或许你未曾听说过瑭所，但一定见过那款在朋友圈频频亮相的新中式蛋糕——它如冬日飘雪时窗上凝结的冰花，轻敲即碎，深意留痕。2023 年，瑭所在疫情中诞生，以惊人的速度将「新中式美学」从陌生带入了大众视野，成为「更适合中国宝宝的甜点」。 本期节目，我们邀请到了瑭所与元古品牌创始人甘宜哲，北大法学院的毕业生，坐落于元古雲境这个充满烟火气的空间，与我们分享他对品牌哲学、消费趋势以及创业的见解。甘宜哲认为，所有艺术形式源于思想的表达，而一个品牌要长久生存，必然有深厚的哲学支撑。 那么，什么才是中国品牌？从取材拙政园的「扇」到唤起北大五四大街记忆的「童谣」，瑭所的每一款产品都体现着对美的极致追求，融入中国人特有的情感，化抽象为具象。甘宜哲认为，中国文化复兴是一个漫长的过程，而打造令世界尊重的中国品牌将是他毕生的事业。 他也提到，人生的意义在于捕捉当下的喜乐。希望每一个人都能在捧起手中瑭所的瞬间，感受到世界片刻慢下的美。 中式美学品牌 01:47 瑭所的创立契机：诞生源于对中式美学的探索 03:45 瑭所和元古的性格异同：文雅、温润、细腻的瑭所，禅意、自然、拙朴的元古 05:44 品牌之道是创始人价值观的外显：儒家与道家——所有的艺术表现形式来源于思想的表达 06:52 品牌强中心化：不止是流程管理，更是品牌明确的哲学观和价值观之后形成的场域 09:57 美的成本与商业价值：审美水平和对高品质的要求是不会降级的，要做出足够有差异化的好产品 12:31 消费者不是既要又要：匠人精神和工业化的性价比两难全 13:55 以市场化驱动和强表达性的品牌：市场机制的反馈的不同 17:00 一个品牌要保证一致性、长期的存活下去：一定要有非常清楚的底层的哲学观念 19:17 做品牌、做产品有三个状态：潜龙勿用、见龙在田、飞龙在天 23:49 小红书是很好的反馈方式：看差评是一种修行 创业历程与品牌愿景 26:08 创业契机：尽早独立的想法与好的创业的环境 27:45 真正热爱的事业才能扛过周期 28:53 最初的愿景：做令世界尊重的中国品牌 31:05 Deepseek 和黑神话 带来的感动：信心是比金子更宝贵的东西 漫谈——美学 32:33 美是漫长人生中要去追寻的一个课题：Deepseek、哪吒、声音、文字之美 34:41 一定要做独角兽，才是成功吗？成功赋予人的意义 36:58 经典文学奠定了今天中国的思想基础，未来10年是做品牌最好的时候 39:55 设计的美：不断的更深入的探讨和研究 42:33美好与缺憾：先以捕捉美为第一要义 经营与管理 49:55 从香奈儿看世界中的中国元素：方法不重要，借助不同工具把中国的思想文化传递给世界 55:35 由当代的年轻人去主导世界的创新和变化，唤醒文化自信的种子 57:58 企业管理经营思路：稻盛和夫——信天爱人，胖东来——儒家的管理之道 58:27 道者反之动：在快节奏的生活里，静下来慢下来的需求 01:00:00 慢生意，翻不了台，就拉长餐段时间——思想不滑坡，方法总比困难多 01:03:22 从苏东坡的遭遇，学习他的态度和风骨，坦然接受人生 监制：Jiamin、Cindy、Wendi 后期：Keyone Studio 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站!

上个月底，OpenAI 宣布了一项惊艳全网的重大更新，将全新的图像生成模型加入了 GPT-4o。4o 不仅能够具备更强的编辑和合成能力，还能将文字的深入理解融入到图像生成中，通过简单的一行文字指令，就可以取代过去需要整合各种 AI 模型和工具的复杂创作工作流。毫无疑问，我们正在见证一个全新的视觉时代。 自 Sora 发布作为起点， AI 内容生成技术已经进入了惊人的发展，从最初的短秒级视频，再到如今更高画质、更强更可控的长视频生成以及精准编辑能力， AI 正在逐渐成为内容生产的核心引擎。 本期「此话当真」，我们邀请到了硅谷一线视频生成模型初创公司Luma.ai 的产品经理 Barkley，以及国内最活跃的顶尖 AIGC 创作者海辛和阿文。这是一场来自创意、产品与投资三重视角的交叉对谈，我们围绕三个主题展开讨论： 首先是针对当下 AI 视频生成行业的整体观察和技术回顾。前沿创作者们如何理解并用好视频生成工具？新一代的 AI 创意工作流会因为 4o 的发布有怎样的变化？行业内下一个突破会在什么地方？ AI 视频领域距离 AGI 时刻还有多远？ 嘉宾介绍 04:45 海辛：电影转 AI 内容创作者，用 AI 视频生成的内容做游戏 05:46 阿文：PPT 设计师，AI 也能做出很好的拼贴风动画 07:17 Barkley：从 TikTok 加入 Luma 的产品经理 4o 图像生成发布之后 11:38 解构图像分层：生成透明底的 png，解放生产力 13:26 Google Gemini VS GPT-4o 的生图体验对比 20:13 自回顾模型逆转了之前扩散模型的优势 22:40 像素之间的距离与语义之间的距离有多远？ 30:23 4o 把图片转化成语言，视觉理解和视觉生成同样重要 32:15 底层模型的研究最终会带来技术层、应用层、产品层的改变 33:23 国产视频模型带来实际生产力的提升，对 Sora 反而期望过高 过去一年的 AIGC 进展的惊艳时刻 34:42 从 Sora 到可灵，再从 Midjourney 到 Google Whisk 到 GPT-4o 36:46 当大一统模型足够强大，工作流会直接被替代 38:22 4o 也有做不到的事情：高度自定义素材的无法延展、换脸只认识名人 etc 42:42 做视频生成届的 agent 或许为时过早 AIGC 不只是降本增效，而是新的艺术形态 45:05 各家模型优势不一，充会员都充哭了 48:37 复杂镜头组接的视听语言，需要有足够的数据和时间训练 54:54 现阶段无法被满足的制作需求，很快就能在某一天被实现 57:20 学习 AI 创作建议直接从源头找资料，屏蔽信息噪音 59:57 AI 诞生之后变得更幸福了吗？AI 不只是降本增效，而是新的艺术形态 01:03:02 AI 视频生成应用：3D 动画、电影和广告行业的反应速度 视频领域的 AGI 时刻是什么？ 01:13:13 最容易被 AI 冲击的是类似抠图的单点工具 01:14:24 Adobe 反而比以前用得更多了：AI 破破烂烂，行活缝缝补补 01:16:30 未来的皮克斯可能会诞生在一个 AI 公司里 01:18:22 创作不再是有钱有权的人才能享有的特权 真格基金 21 期 ZhenIntern 正在招募中，合伙人亲自带，创业和投资双重体验，有转正机会。欢迎感兴趣的同学投递 zhenfund.jobs.feishu.cn Luma AI 目前在招募 AI data 方面的人才，data PM/engineer和model infra都有opening，可在国内远程。自荐/推荐欢迎email：barkley@lumalabs.ai 海辛在开头提到的解谜游戏 aka 锈沪 - 小红书 同时也欢迎关注海辛和阿文与他们未来的创作： 微博、小红书、视频号、即刻搜索「海辛Hyacinth」、「Simon_」，X 搜索「ring_hyacinth」、「simonxxoo」 监制：Jiamin、Zoe、Wendi 后期：Yanaego 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站!

在本期《此话当真》节目中，我们邀请到了 CreativeFitting（井英科技）的创始人兼 CEO 朱江，与我们一同深入探讨了 AIGC 时代下超级内容平台的崛起与发展。 在快节奏的现代生活中，短剧以其短小精悍的特点，能在短时间内为用户提供完整的故事体验，成为用户在碎片化时间中的理想选择。而AI技术的飞速发展则为内容创作带来了前所未有的机遇，不仅仅是技术的突破，更是对用户体验和商业模式的深刻变革。 朱江毕业于上海交通大学计算机系，毕业后加入智能手机初创企业触宝科技，做过技术、产品、商业、市场，从一名实习生成长为公司上市的敲钟合伙人。2019 年，他在触宝带领团队从 0 到 1 做了一款 ToC 产品——疯读小说，用一年半的时间从 0 做到了 1000 万 DAU、2000 万 MAU。2021 年，他再度出发，创立「CreativeFitting（井英科技）」，致力于成为全球最大的 AIGC 内容平台。同年，真格基金天使轮投资 CreativeFitting。他带领团队以 AI 短剧《五个哥哥》登上短剧票房畅销榜，并始终在寻找优质内容的技术与生成路径。 什么是好的 AI 作品？AI 和真人短剧的差别是什么？AI 创作如何使商业化价值最优？以及对未来的充满想象力的构思？AI 短剧的兴起，将如何拓展我们的想象力边界？在充满不确定的现在，一起加速未来的到来。 02:25 AI 时代最大的机会是新一代以娱乐为主的超级内容平台 03:26 寒武纪大爆发时代的生物进化：三叶虫泛化型的生存策略 07:22 内容为王：好的故事与好的表达 09:57 以用户需求AI生成的多模态信息：沉浸式内容、情感寄托、体验不一样的世界 12:43 为什么上线真人短剧？用户冷启动以及成为AI短剧的Benchmark 14:51 国内外短剧审美：从文化内容看霸道总裁的异同 16:29 AI创作使得商业化价值更优：降本增效、以连载验证市场 18:14 战略路线的选择：技术锚点、商业场景、坚持快速变化 20:12 AI 短剧是今天最重要的一个milestone 23:01 三角里面做到综合最优：优质、高效并且成本可控 25:29 在生成式AI技术快速进化时，创业公司有得天独厚的优势 26:49 万变中的不变：对AI娱乐的理解 27:48 AI 娱乐的超级内容平台：能看、能聊、能玩的娱乐型的内容体验 28:13 由AI在想象力世界里参与的跨模态发展 29:09 人和AI在娱乐中的关系：产品的设计、娱乐的目的是人还是AI？ 30:07 西部世界的具象化，自运转的想象力世界 31:30 灵光一闪带来的创作灵魂，AI在往前探索 32:38 少数的3D型电影占据了大多数票房：市场有需求，不过成本很高 33:30 AI降低了想象力的门槛、也降低了商业风险 35:10 推荐算法深刻的改变了这个世界的信息传递的效率 35:33 内卷不存在的：大家一起探索的时候，加速了未来到来的速度 监制：Jiamin、Cindy、Wendi 后期：一宁拾音 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站!

本期嘉宾是找钢集团的创始人王东。 20 岁，他在川大创立 Home 战队，手下管着近千人的公会。彼时的他是个好奇心旺盛的学生，常被老师批评「无组织、无纪律」。2000 年，电竞市场尚未成型，连上网都要靠拨号「猫」。《星际争霸》刚崭露头角，吸引了一批高校热血少年在战网集结。他们玩着全英文游戏，忍受 6.4k 速率的卡顿，在没有 Replay 的日子里蹲守比赛直播。曾拿下全国第二的王东回忆：「是《星际》，让我第一次看见了互联网。」 2011 年，上海钢贸危机爆发，市场留下巨大空白。传统行业迎来转型关口，一众 B2B 企业应运而生。战队老队员鼓动他来上海，让那个每天在电视机前看《赢在中国》的钢铁职业经理人动了心。他给真格的 Dream Center 发了一封邮件，很快就收到了真格的回信、拿到了天使轮投资。找钢网也是真格投资的第一家 B2B 公司。一年后，他召集了 11 位创始成员，找钢网由此诞生。 如今，找钢集团的数字化平台连接约 1.5 万名注册卖家和超 18 万名注册买家，是中国最大的三方钢铁交易数字化平台。2023 年，找钢集团的数字化平台录得三方钢铁交易吨量 4730 万吨，约占中国三方线上钢铁交易总吨量的 40%。 北京时间 3 月 10 日，找钢集团成功挂牌港交所，股票代码：6676.HK。此次上市，标志着找钢集团将成为港股近三年来首个登陆主板的钢铁电商企业，也是中国境内第一家通过 De-SPAC 路径在港上市的公司。 十三年创业，他如何在行业变革中穿越周期？本期节目，我们与王东聊聊找钢集团的成长与蜕变，一起看看这家钢铁 B2B 企业是如何炼成的。 【本期嘉宾】 王东：找钢集团创始人兼 CEO 【时间轴】 从物理老师到钢铁电商创始人 01:17 从高校老师到互联网公司 02:25 钢铁从供不应求到产能过剩 05:32「找」到互联网创业的时代机会 07:10 教师和做 B2B，本质都是人力资源管理 10:47 从郑州到上海，因电竞机缘决定创业 12:44 一封寄给真格 Dream Center 的信 13:42 从中国最大的钢铁自营贸易商转型平台 创业者的必备素质 18:31 创业者最需要的是对环境的认知能力 20:27 管理一个游戏公会比上个大学更「有用」 22:43 DeepSeek 之后，年轻人要变得更高频 23:03 只要这个星球还在使用钢铁，就需要找钢 24:25 AI 最核心的是解决 B2B 的售前环节 25:47 我比较崇拜马斯克的第一性原理 29:11 年轻人第一份工作闲点不是啥坏事 30:34 所谓舒适区是短暂的舒适 对找钢未来最大的想象 32:50 找钢到底能做多大？ 34:42 认知是钢铁行业的第一要素 36:51 人是有天堑的，隔行如隔山 44:21 销售是让别人相信你想让他相信的话 47:28 新兴领域的创业者是没有退路的 49:03 博弈是一次次的破釜沉舟 50:26 天与弗取，反受其咎 如果你也相信科技改变世界，热爱实践与创造，欢迎联系真格梦想中心 Dream Center：dream@zhenfund.com 【Staff】 监制：Cindy、Jiamin、Wendi 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号: 真格基金（ID: zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

本期是「此话当真」与「晚点聊 LateTalk」的一期串台节目。 「两瓶茅台的价格体验未来，很划算（Devin 最低月订阅费 500 美元）。」 2 月下旬，真格基金管理合伙人戴雨森与晚点的「晚点」的创始人小晚、曼祺畅聊了一次 AI。 推理成本的快速下降，和算力需求大幅提升正同步发生。在这次聊天后的 DeepSeek 开源周中，DeepSeek 用 24 小时的时机数据揭示了效率优化可以做到多么极致；而更便宜的推理，又会带来更多应用机会。 这些变化的起点，是去年至今的两个重要节点：o1 和 R1。它们分别带来了两个对 AI 全行业的影响： * 一是 o1 在大语言模型中引入强化学习，开启 Pretraining（预训练）Scaling Laws 之外的 Post-training（后训练）和 test-time-computing（即推理阶段的计算）阶段的新 Scaling Laws，让模型推理能力大幅提升。我们之前在第 80 期节目中也有详细讨论 o1，当时业界还普遍猜测 o1 用到了蒙特卡洛树搜索等方法。 * 二是与 o1 同为推理模型的 DeepSeek R1 强势开源，以极低的成本，和后续引发的巨大全民影响力，让很多人重估了大模型行业当前的最重要课题：提升模型能力。R1 的开源和同期发布了详细技术报告另一个推理模型的 Kimi-k1.5 ，也明确告诉整个领域，一些方向是“此路不通”，他们都没有使用蒙特卡洛树搜索等方法。 这期节目，我们从 o1 和 R1 开始聊，二者一同带来的推理能力的提升、成本的下降，和同期模型编程能力与工具使用能力的提升，开启了 Agent 在 2025 年的应用前景。 雨森详细分享了他对 Agent 机会的当前观察，以及在 DeepSeek 带来的开源生态的变化中，大小 AI 公司的新动作和调整。 【主持人 & 嘉宾】 小晚：「晚点」创始人 曼祺：「晚点」科技报道负责人 戴雨森：真格基金管理合伙人，投资了 Kimi（月之暗面）、与爱为舞、无问芯穹、Genspark 等 AI 项目 【时间轴】 OpenAI o 系列与 DeepSeek R 系列的启发 01:46 o1 证明 RL（强化学习）在后训练阶段和推理时间的 Scaling Law 潜力，为 Agent 产品形态奠定基础 04:34 DeepSeek-R1 启发：开源 + RL + 专注的胜利；本土年轻团队的力量；技术提升带来魔法体验，涌现商业模式 详聊 AI Agent 14:35 3 个能力提升带来 Agent 爆发机会：推理 + 编程 + 工具使用；凡是 RL 进入的领域，往往导致人类迅速超过人类，「我把这叫李世石时刻」 18:21 Attention is not all you need，「工作的 Scaling Law」：从「注意力经济」到「无需注意力」的范式转变，Agent 帮你干活 34:17 Agent 产品形态推演：从写（分析类）到读（操作），到 Agent 指挥 Agent 干活（多 Agent 协同）；一个例子：Manus 为了获得凤凰城地铁时刻表，在找不到公开信息的情况下给相关部门写邮件。 45:54 Agent 机会属于谁？模型公司自己做，还是应用公司？ 53:12 Agent 成本：成本下降、速度变快是必然；200 美元一个月的 ChatGPT-pro，一瓶茅台的价格体验未来，也很划算 开源带来的格局重塑 58:28 DeepSeek 强势开源下：字节与腾讯的不同动作 01:10:49 DeepSeek 长期的商业价值？ 01:15:03 开源并非必选项 01:19:49 阿里的节奏：开源、开放 01:28:44 对六小虎：DeepSeek 的「清场效应」；对更多应用公司，加速从「黑莓时代」到「iPhone」时代 01:35:55 对算力需求：总需求变大没争议，但算力结构的变化可能导致英伟达市值调整 为更快到来的 AGI 的未雨绸缪 01:45:09 一生中见证多次指数增长，历史罕见 01:51:42 希望 AI 普惠，但也有可能走向反面 01:54:50 戴雨森个人未 AGI 做的准备 02:04:11 最近的阅读推荐：A Brief History of Intelligence（作者：Max Bennet）、《第一只眼》（作者：Andrew Parker） 【附录】 Devin：由 Cognition 开发的自动化编程助手 Agent。 DeepResearch：OpenAI 2025 年 2月发布的为智能研究 Agent，支持深度信息检索与报告生成。 Manus：本期中提及的 Monica.im 当时即将发布的 Agent 产品，支持多任务自主执行。 ComputerUse：Anthropic 2024 年 11 月发布的通用计算机助手 Agent，允许 AI 操作计算机完成任务。 Cursor：由 Cursor 团队开发的 AI 编程助手。 Perplexity：由 Perplexity AI 开发的 AI 搜索引擎，能提供深度搜索、信息整合和答案生成。 【Staff】 监制：Jiamin、Wendi 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号：真格基金（ID: zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

2025 开年第一期，是「此话当真」与「十字路口」的串台节目。站在新年年初的时间点，雨森和 Koji 最近都很兴奋，因为正在亲历科技史上一个重要时刻。这种感觉源自两个重大事件：一是 Devin 的公开，二是 OpenAI o3 模型的发布。 Devin 为何如此令人兴奋？半年前，雨森做客「十字路口」时曾打过一个比方，「大模型还是小学生，别着急让它去打工。」而在亲自体验过Devin之后，雨森认为，作为第一个真正能用的 Agent 产品，Devin让人们看到了工作的 Scaling Law。从「你问我答」到「你问我做」，在 AI 能够异步自主完成计划与执行后，摆在每个人们面前的新问题已经变成了「如何学会当 AI 的老板。」 本期节目，除了探讨 Devin 的使用感受与技术飞跃以外，我们还回顾了过去一年 AI 行业的快速发展，并展望着 2025 年属于 AI 创业的大机会将是什么。 新年宜畅想。AI 技术的发展波涛汹涌，然而只要深入其中就能看到，令人惊叹的进步总发生在一次次具体而微的努力中。新的一年，就让我们继续满怀期待，且看这滔天巨浪，将带人们驶向何方。 祝大家新年快乐，拥有爱和希望。 【主持人】 戴雨森：真格基金管理合伙人，投资了包括月之暗面在内的多家头部 AI 公司 Koji：「十字路口」主播，新世相/躺岛的联合创始人 【时间轴】 PART 1: 2024 02:19 用一个字形容2024年的感受：「快」 10:06 未来已来，但尚未均匀分布 11:58 AI 应用落地新要件：幻觉减少、编程能力提高、计算机使用 14:35 AI是属于00后创业者的时代吗？新一代创业者身上的共性？ 17:03 过去一年的超预期进展：预训练进入瓶颈、Agent落地加速、大模型成本下降 20:50 新的产品形态，将在「强化学习」和「上下文语境」中诞生 26:30 AI编程发展四段论：ChatGPT → Github Copilot → Cursor → Devin 30:22 为什么鼓励 AI 出海？鼓励什么样的人出海？ 32:45 给中国创业者的出海建议：想清楚「做什么」+「如何推广」 PART 2: 2025 37:02 Devin 为何如此令人兴奋？月薪500美金的全能「实习生」 40:37 从 Devin 中，体验到了怎样的未来？ 42:36 新范式的特征：异步体验、云端虚拟机、知识积累、任务收费 54:47 「Cursor 是程序员的Copilot，Devin 是老板们的 Scaling Law。」 01:05:08 对AI保持乐观：人、模型、产品，PMF 磨合仍需耐心 01:11:27 2025年，什么应用方向更容易落地？创业边界在哪里？ 01:17:16 暗含潜力的新技术浪潮：Agent、可拓展个性化、o3 01:30:08 生成式 AI Native 的大机会长成什么样子？ 01:33:30 2025年，投资人的共识与非共识 【延伸阅读】 Devin * www.cognition.ai * 刚体验了一小时 Devin，这是我第一次见到真正意义上的 A - 即刻App * [Agentic AI] Devin和Agent Cursor使用体验对比 * mp.weixin.qq.com OpenAI o3： * mp.weixin.qq.com * arcprize.org * mp.weixin.qq.com 【Staff】 监制：Wendi、Zoe 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号: 真格基金（ID: zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

作为2024年的压轴之作，大家期待已久的 Coding Agent 深度拆解来了！这一期我们邀请到了国内和硅谷 Coding Agent 一线创业者、Coding 大模型研究员和 AI 投资人，进行了长达三个多小时的讨论（全网恐怕都很少见了），既有一线 Coding Agent 的设计解读，也有对刚刚发布的 o3 实现难点和未来挑战的拆解。内容新鲜热辣，绝对值得你的笔记和时间！ 在过去不到两个月的时间里，Coding Agent 的产品已经完成了二连跳式的升级。如果说第一次升级，是从 IDE 编程助手 Cursor 到以 Replit、Windsurf 为代表的 Coding Agent，那么Devin 的惊艳发布，无疑更为我们打开了一个全新的想象空间—— 实现 end-to-end 后的 Coding Agent，能做的事情已经超过 Coding 本身。 更巧的是，本期节目录制的凌晨刚好赶上 OpenAI 连续 12 天发布会的最后一天，OpenAI o3 重磅登场，在模型性能的测试集 SWE-bench 上的断层式表现，无疑再次拉高了人们对LLM 能力天花板的认知。展望2025年，AI领域还会发生什么？Coding Agent 和以RL（强化学习）为新范式的 o3系列，无疑都是新一轮讨论的核心话题。 除此之外，在本期节目中我们还探讨了： * 为什么说 Devin 展示了“完成工作”的 scaling law? * 最早引领 Coding Agent 潮流的 Replit Agent，以及开源 Devin 项目 - Openhands, 在设计中有哪些关键决策？ * Coding Agent 未来是 Devin 形态赢家通吃吗？ * 底层模型能力之外，Coding Agent 应用公司的核心能力和壁垒是什么？ * Coding Agent 对于工程师和未来的组织和社会，会有哪些深远影响？ * 如何看待 o3 超越大部分人类的能力？未来的发展空间在哪里？ 与此同时，我们也非常感谢大家在这一年以来的支持与陪伴！让我们明年见！Enjoy! 【主持人】 谢岩 Monica：真格基金投资副总裁 本期联合主持人 Peak：真格基金EIR，前猛犸浏览器创始人 【嘉宾】 戴雨森，真格基金管理合伙人，聚美优品联合创始人。 李珎，Replit Agent 核心成员，Replit 资深工程师，ex-字节，Google. 王星尧，Allhands Al (FIFIE OpenHands) co-founder & Chief Al Officer, UIUC PhD. 惠彬原，阿里巴巴通义实验室科学家 【时间轴】 * Coding Agent 的发展历程 01:56 嘉宾自我介绍与最近体验到有意思的项目 13:36 Coding Agent 的四个代际与三次进化 16:53 Devin 给人带来的全新想象：工作的 Scaling Law ？ * Replit Agent： 20:47 Replit Agent的诞生历程以及关键节点 25:50 “优秀创业者，产能会被增大至10倍甚至100倍。” 35:59 Replit 的关键更新：Integration、Edit 和 UI 38:06 未来不同 Coding Agent 产品形态会复合吗？ * OpenHands： 37:30 OpenHands 不同寻常的诞生故事 41:48 Openhands 的架构设计：Agent、EventStream 和 Runtime 47:48 Computer Use的终极理想： 用有限的空间，做无限多的事。 52:25 决定开源的契机 1:02:40 Coding agent 产品的长期竞争力是什么？ * o3 发布的影响 1:07:20 o3 最让人印象深刻的是什么？对 Coding 和 AGI 的未来有何影响？ 1:18:10 解决真实世界的复杂问题，o3 之后还需要什么？ 1:22:23 SWE-bench 被“刷爆”后，下一个 Benchmark 会是什么？ * Coding agent 的影响与展望 1:34:27 Coding Agent，今年还有哪些重要事件？ 1:39:23 在未来的组织形态中，理想工程师的画像是？ 1:56:11 如何提高模型多步骤任务的能力？ 2:05:54 Agent 的普及，能带来哪些底层技术栈的新机会？ 2:11:30 投资人眼中，中国 coding agent 的未来机遇如何 * 快问快答 2:23:27 未来1年和3年对AI的期望 2:32:15 coding agent 翻车实例：Context与记忆管理 2:37:23 AI 领域目前被高估和低估的能力? 【延伸阅读】 Devin： www.cognition.ai 刚体验了一小时 Devin，这是我第一次见到真正意义上的 A - 即刻App [Agentic AI] Devin和Agent Cursor使用体验对比 Bolt.new： Bolt.new, Flow Engineering for Code Agents, and >$8m ARR in 2 months as a Claude Wrapper Cursor： Our Problems | Cursor - The AI Code Editor More Problems | Cursor - The AI Code Editor OpenAI o3：arcprize.org 【相关概念】 LLM monitoring：指在部署和运行期间用于监督和管理大型语言模型 (LLM) 性能的流程和工具。 SWE-Bench：用于评估 LLM 解决GitHub 上真实软件问题能力的基准测试数据集。通过给定一个代码库和一个问题，LLM 需要生成一个解决所述问题的补丁。 Pre-training：训练 LLM 的初始阶段，LLM 需要从包含数万亿个 token 的大型多样化数据集中学习，目标在于对语言、上下文和各种知识有广泛的理解。 Fine-tuning：将已经预训练好的模型，在特定领域中更具体的数据集做进一步训练。 Instruct-tuning：用于 ChatGPT 和 InstructGPT 等模型，其中模型经过训练（或进一步训练）以更好地遵循提示指令，提升以符合用户意图的方式解析并响应提示的能力。 RLHF：Reinforcement Learning from Human feedback，通过人类反馈的强化学习。 Autonomous Agent：是一种能够独立执行复杂任务的人工智能系统，可以理解和响应询问，并在完全无需人工干预的情况下采取行动。 Async：异步，异步过程中程序的执行将不再与原有的序列有顺序关系。 Asynchronized Agents：异步代理，通过与其他代理异步协作解决更大的计算任务。 PR：Pull Request，拉取请求，指对代码进行修改、调试和改进的过程。 Knowledge Cutoff Date：知识截止日期，指 LLM 最后更新数据的时间点，意味着模型无法处理在其截止日期之后的信息。 Compound AI：是指通过组合多个交互组件来处理任务的复合 AI 系统。 EventStream：是一种持续的、单向的数据流格式，用于实时传输事件数据。 Runtime：指运行环境，又称为“运行时系统”，简称“运行时”，是执行码在目标机器上运行的环境。 ReAct: 是一种使用自然语言推理解决复杂任务的语言模型范例，通过结合推理（Reason）和行动（Act）两个步骤，以更灵活和动态的方式处理决策问题。 DAG：有向无环图（Directed Acyclic Graph），是一种区别于传统区块链的数据结构。 VM：虚拟机（Virtual Machine），使用软件而非硬件来运行程序和部署应用程序。虚拟机将整个计算机虚拟化到应硬件层。 Container：容器，单一容器可用于执行从小型微服务或软件服务、到大型应用程式的任何作业。容器只虚拟化操作系统级别以上的软件层。 Docker：一种开源的容器化平台，旨在简化应用程序的开发、部署和运行过程。 Feedback Loop：反馈回路，是系统（机构组织或有机个体）在输出端借由一定通道反送到输入端形成的“闭合回路”。 【提及公司和重点事件】 Cursor：www.cursor.com Cognition labs/Devin：app.devin.ai Replit：replit.com，Replit Agent：docs.replit.com OpenHands：github.com，OpenHands 论文: arxiv.org VisualWebArena: arxiv.org，TheAgentCompany: 官网 the-agent-company.com，论文 arxiv.org OpenAI o3：x.com Computer use by Anthropic：www.anthropic.com SWE-bench：github.com Windsurf：codeium.com Bolt.new：bolt.new 【Staff】 监制：Wendi、Zoe 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号: 真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

听友们期待已久的最硬核 OpenAI o1 模型技术解读干货来了！ 提起今年最受关注的事件，一定绕不开 OpenAI o1 模型的发布，OpenAI CEO Sam Altman 也称之为新范式的开始。经过强化学习（Reinforcement Learning，RL）并结合 Chain-of-Thought 思维链（CoT）技术，o1 在处理物理、数学、编程等复杂问题时，甚至和该领域的博士生水平不相上下。 强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？这场三个多小时的解读相信会给你不一样的视角！ 本期节目我们邀请到了真格基金投资副总裁 Monica 与多位有实际训练 LLM 经验的一线研究员，其中两位来自 RL 的绝对高地 Google，也是 AlphaGo、alphafold、alphageometry 等一系列世界领先的 RL 工作的发源地。他们都分别在 RL 和 MCTS（蒙特卡洛树搜索）领域有长期的研究和实践经验。另一位嘉宾则在互联网大厂，拥有从 LLM 预训练到 RLHF 的一手经验。中美前沿视角的综合，碰撞出很多火花。此次嘉宾阵容对 o1 的猜想和解读，相信会让你直呼过瘾。 这次的探讨会涉及很多技术细节，嘉宾长期的海外工作学习，难免穿插英文，不接受抱怨。Enjoy! （本期录制时间是 2024 年 9 月 27 日） 【主持人】 谢岩 Monica：真格基金投资副总裁 本期联合主持人 Cage：原字节数据科学家，现拾象科技研究员，公众号「海外独角兽」撰稿人 【嘉宾】 Kimi Kong：现于 Google Deepmind 担任 Research engineer，在斯坦福读书期间就接触强化学习，研究领域从机器人到大语言模型，对强化学习的理论和使用沿革有非常系统的理解 Eric Li：加州理工大学博士，现于 Google Cloud 担任 Research Scientist。大家都猜测 o1 将蒙特卡洛树搜索（MCTS）应用到了 LLM，认为这是提升逻辑推理能力的重要方式之一。Eric 发表了多篇 LLM 和 MCTSS 结合的论文，是领域内绝对的专家 苏辉：前微信 Al 研究员，现国内一线互联网公司大模型负责人 【时间轴】 * 数据与强化学习：o1 体验感受与能力拆解 02:45 嘉宾自我介绍与最近在关注的项目 24:19 使用 o1 的体验大概就像「在指导一个平庸但并非完全无能的研究生」 26:43 如何规模化地标注并筛选出高质量数据是最根本的问题，也是难点 31:41 旅游场景 o1 的推理能力增强，体现了在常识领域的更高泛化水平 39:44 高质量数据很难再是 One-shot 形式，需要长链路的反馈优化 45:07 设计一个好的奖励模型对获取高质量的推理 preference 数据很重要 * 从模型的工具调用到开发更强 Agent 的路径探索 51:32 o1 是在一个强推理环境被训练出来的，习惯于走长思维链 55:08 模型推理能力只是 Agent 的基础，构建一套 Agent 系统面临更多的挑战 57:23 构建 Agent 的四个要点：Base Model、Tool、Prompt、Learning * CoT、MCTS、Self-play 与强化学习在 LLM 推理中的角色关系 01:00:35 什么是 Chain-of-Thought（CoT）？ 01:09:43 CoT 与 MCTS 本质上都是在探索如何规划推理上的实践 01:13:13 强化学习的三个核心要素：Agent、Environment、Reward 01:33:24 Reward Model 可扩展的模式也许是「Human in the loop 配合 AI feedback」 * o1 有可能是单一模型还是 Multi-agent system？ 01:36:17 在 AI 发展的五个阶段里，我们还处于 2.1 到 2.5 的状态 01:39:32 在可见的未来，Multi-Agent 的能力会超过 Single-Agent 01:42:54 Multi-Agent 是超级模型出现前的过渡状态 01:44:40 为什么玩游戏的能力与游戏数据对 LLM 来说很值得关注？ * o1 发布带来的影响与展望 01:49:59 Google 很早就开始强化学习相关研究，为什么 OpenAI o1 先出来了？ 01:56:26 OpenAI o1 带来的强化学习新范式，拉高了追赶者的难度 02:05:17 未来 1-3 年，最期望在 AI 领域内看到的发展 【延伸阅读】 本期完整文字版内容整理：三万字实录对话 Google Deepmind 研究员：拆解 OpenAI o1 及 LLM+RL 新范式｜Z Talk OpenAI：Scaling Laws for Reward Model Overoptimization Allen Zhu：Physics of Language Models Language is primarily a tool for communication rather than thought OpenAI： lmproving mathematical reasoning with process supervision OpenAI PRM 800k 数据集 Let's Verify Step by Step Anthropic：Constitutional AI：Harmlessness from AI Feedback OpenAI Hyung Won Chung: “Don’t teach. Incentivize.” Sergey Levine：Soft actor-critic：Off-policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）from OpenAl paper：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments AlphaZero-Like Tree-Search can Guide Large Language Model Decoding and Training Reasoning with Language Model is Planning with World Mode Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems OpenAI：Learning to Reason with LLMs OpenAI o1-mini OpenAI's Strawberry and inference scaling laws 海外独角兽：LLM 的范式转移：RL 带来新的 Scaling Law 张俊林：Reverse-o1：OpenAI o1 原理逆向工程图解 【相关概念】 Reward Model：在强化学习中，Reward Model（奖励模型）是一种用来估计或预测环境中奖励信号的模型。它在某些场景下起到简化或替代环境反馈的作用，尤其是在奖励信号复杂、稀疏或难以直接定义的情况下。 RLHF：Reinforcement Learning from Human feedback，通过人类反馈的强化学习 RLAIF：Reinforcement Learning from AI feedback，通过人工智能反馈的强化学习 InstructGPT：OpenAI 开发的一种语言模型，它是 GPT-3 的一个优化版本，专注于通过人类反馈来更好地理解和完成用户的指令，为此引入了 RLHF 这一核心优化方法。InstructGPT 是 GPT 系列模型的重要里程碑，因为它标志着模型从单纯的大规模语言生成转向对用户需求的更精确理解和响应。 SFT 数据：在监督微调过程中使用的标注数据集。 preference 数据：尤指在强化学习阶段如 RLHF 中，用于表达用户或标注者偏好的一类数据。 Chain-of-Thought：思维链（CoT）是一种提升大语言模型（LLM）推理能力的方法。其核心思想是通过引导模型生成逐步的推理步骤，将复杂问题分解为一系列更易处理的子问题，最终得出答案。这种方法显著提升了模型在数学、逻辑推理和多步问题求解等任务上的表现。 Toolformer：一种新型语言模型，它的目标是结合语言模型自身的生成能力与工具的调用能力，以提高任务解决的准确性和效率。Toolformer 的核心思想是在需要外部知识或特定计算能力时，模型可以自动决定调用外部工具，比如计算器、搜索引擎、翻译器等。 DDPM：去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model）是一种生成模型，用于高质量的图像生成任务。它属于扩散模型（Diffusion Models）的一种具体实现，是近年来在生成模型领域非常重要的一项进展。 DPO：Direct Preference Optimization，是一种新兴的机器学习方法，用于优化模型的行为，使其更符合人类偏好。这种方法直接利用人类偏好数据，优化模型输出，使其能够生成更符合用户预期或偏好的结果。 PPO：Proximal Policy Optimization，是一种强化学习算法，由 OpenAI 在 2017 年提出。它是一种策略优化算法，以其稳定性和效率在强化学习领域广受欢迎。PPO 在游戏 AI、机器人控制等领域表现优异，同时也被用于训练语言模型（如 RLHF 中用于优化模型行为）。 Reward Hacking 问题：当以 reward model 的评分作为奖励进行优化时，如果 reward model 不能完全代表人类的偏好，就可能出现奖励黑客。 AlphaGo：谷歌 DeepMind 开发的围棋 AI，结合监督学习（从人类棋谱中学习）和蒙特卡洛树搜索（MCTS），在 2016 年击败李世石，次年击败世界第一柯洁。 AlphaGo Zero：AlphaGo 的进化版本，只通过自我对弈和强化学习训练，不需要人类棋谱，大幅提升性能。 AlphaZero：通用版本的 AlphaGo Zero，适用于多种棋类（如国际象棋、围棋、将棋），只需知道基本规则，通过自我对弈学习成为超强 AI。 【Staff】 监制：Wendi、Stone、Zoe 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号:真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

本期我们邀请到的嘉宾是反曲Recurve的创始人、一面数据创始人兼CEO Tony 任栋霓。 Tony 任栋霓，一位在创业成功后再次投身数据科学领域的连续创业者。在香港科技大学取得计算机科学的学士、硕士和博士学位后，Tony 先后在腾讯、日本国立情报学研究所（东京）和华为香港诺亚方舟实验室从事移动大数据分析与处理平台的开发工作。之后，他又加入了快播科技，负责机器学习与计算机视觉技术的研发。仅半年后，快播成为国内首家推出海报/电影截图识别与人脸识别系统的视频应用，每日接口调用次数超过50万次。 2014年初，Tony 离开快播，与当时的伙伴共同创立了“一面数据”，专注于为投资和消费类品牌提供数据挖掘与分析服务。2016年，真格基金成为了他们的天使投资人。在经历一段时间的高速发展后，2019 年，一面数据被一家专注于数据服务的跨国集团 Ascential 全资收购，成为其在中国重要的分支和布局。 在令人艳羡的股权变现和成功“退出”之后，Tony 决定重新出发。2023年，他与原团队再度联合创立了“反曲 Recurve”。这一次，他们专注打造数据与人工智能基础设施（Data & AI Infra），致力于通过生成式 AI 技术，重新定义企业中的数据流转和使用方式，消除人和数据之间的壁垒。 在本期播客中，Tony 将以一位经历了完整创业周期的“过来人”和重新站上起跑线的“创始人”双重身份，分享他两次创业中的宝贵经验和行业洞察。与第一次创业相比，是什么契机促使他再次开启创业之旅？新一次创业公司的产品是什么？他如何看待一面数据的成功收购？收购过程中又面临了哪些挑战？作为没有商业背景的技术型创业者，该如何与投资方进行合理的估值谈判？立足当下回顾过去，有哪些决定或许会有所不同？ 希望本期对谈内容也能够为正面临相似抉择中的技术创业者们，带来些“以终为始”的思路启发。 【本期嘉宾】 Tony 任栋霓 反曲recurve创始人兼CEO，一面数据创始人 【时间轴】 02:15 “反曲”公司的命名由来？ 05:56 二次创业的创业契机 10:16 数据在企业中如何起作用？ 14:24 大家都想挖矿时，就要开始“卖铲子” 19:16 “误打误撞”中的幸运收购 20:43 继续创业与接受收购的心态转变 24:44 审慎背调只为双向奔赴 31:10 最看重收购方的哪些特质？ 34:39 从入场时就要锚定好“退出”方式 39:48 收购时遭遇过什么困难？ 49:42 重来一次，最希望做出的改变是什么 53:36 估值定价谈判技巧复盘 59:21 被收购是一种怎样的体验 1:06:05 创业 = 去验证打工发现的机会点 1:09:33 当上老板后，记得不要“帮倒忙” 【拓展资料】 MDS（Modern Data Stack）：现代数据堆栈 （MDS） 是基于云的工具和技术的集合，可帮助组织收集、存储、处理和分析数据。它旨在简化数据管理，提高数据可访问性，并推动整个组织做出更好的决策。 Data & AI Infra（Data & AI infrastructure） : 指连接算力和应用的人工智能中间层基础设施，能够为上层的AI算法应用提供支持的AI全栈底层技术，实现AI计算的加速和部署。Data & AI Infra 涵盖了数据准备、模型训练、模型部署和应用整合等环节，类似计算机系统的基础软件层以及云计算三层架构的PaaS层级。 拓展阅读： www.qlik.com The Modern Data Stack: Past, Present, and Future | dbt Labs Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure: 2020 | Andreessen Horowitz Al lnfra下隐藏的千亿市场 – 人人都是产品经理

2016 年，Castbox 成立并进军海外移动端播客市场，填补了市场空白，注册用户曾一度达到 3000 万，位列第三方播客产品榜首。 2018 年后，Spotify 掷重金下场播客市场，Castbox 面临着商业化的难题和大环境的挤压，创始人王小雨带领团队经过艰难探索，最终实现了矩阵式打法的转型突破，发展了一系列娱乐相关的产品。如今，这位毕业于北大心理学系，有着多年开发经验的前 Google 员工王小雨，正沿着她的创业路径，领导着一个有着 50 多款产品和全球 5000 多万月活用户的公司。 作为互联网创业时代的踏浪人，王小雨和团队积极关注着 AI 技术的发展，上线了数款 AI native 产品。对于如何在互联网环境下做好一款 AI 产品，她有着自己独到的见解。本期节目我们邀请到了真格基金投资副总裁 Monica 与 Castbox 创始人兼 CEO 王小雨，一起聊聊她不寻常的创业路径背后对创始人心态和创业形态的思考，以及对公司在积极纳入 AI 技术过程中所遇到的变化与挑战的看法。 【主持人】 谢岩 Monica 真格基金投资副总裁 【嘉宾】 王小雨 Renee Castbox 创始人兼 CEO 【时间轴】 Renee 的创业经历：从 Castbox 到产品矩阵 * 01:15 北大心理系、大三自学编程、勇闯 Google 后选择离开创业 * 12:56 创立 Castbox，月活一度达 3000 万 * 15:48 单一产品商业化困难，转型矩阵式打法 创始人如何有效组织和管理公司？ * 24:04 发挥各家优势是跨国组织的效率密码 * 25:32 Founder Mode 带来的启发：不管规模多大，创始人一定要抓细节 * 27:30 保持开放性很重要，引用新范式是更高级的杠杆点 应用 AI 技术给一家公司带来了什么影响和挑战？ * 30:53 从生产到推广环节，AI 技术应用带来了历史最快的增长 * 37:31 如何在公司中推广应用 AI：founder 要能够发掘出水下的新技术人才 * 40:12 管理是反规模的：小公司能更好适应新技术的纳入 * 43:21 矩阵式打法背后：以市场和收入为导向会更轻松 * 49:08 面对大模型生产力转化的不足，主动增加工程投入有价值吗？ 创业者视角 VS 投资人视角；单一产品做大 VS 矩阵式生意 * 53:07 聊聊投资者心态：不求每一次都成功，但是最成功的必须在自己手上 * 54:59 做公司的两种心态：作为生意和作为事业 * 56:12 留在牌桌上才能等来机会，永远保持对市场、对新鲜技术的嗅觉 * 01:00:39 互联网产品早期就得砸钱吗？ * 01:01:56 不是所有互联网产品都是赢家通吃，学着接纳多样化产品的自然规律 如何在当下做好一个 AI 产品 * 01:04:07 只看应用层，最后满足的还是用户需求 * 01:06:05 互联网已经不存在什么新东西了，品类是前提，组织能力很重要 * 01:08:21 今天的 AI 产品经理需要真的懂 AI，知道 AI 的边界在哪 * 01:14:06 潜力产品的两个特征：符合成瘾机制 + 激发心流状态 聊聊创业本身，有关创始人的心态和行为 * 01:19:09 创业作为一种生活方式 * 01:20:52 第一个话题：创业者的耐心 * 01:25:31 创业有 upside 和 downside，我的 downside 是至少投资人不要亏钱 * 01:28:45 不迷恋宏大叙事，先立地，再去找顶天的点 * 01:30:18 第二个话题：创业者的悲观与乐观 * 01:33:48 出海创业者是否需要到美国去？ * 01:38:01 快问快答 【相关推荐】 公众号：Renee 创业随笔 播客中提及的文章：创业的耐心、悲观的乐观主义者、Founder Mode Renee 提及的书籍：《闪电式扩张》、《Four Thousand Weeks》、《弗兰克尔自传》 【Staff】 监制：加分、Stone 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号:真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

如果你曾被LiberLive的无弦吉他吸引，那么我一定要向你推荐弹唱钢琴 The ONE。也许你不知道，这个由清华理工男创办的音乐科技公司，是中国音乐教育与智能乐器硬件市场的开先河者，并一直保持着行业领先。 怀着“让更多人享受音乐的乐趣”的使命，叶滨在 2013 年创办了小叶子，随即推出 The ONE 智能钢琴。在那时，“智能钢琴”还是一个从未出现在人们眼前过的名字。十一年时间里，叶滨在钢琴教育这条路上探索过很多方向，从智能钢琴到线下钢琴教室再到 AI 陪练，最终在弹唱机会到来时迎来了自己“十年来最满意”的钢琴产品。“怎么把一个类似玩具的东西和严肃教学做好平衡，是我们过去一直面临的挑战”，而这个长期的挑战，似乎在今天有了更清晰的答案。 本期节目邀请到了小叶子创始人兼 CEO 叶滨，听听在新一波智能硬件与 AI 机会下他的答案，以及他对于小叶子一直以来探索通往更好的音乐教育路径的心得。你将会在这期节目中听到一个从中国互联网初代开始创业，走过黄金十年的创业者的心路历程。欢迎订阅收听~ 【本期嘉宾】 叶滨 小叶子科技创始人兼 CEO 【本期要点】 从 Liberlive 智能吉他聊起，到过去十年行业的变化 * 01:59 不是智商税，是用弹唱平衡音乐演奏体验的创新产品设计 * 03:52 做一款玩具很好！但 The ONE 的使命愿景更偏向音乐教育 * 04:48 成立 11 年，The ONE 开启了智能乐器硬件市场 * 07:38 谁不爱音乐呢？智能钢琴的出现为过去十年的市场带来新的增量 十年仍在行业第一的The One做对了什么 * 09:28 学钢琴很痛苦的典型理工男，从新思路切入做出了智能电钢琴 * 13:58 从移动互联网到 AI，科技创业者最重要的是立足于用户需求而非技 * 15:59 能活下来、闯出来的爆发逻辑：对用户需求精准把握，找到学习音乐的痛点和爽点 直面音乐教育上无法逃离的观念平衡难题：严肃教育与兴趣速成 * 21:04 智能钢琴面对着很多传统学琴观念的质疑和挑战，但 The ONE 并不要做一个玩具 * 27:33 在完成这条平衡严肃教育与兴趣速成的主线上，The ONE 用十年探索迎来了最满意的产品 * 30:01 多方向的探索：线下智能钢琴教室与 AI 陪练业务的拓展 * 36:35 以弹唱为代表的成人用户会不断增长，弹唱是对的音乐教育切口 * 38:09 2019 年就注意到了弹唱玩法，但一款短视频时代产品逻辑的智能钢琴要让用户能玩起来 技术如何辅助音乐教育更好地“智能化” * 47:05“智能”的终极目标是让技术的难点能够被更好地解决，最终能通向艺术化、情感化的表达 * 52:34 “传统学钢琴就像中国人学英语一样” * 56:16 通过The ONE实现更好的音乐教育路径：在音乐与兴趣中学习 * 59:31 用AIGC激发用户面对钢琴学习时不断“玩下去”的动力 挺过互联网创业的“黄金十年” * 01:02:57 个人创业经历分享：连续创业和跨领域创业的心得 * 01:04:48 风险投资人的经历带来的视角与帮助 * 01:08:19 过去的创业黄金十年没有做更大的生意，但忠于热爱、打磨产品带来了好心态和价值感 【Staff】 监制：加分、Stone 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号:真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

有志者代言人张宁要冲击巴黎奥运了！2018 年，还在参加《这就是灌篮》综艺的张宁被有志者 UZIS 看中并签约成为代言人，谈起这一决策，有志者 UZIS 创始人王森认为“他对篮球纯粹的热爱和好胜心非常贴合我们的品牌精神”。 有志者 UZIS 成立于 2017 年，是一家从长沙市老厂房里生长出来的新消费品牌，从篮球袜切入新一代篮球运动市场。不到五年时间，有志者 UZIS 凭借对篮球人群的精准洞察和对篮球袜的独特产品设计，填补了国内篮球袜细分赛道的空白，成为该品类下的 NO.1。与传统“单一品类+广泛人群”的品牌方法论不同，有志者 UZIS 在打响篮球袜细分市场后选择开拓产品品类，持续将精力投入于团队最了解的篮球人群，探索“满足篮球人群所有需求”的品牌新思路，正如王森所说的，要成为“新一代篮球运动品牌”。 真格基金与有志者 UZIS 相识于 2021 年。本期节目，我们邀请到了有志者 UZIS 创始人兼 CEO 王森，和我们一起聊聊有志者 UZIS 创立背后的故事，以及打造一个篮球运动品牌在产品、营销、组织上的深度思考。你将会在这期节目中听到王森创业的心路历程，了解他开车横穿美国后决定辍学的创业故事，以及有志者 UZIS 是如何从一个初创公司一步步成长为篮球袜细分赛道的头部品牌的。欢迎订阅收听~ 【本期嘉宾】 王森 有志者 UZIS 创始人兼 CEO 【时间轴】 代言人张宁、奥运与篮球精神的中国式表达 02:13 Uzis 与走不寻常路径的张宁：期待他在巴黎奥运会拿金牌 06:22 做自己的赛事 IP，为中国篮球输送纯粹、热血、有梦的新生代潜力球员 08:12 唤醒国人内心的中国式运动精神表达：有志者，事竟成 王森的创业心路：NBA 梦想的幻灭与创业的决心 13:31 一直都渴望赢：体育运动与竞争欲望铺陈了对成功的一腔热血 17:55 做过卖猪脚的 APP、开过潮汕牛肉火锅店，最终回到热爱的领域创业 20:06 NBA 梦想幻灭后陷入迷茫，开车横穿美国后决定辍学回国创业 26:20 糅合规律、巧合与趋势，选择从篮球袜开始切入 成为细分赛道的头部品牌，作为创业公司的有志者 UZIS 做对了什么？ 28:21 有志者 UZIS 的爆款逻辑：功能的视觉张力、创新指数与创新收益的曲线高点 31:58 产品、组织上的转型与突破，带来创业激情与理性的平衡 34:28 果断砍掉原有的印花袜产品线，采用编织袜的产品模式 37:38 做对了什么决策？赛道聚焦的精准、产品的打磨、渠道营销的迅速把握 41:33 未来发展重点与“聚焦人群而非供应链”的实践 45:29 抓住受众对产品的精细体验与心理活动，塑造差异化需求 47:44 工艺细节的长久打磨造就极致体验，最终形成产品的核心竞争力 有关运动消费行业、品牌愿景与个人分享 50:24 面对市场增速放缓，要提前做好战略升级的准备 51:36 关于行业与竞争：运动消费行业有很多共识，难的是知行合一 57:54 “新一代篮球品牌，又帅又能打”与有志者 UZIS 的长期愿景 01:00:19 想做扣篮运动员的王森对时间管理与个人爱好的分享 【Staff】 监制：加分、Stone 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号:真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

本期的嘉宾是留形科技的联合创始人兼 CEO Aaron 秦佑铭。 2017 年，在弗吉尼亚理工大学读本科的秦佑铭首次带队参赛 RoboMaster 便打入决赛，成为全北美唯二打入决赛的队伍之一。博士期间他跟随张富导师建立了香港大学第一个无人机实验室 MaRS Lab，其中最出名的 FAST-LIO 开源项目在三维建图及测绘领域产生了国际性的深远影响，GitHub 星标已达到 2.4k。2022 年秦佑铭和 FAST-LIO 一作徐威创立了留形科技，产品在推出三个月后就快速实现了盈利。 在本期节目里，我们聊到了秦佑铭联合创立留形科技之前经历的重要时刻，以及留形科技的产品在三维重构领域的技术路线与颠覆性创新是什么？三维感知的数据获取与仅靠视觉的数据获取之间的区别是什么？留形科技是如何找到产品的主要应用场景的？XR 和具身智能浪潮下三维感知技术的未来形态会是什么样？如果你也对机器人的三维感知与影像重构、以及 VR、AR 的发展充满兴趣，欢迎订阅收听~ 【本期嘉宾】 秦佑铭 留形科技联合创始人兼 CEO 【时间轴】 创业之前：在机器人研究领域逐步纵深 01:39 与机器人研究的渊源及学生时代的经历 05:13 成为港大 MaRS 实验室的“一代目” 核心是三维的感知决策：留形科技的野心不止于测绘行业 10:20 留形科技专注于机器人空间感知决策技术的研发与应用 12:13 试过艺术、游戏、特检等场景，最终在建筑行业得到了最直接的反馈 21:04 创始人每天在家钻研技术其实是不务正业的表现 23:18 留形科技目前的产品线及其背后技术原理介绍 26:18 解决了技术瓶颈后，未来一定是属于三维世界的 30:18 技术优势一定不是永远的护城河，更重要的是了解客户 36:06 成立半年内就实现盈利，留形科技是产学研的优秀案例 37:23 留形科技目前的商业化计划与应用场景的拓展方向 技术瓶颈与可见的未来：三维感知之于具身智能的想象 40:57 感知决策技术其实是具身智能的核心前提 43:51 3D 单反肯定会在某个时间点出现，但它的出现是有前提的 46:13 C 端视角上，留形机的极限大场景可能是与游戏、三维社交结合 关于创业：持续探索与尝试 47:21 我的活法是，在有限的生命里抓紧时间去探索自己相信的 vision 49:09 给机器人背景的学生或从业者的建议与书籍推荐 【相关资料】 FAST-LIO 项目：由香港大学 MaRS Lab 实验室开发的开源项目，专注于基于激光雷达和视觉的快速三维建图技术。该项目以其高效性、鲁棒性以及对不同环境的适应性而受到业界的认可和应用。项目 GitHub 链接：github.com 【Staff】 监制：加分、Stone 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号：真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果 Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

本期的嘉宾是 vLLM 团队的李卓翰、Simon Mo、柳晓萱 Lily、游凯超，和真格基金管理合伙人戴雨森。 两年时间，vLLM 从加州大学伯克利分校的一个 Demo 项目成长为全球范围内最受欢迎的开源大模型推理加速框架。AI 技术不断突破极限，大语言模型正处于浪潮之巅。而在开发以外，模型的部署常常受到推理速度过慢、GPU 利用率过低的阻碍。vLLM 以 PagedAttention 核心算法，支持 30+ 生成式大语言模型，多种硬件厂商的适配和前沿的优化，能够做到与 Hugging Face Transformers 相比 24 倍的吞吐量。 昨天，真格基金正式宣布对 vLLM 项目进行捐赠。对于创造未来的重要基石，我们愿尽绵薄之力。本期播客，我们请来了 vLLM 项目的四位主要团队成员以及主导这次捐赠的真格基金管理合伙人戴雨森，聊聊 vLLM 背后的开源故事，以及这个项目是如何在 AI 浪潮中势如破竹的。 在本期节目里，我们聊到了 vLLM 如何在短短两年成为了炙手可热的开源大模型推理加速框架？从学界项目起始，vLLM 团队是如何精准发挥自身优势同时进行适应的？为何 vLLM 开源项目能够建立起如此活跃的技术社区生态，吸引全球人才共创？vLLM 的团队如何看待商业化，他们对作为开源项目的 vLLM 有什么愿景？相信无论你是大模型领域的技术开发者，还是对 AI 的发展与创新感兴趣，抑或是开源社区的经营者，这期节目都能带给你启发。 【本期嘉宾】 戴雨森 真格基金管理合伙人，投资了月之暗面等头部 AI 公司 李卓翰 加州大学伯克利分校博士生， vLLM 创始人之一，目前负责 vLLM 的高层设计与开源社区管理 Simon Mo 加州大学伯克利分校博士生，目前在 vLLM 承担产品经理/开源社区生态管理的角色 柳晓萱 加州大学伯克利分校博士生，目前在 vLLM 负责科研导向的设计与改进 游凯超 清华博士生，赴伯克利访问，目前在 vLLM 负责开源内容的维护管理 【本期要点】 02:07 vLLM 项目与团队的基本介绍 12:04 在 vLLM 之前，没有 LLM 推理框架尝试在多请求角度做优化 15:38 从零到一，成为最快、最好用的开源引擎 23:12 「大卫战胜哥利亚」，开源模式和代码质量是核心 30:22 开源传统塑造学界与业界「探索性+实用性」的火花碰撞 32:35 开源发布之后，vLLM 的目标不再是只是速度 35:27 一个模型火了，关于这个模型的 issue 就会疯狂增加 40:20 发论文可以有很多前提条件，但做系统需要解决所有极端情况 43:51 未来大模型会更倾向于场景驱动，探索模型效率的极限 45:52 vLLM 选择做的与选择不做的 50:50 建立起广泛的贡献者生态没有什么诀窍，就是一个一个来 58:32 要抑制自己动手的冲动，让社区慢慢成长起来 01:02:39 PMF 出现在当 PR 开始爆炸性增长而我们没精力去提供新的功能时 01:03:10 在 vLLM 做科研是一个正向迭代的过程 01:07:10 更多硬件和模型支持、更高的性能优化，vLLM 会持续构建和维护开源 01:11:43 我们很高兴能做一个非商业化的项目，让大家都能更好地商业化 01:16:57 vLLM 团队关注的新鲜开源项目与书籍分享 【相关资料】 vLLM 项目 GitHub 网址：https://github.com/vllm-project/vllm vLLM 项目：vLLM 是大语言模型的推理与服务引擎。简单来说，vLLM 的主要功能是将训练好的模型部署到生产环境里，着重于效率与成本，让模型推理变快，让 GPU 更能物尽其用，最终让 AI 产品落地更快。技术上来讲，vLLM 是一个基于 PagedAttention 核心算法的开源项目，支持 30+ 生成式大语言模型，多种硬件厂商的适配和前沿的优化。 PagedAttention ：是一种内存管理算法，它被设计用于优化大型语言模型（LLM）中的注意力（Attention）机制。PagedAttention 的核心思想是利用操作系统的分页（Paging）和虚拟内存技术来管理 Transformer 模型注意力操作里的 KV 缓存（KV Cache），使得大型语言模型在推理过程中能更有效地利用计算资源。 KV（Key-Value）：在注意力机制中，输入数据被分为两部分：键（Key）和值（Value）。模型通过计算键和查询（Query）之间的相似度来确定每个值的重要性。 Paging（分页）：分页是操作系统用于管理内存的一种技术。它将内存分成固定大小的页，并只加载当前需要的页到物理内存中，其他页则存储在磁盘上。当需要访问不在物理内存中的页时，操作系统会进行页面置换。 Virtual Memory（虚拟内存）：虚拟内存是一种技术，允许计算机使用比物理内存更多的内存。它通过将部分数据存储在磁盘上，而不仅仅是物理内存中，来扩展可用的内存空间。 Prefix Caching（前缀缓存）：一种计算机科学中的技术，用于存储昂贵函数调用的结果，并在相同的输入参数再次出现时返回缓存的结果。这种技术特别适用于那些计算成本高且频繁使用相同参数调用的函数。 Speculative Decoding（推测解码）：作为 2023 年新兴的一项大语言模型推理加速技术，提出了一种类似的解决方案：通过增加每个解码步大语言模型计算的并行性，减少总的解码步数（即减少了大语言模型参数的反复读写），从而实现推理加速。 CUDA Kernel：在 CUDA 中，Kernel 是在 GPU 上执行的函数。当我们说“启动 Kernel"时，我们是指在 GPU 上调度和执行该 Kernel。 Chunked Prefill：通过把较长的用户请求输入分块处理，使得有更多的空间来处理其他的请求，减少一个较长的请求对其他请求的影响，增加整体服务的延迟的稳定性。 MoE：全称 Mixture of Experts，混合专家模型。MoE 是大模型架构的一种，其核心工作设计思路是“术业有专攻”，即将任务分门别类，然后分给多个“专家”进行解决。 Hugging Face：是一个专门为自然语言处理和深度学习提供支持和服务的开源库，由法国的一家同名公司开发。它提供了一系列强大的功能，包括模型训练、数据预处理、模型转换等，使得用户可以更加便捷地进行自然语言处理任务。 Transformers：是由 Hugging Face 开发的一个 NLP 包，支持加载目前绝大部分的预训练模型。随着 BERT、GPT 等大规模语言模型的兴起，越来越多的公司和研究者采用 Transformers 库来构建 NLP 应用。 Encoder-Decoder：一种模型，同时有 encoder（编码器）和 decoder（解码器）。 State Space（空间状态模型）：用于描述这些状态表示并根据某些输入进行下一个状态预测的模型。Hugging Face链接：huggingface.co Latent Attenttion：DeepSeek-V2 设计了一种称为 MLA（Multi-Head Latent Attention）的注意力机制。MLA 通过低秩 key-value 联合压缩，实现了比MHA更好的效果并且需要的 KV Cache 要小很多。 TensorRT-LLM：TensorRT-LLM 是一个由 NVIDIA 提供的开源库，旨在加速和优化在 NVIDIA GPU 上运行的最新大型语言模型（LLMs）的推理性能。它提供了一个综合的库，用于编译和优化 LLMs 进行推理，包括内核融合和量化、运行时优化等技术，同时提供了一个直观的 Python API 用于定义和构建新模型。项目 GitHub 网址：github.com TGI：Huggingface Text Generation Inference（也称为 TGI）是一个用 Rust 和 Python 编写的框架，用于部署和提供大型语言模型。它是一个可用于部署和提供大预言模型的生产工具包。 ControlNet：一种神经网络，可以与预训练的扩散模型结合使用，特别是 Stable Diffusion 模型。ControlNet 可以用于生成图像的深度学习模型，通过在生成过程中引入外部控制信号来改进生成质量。2022 年， ControlNet 的项目发布者 Zhang Lvmin 张吕敏获得了第一期真 Summer 奖学金。项目 GitHub 网址：github.com Andrej Karpathy：前 OpenAI 创始成员，曾任特斯拉人工智能和自动驾驶部门（Autopilot）负责人。 BSD（Berkeley Software Distribution）：是一种类 Unix 操作系统，最早在 1977 年末由加州大学伯克利分校的计算机系统研究小组（CSRG）开发。 Postgres：加州大学伯克利分校的开源项目，后发展为 PostgreSQL，一个高度可扩展的开源对象关系数据库系统。官网链接：www.postgresql.org RISC-V：一种开放标准的指令集架构（Instruction Set Architecture, ISA）。官网链接：riscv.org Spark：一个开源的分布式计算系统，提供了快速且通用的引擎来处理海量数据。官网链接：spark.apache.org Ray：一个开源的分布式计算框架，专为大规模的 AI 和机器学习应用而设计。官网链接：docs.ray.io Unsloth：专注于大型语言模型推理加速的微调训练方向。提供了开源版本，可以显著提高训练效率，减少内存使用，并且支持 NVIDIA、Intel 和 AMD 的 GPU。Unsloth 的主要特点包括使用 OpenAI 的 Triton 语言重写所有内核。官网链接：unsloth.ai PyTorch：一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。官网链接：pytorch.org Jax：由谷歌大脑团队开发的高性能数值计算库，支持自动微分和即时编译（JIT）。官网链接：jax.readthedocs.io 【Staff】 监制：加分、Wendi、Stone 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站! 【联系我们】 公众号:真格基金（ID:zhenfund） 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

本期节目是近日 AI 科技评论对真格基金管理合伙人戴雨森的专访。2009年，雨森从斯坦福退学，并与陈欧共同创办了聚美优品。5年后，聚美优品成功上市，彼时雨森27岁。 2017年，雨森加入真格基金，专注于早期投资。近一年多来，他主要关注AI领域，投资了包括月之暗面等头部AI项目。 在本期节目里，我们探讨了AI投资泡沫下是否存在真正的机会，以及如何判断一个技术或产品是否具有长期价值。我们还分析了中美在AI发展上的差异，包括硅谷与中国市场在AI应用方面的不同。 最后，雨森还真诚分享了自己从移动互联网时代创业者，转变为AI时代的一线投资人的心路历程。 【本期嘉宾】 戴雨森：真格基金管理合伙人，投资了月之暗面等头部 AI 公司 姚凯飞：BrandAI CEO 林军：雷峰网创始人、科技史作家 【本期要点】 AI投资泡沫下的啤酒 4:21 AI大模型肯定有不小泡沫，但是更要关心下面有多少啤酒 10:26 要有耐心，大机会肯定是持续很长时间的 13:23 自己在用的AI产品：Perplexity、Kimi、FSD、Meta雷朋、Suno 21:57 全自主 vs 协作；通用 vs 专用；物理世界 vs 数码世界 23:47 针对专业用户和中小企的专业领域的Copilot会较快落地 26:55 AI硬件不是要替代手机，而是补上手机做不了的事情 32:18 过去10年创业逻辑的变与不变：技术限制 vs 想法限制 39:15 AI还在科研和技术驱动的阶段，对未来发展方向有洞察的创业者会有优势 43:23 硅谷 vs 国内：ToB vs ToC、软件 vs 硬件 跨越周期的创业与投资心得 46:16 如何更高概率地找到优秀人才 49:51 重仓年轻人，新行业投小天才 53:54 杨植麟与月之暗面 57:12 投人逻辑是天使投资正确的打开方式 59:45 相信年轻人，投身大趋势，做热爱的事情，对未来保持乐观 【Staff】 监制：加分 后期：Keyone Studio 【关于真格】 《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。 真格基金创立于2011年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。 真格，你的创业第一站！ 【联系我们】 公众号：真格基金(ID:zhenfund) 官网链接：www.zhenfund.com 邮箱：media@zhenfund.com 你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动～