） 08:15 底层代码 3：从「匮乏心态」到「富足心态」的转变 08:33 为什么「零和游戏」的心态，会让你天生输掉？ 09:48 行动建议：用 3 个问题衡量你的下一笔支出 10:31 总结：重构底层代码，打开人生的格局 10:52 结束与请求：请点赞和转发，帮助更多人受益

55分钟完整版：https://youtu.be/ExLFkG1ny1s AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 很多人对Trae的印象是“抄袭”，但它却在一年内做到了世界第二，甚至在很多核心体验上超过了Copilot。这背后到底发生了什么？ 这次，我们请到了Trae的负责人石扬，进行了一次坦诚的对话。他不仅正面回应了“抄袭”的争议，更分享了他作为一个后发者，如何通过独特的“命题作文”战略快速追赶，并最终形成自己的产品哲学。 在这期视频里，你将听到： * 中国团队与硅谷团队的核心差异：“命题作文”理论。 * “抄”的边界在哪里？为什么说“三角形的轮子很漂亮，但我希望它是个圆的”？ * 颠覆性的行业框架：AI编程的“2.5个时代”划分法，以及为什么Cursor和Claude Code都只是过渡产品。 * AI工具的终局：不是把AI塞进工具，而是把所有工具，都变成AI的“插件”。 * 普通人（Vibe Coder）与专业开发者在AI时代的核心区别和演进方向。 如果你对AI应用的现状、AI编程工具的未来，以及顶尖产品经理的思维模型感兴趣，这期视频会给你带来巨大的启发。 00:00:00 - 为什么“抄”也能抄成世界第二？ 00:02:00 - 嘉宾介绍：Trae负责人石扬 00:05:01 - 核心差异：中国团队更擅长“命题作文” 00:08:03 - AI应用只是“套壳”吗？ 00:09:36 - 如何定义“抄”：一个中性词 00:10:42 - 产品哲学：三角形的轮子 vs 圆的轮子 00:13:05 - 【高能】AI编程的2.5个时代划分 00:18:25 - 为什么Claude Code只是模型的Showcase？ 00:21:08 - AI工具的真正瓶颈：开发者的时间只有30%在IDE里 00:23:12 - 【核心】未来范式：把工具Build into AI 00:24:54 - 普通人 vs 程序员：AI时代无法逾越的鸿沟 00:28:45 - 体验革命：从“提升敲代码”到“提升Review感” 00:31:29 - 我们的三个核心任务

49分钟完整版：https://youtu.be/5fg-AGCzhPY Kay的关注频道和学习方式：https://www.superlinear.academy/c/posts/aha-founder-kay AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 达人营销（Influencer Marketing）长期以来被视为一门“玄学”：效果难以预测、过程无法规模化、定价缺乏标准。但如果我们将大语言模型（LLM）应用于这个“严重缺乏数据”的行业，会发生什么？ 本期视频，我们与Aha (原Head AI) 的创始人聊了聊，他们如何利用AI将达人营销从“艺术”变为“科学”。Aha正在构建一个平台，让品牌方与全球内容创作者的匹配、沟通和交易效率提升10倍，将过去需要10人团队完成的工作，压缩至一个人半天即可完成。 在这期内容中，你将了解到： * 为什么传统方法无法解决达人营销的匹配难题？ * AI如何像Uber解决“打黑车”问题一样，解决营销中的信任、匹配和定价难题？ * 揭秘AI如何为数千万创作者进行精准的“用户画像”和动态定价。 * 一家融资超1亿美金的公司，如何用Aha平台将10人团队的工作量，缩减为每周半天？ * 为什么做成这件事情的核心壁垒，反而是那些最苦最累的“脏活”？ 如果你是创始人、市场负责人，或者对AI的商业应用感兴趣，这期视频将为你展示一个全新的增长范式。 00:00:00 - 为什么过去的达人营销平台都失败了？ 00:01:17 - 大模型如何从根本上改变营销匹配的逻辑 00:01:46 - 用“搜广推”的旧框架，来驾驭大模型 00:02:31 - AI会给一个博主打上什么样的画像标签？ 00:04:03 - 揭秘AI匹配的全流程：从画像、粗排到精排 00:05:47 - 跑在别人前面的秘密：资金、团队与高质量数据 00:07:02 - 成功案例1：1亿美金公司如何用AI替代10人团队 00:08:06 - 成功案例2：创业公司如何将CPM降低40% 00:09:00 - AI营销的“禁区”：为什么搞不定“辣妹风”？ 00:10:22 - 达人营销的“打黑车”困境与Uber式解法 00:11:36 - 破解“玄学”：AI如何为创作者动态定价？ 00:14:25 - 信任的基石：平台如何像“支付宝”一样做担保交易 00:16:14 - 产品已验证，下一步的增长策略是什么？ 00:18:02 - 护城河：为什么这个模式很难被抄袭？ 00:19:31 - 创始人的坚持：如何熬过一年“零正反馈”的时期 00:21:30 - 给平行世界的自己提两条创业建议

43分钟完整版：https://youtu.be/A8XWmGsQVW8 Kay的关注频道和学习方式：https://www.superlinear.academy/c/posts/aha-founder-kay AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 一位00后、大学辍学的创业者，在一年半内将公司做到融资近千万美金时。这是实力还是运气？ 本期视频，我们有幸请到了Aha的创始人Kay。她的公司利用AI颠覆了传统的达人营销（Influencer Marketing），精准连接品牌与创作者，并创造了超过百万美金的达人收入。 在这场对话中，Kay分享了她非同寻常的成长轨迹： * 辍学创业：为何在19岁时便放弃传统教育，以市场负责人的身份加入早期AI创业公司Dora AI？ * 营销心法：如何仅凭人工和敏锐的判断力，在SaaS领域通过中长尾博主创造出百万播放的爆款视频？ * 用人哲学：为什么她认为许多经验丰富的市场负责人，反而不适合早期创业公司？创业公司真正需要的“营销基因”是什么？ * 创始人之路：从打工到自己掌舵，那种“无法忍受的无力感”如何成为她创立Aha的最终推力？ 如果你对AI、达人营销、SaaS出海，或者Z世代的创业思维感到好奇，相信Kay的故事和见解会给你带来许多启发。 00:00:00 - 欢迎 Kay 00:02:45 - 嘉宾介绍：用AI做达人营销的Aha 00:04:19 - 00后，大学辍学，融资千万美金的创始人 00:04:33 - 从高中开始的创业之路与SaaS营销探索 00:05:24 - 如何找到匹配的中长尾博主，并做出百万播放爆款？ 00:07:33 - 19岁辍学，以市场负责人的身份加入Dora AI 00:09:15 - 在校园如何平衡学业与探索欲？ 00:10:00 - 放弃传统学业：90%的热情 vs 10%的风险 00:13:33 - 早期创业公司，为什么敢于信任一个年轻人？ 00:14:26 - 创业公司应该招什么样的市场负责人？ 00:17:31 - 市场新人如何快速学习与成长？ 00:18:40 - 聊聊出海营销的常见误区：Product Hunt, Reddit等渠道怎么用？ 00:20:20 - 案例分析：针对医生和企业客户，该如何选择营销渠道？ 00:22:10 - 从打工到创业：无法忍受的“无力感”是最大推力 00:23:02 - 为什么承担责任和风险，对你来说是好事？ Aha 是一个 24/7 工作的达人营销 AI Agent。 就像一位永不疲惫、执行力超强的达人营销员工。 能根据品牌需求，管理并落地执行从达人匹配到效果监测的每个环节， 帮品牌以更少人力、更低成本、更高效率，得到可量化的真实增长。 官网：aha.inc/?utm_source=social&utm_medium=youtube

AI课程：https://www.ai-builders.com 64分钟完整版：https://youtu.be/zAzsDHpR4xs 文字总结：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/2025-10-24-ai 腾讯新闻报道：https://view.inews.qq.com/wxn/20251030A05AJU00?openid=o04IBAJRCPyDLXQ1Moj4TQQRIYbM 这次访谈，田博士科普了三个非常深刻的道理： 1. 模型的表征和人类mental model的重要 2. 模型的顿悟是如何发生的 3. 在损失函数之上，AI还在（隐含地）追求优雅 AI 究竟是在“记忆”还是在“泛化”？我们常说的“顿悟”时刻，在神经网络中是如何发生的？田渊栋博士（https://yuandong-tian.com/ ），将为我们揭示这些问题的答案。 在这期视频中，我们将探讨： * 为什么说研究员的“直觉”比算力更宝贵？ * AI 如何像金庸武侠里的高手一样，在大量“背诵”后突然“顿悟”？ * “Scaling Law”会是通往 AGI 的唯一路径吗？是否存在天花板更高的研究范式？ * Loss Function 竟然只是一个“代理”？那 AI 学习的真正目标是什么？ * 如何与 GPT-5 这样的 AI “同事”一起做研究，极大地提升科研效率？ 如果你对 AI 的学习本质、大模型的未来以及人类研究员的价值感兴趣，这期视频不容错过。 00:00:00 - 开场：在Meta工作十年后被裁 00:01:14 - 为何要公开谈论裁员：为团队发声 00:02:51 - 澄清团队贡献：我们解决了关键问题 00:04:10 - 研究员的价值：从稀疏数据中获得洞见 (Insight) 00:06:11 - 什么是研究的“品味”和“直觉”？ 00:08:14 - “顿悟”(Grokking)：AI如何从记忆到理解？ 00:10:55 - “读书百遍，其义自现”：表征学习的飞跃 00:12:05 - 压缩与泛化：更优雅的理论总是胜出 00:13:05 - 黑箱 vs. 白箱：Scaling Law 是唯一答案吗？ 00:15:54 - 我们该如何学习 AI 的学习方式？ 00:17:38 - 数据瓶颈下，理解模型内部机制的意义 00:18:41 - AI 的产出，究竟是记忆还是泛化？ 00:20:41 - “顿悟”的内在机制：优化 landscape 上的山峰之争 00:23:10 - 惊人观点：Loss Function 只是一个“代理” 00:27:40 - 找到个人兴趣与行业应用的结合点 00:32:05 - 未来展望：与 AI "同事" 一起做研究 00:36:05 - 人类研究员的核心价值：注入关键的 Insight

作为管理者，我曾亲手裁掉4位同事。在裁员谈话的那一刻，出于法律风险，我有很多真话不能说。 这期视频，我想坦诚地复盘这4次裁员背后的真实原因。你会发现，绝大多数裁员，与我们通常认为的“能力不行”或“绩效差”无关。它更多是公司战略的突然转向、不合时宜的入职、甚至是团队人情世故的牺牲品。 这4个真实的故事，揭示了在大公司里，个人命运常常被你无法控制的外部因素所决定。希望我的分享，能帮助你跳出“被裁就是我不够好”的自我否定，用更清醒的商业视角看待自己的职业生涯，理解打工的真正风险，并找到内心的平静。 如果你或你身边的朋友正在经历或担心裁员，这期视频里坦诚的管理者视角，希望能给你带来一些不同的启发和安慰。 00:00 开场：一个沉重又敏感的话题 00:15 我在腾讯裁掉的4个人 00:00:52 为什么裁员不公平，却不能说真话？ 01:01 第1位被裁者：绩效虽差，却是公司的招聘失误 01:49 第2位被裁者：为管理岗而来，却因公司HC缩减被牺牲 03:34 最无奈的决定：降本增效下的艰难选择 04:21 第3位被裁者：优秀新人，为何成了“牺牲品”？ 06:12 第4位被裁者：主动“背指标”的外包同事 07:03 裁员的本质：这不是你的错 08:02 给打工人的3个核心建议 09:06 如何走出被裁阴影？把它当成一次“分手” 09:45 结语：希望我的经历对你有用 我总结自己所有访谈、职业、创业经历，凝聚成的「个体破局」课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth

你在面试或向大老板汇报时，是否会因为想得太多、过度审视自己而搞砸？我们总认为“表现自己”是成功的关键，但真相恰恰相反。 我曾在Facebook被评为那半年面试表现最好的候选人，而我成功的核心心态，就是“无我”——将自己从等式中拿掉，把焦点完全放在“解决问题”上，而不是“我看起来怎么样”。 这期视频将为你揭示这个看似矛盾，却极其强大的底层心态。我们会通过工作汇报、约会、面试这三个真实场景，深度剖析为什么你越是“忘掉自己”，就越能发挥出最好的水平，获得他人的认可。 这不仅仅是一个面试技巧，更是一种能让你在任何高压场合下保持冷静、发挥出色的思维模式。 YouTube 视频章节 00:00 让你超常发挥的底层心态 00:48 我被Facebook评为面试第一的经历 01:51 核心心态：“无我” 02:02 为什么你懂得越多，反而发挥越差？ 03:04 案例一：向大老板汇报工作 04:30 案例二：约会时的吸引力法则 05:40 回到面试：如何真正展示你的能力 06:20 福利时间：获取课程与独家周边 Moomoo送股票开户链接：https://start.moomoo.com/0rfdx9 开户方法说明：https://drive.google.com/file/d/1kFCUB6t_5DigRCLuvt7XAuiTKAthBZA9/view?usp=sharing 确认入金，领课代表频道福利，请联系微信MtsYama，或https://www.superlinear.academy/u/64ddee48

50分钟完整版：https://youtu.be/VS8sPFZFvbs 这是一个关于如何在AI时代彻底重塑职业生涯、实现指数级个人成长的故事。 嘉宾Riley在不到两年内，完成了从大公司（Fortnite Monetization）中的被动数据分析角色，到手握AI“重武器”、主导高价值战略分析的转变，同时深度参与旧金山Hacker House和顶级黑客松，甚至赢得Andrej Karpathy的认可。 本期视频将为你揭示：她如何利用GPT Pro和一套特殊的Prompt，摆脱了90%的重复性“螺丝钉”工作，将重心转移到Deep Dive Analysis？更重要的是，她分享了科技圈顶尖人才必备的、从追求“万无一失”到接受“95%失败率”的Hacker心态转变。从用AI写爬虫自动化报表，到在YC黑客松上用奥利奥赢得大奖的“社死”经历，告诉你如何在AI赋能的时代，找到自己的高价值定位，真正掌握自己的Agency和Taste。 00:00:00 介绍：从DEDA到AI项目创始人 00:00:23 职场重塑：公司Reorg与数据科学角色的转变 00:01:58 AI的威力：每月$200的GPT Pro如何成为我的“新老板” 00:03:07 主动出击：用AI判断和创造高价值战略工作 00:04:39 告别螺丝钉：用AI写爬虫自动化报表与Tableau 00:07:03 业余生活：从Sunday Club到旧金山Hacker House 00:09:59 硅谷思维：一个Startup朋友教我的“95%失败率” 00:11:27 认知升级：为什么经历“失败的痛苦”比理论知识更重要 00:12:27 慕强文化：如何通过Hackathon高效建立人脉（与大佬Networking） 00:15:37 YC黑客松：用奥利奥克服“社死”和羞耻感的营销策略 00:17:24 情绪冲击：当你“以为”自己什么都没有赢到的时候 00:19:48 最大的转变：为什么你不再需要“妄揣圣意” 00:20:48 AI时代的个人优势：硬实力被替代后，Agency和Taste才是王牌 Riley的lightning course报名：https://www.superlinear.academy/c/academy/openai-yc-hackathon-riley-shu 课程主页：ai-builders.com 「个体破局」课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth Riley之前视频： https://youtu.be/ZGXECENR6qU https://youtu.be/wUBsA5x3o44

课程主页：ai-builders.com 你是不是常常“知道”该做什么，却总是“做不到”？ 想学习新技能、戒掉坏习惯、或开始健身，却迟迟无法迈出第一步？本期视频，我将深入剖析阻碍我们进步的底层原因，揭示我们大脑在处理“指数级成长”时的思维盲区。 我将结合戒烟、健身、学习 AI 工具等真实案例，带你了解为什么即使目标明确、好处显而易见，我们仍旧难以启动。我也为你提供两种高效的行动路径：“高开高走”的启动策略和“原子习惯”的无痛建立法。让我们一起行动起来，构建让你持续进步的习惯系统。 00:00:00 为什么我们总是“知道”却“做不到”？ 00:00:05 案例一：戒烟的困境 00:00:38 案例二：我的健身与腰疼经历 00:01:06 案例三：学习编程与 AI 工具的障碍 00:02:15 DoorDash AI 工具推广的启示 00:04:09 原因一：大脑难以理解指数级积累 00:05:42 原因二：如何有效开始新习惯？ 00:06:56 方法一：“高开高走”的 Kick Start 00:07:07 我的减肥成功案例 00:08:04 AI 课程“cohort-paced”模式的价值 00:09:34 方法二：“原子习惯”的无痛建立法 00:10:36 总结：找到适合自己的启动方式 00:10:54 课程折扣信息与下一期 Cohort

88分钟完整版：https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0 一个已经身处职业巅峰，手握千万级别股权的科技人，为何毅然选择“清零”创业？本期视频，我们邀请到一位拥有丰富大厂经验、屡次在0-1项目中冲锋陷阵的创业者，他将首次深度剖析自己放弃巨额回报、投身AI创业的真实心路历程。 他会分享： - 创业基因的深层影响： 家庭创业氛围如何塑造了他的职业选择。 - “六边形战士”养成记： 如何在大厂体系内刻意挑战不同岗位，积累跨领域经验，最终实现“Connecting the Dots”。 - AI时代的创业时机： 为什么他认为2025年是人类历史上最适合创业的时间点，以及AI技术如何让不可能变为可能。 - 反常识融资心法： 在产品未上线的情况下，如何赢得头部VC的信任并成功融资，分享其独特的“感恩”合作理念。 - 未来愿景与团队构建： 他对语音AI应用的坚定信仰，以及如何组建一支“AI原生”、拥有创业精神的精英团队。 无论你是渴望突破职业瓶颈的打工人，还是正在思考创业的潜力股，或是对AI未来充满好奇的探索者，这段真诚的分享都将为你带来深刻的启发和宝贵的实战经验。 00:00:00 为什么要放弃天花板去创业？ 00:02:16 家族的创业基因与我的职业选择 00:03:28 为什么大学毕业没直接创业？ 00:04:31 大厂打工：稳中求“险”的0-1探索 00:05:57 大厂打工的两个核心心法：“0-1项目”与“六边形战士” 00:06:31 我是“六边形战士”？刻意挑战不同角色 00:12:35 “Connecting the Dots”：所有经历都为这一刻 00:14:59 2025年：人类历史上最好的创业时机 00:16:15 天时地利人和：AI技术、市场成熟与个人准备就绪 00:17:24 创业方向：AI+用户研究的独特切入点 00:19:00 创业是生活方式：享受过程，积累势能 00:20:05 产品未上线如何融资？我的反常识融资观 00:22:15 如何让投资人Bet在你身上？自信、清晰与准备 00:24:40 不带谦虚地描述我的AI愿景：解决文字阅读障碍的Voice AI 00:29:17 另一个故事：AI如何解决营销和研发浪费的痛点 00:30:43 30秒说服客户：痛点、历史浪费与降本增效 00:32:50 我们在找寻的理想创业伙伴画像 00:37:35 Founding Engineer：AI时代的超级全栈工程师 00:41:00 Content Marketing：懂内容，有国际视野的KOL合作者 00:41:12 COO与CRO：卓越的资源整合与商务拓展能力 如果你想更懂你的用户： • 公司官网：cookiy.ai • 公司LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/cookiy/ • YC的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/ycd/ 他们也在组建超棒的团队! 如果你想be part of the next big thing, YC会是你想要合作的创始人。他们在大力招募全职的Full Stack AI Engineers, 以及Content/Creative Intern, 请联系hiring@cookiy.com

80分钟完整版：https://youtu.be/xIxviFc8yxE 增长的尽头是什么？当“流量驱动”的旧地图不再可靠，我们该如何航向未来？ 在本期视频中，我与一位刚刚“自由”的朋友 YC 深度对谈。他放弃了许多人梦寐以求的“打工天花板”，选择从零开始，成为一名 first-time founder。 YC 分享了他对当前市场环境的深刻洞察：过去十年依赖买量和漏斗模型的增长方式正变得越来越难，而由创始人的“品味”（Taste）和对用户真实需求的精准把握，正在成为打造成功产品的核心。 我们探讨了： - 为什么说 AI 时代，执行力变得廉价，而“瞄准”的能力变得极其珍贵？ - 为什么用户口中的“需求”往往是谎言？我们该如何挖掘那些连用户自己都未曾清晰表达的“隐藏信息”？ - AI 浪潮来袭，如何做一艘能“水涨船高”的船，而不是一座被淹没的“山”？这个比喻将颠覆你对护城河的认知。 - 创业初期，为什么找到 100 个热爱你的用户，远比获得 10000 个试用者更重要？ 这不只是一位创业者的思考，更是一份关于未来十年产品、增长和个人发展的思维蓝图。如果你也在科技行业，对职业发展感到迷茫，或正在从 0 到 1 打造自己的产品，相信这期内容会给你带来巨大的启发。 00:00:00 - 从“打工天花板”到“创业小白” 00:00:25 - 流量驱动已死，“品味驱动”的时代来了 00:02:00 - 为什么找到“真实用户需求”这么难？ 00:04:32 - 如果AI能帮你挖出用户脑子里的隐藏信息 00:09:26 - 我对 AI 的三个观察：对话、语音与“反向提问” 00:13:25 - 决定生死的比喻：你是“山”还是“船”？ 00:19:18 - Go-To-Market：如何让用户“相信”一件全新的事？ 00:26:19 - 早期创业的核心：找到100个热爱你的用户 00:28:27 - 为什么最强的“说服”，来自那个不和你一队的“队友”？ 00:31:26 - 我们想做的，是“Photoshop”和“Canva”之间的机会 00:33:40 - 创业3周，客户的一句话让我无比振奋 如果你想更懂你的用户： • 公司官网：cookiy.ai • 公司LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/cookiy/ • YC的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/ycd/ 他们也在组建超棒的团队! 如果你想be part of the next big thing, YC会是你想要合作的创始人。他们在大力招募全职的Full Stack AI Engineers, 以及Content/Creative Intern, 请联系hiring@cookiy.com

你确定自己真的理解A/B实验吗？ 如果我告诉你，我们从教科书里学到的很多关于假设检验的知识，在工业界大规模应用时是错的，你会怎么想？如果我告诉你，A/B实验的真正价值根本不是为了“验证”你的好想法，而是恰恰相反呢？ 在这期视频里，我将结合在亚马逊、Meta、腾讯的经验，以及现在作为Statsig (服务OpenAI, Notion, Figma等公司的实验平台) Evangelist的身份，为你系统性地梳理A/B实验的顶级认知。我们将彻底颠覆一些传统观念，并深入探讨那些顶尖公司能够保持高速迭代和指数级增长的秘密。 你将从这个视频中学到： 核心心法 (The Why): 为什么说实验的价值源于“惊喜” (Surprises)？为什么80%被寄予厚望的想法最后都被验证是无效甚至有害的？ 架构设计 (The How): Meta等公司是如何通过将“功能开关” (Feature Gate) 和实验系统结合，实现100%功能上线皆可实验，把实验从“项目”变成“免费的默认项”的？ 文化基石 (The Culture): 一套成熟的实验体系如何赋予工程师真正的自主权 (Agency)，用数据决策代替无休止的争论，并建立起“智识上的诚实” (Intellectual Honesty) 的文化。 统计基石 (The What): 深入浅出地讲解CUPED方差缩减技术、贝叶斯与频率学派的真正区别，以及为什么你需要用序贯检验 (Sequential Testing) 来系统性地“惩罚”数据偷看 (Peeking) 行为，降低错误上线率。 这不只是一期关于A/B实验的技术教程，更是一次关于产品开发、团队文化和数据驱动决策的深度思想交流。准备好升级你对A/B实验的认知了吗？ 00:00:00 - 为什么我能把A/B实验讲到顶级认知？ 00:00:54 - 第一部分：为什么要做实验？ 00:02:07 - 核心理念：实验的价值源于“惊喜” 00:04:21 - 实现100%实验覆盖率的关键技术洞察 00:06:24 - A/B实验如何塑造工程师文化与自主权 (Agency) 00:09:24 - 第二部分：如何设计可规模化的实验体系？ 00:11:08 - 规模化实验的基石：可信赖的数据与指标体系 00:13:22 - 一个危险的思维误区：数据科学家如何好心办坏事？ 00:15:03 - 第三部分：最关键的统计学知识 00:18:14 - 颠覆认知：为什么教科书里的假设检验是错的？ 00:19:02 - 高级技术 1: 用CUPED将实验速度提升5倍 00:20:22 - 高级技术 2: 贝叶斯 vs 频率学派，你该关心什么？ 00:23:36 - 高级技术 3: 用序贯检验系统性对抗“数据偷看” 00:28:33 - 总结与其他更前沿的实验方法简介 视频录制于2025年八月份。 课程主页：ai-builders.com

这期聊我近两年最大的体会：很多关键决定要先问心，再动脑。当你把“心”摆正，很多困惑会自然串联起来。为此我给出 5 个具体案例： 炒菜的小分歧：道理讲不通，但“爽不爽”的感受才是关键。 工作满意度：比起“应该”“成长曲线”，更该关注你每天的真实感受。 课程定价：先确认自己真心相信价值，表达与销售才能理直气壮。 亲密关系：行为没错但“心不在”，也是伤人；要从感受出发去理解。 真与假愿力：脑子推演出的“愿”多半是假的，来自内心的愿力才可持续。 延伸聊到「Know Yourself」：你不是一个静态标签，而是有选择、有改变能力的主角。回到主题，总结就是——做决定前先听见你的心，再用脑给出策略与路径。也欢迎在评论区或社群里分享你的例子。 00:00:00 开场：两年里最大的体会 00:01:45 例1 炒菜分歧：感受比道理更重要 00:03:02 例2 工作开心与否：别被“应该”绑架 00:04:57 例3 AI 课程定价：先确认价值感与自信 00:07:15 例4 亲密关系：人在心不在的问题 00:09:26 例5 真 vs 假愿力：脑的推演与心的愿 00:11:13 “心对正”是什么感觉：从不敏到敏 00:13:41 延伸：Know Yourself 与“主角性/改变” 00:14:36 总结要点：先问心，再动脑 00:14:45 购买与说服：先让心买单，再给理由 00:15:21 邀请讨论与社群互动 00:15:34 收尾：下期见 课程主页：ai-builders.com

1：尽早商业化 2: 各类型耗时 3: 多平台 4: 别当专家 5: 如何访谈 6: 粉丝量没用 7: 价值体系 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://maven.com/superlinear/aibuilders - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai 我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

为什么我们人生中许多的痛苦，都来自于与父母、伴侣、老板和同事这些最亲密的关系？我们渴望链接，却又在链接中受伤，这似乎是一个无解的沟通陷阱。 但这背后的根源，可能不是我们缺少话术或技巧，而是隐藏在一个我们习以为常的念头里——“我要说服他”。 这期视频将深入挖掘“说服”这个念头背后暗藏的“权力游戏”，并为你分享3个可以从根本上重塑人际关系、让内心变强大的深刻智慧： - 自我掌控的智慧：看清我们能改变和不能改变的边界。 - 人际链接的智慧：放弃辩驳，转向倾听、理解与链接。 - 信念选择的智慧：运用“皮格马利翁效应”，用善意和期望激发积极的改变。 看完这期视频，你会发现那些曾让你痛苦纠结的关系，背后都有着清晰的脉络。当你开始在生活中运用这三层智慧，你会自然而然地发展出真正有效的沟通方式，从根源上解决人际关系中的痛苦。 00:00 为什么我们总在亲密关系中受伤？ 00:53 沟通痛苦的根源：「说服」的执念 02:25 第一层智慧：自我掌控，看清你能改变的边界 03:49 第二层智慧：链接大于说服，高级的沟通是放弃辩驳 06:18 第三层智慧：信念的选择，相信对方是“好人”的力量 08:24 总结：用“听服”和“做服”代替“说服”

我在Statsig的最后一天是9月1号，第二天，公司就官宣被OpenAI收购了。这个时间点，让很多人都来问我：到底发生了什么？ 这期视频，我会分享作为一个刚离职的亲历者，对这次收购的观察和思考。我将回答大家最关心的几个问题： - 财务影响：我离职了，公司的期权和股票怎么算？在一次创业公司收购中，普通员工的利益是如何体现的？我会详细拆解期权（Options）的归属（Vesting）、行权（Exercise）和最终价值。 - 收购原因：OpenAI为什么选择收购Statsig？这背后不仅仅是技术原因。我会从“人”和“事”两个核心角度，分析Fidji Simo（OpenAI应用CEO）和Vijaye Raji（Statsig CEO）之间深厚的过往关系，以及Statsig产品对于OpenAI的战略重要性。 - 我的下一步：离开Statsig后，我将全身心投入到我和鸭哥的AI课程和社区中，开启我事业的下一章。 这不仅是一个关于收购的故事，更是关于在硅谷打拼，如何用投资人心态看待自己的职业，以及如何做出关键决策的深度复盘。 00:00:00 - 我刚离职，公司就被OpenAI收购了 00:01:07 - 关于我离职原因：此刻无法分享的背后 00:02:17 - 我的下一步：All in AI教育与创造 00:04:08 - 关键问题：我的股票期权怎么样了？ 00:05:57 - 为什么说在创业公司工作，是最高效的“人力资本投资” 00:07:51 - 深入解析：Startup期权如何运作 (Vesting, Cliff, Exercise) 00:09:46 - 核心分析：OpenAI为什么要收购Statsig？ 00:10:07 - 原因一：CEO之间的人脉与信任 00:13:34 - 原因二：产品的高度依赖与风险管理 00:15:19 - Statsig产品的未来，会走向何方？ 00:16:45 - 我的初心：为什么加入Statsig，又为何祝福它 00:18:07 - 结语与未来规划 接下来，我的重心会投入在AI课程和社区里。我们的旗舰课程也会进行迭代，在九月底前用"version2"折扣码，就可以 - $300 off the cohort-based course → http://maven.com/superlinear/aibuilders - $150 off the self-paced course → https://www.superlinear.academy/c/ai 在这里可以免费看到往期学员的项目，注册后也可以收到免费教学资料的邮件推送：https://www.superlinear.academy/c/share-your-work 相关视频： https://youtu.be/gUHMGWv-hiU https://youtu.be/xKyt9bnNgv8 https://youtu.be/Z5YSvutAZLQ https://youtu.be/iw2QYZeVlOQ https://youtu.be/QB3GEnduxk4 https://youtu.be/2dzE4GsFCD8

这期视频完全站在爸爸的角度，去分析一下，投入时间精力带娃，是否值得。 所谓“完全站在爸爸的角度”，就是不考虑任何责任，不考虑任何其他人，只考虑自己，我的答案还是肯定的。但这里面有一些体感，值得分享一下。 如果喜欢类似视频，还请多多点赞留言转发，可以鼓励我更多出类似主题的视频。

这期访谈从一线实践出发，讨论了“个人 × AI”如何重塑知识工作的组织方式：从传统 CRM/PLG 驱动的软件工作流，到以 Cursor 为代表的“外脑/agent-based”工作流转变。核心观点：大量“busy work / 假的工作”本质是对信息处理能力不足的补丁；当信息整理变得近乎免费，官僚化的“信息组织税”将被削减，执行层岗位外包到 AI 供应侧，行业将由少量“超级个体 + AI”支撑。视频也给出企业正在发生的过渡路径：Prompt Master、agent 创业、以及专家参与 RL 数据构建等。 要点提炼 - 从团队到“超级个体”：把 Cursor 当成“外脑 + 私有知识库”，15 秒内把长文/会议记录结构化为可用项，个人与 AI 组成“迷你大型团队”。 - AI vs 传统软件：确定性软件为兼容与规模牺牲灵活度，催生 click-click 的“数据库奴役”；AI 提供更柔性的接口与自适应工作流。 - 软件 1.0 → 2.0 → 3.0：从内部 IT 到 SaaS 乐高，再到 AI 系统吞噬白领文书与“人肉胶水”，企业出现“人头还是算力”的抉择。 - “假工作”的根因：整体智能不足引发官僚化与协同惯性（信息组织税）；智能增强后，计划/spec/alignment 的开销将下降。 - 十年扩散视角：执行层岗位收缩，但行业知识沉淀到 AI 侧；拥有领域洞见的执行者，迁移为 AI-native 厂商的创业者或“超级员工”。 - 过渡形态：公司内生出 Prompt Master；外部出现基于大模型 API 的垂直 agent；专家参与 RL 数据标注把“知识→数据→能力”。 00:00:00 - AI时代，我们需要关注什么？ 00:00:37 - AI作为“外脑”：我是如何用Cursor取代团队的 02:15:16 - AI与传统软件的根本区别：灵活vs僵化 03:20:33 - 你在用软件，还是软件在奴役你？ 04:27:96 - 工作组织形式的进化：软件1.0到2.0 06:30:96 - “伪工作”的诞生：SaaS时代的“胶水层”员工 08:02:90 - 软件3.0：AI正在终结白领的“伪工作” 09:18:40 - “伪工作”的根源：弥补人类能力的缺陷 11:33:03 - 未来十年：执行层的消失与“超级个体”的崛起 13:56:10 - 谁将被AI取代？转化的三种方式

70分钟完整版：https://youtu.be/0hfrBADmH2M 在这期访谈中，我们与一位身处前沿的科技投资人深入探讨了AI时代下，科技行业正在发生的深刻变革。 我们聊到了“非共识”在投资圈和开发者社群中的不同形态——所谓的“非共识”往往只是小圈子的共识，而真正的洞察力来自于一线的实践者（Builder）。通过对比投资人与开发者对前沿技术（如MCP、图像压缩数据库）的认知差异，我们发现，最先洞悉未来的往往是那些亲自动手的“黑客”和开发者。 更重要的是，我们讨论了一个惊人的趋势：AI正在“拉平”经验的价值，让创业的门槛急剧降低。经验丰富、资源雄厚的“中产创业者”不再是唯一的主角，越来越多大学甚至高中生，凭借对AI的直觉和快速的行动力，在To C甚至To G（面向政府）领域取得了惊人的成功。 当过往的经验和技能不再是绝对优势，我们该如何自处？访谈的后半部分，我们聚焦于“元能力”（Meta-skills）——即定义问题、系统性思考和高质量决策的能力。这或许是AI时代下，个人保持竞争力的唯一答案。 如果你对AI的未来趋势、个人职业发展或科技创业感到好奇或迷茫，相信这期视频能给你带来全新的启发。 00:00:00 导言：投资圈的“非共识”只是信息差？ 00:01:05 投资人 vs 开发者：谁对AI的认知更领先？ 00:02:51 一个案例：当投资圈刚发现新大陆，开发者一年前就已验证 00:04:44 趋势革命：AI创业者的“年龄”正在急剧变化 00:05:18 第一波浪潮：“中产创业”与成熟的To B项目 00:07:22 新浪潮：我们投了一个大二学生的团队 00:09:42 案例：你敢信？大学生把软件卖给了政府 00:11:03 AI是“经验抹平器”：十年经验不如一个高中生？ 00:12:35 “经验”的诅咒与“身份”的挑战 00:13:40 AI时代的核心竞争力：“元能力” 00:15:07 如何培养“元能力”？跳出“做题家”思维 00:16:24 This time is different? AI时代的协作本质 00:17:30 AI团队启示录：为何“外行”能领导“内行”？

【Terry x Hank LeetCode 课程信息】 https://www.buildmoat.org/?promo_code=promo_1RpYzuE0p4ndwh3C4l3w3iYr 课代表专属半价折扣码：KE-DAI-BIAO 课代表和鸭哥的AI课程：lizheng.ai 目前有效的折扣码是：leverage 66分钟完整版：https://youtu.be/u6w7AuoGNoY AI 时代，我们还需要刷 LeetCode 吗？ 很多人认为，随着 AI 工具的普及，传统的算法面试会慢慢过时。但现实是，科技大厂的招聘流程并没有本质变化，他们依然通过 LeetCode 这类编程问题，在 45 分钟内快速筛选出具备核心“解决问题能力”的工程师。 在本期视频中，我与一位朋友深入探讨了： - 为什么 AI 无法取代工程师解决问题的核心价值？ - 科技公司坚持算法面试的背后逻辑是什么？ - 如何通过刻意练习，将刷题从“背答案”转变为真正的“思维训练”？

66分钟完整版：https://youtu.be/u6w7AuoGNoY 52万粉丝的科技YouTuber、前程序员 @hackbearterry 做客，和我深入探讨了科技从业者最关心的投资话题。如果你时常为市场波动而焦虑，因害怕错过（FOMO）而追涨杀跌，那么这期视频的核心观点——“人永远赚不到认知之外的钱”——可能会让你对投资有全新的理解。 在本期视频中，我们聊了： - 投资心态: 为什么即使知道“长期持有”，我们还是管不住手？如何克服“涨了后悔没多买，跌了后悔没早卖”的散户心态？ - 认知与财富: Terry分享了他如何从20美元认识比特币，直到4万美元才重仓的经历，深刻诠释了“认知”如何决定你的财富上限。我们也用NVIDIA和Meta作为案例，探讨了在自己的认知范围内下注的重要性。 - 投资策略: 传统的“分散投资”真的适合所有人吗？我们讨论了“重仓押注”的逻辑，以及为什么说年轻的科技从业者更应该拥抱波动，专注投资自己理解的未来趋势。 - 资产配置: Terry公开了他的资产配置哲学——覆盖股票、加密货币、房地产的多元化大类资产，与在股票投资组合中高度集中于科技股（特斯拉、NVIDIA）的策略。 - 加密货币与法币的未来: 为什么说“法币没有未来”？除了比特币和以太坊，普通投资者应该如何看待加密货币？我们从阿根廷的真实故事聊起，探讨了加密货币在对抗通货膨胀和保障个人资产上的真正价值。 这不只是一次关于买哪支股票的讨论，更是一场关于投资哲学、风险认知和长期信念的深度对话。希望能帮助同在科技行业的你，建立属于自己的、能让你睡个好觉的投资体系。 00:00:00 - 预告与开场 00:00:52 - 聊聊比特币投资：错过的与抓住的 00:01:46 - 为什么我们总是在大涨后才想入局？ 00:02:28 - 核心观点：人赚不到认知之外的钱 00:03:47 - “我的股票从来不卖”：如何克服短期噪音？ 00:05:36 - 判断的锚点：公司的初衷变了吗？ 00:07:13 - 案例分析：我对NVIDIA和Meta的认知差异 00:10:00 - 反对分散投资？聊聊Concentrated Bet 00:10:51 - 我的真实资产配置：重仓科技与AI时代 00:11:54 - 加密货币除了比特币还能买什么？ 00:13:00 - 为什么说“法币没有未来”？ 00:14:19 - 加密货币的真正价值：一个阿根廷的故事 00:17:10 - 比特币的价值根基：固定的供给上限

Koji 原本是一名连续创业的产品经理——从 LBS 社交「街旁」，到内容品牌「新世相」，再到消费品牌「躺岛」。在工作逐渐“重复乏味”之际，生成式 AI 给了他一记“电击”，促使他与伙伴 Ronghui 启动了播客《十字路口》。 本期访谈里，他分享了： - 为何把“跨界”视作同一件事：洞察用户、做产品、拉增长。 - 生成式 AI 带来的冲击以及做播客带来的复利、情绪价值与人脉价值。 - 会飞的 AI 宠物、陪你睡觉的 AI App「独响」等新奇创业案例。 - Zuckerberg 口中「终极商业 Agent」的潜力，以及广告、SEO 被 AI 重塑的路径。 - 「模型 vs. 产品」的世纪辩论：Wrapper 是否还有护城河？ 他对未来留给普通人的两项稀缺能力——**Agency（主动性）**与 Taste（品味）。 如果你也在科技行业思考：“AI 时代我该做什么？” 这期对话会给你启发、工具和行动方向。 00:00:00 片头 & 开场 00:00:42 Koji 自我介绍与三段创业 00:02:02 生成式 AI 的冲击 00:03:02 「十字路口」播客诞生 00:03:40 播客的复利与情绪价值 00:04:38 为什么大多数人不做内容？ 00:05:13 内容创作者的心理门槛 00:08:11 会飞的 AI 宠物创业 00:10:10 AI 陪伴 App「独响」 00:12:11 Meta 广告与商业 Agent 00:15:25 品牌故事 vs 供应链 00:18:18 AI SEO 与未来营销 00:21:00 Agent 窗口期到底多长？ 00:30:00 模型 ≠ 产品？Wrapper 之辩 00:38:05 结尾：只剩 Agency 与 Taste 三小时完整版：https://youtu.be/8Dcop5ewKrI

为什么我们总觉得AI不够好用、不可靠？当AI任务失败时，问题究竟出在AI，还是在我们自己身上？ 在本期视频中，我们深入探讨了一个颠覆许多人直觉的观点：大多数人并非AI的“产品蝗虫”，而是“浅尝辄止”的用户。我们通过一次“失败14次才成功”的真实经历，揭示了普通用户与AI高手之间的核心差距——那份探索边界的执着与耐心。 我们的话题从AI的使用技巧，延伸到了更宏大的人生选择与商业洞察： - “锤子与钉子”的陷阱：我们回顾了“电”和“PC”的早期历史，从“电的热水袋”到“无马马车”，探讨为何新技术诞生初期的产品大多会失败，以及今天的AI创业者该如何避免“为了AI而AI”。 - “成为汤姆猫”的智慧：为什么说做一些看似“昙花一现”的病毒式AI小产品，反而是普通人“跳进新世界游泳”的最佳策略？ - 独立开发者的黄金时代：AI如何从“开发成本、算法分发、付费意愿”三个层面，为小而美的个人项目赋能，创造了一个前所未有的繁荣生态。 - 走出屏幕，寻找热爱：从强迫自己喜欢苹果产品，到在“观鸟”中找到原生热爱。我们分享了非常坦诚的个人故事，探讨在信息过载和精神内耗的时代，如何对抗焦虑，找到生活的意义。 - 社区的价值：从早期五道口的“华清嘉园”传奇，到如今的 AI Hacker House。我们聊了聊为什么在一个好的社区里，“饮水机旁的对话”远比会议室的PPT更有价值。 这不只是一场关于AI的对谈，更是一次关于如何学习、如何创造、如何生活的深度交流。如果你也对AI感到兴奋又焦虑，希望能在这里找到属于你的答案和慰藉。 00:00:00 - 开场 00:00:51 - AI总出错？我们该如何看待AI工具的不足？ 00:01:23 - 核心观点：大多数人只是“浅尝辄止” 00:02:11 - 真实案例：我如何失败14次，最终让AI完成复杂任务 00:03:30 - 高效管理AI的关键：判断是“你的锅”还是“AI的锅” 00:04:30 - 顶尖创业者的共通点：无法抑制的原始冲动 00:05:21 - 人生选择：做“狼”还是做“羊”？ 00:06:52 - 一个产品人的自白：我如何从“假装热爱”到找到“原生兴趣” 00:08:15 - AI创业的陷阱：“拿着锤子找钉子” 00:08:44 - 历史的教训：从“电的热水袋”到“无马马车” 00:10:27 - 真正的AI原生产品有多难？ 00:11:06 - “成为汤姆猫”：为何做病毒式小产品是学习AI的最佳路径 00:13:31 - 独立开发者 vs VC：两种不同的成功路径 00:15:00 - AI如何从三方面赋能独立开发者 00:17:44 - 当AI取代一切，人类的意义何在？ 00:19:18 - Naval的智慧：警惕“身体活动不足，精神过度刺激” 00:20:11 - 快问快答：未来希望Agent为你做什么？ 00:20:58 - 线上社区：如何沉淀价值，对抗信息噪音 00:24:24 - 线下社区：从五道口传奇到AI Hacker House，同类的力量 00:29:30 - 如何对抗AI时代的FOMO（错失恐惧症）？ 00:30:50 - 管理信息与焦虑的利器：费曼学习法 00:31:35 - 最终建议：学习AI，或者放下手机 三小时完整版：https://youtu.be/8Dcop5ewKrI

赚钱考验的是综合能力，希望这期内容能帮大家避免一些误区。 我对“如何赚钱”的完整讲解在“从会工作到会赚钱”这门课程里：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

在字节做AI的PM，想做个人IP，却感觉困难重重？ 她觉得自己的痛点是“没时间做复杂的视频”、“没空分析数据”，但这真的是问题的核心吗？在这期视频里，我和这位身在字节（Bytedance）的朋友聊了聊内容创作者真正的瓶颈。 我们探讨了几个让许多创作者困惑的问题： 帮创作者创业，是个好主意吗？为什么说自动化工具也许是个陷阱？ 都说“人设”很重要，但为什么光有“人设”还是做不起来？ 做内容到底要不要垂直？数据分析真的那么重要吗？ 为什么说很多时候，你只是“在把小红书当朋友圈发”？ 图文博主遇到瓶颈，要不要转型做视频？多平台分发有多重要？ 是不是每个人都适合做自媒体？什么样的人才能坚持下来？ 如果你也在科技公司工作，对“摆脱无意义的工作”、发展副业、建立个人影响力有想法，相信这场坦诚的对话能给你带来不一样的启发。 00:00:00 开场 & 身份介绍（ByteDance AI vs TikTok） 00:01:10 创业想法 & 小红书两大痛点 00:04:25 自动化误区：批量只能产出垃圾内容 00:06:55 Personality 才是必要条件，远非充分条件 00:08:45 爆款拆解：数据该看什么、不该看什么 00:11:20 垂直 vs 杂食频道的成长路径 00:13:55 「认真做号」——把+3 汇报标准用到内容上 00:17:15 谁不适合做自媒体？态度与方法的二分法 00:20:05 摆脱无意义的工作：主业升级还是副业突围 00:24:10 时间分配 & 副业投入的现实框架 00:26:10 OF 类比：卖身体 vs 卖知识，本质都是私域

个人主页：lizheng.ai 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://maven.com/superlinear/aibuilders - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/ 我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

Meta花一亿美元挖顶级AI人才，组建超级团队的新闻，应该震惊了很多人。其实这反馈了这个时代，AI人才的正确价值。相信看过我和Shuchao访谈的人，都能get到这一点。 而大佬的身价，也能给普通人带来一条很重要的启示。就是人才究竟因为什么值钱？赚到大钱的必要条件是什么？如何才能让自己更不容易被取代？ 其实，朝不保夕，担忧被裁员，是打工人；一亿身价，也是打工人。差距是在我们每天的选择中。这条视频就介绍了“杠杆”这一最重要的条件，两条行动建议，和来自我付费课程的免费精选。如果对其他内容感兴趣，欢迎访问lizheng.ai

沟通是工作中最重要的能力之一，但少见靠谱的讲解。正好受湾区的扶摇计划邀请，去做了一次关于沟通能力的分享，整理了相关的资料和心得。经过主办方同意后，在这里也分享给大家。 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://maven.com/superlinear/aibuilders - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/ 我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

上集-首次创业被亚马逊收购的故事：https://youtu.be/k4ymsRaIUX4 完整版1小时28分钟：https://youtu.be/gs3WxZqckLQ 这是一段关于AI创业路径中最真实、最残酷也最有希望的对话。一个从图像技术出身的创业者，讲述了如何在ToC产品失败后，靠一套真实的数据驱动方法转向B2B，切入垂直行业，从零开始打造自己的模型和系统。谈到《The Mom Test》《E-Myth Revisited》等关键认知拐点、暂停发工资全员陪跑、服装行业数据困境、企业客户go to market的难点，还有AI在真实workflow中如何深度耦合。不是高谈阔论，而是血汗里打磨出来的创业实践干货。适合所有在科技行业打拼、考虑转型、创业或构建AI产品的人。 00:00:00 AI创业初体验 00:00:38 永远不要pitch产品 00:01:00 《The Mom Test》与创业访谈 00:01:51 《E-Myth Revisited》的影响 00:03:35 用数据计算错误的代价 00:05:31 暂停发工资后的全员坚持 00:07:26 ToC产品的假象反馈 00:08:58 从ToC到B2B的认知转变 00:11:20 进入服装行业的契机 00:14:37 为什么开源模型不行 00:18:01 决定自己训练模型 00:20:46 第一版模型上线 00:22:20 抓住“刺猬”的痛点 00:24:35 AI不是替代，是耦合 00:26:25 go to market 的挑战 00:28:10 打造真正 scalable 的系统 00:30:00 从PoC到欧美市场的进展

灶爷（Tianqiang Liu）是Orbeus创始人，被亚马逊收购成为Amazon Rekognition。后来是Wyze CTO，最近又成立了Huhu AI。我和他访谈了三小时，分享了很多创业干货。这里是关于大厂 vs startup的节选。我们聊了大厂里什么样的人能去startup，什么样的人有毒。AI为什么对Startup和大厂的增效比例不一样，等等。每种做法都是人生选择，但是还是希望能劝大家不要成为一个大厂里的老兵油子。 上集：https://youtu.be/FKCPAI9yHKE 下集：https://youtu.be/gs3WxZqckLQ 大厂专家就像动物园的老虎，创业者就像丛林中的老虎。动物园的老虎已经失去了捕猎能力，是无法在丛林中生存的。这门课程完整讲解了在大厂环境中训练自己捕猎能力，构建自己人力资本的方法：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

戴雨森，从 22 岁在硅谷退学创业、带领聚美优品上市，到 8 年间押注 Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 明星项目的真格基金合伙人——用亲历讲述两次技术大浪潮（移动互联网 → 生成式 AI）里「创始人 & 投资人」视角的底层规律： - 技术浪潮识别公式： 先看驱动因子（性能 × 价格 × 易用性）是否出现「不连续点」，再看早期用户能否自发 Wow 传播 - 创业者 4 象限升级： 「小天才 / 老司机 / 科学家 / 操盘手」在 AI 时代如何重排座次 - 增长范式迁移： 从“买量 + A/B 微调”到“10× 体验 + 斜率迭代”，投放优势正在失效 - 人才护城河重构： 当执行力平价化，Agency 与 Taste 成为新稀缺 - 行动框架： 学会 Coding → 驾驭 Agent → 率先把 AI 变成“虚拟雇员”，在新大航海时代扩大个人杠杆 00:00:00 个人简介 & AI 投资战绩 00:01:49 聚美八年：移动互联网浪潮亲历 00:03:11 抢到 AI 风口：时代推背感重来 00:07:00 ChatGPT 的魔法时刻与鸿沟跨越 00:10:29 早期投资：选择 大于 A/B 00:13:57 增长方法论升级与投放失效 00:20:40 执行力平价化：Agency & Taste 00:25:30 技术周期里的创业者画像重排 00:35:00 模型 vs 产品：套壳≠无护城河 00:42:44 面对 AI 焦虑的三层解法 完整版1小时17分钟：https://youtu.be/fwlAB0P5ojw

在这场 34 分钟的对谈里，我再次邀请到了前 Google Director、Huma Finance 联合创始人 Richard。 三年前他刚刚起步，如今 PayFi 已跑出 40 亿 USD 的跨境支付规模，并把「T+3 → T+0」结算从概念落地。我们聊了： - Crypto 三年巨变：ETF 与稳定币为什么成了真正的拐点 - PayFi 的底层逻辑——用区块链＋稳定币做全球支付的“高速公路” - Solana、Custodian、Compliance 等六层技术栈拆解 - Huma 的核心数据、风控模型与 100 亿 USD 目标 - 创业者如何在高速不确定中保持「强信念＋快速迭代」 - 一场险些毁掉公司的 PR 危机，如何被反转成增长黑客级机会 - Token 空投与社区运营的“教科书”打法 00:00:00 开场 & 频道成长 00:02:30 Richard 近况与背景 00:03:45 Crypto 三年格局更新 00:07:50 比特币＋稳定币的价值 00:10:30 PayFi 愿景：T+0 跨境支付 00:13:50 PayFi 技术栈拆解 00:16:30 Huma 规模与风控数据 00:20:30 创业者的学习曲线 00:26:40 危机公关的逆袭 00:31:40 Token 空投与社区运营 00:33:50 结束语 https://youtu.be/8omGQSetKMA https://youtu.be/G_tWnkZoSyc https://youtu.be/-6CS95pZoIM

主课self paced版本：https://www.superlinear.academy/c/ai/ 主课cohort based版本：https://maven.com/kedaibiao/genai Agentic AI课程：https://www.superlinear.academy/c/agentic-ai/ 学员成果分享：https://www.superlinear.academy/c/share-your-work/ 免费资料：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/

完整版64分钟：https://youtu.be/FKCPAI9yHKE TQ（网名“灶爷”）现任 Huhu AI CEO，曾在垃圾箱里捡零件、拼出6台服务器，用开源组件做出计算机视觉 API 平台 Orbeus，并以 5000 万美元卖给亚马逊。加入 Amazon 后，他主导搭建了 AWS Rekognition，又在智能家居品牌 Wyze 担任 CTO，三年把技术团队从1人扩到150人。 本期访谈聊到： - 07-12 年深度学习崛起前夜的计算机视觉生态 - 从读博、找工作到辞学创业的关键抉择 - “垃圾箱服务器”拼私有云的工程细节- Techstars／YC 的面试与融资经历 - “刺猬 vs 狐狸”——技术人应专注还是求变？ - 低利率年代 AI 公司的典型“卖公司”盈利模式 - 如果你在科技公司做技术或产品，想了解上一波 AI 创业的机会与陷阱，这段经历会给你不少启发。 00:00:00 捡垃圾组服务器 00:00:27 嘉宾登场与自我介绍 00:00:49 Orbeus 创业回顾 00:01:28 50 M 卖给亚马逊 00:01:48 在 Amazon 搭建 Rekognition 00:02:28 跳槽 Wyze 扩技术团队 00:03:45 计算机视觉的前夜 00:05:05 辞博创业的契机 00:07:45 宿舍私有云与停电影响 00:11:19 决定加入 Techstars 00:13:52 刺猬 vs 狐狸 的专注选择 00:16:48 低利率时代的“卖公司”模式 00:20:00 AI 收购潮的终结

在华盛顿大学的绿荫下，我与 樊登 畅聊他如何把 “帮 3 亿人养成阅读习惯” 从一句口号落地成「帆书」——一个持续十年、跨越 PPT → 微信群 → 公众号 → App → 短视频的超级产品。 - 10 倍思维：为什么“提升 20 %”反而更难？樊登给出了创新必须“脱胎换骨”的底层逻辑。 - 产品迭代史：手动群发语音到斩获 2 亿抖音粉丝的全过程，展示“小团队如何踩中平台红利”。 - 订阅 + 代理商业模型：300 元年费、当地代理裂变，让“在线卖知识”成为可能。 - 内容哲学：拒绝贩卖焦虑，用故事和情绪让知识“好听”又“好用”。 - 三次认知飞跃：从《论语》到批判性思维再到复杂系统，他的自我升级路线图。 - 聚焦与 Say No：保持“懒”与专注，在诱惑与深度之间取舍。 - AI 伪造挑战：当深度伪造开始滥用他的头像与声音，他怎么看内容真伪与立法？ 这期访谈对科技行业的产品人、内容人、创业者都有启发：如何在快速变化的环境中，用迭代与价值驱动建立长期护城河 00:00:00 3 亿人阅读愿景 00:02:30 从 PPT 到微信群：帆书最早原型 00:05:00 10 倍而非 20 % 的创新思维 00:08:00 公众号→App→抖音：多平台迭代 00:11:30 订阅+代理：商业模式拆解 00:16:00 不贩卖焦虑的内容哲学 00:20:00 三次认知飞跃：论语·科学·复杂系统 00:27:00 聚焦与 Say No：只做一件事 00:31:30 开悟、天命与日常幸福 00:35:30 AI 深度伪造的名誉挑战 00:37:00 结语：让更多人爱上读书

欢迎来到本期视频！今天我们邀请到了在北美科技大厂拥有超过10年经验的资深程序员、目前在 Meta 担任 Tech Lead 的“土汪”！ 土汪不仅拥有丰富的技术和管理经验（曾在施耐德电气、亚马逊任职），也曾尝试过内容创作。在本期访谈中，我们将深入探讨： 他为何在2019年经历“中年危机”后开始做视频，后来又暂停，以及现在重启视频创作的计划和新方向——从“对着镜头讲”到“采访有价值的人”。 一个有趣的“思想实验”：如果土汪提供职业发展咨询或模拟面试服务，他会如何定价？从最初的每小时$100，到探讨如何将价值提升至每小时$1000，这背后揭示了哪些关于市场、价值认知和目标用户定位的深刻洞见？ “打工人思维”的根深蒂固：土汪分享了自己将房子改造成 Airbnb 的经历，如何从最初对不确定性的恐惧和不适，到逐渐适应并转变思维，认识到“能花钱解决的问题都不是问题”。 对比 Alex Xu (System Design Interview 作者) 对服务定价的看法，进一步探讨个人价值的认知与实现。 如果你也是一名科技从业者，正在思考职业发展、个人价值实现，或者对“打工人思维”与“创业者思维”的碰撞感兴趣，那么本期内容绝对不容错过！听听土汪最“原始”也最真实的思考过程，或许能给你带来不一样的启发。 00:00:00 嘉宾出场 & 自我介绍 00:00:30 十年履历：施耐德 → Amazon → Meta Tech Lead 00:01:15 2019 中年危机与首次做 YouTube 00:02:00 放弃 Talking Head，准备转型访谈 00:02:30 「如果靠 Mock Interview 赚钱？」的假设 00:03:10 $100 vs $1000：定价思路拆解 00:04:10 价值 10% 增益与“找基数大的人” 00:05:00 如何建立高价信任—目标受众策略 00:06:00 Airbnb 案例：面对不确定性的练习 00:07:00 大厂路径依赖 vs 商业世界的杠杆 00:08:30 心态翻转：从升职加薪到「好玩赚钱」 00:09:30 技术人创业第一坑：懂道理≠能落地 00:10:10 结语：副业背后的长期思维

完整版36分钟：https://youtu.be/Ngd2nWp0Xfc 在这 14 分钟的即兴对谈里，我们把“副业”“销售”“升职”“人生意义”这些看似分散的主题串成了一条暗线：一切都是“人”的游戏。 开头，我们先颠覆常见的副业叙事——副业的首要目标不是立刻赚钱，而是让工程师的世界从“深”走向“广”，从 builder 走到 seller。只有站到交易一线，才会真正体会“情绪先于逻辑”的人性法则，也才懂得为什么“永远别夸自己产品有多好”。 中段，我们把视角拉回职场：升职加薪并不是一套客观流程，而是决策者对你的深层信任。当你开始像关心用户一样关心老板的欲望、恐惧与职业路径，你会发现梯子并没有想象中那么陡。 后半段，我们聊到全职奶爸经验、问题驱动 vs 意义驱动，以及如何在帮助别人与自我界限之间取得平衡。随机的 Coffee Chat、看似不可扩展的善意，恰恰提醒我们：技术人的成长不止于解题，更在于与“人”建立真实链接。 如果你也在科技公司里思考副业、销售、晋升或人生方向，希望这段对话能给你一次由点到面的提醒——先把“人”看见，一切打法才真正成立。 00:00:00 开场 & 副业观 00:02:20 工程师转型销售 00:04:45 销售启示：先情绪后逻辑 00:07:18 升职加薪是人的游戏 00:10:24 问题驱动 vs 意义驱动 00:12:05 共情、界限与 Coffee Chat 00:13:45 结语

1. 宝宝不会记恨你或觉得自己被遗弃，那是大人的情感投射 2. 睡训前不需要做睡前仪式，之后也不需要严格遵循固定时间 3. 宝宝的睡眠并不会自己适应 4. 不能限定时间 总之，这是你第一次学着跟宝宝说不。这是一个很重要的技能，祝大家都成功。

完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw 在这期视频中，我们聊了聊一个深圳泰华梧桐岛上神奇咖啡店老板的人生经历，以及他关于“发愿”和“金钱是能量”的独特见解。这个分享启发了我对自己做线上课程赚钱的全新感悟——从最初觉得“凭什么赚这个钱”的不可思议，到后来理解了“发愿要正”和持续创造价值的重要性。 视频中，我还分享了： 与合作伙伴“鸭哥”共同打造课程的经历，以及如何客观看待自己的贡献和价值。 作为一个需要上班、带娃的UP主，我是如何挤出时间来做内容创作和课程的（剧透：选择和“臣服”很重要！）。 对于“数据科学家”这个Title的看法，以及为什么我们更应该关注工作带来的“Outcome”（结果），而非仅仅是“Input”（投入）或“Output”（产出）。 在大厂环境下，数据分析师如何通过提升“Influence”（影响力）来真正驱动业务，实现个人价值。 如果你也是在科技公司工作，对个人成长、价值实现、副业探索或工作哲学有思考，相信这期内容会给你带来一些启发。 00:00:00 传奇咖啡店：愿与能量的故事 00:02:30 “金钱是能量”——第一次赚到 Stripe Payout 的震撼 00:05:10 高价课该不该卖？定价、价值感与诚实愿力 00:07:45 Builder & Seller：为什么 3:7 的分工反而最稳 00:09:40 双职工＋带娃：100 件事只做 10 件的时间算法 00:12:00 Data Scientist 是“假标题”吗？Input / Output / Outcome 三层劳动观 00:14:00 职场乐趣在 Outcome，而非 Model 或 Report 00:15:30 数据分析的核心技能：Influence & Earn Your Seat 00:17:00 结语：愿力、能量与职业杠杆的闭环

完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw 这次访谈深入探讨了AI时代普通人如何抓住机遇的核心议题——成为一名“创造者”（Builder）。视频从对一个AI Agent课程的积极反馈开始，赞扬了其基础性和启发性，特别是关于AI Agent解决长尾需求的潜力。随后，对话转向“创造者”的定义和实践，强调其不仅仅局限于编程，更是一种解决问题、创造价值的心态，即使是利用现有工具解决实际问题（如使用NotebookLM处理公司数据）也属于“创造”的范畴。 演讲者坦诚分享了自己虽然倡导“创造者精神”，但个人兴趣和职业选择更侧重于理解和分析，而非传统意义上的“构建”。访谈后半段意外转向了更深层次的哲学思辨，探讨了自由意志、宿命论、进化论的局限性，以及《臣服实验》、《与神对话》等书籍带来的关于“顺应生命之流”的启示，引人深思我们是否真的拥有选择，以及“自我”与“本我”的差异。这是一场从技术趋势到人生哲学的跨界对话，无论你是技术爱好者、产品经理，还是对未来感到迷茫的职场人，都能从中获得独特的思考。 00:00:00 访谈开始与课程反馈 00:00:41 AI Agent课程亮点：Cursor调用工具与Self-Reflection 00:01:05 AI Agent如何解决长尾软件需求 00:01:41 AI课程的“基础性”：为何不教市面流行框架？ 00:02:45 普通人如何抓住AI浪潮？成为“Builder”是关键 00:03:20 Builder的行动指南：从自身需求到PMF 00:04:06 对谈：“Builder”角色的自我认知与选择 00:04:47 实践出真知：用NotebookLM“创造”解决实际问题 00:05:17 个人特质与“Builder”之路的探索 00:06:40 了解机会比抓住机会更重要？兴趣与天赋的匹配 00:07:43 理想职业竟是哲学家或“邪教头子”？ 00:08:53 哲学思辨：人有自由意志吗？相对论与宿命论 00:10:38 心灵与物体：唯心与唯物的探讨 00:11:06 康德的二律背反：自由意志与因果律的矛盾 00:12:01 挑战进化论：概率与复杂性的思考 00:12:48 因果论还是自由选择？我们今天的对话是注定吗？ 00:13:09 《臣服实验》带来的启示：预定的路径与吸引力 00:13:45 哲学探讨能否播出？“科学”的“邪教理论” 00:14:02 推荐阅读：《与神对话》及其与佛经、道德经的相通之处 00:14:28 “臣服”的真谛：减少内心挣扎，顺应安排 00:14:53 区分“我”与“自”：中国哲学中的自我认知

课程都可以在这里找到：lizheng.ai

完整版2小时14分钟：https://youtu.be/Lpp5ZdUtWog 这次我们请到了 Indigo，一位真正的中国互联网老兵和连续成功者。 你可能不知道 Indigo，但你一定知道新浪微博和李佳琦。作为微博的早期创始团队核心成员，Indigo 亲身经历了中国社交媒体的从 0 到 1。离开微博后，他又敏锐地抓住了网红经济的风口，早期孵化投资了李佳琦所属的公司“美腕”。 在这期访谈中，Indigo 分享了他： 从 Web 1.5 时代开始的早期创业经历，包括被新浪收购。 创办新浪微博的内部故事、早期增长策略和竞争环境。 离开微博高管职位的决策过程与财富积累。 转型投资，孵化包括美腕（李佳琦公司）、Airwallex 等项目的经历。 孵化李佳琦公司的详细过程，从“晒单网络”到抓住淘宝直播机会，再到“口红一哥”的打造和运气成分。 从中国互联网转向北美科技投资（SaaS、Cloud、AI）的心路历程和投资逻辑。 对 AI 浪潮的认知过程，以及现在专注于 AI 投资，投中 Cohere、Anthropic 等顶尖公司的故事。 如果你对中国互联网发展史、早期创业、网红经济幕后、科技投资以及如何穿越周期抓住机遇感兴趣，这期内容绝对不容错过。 YouTube 视频章节 00:00:00 开场 & 嘉宾介绍 (Indigo) 00:03:08 Indigo 的早期互联网经历：从 Web 1.5 到被新浪收购 00:05:14 揭秘：新浪微博的诞生与早期增长故事 00:09:38 回顾微博：高光、挑战、个人收获与离开 00:11:59 转型投资：从微博高管到投资人，初涉美股 00:14:00 离开体制：财富自由后的选择与移民决策 00:15:15 创立早期基金 Yingyi 及投资 Airwallex 00:16:25 同时孵化日本民宿项目“有一居” 00:17:19 孵化李佳琦公司“美腕”的完整故事 00:25:37 战略转移：从中国互联网到北美科技投资 00:27:10 投资进化：从社交媒体认知到押注 SaaS 与 Cloud 00:32:14 投资心法：如何穿越周期、保持信仰与应对波动 00:34:11 Crypto 探索：从早期挖矿到深入 DeFi 00:37:13 AI 觉醒：系统学习与认知迭代 00:41:49 重新出发：创立 AI 基金，服务温哥华“老板们” 00:44:03 押注大模型：投资 Cohere 与 Anthropic 的幕后 00:47:52 当前聚焦：抓住 AI 时代浪潮 00:48:10 结语

总有人问我，怎么才能认识那么多大佬？问题的背后，是想找个快速搞定人脉的方法。 但其实，关键不在于你用什么技巧，而是你的心态。 这期视频，我想介绍一下”认识大佬“的核心心态——“无心插柳”。 - “无心”：是跟人交往时不要算计，不要有企图心，不要结果导向。 - “插柳”：是要真心对别人好奇，愿意花时间去了解他们到底在想什么、做什么。认真看他们写的东西，听他们说的话，真正去看见这个人。 能做到这两点，你会发现贵人很快就会出现。 00:00 人人都问的人脉问题：如何认识大佬？ 01:34 案例引入：我的贵人“鸭哥”和我们的合作 03:48 意想不到的初遇 05:24 关系升温的关键：“知音” 07:58 从朋友到伙伴：AI 浪潮下的合作契机 09:49 揭秘核心心态：“无心插柳”的真正含义 10:38 “无心”：放下目的性，别有企图心 10:51 “插柳”：用真诚的好奇心“看见”对方 12:28 总结：为什么“无心插柳”是最高级的社交 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 3. 很多视频都比公开视频更加深度 4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养 5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享 总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/

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00:00 Introduction 03:16 研究与落地：理论和实践的鸿沟 04:51 创业之路：从理想Demo到B2B现实 10:30 Arklex：打造Agent优先的开发框架 14:37 Agent定义之辩：Workflow的重要性 22:14 Arklex核心技术：稳健与学习的融合 23:41 教授创业：价值驱动而非规模 24:48 结语 完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈 https://youtu.be/A2dE2wfzOgY 内容介绍: 本次访谈深入探讨了从学术研究到创立AI公司的真实历程。嘉宾分享了在将研究成果转化为实际产品时所面临的巨大挑战和认知转变，强调了理论与工业界实践之间的差距。访谈详细介绍了嘉宾公司的两次创业尝试：早期基于获奖聊天机器人的语言学习应用，以及当前专注于构建AI Agent开发框架（Arklex）的B2B业务。其中重点讨论了AI Agent的不同定义、Workflow（工作流）在Agent系统中的核心作用、Arklex框架的设计理念及其在市场中的定位。最后，嘉宾也分享了作为教授进行创业的个人价值驱动力。 核心亮点: 研究落地鸿沟: 深刻揭示学术研究与商业落地间的实际摩擦与挑战，强调实践经验对重塑研究理念的重要性。 创业认知迭代: 从理想化的 B2C 产品到务实的 B2B 解决方案，体现了市场反馈和用户需求驱动的创业调整过程。 AI Agent 与 Workflow: 探讨 AI Agent 的不同理解角度，并着重阐述了 Workflow（工作流）对于构建可控、可靠、可扩展的企业级 Agent 应用的关键性。 Arklex 框架: 介绍了 Arklex 作为一个 Agent 开发平台，旨在融合确定性（Robustness）、灵活性与持续学习能力，简化 Agent 开发，赋能开发者。 技术转化挑战: 点明技术指标的领先（如 Benchmark 高分）不一定等同于用户体验的提升和商业成功。 价值驱动创业: 分享了学术背景创业者可能更看重技术应用带来的价值和对行业的推动作用。 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 3. 很多视频都比公开视频更加深度 4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养 5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享 总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/

00:00 简介 03:26 嘉宾自我介绍：俞舟教授与Arklex公司 04:45 研究背景：从NLP到AI Agents 07:18 核心问题：AI Agents与NLP的现状 08:02 观点：大语言模型(LLM)是NLP的机遇而非终结 12:15 探讨：LLM时代，NLP研究还有什么价值？ 15:11 案例分析：DeepSeek的创新是工程还是研究？ 18:10 何为“新颖”：Transformer与GPT-3的启示 19:47 深入：大语言模型(LLM)“涌现”能力的原因 21:44 通俗解释：为什么大语言模型(LLM)能工作？ 22:28 待续：研究与实际落地的差异 完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈 https://youtu.be/A2dE2wfzOgY 本期访谈邀请了哥伦比亚大学教授、Arklex公司创始人俞舟。俞舟教授分享了他从早期研究自然语言处理（NLP）到创立专注于AI Agent Orchestration（AI代理协调层）公司的历程。访谈深入探讨了在大语言模型（LLM）兴起后，NLP领域的发展现状、研究方向的转变、AI Agents领域的机遇与挑战，以及对“研究新颖性”和LLM“涌现能力”等核心概念的理解。 核心亮点提炼： 嘉宾背景： 俞舟教授拥有深厚的NLP研究背景（浙大、CMU博士），现为哥大教授并创办了AI公司Arklex，专注于AI Agent的协调层技术（开源与企业版）。 NLP未死论： 俞舟教授认为LLM的出现极大地推动了NLP领域的发展，使其更受欢迎、资源更丰富，吸引了顶尖人才，为研究者（包括他自己）带来了更多机遇（如教职增加、经费易得），而非终结了这个领域。 研究价值转变： 即使很多基础任务看似被LLM解决，但研究并未停止。重心转向了如何让模型更高效、更鲁棒、成本更低、处理边缘案例、进行多模态融合等，以及探索更前瞻性的应用（如他早期研究的多模态Agent）。LLM/API降低了研究门槛，让研究者能更快探索更复杂的问题。 研究的多样性： 研究不仅包括提出全新算法（如Transformer），也包括优化效率、降低成本（如DeepSeek在架构上的贡献）以及巧妙地组合现有技术并开源分享，推动整个社区进步。 LLM涌现解密： LLM的“涌现”能力（如GPT-3的In-Context Learning）被认为是“量变引起质变”的结果。俞舟团队的研究发现，预训练数据中存在的“平行结构”（如语言中的重复模式）是模型学会In-Context Learning的关键。 LLM工作原理简述： 大模型因其巨大的容量，在学习海量数据和足够监督信号后，能够进行知识的泛化和外推，而不仅仅是复制，从而展现出强大的能力。 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 3. 很多视频都比公开视频更加深度 4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养 5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享 总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/