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Cccco_CYHm hosts 硅谷声研所, a technology show with 60 episodes published.
本期博客翻译自 Dan Koe 这期内容聊的是一个很现实的话题： 普通创作者如何在社交媒体上持续涨粉 。嘉宾的观点不是“靠算法碰运气”，而是把社交媒体当成一套可以学习的系统来做。 核心有两个杠杆。第一， 不要总想着凭空原创，而是研究已经被验证有效的内容 。比如热门标题、爆款选题、成熟结构，都可以作为起点，但关键是要加入自己的经历、观点和表达，而不是简单照抄。很多大创作者其实也在反复使用相似的选题，只是每个人的角度不同。 第二， 涨粉不只
本期嘉宾： 谷歌及Alphabet首席执行官 本期讨论内容： 谷歌如何在AI竞赛中强势回归，如何管理高达1800亿美元的资本支出预算，以及为什么说2026年将是“供给紧张之年”。他们还讨论了算力与电力的限制、为何他坚信AI将显著推动美国经济增长，以及公司内部文化如何回归“谷歌式”的乐观。皮查伊还分享了太空数据中心等长期押注的细节，感叹自己当初应该更快地资助Waymo（谷歌自动驾驶项目），以及谷歌内部什么小事至今仍能点燃他的创造热情。 探
本期嘉宾： Claude Code产品负责人Cat Wu 本期内容： Claude Code 可能是今年最成功的 AI 产品之一，Claude Code 产品负责人 Cat Wu 在这次访谈输出的两个主要观点： 1. 把目标定义非常清晰，专注一件事后就开始做到极致 2. 尽快把东西交到真实用户手里 现在 Anthropic 的节奏，是把原来 6 个月的功能压缩到 1 个月，甚至 1 周、1 天上线，听起来确实很难让人相信。Anthrop
产品经理应该听完的一期视频。 在库克卸任苹果CEO之时，本期分享前苹果首席设计师乔尼·艾维的一次对话，他分享了自己对在苹果期间形成对设计和idea的理解。在苹果文化中，设计师不仅仅是设计师，更是产品经理。 想法是脆弱的，观点不是想法 1️⃣伟大的idea一开始也许只是一个脆弱的想法，很容易被逻辑判断否决 大部分人的表达欲本质是“自我证明”，大家着急抛出自己的观点，但观点有时并不是想法，而是一种评判，是基于自身经验对事物的评价，是防守性的
本期博客翻译自：Lenny's Podcast Hard truths about building in the AI era | Keith Rabois (Khosla Ventures) 嘉宾背景： 本期嘉宾是PayPal早期高管，Square前COO，LinkedIn前企业发展副总裁，也是Stripe、DoorDash、Airbnb、YouTube、Ramp、Palantir等公司的早期投资人。 本期他提出一个反共识的产品观点
本期博客翻译自Dan Martell | If I Started Over With $0, Here’s My Exact Plan to get to $1M 💬讨论内容简介 Dan是连续创业者，已经从零做成了好几家公司，他知道大部分普通人创业都是没资本、没人脉、没后路的状态，所以今天这套方法通过分享，如何结合了AI工具，把原来要花几周的工作压缩到几天，把创业门槛拉到了普通人也能更加低成本起步的程度。 找方向：别追热情，找痛点
本期博客翻译自Greg Isenberg｜ Stop Vibe Coding. Start Getting Customers 💬讨论内容简介 如今每天都有20万个新项目在Lovable这类平台上线，真正的瓶颈早已变成分销获客；Greg Isenberg坚信，未来十年最富有的人会是营销人——因为代码如今已经成为一种人人都能买到商品。 ⏰时间点 00:00 开场介绍 01:07 行业大反转：分销优先于研发 03:08 警惕「先做产品再想
本期博客翻译自： No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups 标题：Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI 💬讨论内容 当AI智能体不仅能回答问题，还能自主设计实验、写代码、调模型、管理你的家——甚至替你做研究时，人类的角色还剩什么？本期我们邀请到 And
英伟达CEO黄仁勋近期在加州圣何塞发表了年度主题演讲，正式拉开了公司 GTC 大会的帷幕。最近，英伟达频频达成交易，其中包括与 AI 推理芯片设计公司 Groq (GROQ.PVT) 达成的收购式雇佣（acqui-hire）协议。这可能意味着英伟达将推出一款全新类型的芯片，或者会将 Groq 的技术整合进自家的处理器中。 另外一则 AI 动态：英伟达的战略合作伙伴、AI 云服务公司 Nebius 与 Meta 达成了一项协议，将从 20
本期播客翻译自 Lenny‘s Podcast 💬 讨论内容简介 本期节目深入探讨了构建优秀AI产品的核心技能—— 评估（Evals） 。 两位嘉宾指出，评估远不只是写测试用例，而是一套系统化的方法，帮助团队从数据中发现问题、量化表现、持续迭代产品。 节目中详细拆解了“错误分析”的全流程：从人工查看用户交互日志、记录问题（开放式编码），到利用大语言模型归类整理（轴向编码），再到构建自动化评估器（包括代码评估和“LLM作为裁判”），最后
本期博客翻译自EO｜"50 AI Agents Running My Company" Is a Lie. Here's How I Build It | Gumloop, Max Brodeur-Urbas 👤 嘉宾 Urbas的联合创始人 Gumloop（刚获得5000万B轮融资）的CEO——Max Brodeur 💬讨论内容简介 Max曾经被美国拒签封禁了五年，在自己卧室里试了无数产品，全部以失败告终，最后才做出了Gumloo
本期播客翻译自 Dive Club 💬 讨论内容简介 随着AI技术的普及，设计软件的思路也正在发生改变。今天我们邀请到的嘉宾是Hackerink 的设计副总裁 Emily Campbell，她也是AI设计模式数据库“Shape of AI”的创建者 。 过去做设计，主要是我们单方面去“猜”用户的需求；而现在，AI允许用户直接与系统互动 。设计师的角色由此变成了这段交互关系的引导者 。她结合具体的产品案例，和我们探讨了几个关键的设计模式
本期播客翻译自 20 VC with Harry Stabbings # SaaS Dead? Monday.com CEO: Will LLMs Own the Value in the Application Layer 💬 本期内容简介 S来了，而且比想象中更冷。 M onday这家年收入超过13亿美元的明星公司，在公开市场的估值却一度跌到仅39亿美元。市场充斥着“软件已死”、“AI将颠覆一切”的末日论调。但在一片悲观声中， M
本期嘉宾 ：Ryan Roslansky（LinkedIn首席执行官、微软副总裁） 核心话题 ：全球就业市场现状、AI对职业的影响、未来技能与职业趋势 🔍 关键洞察 就业市场：美国50%毕业生失业或学非所用，全球入门岗下降12%（主因宏观经济） AI影响：创造130万新岗位（数据标注员等），是就业"净增量" 职业趋势：线性职业路径消失，技能3年内变化超25%，2030年或达70% 💡 未来5年热门职业 数据标注员：评估AI模型输出的
卡内基梅隆大学教授、社会企业家罗博深探讨了在AI时代赋予人们竞争优势的关键特质，以及AI目前创造什么样的新体系。 00:00 引言 02:04 第一课——来自现实课堂的启示 07:42 第二课——AI的悖论：为何当AI取代技能时，人类反而更重要 11:11 第三课——社会运行的新规则 17:30 下集预告——如何成为AI原生工程师 关注我的博客：硅谷声研所 更多问题可以联系：Nonecoco 前往小宇宙评论区与主播互动
本期播客翻译自YC 现在的AI创业圈，大家都在做大模型、做Agent，但技术做出来后， 到底该做 To C 还是 To B？怎么才能找到愿意掏钱的客户？ 语音公司Simple AI 刚刚拿下 1400 万美元融资。但你可能想不到，他们最初其实是想做一款面向大众的“超级 Siri”。本期节目拆解他们如何在一波三折中放弃 C 端执念，又如何凭借极其敏锐的商业嗅觉，精准切入传统企业的“核心痛点”，最终拿下百年品牌的大单。如果你正在AI赛道上寻
本期博客翻译自 SXSW 在AI重塑未来的今天，教育是否还在培养“即将消失的职业”？本期深入探讨了AI对教育体系的颠覆性影响，提出教育需从“技能训练”转向“人性培育”，让孩子在技术浪潮中保持不可替代的核心竞争力。 一、教育的底层逻辑必须变：从“适应工作”到“适应未来” AI时代的残酷现实 ：未来5-10年，65%的小学生将从事目前不存在的职业（世界经济论坛数据）。若教育仍以“为特定岗位做准备”为目标，孩子将面临“毕业即失业”的困境。 课
本期博客翻译自Lenny's podcast 本期嘉宾 ：吴雪雯（Sherwin Wu），OpenAI API和开发者平台工程负责人 AI正在彻底重塑软件工程行业， 工程师角色正从"代码编写者"向"AI智能体管理者"转变 1. AI在OpenAI内部的应用现状 95%的工程师日常使用Codex等AI工具 100%的代码审查由AI完成 工程师提交的PR数量增加了70% 顶尖工程师与普通工程师的生产力差距正在拉大 2. 未来趋势预测（12-
本期博客翻译自Lex Fridman 本期播客讨论了人工智能领域的最新进展和未来展望，邀请了两位机器学习研究员，他们站在 2026 年的时间节点，回望了那个改变游戏规则的“深度求索（DeepSeek）时刻”，并深度剖析了中美 AI 竞赛、推理模型的技术内幕，以及那消失在代码里的“人类之声”。 主要讨论点包括： 1. 中美AI竞争：双轨并行的格局 美国闭源阵营 ： 技术壁垒 ：GPT-5、Claude Opus 4.5凭借推理时计算扩展（
本期博客翻译自：TBPN对Clawdbot创始人Peter Steinberger的独家专访 一、核心故事：一个“退休”程序员的AI逆袭 背景 ：Peter Steinberger，13年独立软件开发者，4年前卖掉公司后陷入职业倦怠，曾形容自己“像被抽走发动机”。 转折点 ：2023年4月，偶然接触AI（GPT-4测试版），被其潜力震撼，开启“玩AI”模式。 爆款诞生 ： 灵感 ：为解决个人需求，开发“个人AI代理”，支持WhatsAp
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