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    十字路口Crossing

    AI 正在给各行各业带来改变,我们在「十字路口」关注变革与机会,寻找、访谈和凝聚 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。

    「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。

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    Latest Episodes:
    AI 时代,PhD 路上的 10 个关键问题|对谈李磊:港大 PhD、小米 MiMo 研究员 Oct 25, 2026
    Show notes

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是李磊,小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练,一边读 PhD,他和许多同学一样,面对着 AI 带来的巨大机会,也置身于飞速变化的节奏中:既兴奋,也焦虑。

    这期播客,我们聊的主题是:在 AI 时代,PhD 怎么拿到一个理想的结果?

    我们聊了 PhD 路上的 10 个关键问题:慢科研,还是快科研?学校和导师怎么选?内地、香港、美国如何选?怎样争取研究机会与实习机会?论文发表之后,如何通过开源和社交媒体,让研究被更多人看见,产生真正的影响?如果本科就能进入 AI Labs,读 PhD 还值得吗?

    我们也聊到了 PhD 圈里的“大粉理论”:小红书的粉丝量超过论文引用数。这个说法背后,是研究成果传播方式的变化。

    最后,我们还聊了 RSI、数商、Benchmark 等近期受到关注的话题。

    如果你正准备读 PhD,或正在为研究、毕业和求职感到焦虑,希望这场对话能帮你想清楚:下一步,什么值得投入,又该从哪里开始。

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。

    🟢 快问快答

    00:23 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI、星座

    02:29 北大到港大:EMNLP 最佳论文开局

    🟢 PhD 路上的 10 个关键问题

    03:28 AI 时代,PhD 怎么拿到理想的结果?

    08:07 AI 论文大水漫灌,顶会怎么办?

    12:16 “大粉理论”:小红书粉丝>论文引用

    16:50 PhD 从入学到毕业,要过哪几关?

    20:08 没论文、没实习,PhD 怎么冷启动?

    25:28 选学校还是选导师?

    28:12 慢科研 or 快科研?

    31:08 内地、香港、美国,去哪读 PhD?

    35:27 导师创业,PhD 得到了什么?

    36:52 本科能进 AI Labs,还要读 PhD 吗?

    🟢 热议话题

    39:58 小米 MiMo 为什么直播后训练?

    42:03 数据公司的高估值能持续多久?

    46:00 RSI:AI 能自己训练自己吗?

    47:46 Video-MME:怎样做出有影响力的 Benchmark?

    🟢 AI 时代的选择

    49:00 AI 时代,CS 还值得学吗?专业热度下降意味着什么?

    50:20 给高三生的专业建议

    51:24 给 PhD 的最后建议:饭要吃,觉要睡

    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


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    新的创业机会,正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来|对谈 Treg Oct 18, 2026
    Show notes

    ➤ Claude Code 和 Codex 越来越强,AI 应用创业者还能做什么?

    本周「十字路口」的嘉宾是 Treg 创始人 Jason Zhou 和 Founding Engineer 石天鑫。创业 9 个多月,从设计 Agent SuperDesign,到全自动增长 Agent,再到为 Agent 提供数据和工具的 Treg,他们接连经历了方向调整。

    我们一致认为:新的创业机会,正在 Claude Code 和 Codex 的生态里长出来。

    这期我们沿着他们三次转型的经历,聊了为什么垂直 Agent 面临着“绝境”、「0 人公司」为什么比想象中难做,为什么 AI 干了很多活却未必带来增长,也聊了 Ego、ChatCut 等围绕 Coding Agent 生长的产品,以及同时运行多个 Agent 后,人开始遇到的新瓶颈。

    对一个创业团队来说,怎样找到值得做好的那一部分,又怎样借助模型的进步继续往前走?Treg 的故事,提供了一个正在发生的样本。

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。

    🟢 Part 1|三次 Pivot

    [00:02:18] 9 个月、三次转型:SuperDesign、增长 Agent 与 Treg

    [00:03:10] 从周末项目到 6000+ GitHub Star

    [00:04:59] 模型吞噬应用:为什么放弃 SuperDesign?

    [00:06:59] 「0 人公司」的创业浪潮是错误假设

    🟢 Part 2|终于找到了新方向!

    [00:14:42] 一个 Codex 插件,意外改变了增长曲线

    [00:17:36] 从增长 Agent 中拆出最有价值的一层

    [00:18:04] Agent 最常买什么工具?

    [00:20:13] 浏览器抓不到的数据,就是工具市场的价值

    [00:21:57] Treg 为什么更像 Costco?

    [00:23:39] 应用公司的数据飞轮

    🟢 Part 3|Codex / Claude Code 正在成为新平台

    [00:25:38] 三次转型后的教训:站在 Claude Code 和 Codex 的肩膀上

    [00:26:43] Ego(lite)、ChatCut:围绕 Coding Agent 生长的新工具

    [00:31:56] 从 Vibe Island 到 Orca:多 Agent 时代的新机会

    🟢 Part 4|人和 Agent,究竟该怎么一起工作?

    [00:34:25] 转型阵痛期决定:两个月不做产品

    [00:35:01] 「0 人公司」并不成立

    [00:36:18] Loop Engineering 要怎么搞?

    [00:38:50] 同时跑 5–10 个 Session,人开始成为瓶颈

    [00:40:13] Claude Code 还是 Codex?

    [00:41:41] Grok Bot 与云端沙盒

    [00:43:22] 国产模型、视频模型与高速模型分别适合什么场景?

    🟢 Part 5|把才华埋葬在昨天,继续创业

    [00:45:08] 当程序员再也写不过 AI

    [00:46:05] 人生的十字路口:从单项技能走向跨领域能力

    [00:47:15] 三次转型中,最想放弃的时刻

    [00:49:05] Fail Fast:让注定失败的方向尽快结束

    [00:49:22] 如果相信 AGI 会到来,为什么还要创业?

    [00:50:28] 即使有了万能模型,它依然需要更好的工具

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    “有了AI,我感觉自己强得可怕!”|对谈鸭哥 Oct 11, 2026
    Show notes

    🚗 这是一期「公路播客」——从乌镇到上海,我们和老朋友鸭哥边开边聊,看看这位重度 AI 用户最近又把自己的工作和生活折腾成了什么样。

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾,可能是我认识的人里把 AI 用得最狠的一位。

    鸭哥是 Superlinear Academy 联合创始人、哥大 PhD,先后在微软、Pinterest、Samsara 工作。代码让 AI 写,自媒体让 AI 运营;从孩子受伤后的就医判断、保险理赔,到几千张幼儿园照片的处理,他也都让 AI 帮忙。他说:“有了 AI,我感觉自己强得可怕。”

    这期播客,我们聊了刚刚爆火的 Jev 的来龙去脉,聊了 Manus、Grok Bot、Muse 如何给 AI 一台永不关机的云端电脑,也聊了鸭哥交给 AI 运营的「0 人自媒体公司」如何在半年内做到 5700 粉丝。最后,我们把话题引向一个更有趣的问题:AI 时代,最奖励什么样的能力、什么样的人?

    🟢 播客提到的参考链接:

    • Superlinear Academy

    • Intake Skill

    • Semantic Search

    • GPT 3D Skill

    • 可达鸭:Demo 演示、GitHub 仓库

    • 全部 Skill / Axiom / 思维方式:Context Infrastructure、Skill 目录

    • Apple Health 导出

    • 幼儿园照片:照片同步、导入 Apple Photos

    • 观点蒸馏 Skill

    🟢 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。

    鸭哥为十字路口的听众提供了专属折扣码:CROSSING

    购买 AI Builders 2027 课程 和 Stay Superlinear会员 享9折优惠

    大家也可以先体验30天Stay Superlinear会员

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。

    🟢 Part 1|Jev:为何此刻爆发

    [00:00:58] GPT + JSON Mode?

    [00:02:11] 爆火的三个条件

    [00:05:29] Agent 里的分类器

    🟢 Part 2|“有了AI,我感觉自己强得可怕!”

    [00:12:20] Manus、Grok Bot、Muse,和云端电脑开始持久化的趋势

    [00:14:15] 基模击穿一整套工业

    [00:17:35] AI 变强,管理原则没变

    [00:24:28] 无限复制的专家天团

    🟢 Part 3|Context 才是真正的基础设施

    [00:29:40] 给 AI 装上耳朵和眼睛的一年期实验

    [00:30:44] 如何帮助 AI 积攒 Context?

    [00:33:10] 为什么没有把 Context 搬上云端?

    [00:34:19] 微信聊天记录如何让 AI 如虎添翼?

    [00:46:30] Context Infrastructure 的三要素

    🟢 Part 4|鸭哥的「0 人公司」:半年做到 5700 粉丝

    [00:36:15] 0 人运营一个 AI 自媒体

    [00:40:32] 半年:1600+ 邮件订阅、5700+ X 粉丝

    [00:42:23] 从自动发布到自我改进

    [00:47:03] 「0 人公司」真的赚到钱了吗?

    🟢 Part 5|AI 时代最奖励什么样的人?

    [00:49:22] 领域经验 × 管理 AI

    [00:52:28] 鸭哥的「老鸭汤」

    [01:02:43] 鸭哥的孩子如何学 AI?

    [01:07:11] 什么软件不会被 Vibe Coding 摧毁?

    [01:08:11] 下一代 AI Native 公司

    [01:10:52] 人类最后的堡垒:哪些事仍不能交给 AI?

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    AI 无限,人生有限|对谈 KK、山音:一线 AI 创作者 Oct 08, 2026
    Show notes

    ➤ 三年前,山音从上戏毕业,毫不犹豫,离开了电影行业。

    KK 也在广告公司朝九晚五。

    成为导演,曾是他们遥不可及的梦想。

    两年后,他们梦想成真,成为 AI 导演,创作出优秀作品,并登上国内外电影节的舞台。

    没有 AI,这一切都不可能实现。

    ➤ 「十字路口」一直关注 AI 时代的积极行动者。KK 和山音正是这样的人:AI 释放了他们的创作潜能,他们也用积极的行动,把原本遥远的导演梦变成了现实。

    我们也一直关注 AI 时代的创业机会。这两位一线创作者,同时也是 AI 视频产品最重度的用户。本周,我们既聊他们被 AI 改变的人生,也从他们的真实创作经验出发,讨论 AI 应用创业的一个主流赛道——视频产品:

    - [00:10:20] 用 AI 拍电影,今天最顶级的水平是什么?

    - [00:07:32] 在众多 AI 视频产品中,他们不约而同选择 CapCut Video Studio 的原因是什么?

    - [01:00:00] Seedance、Minimax……同一部片子为什么要混用多个模型?

    - [00:16:24] 今天还有什么是 AI 做不到的吗?

    - [00:33:35] 底层模型趋同之后,AI 视频产品的壁垒在哪?

    - [01:01:42] 当视频的生成速度超过人类的观看速度,会带来哪些创新机会?

    - [00:15:47] AI 时代的创作者困境:AI 无限,人生有限。要怎么面对?

    如果你也在用 AI 做内容、做电影、做产品——我想这期播客都会带给你直接或间接的启发。

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    AI 时代,我们到底该学什么?|对谈于红:三种不会过时的能力 Sep 27, 2026
    Show notes

    ➤ 两年前,我原本和于红约好录一期播客聊 AI 投资。那时,她是美团龙珠合伙人,正带领团队 All in AI。

    两年后,这场对谈终于发生。她却已经离开了深耕 15 年的 VC 行业,创办「兔咚咚」,投身儿童 SEL 教育(Social and Emotional Learning,社会情感学习)。

    这场转身背后,是一个远不止属于父母的问题:当 AI 让知识变得唾手可得,我们究竟还需要培养什么?面对职业、关系与人生选择,如何认识自己、理解他人,并在不确定中积极行动?

    我想这是每个人都不断面对的问题。一方面,我们都希望拥有自由、快乐和探索自我的空间;另一方面,我们也会担心:如果今天不多做一点,未来是不是会失去更多选择。

    在这期内容中,于红和我从教育聊到投资,从孩子的成长聊到成年人的选择,试着重新回答:AI 时代,什么才是真正不会过时的能力?

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    🟢 AI 时代学什么?

    00:39 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模、创业前经历

    02:20 AI 正热,却离开了 VC

    06:11 AI 时代的必修课是什么?

    09:40 英语,还值得花那么多时间吗?

    11:02 给女儿写一个专属识字 App

    🟢 如何学习成为幸福的人?

    13:35 社会情感学习(SEL),到底学什么?

    18:10 接纳情绪,到底在接纳什么?

    24:34 如何联系情绪能力

    32:37 养育孩子,也把自己重新养一遍

    37:42 批判性思维:看到的与想到的

    🟢 把终点放在 30 岁

    42:33 到底该不该卷孩子?

    43:22 拒绝藤校,也算成功?

    46:27 你想孩子成为什么样的 30 岁的大人

    53:00 名校,能多打开多少机会之门?

    01:05:41 清华博士:“我不能浪费我的分数”

    01:06:01 离开 GGV:8 位数 Carry 的取舍

    01:10:09 选伴侣,比换工作更难

    01:20:31 孩子选错了,父母该拦吗?

    🟢 投资中那些重要的事

    01:23:45 错过的公司倒了,就算看对了?

    01:26:20 跟着 GGV 合伙人学提问

    01:30:44 跟着王兴学到的事

    01:36:42 投资最不快乐的事

    01:42:04 学校没教的创业者必修课

    01:46:23 把“我有个想法”换成“我有个假设”

    01:47:24 积极心态,也要刻意练习

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    “我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪:具身智能、世界模型、真正的泛化 Sep 20, 2026
    Show notes

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发,途经 Johns Hopkins、CMU,再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后,2024 年初她选择回国,加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 in-context learning (ICL):让机器人到一个新环境,通过一两次交互当场学会新任务,而且越学越快。

    本期节目还有一个及时的注脚:就在我们录完节目后的第二周,Generalist 发布 GEN-1.5 ——只给机器人看一段 3-12 秒的动作示范作为 "physical prompt",不做微调、不更新参数,它就能当场尝试完成新任务(10 项任务平均成功率约 59%)。ICL 随即成为全球具身智能领域最受关注的话题之一,而这正是梦迪持续押注的方向。

    除了 ICL,我们还聊到:

    • 预训练的天花板

    • 真正的泛化

    • Scaling Law 的信号与陷阱

    • 跑通稳定的数据闭环

    • 叠衣服 demo 的误导

    • 行业的泡沫与进步

    • 年轻 PI 的真实生活与研究选择

    穿越所有的技术话题之后,这还是一期关于人生选择、环境与长期主义的对话,希望可以是给所有站在中美之间、学术与产业之间、跟随热点与坚持长线之间的年轻人的一份参考。

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    🟢 从四驱车到机器人

    00:21 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍

    02:31 清华车辆工程,通向机器人的起点

    05:59 为四驱车捡废铁的女孩

    07:18 衡水中学,竞赛班里的另一面

    12:02 CMU 最佳博士论文:预训练之外

    19:19 Adaptation 为何越来越受重视?

    🟢 从解题人到出题人

    23:51 创造性工具使用:没有刀怎么切蛋糕?

    26:30 斯坦福:李飞飞与吴佳俊,两种导师

    30:57 从斯坦福回到清华

    34:17 5 年后,凭什么成为顶尖研究者?

    40:06 选最好的,还是最适合的?

    42:24 她会回复怎样的套磁邮件?

    🟢 具身 Scaling Law 的信号

    44:44 具身创业:进步与泡沫共存

    46:39 数据与世界模型,风向为何反复?

    49:07 低 Loss,不等于高成功率

    50:47 机器人还在 GPT-1 阶段?

    56:04 In-Context Learning:机器人能懂你家吗?

    58:19 数据闭环的“鸡生蛋”难题

    01:03:21 具身数据,难在定义需求

    01:05:18 遥操作、仿真、UMI 与人类数据

    🟢 只有乐观才可能成功

    01:09:56 博士面试里的 Research Taste

    01:14:08 跟年轻 AP 读博,是一场创业?

    01:17:25 AI 论文泛滥,还能怎么看?

    01:19:22 具身马拉松,跑到第几公里?

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    于是转身向具身走去|对话王家伟:24 岁的具身智能首席科学家 Sep 16, 2026
    Show notes

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟,中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed——这条路直通大模型的最前沿,但毕业时,他却转身向具身走去,成为深朴智能(Simple AI)首席科学家。为什么呢?

    他想离开的不是大模型,而是只能跟随既定计划的状态。他说:「风浪越大,鱼越贵」 ——具身的路线、评估和产品都还没有共识,风险更高,却也给了年轻研究者定义问题的空间。

    本期播客中,我们从 GPT-6 Astra 出发,讨论了「OpenAI 会不会降维打击具身模型」的问题。王家伟认为,通用大模型会承担越来越多理解与规划,但当杯子开始滑落,机器人仍需要能快速反应的动作模型。

    深朴智能因此从 HiFi-UMI 数据、具身基础模型、Agentic OS 一直做到本体:开源 2,000 小时数据,内部积累数万小时;模型已观察到一定的 Zero-shot 泛化;Agentic OS 则把上层意图与底层动作连接起来。

    最后,我们讨论了在美国的具身同行们最新发布的各种工作:GEN-1.5 对预训练与自然涌现的验证、π0.7 对 steerability 的强化、以及 Skild AI 为 Demo 专门训练的 In-Context Learning 是否被高估。

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    🟢 于是转身向具身走去

    00:00 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍

    04:02 GPT-6 Astra 操控机械臂

    06:27 OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗?

    09:28 中科大少年班怎么选人?

    13:14 聪明,是会提好问题

    14:54 “风浪越大鱼越贵”

    19:44 DeepSeek:不靠工作强度换成果

    21:32 从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent

    🟢 深朴的选择

    25:24 深朴为什么必须做全栈?

    26:40 HiFi-UMI:开源 2,000 小时

    32:01 GPT-6 比人更会标数据

    34:15 Zero-Shot:不靠后训练的新任务

    🟢 什么才是具身智能的「智能」?

    36:10 不追逐“世界模型”概念

    36:55 Context:从一秒因果到长期记忆

    41:52 Scaling 趋势,不等于 Scaling Law

    44:34 Agentic OS:具身不只是一个模型

    48:09 没有公认 Benchmark,如何证明模型?

    🟢 前沿点评

    54:14 Astra:通用智能外溢到物理世界

    55:53 GEN-1.5 与 π0.7

    57:34 被高估的 In-Context Learning

    01:00:04 具身领域:噱头可能大于真实

    01:07:47 离开大模型舒适区

    01:09:57 三年后,机器人能帮人洗碗吗?

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    🚦 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


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    当具身智能走到十字路口|对谈苏度、蚂蚁灵波、自变量、破壳:四种一线判断 Sep 13, 2026
    Show notes

    ➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。

    2026 年的具身智能,已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来?模型怎么做?落地在哪里?

    我们讨论了当下最热门的话题:GPT-6 Astra 的能力边界在哪里?如果 OpenAI、Anthropic 要做具身,会形成降维打击吗?

    这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场,由我(Koji)主持,参与讨论的四位嘉宾是:

    • 韩铮:苏度科技联合创始人兼 CEO

    • 沈宇军:蚂蚁灵波科技首席科学家

    • 王潜:自变量机器人创始人兼 CEO

    • 许华哲:破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授

    透过这场对话,你会了解到:1)不同路线的核心假设和风险;2)判断哪些指标是领先指标;3)Astra 带给具身的冲击和启发,与创业公司护城河;4)具身智能商业化短期 vs 长期逻辑;5)被高估/低估的领域,可能对应投资机会或风险。

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。

    🟢 数据之争:仿真与真实之间

    00:27 仿真与真机,不是二选一

    04:00 真实传感器的不完美

    06:14 Real-to-Sim:更难的 Gap

    🟢 智能之争:Astra 的冲击与启发

    08:18 GPT-6 Astra:降维打击具身行业?

    09:21 “智能的本体存在于数据”

    15:00 麻婆豆腐,不能证明模型变好

    19:08 具身会反过来改变大模型

    23:01 高成功率与泛化性,缺一不可

    🟢 场景之争:跨过泡沫的指标

    24:48 跨过泡沫的唯一指标?

    25:44 高成功率是商业化前提

    26:55 客户持续付钱

    29:11 后训练落地与基础模型跃迁

    🟢 五年后回看:什么被高估,什么被低估?

    31:16 五年后,什么被高估?

    33:27 落地是一场系统工程

    35:01 具身不会复刻语言模型

    38:33 没有物质复制,就没有真正 RSI

    40:19 造飞机,像今天做 App

    41:25 百万小时数据迷思

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    她被骗过、被救过、被捧上神坛过、被疼痛击倒过,决定在AI时代继续冒险|对谈陈安妮 Sep 06, 2026
    Show notes

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人 & CEO 陈安妮 ——作为中国漫画行业的领军人物,她将分享 AI 将如何重塑内容行业。

    22 岁刚毕业,陈安妮创办了快看漫画。此后 12 年,她几乎经历了一家创业公司所能遇到的全部剧情: 被骗过 ——签了协议的投资人迟迟不打款,一句句「下星期给」硬生生拖断了公司现金流; 被救过 ——最绝望的时刻,一位陌生投资人的神秘打款把公司救了回来; 被捧上神坛过 ——泼天的流量、增长神话、2 亿美金的融资;也被疼痛击倒过 ——那轮救命融资落定后,她整整一个月身体僵硬疼痛、站不起来,只能躺在办公室的沙发上办公。

    12 年后的今天,主业已稳步增长,她却决定把下一程押在从零做一个 AI Native 产品 Livo,「一个实时活着的 AI 世界」:AI 角色有自己的故事和梦想——你耽误他当海贼王,他会愤怒离开,甚至把你拉黑;你说的每一句话都在触发蝴蝶效应;而整个产品最重要的功能,名字就叫「命运」。

    这期节目,我们把这 12 年的剧情一段段聊开:现金流被拖断时的绝地求生;确立使命后的「跪着也要把这条路走完」——流量高峰期在算法推荐池中加入人工干预,看着数据在一两个月内掉了 30%,几年后 IP 衍生收入却占到一半以上;以及穿过所有起落之后,她真正的方法论「游戏精神」:应无所住而生其心,不害怕失败,让好奇心而不是恐惧驱动自己。

    如果你正走在创业的隧道里,或者你好奇一位 12 年的 CEO 如何把大起大落熬成继续在 AI 时代冒险的勇气,这期节目也许会给你久违的力量。也请听到最后——她对 22 岁那个刚刚创业的自己,只想说一句话:「尽情享受喽」。

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。

    00:11 快问快答:年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模

    🟢 Part 1|Livo:AI 时代的故事新范式

    01:23 Livo 为什么被定义为“AI 时代全新的讲故事范式”?

    04:48 判断 Agent 是不是真正“活着”,关键是碳基生命还是自主意识?

    06:43 Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品,核心体验有何不同?

    14:35 当 Agent 世界已成共识,Livo 真正押注的非共识是什么?

    19:05 从“漫画加互动”到“AI 为底座”,快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段?

    23:04 一万个用户经历一万个故事,Livo 如何保留群体共鸣?

    26:02 做到哪三个层次,Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”?

    🟢 Part 2|AI Native:组织管理与产品实践

    08:47 没有单一主导者的 Livo 团队,如何用 Yes and Hope 和“群体智能”拍板?

    12:03 不再独自拍板后,CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用?

    🟢 Part 3|创业 12 年:生死转折、商业化与游戏精神

    28:28 只画了两年漫画的陈安妮,为什么毕业后选择做 CEO?

    30:58 投资人签约后迟迟不打款,快看第一次现金流断裂如何出现转机?

    35:27 《对不起,我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么?

    38:05 数据、留存和收入都在上涨,创始人为什么反而想离开快看?

    42:21 主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%,为什么仍坚持这个决定?

    47:05 2 亿美元融资前后,经历了怎样的压力?

    50:58 融资完成后的身体疼痛,让她重新理解了商业化什么?

    56:08 经历两次现金流危机后,她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心?

    01:02:34 CEO 拥有最高决策权,如何与“所有灵魂平等”同时成立?

    01:06:12 从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”,为什么过去的成功经验反而会成为阻碍?

    🟢 Part 4|AI 与内容行业:技术、创作与人的价值

    01:09:40 被新技术追赶的焦虑中,Gemini 如何帮陈安妮找回做 Livo 的初心?

    01:12:46 “复古人文主义”为什么不反对 AI,却反对把 AI 当成内容噱头?

    01:14:29 AI 会杀死内容行业,还是把创作者推向更像导演的新角色?

    01:15:44 如果回到 12 年前,陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议?

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    对卷卷的3小时访谈:从抖音到AI 3D、创业的过山车、成为制造业OS的野心、基础模型不会吞噬一切! Sep 02, 2026
    Show notes

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是卷卷,本名任利锋,数美万物创始人、CEO。他曾带领团队孵化抖音,并完成从 0 到 1 的全过程,被不少人认为是抖音崛起的重要推动者。

    这是一场接近 3 小时的长谈:我们从抖音最初如何被立项聊起,聊到数美万物最新发布的 Hi3D 3.0 2048³ 模型,也聊到他们从 Maker OS 走向「制造业 OS」的野心。

    聊完卷卷,我最强烈的感受是:基础模型不会吞噬一切。

    大语言模型与多模态模型看起来能生成万物,但一旦进入实体制造,仍需要能产出「生产级」3D 资产的模型。而真正困难的,往往发生在模型之后:如何拆件、如何加连接结构、如何适配不同材料与设备;如何把毛绒的曲面展开成纸样、把图片转成刺绣机能识别的针迹;又如何在高并发、每一件都不同的订单里,把产品按时交付到用户手上。

    这也解释了数美万物为何从 3D 大模型一路延伸到工具、工厂、交易与生态,并把目标从 Maker OS 推向制造业 OS ——他们要做的,是一条把普通人的创造欲真正送进现实世界的生产管线。

    这是一场关于 AI、趋势、产品、野心与修行的长谈,也是一个做过超级产品的人,重新成为创业新手的故事。

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。

    00:25 快问快答:年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历

    02:33 抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会?

    09:29 抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见?

    12:04 抖音和 AI 3D,都是透过行业关键变量判断到的大机会

    19:05 卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业?

    23:43 工厂只关心订单、收入和利润时,数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂?

    26:26 互联网产品的增长渴望,与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突?

    28:12 离开字节创业,是因为对自己不满意吗?

    36:05 决定创业后,做的第一件事

    ——————

    🤸 37:14 现场视频演示 Hi3D 3.0 模型效果:纯音频听众可跳至 55:16 继续收听。

    ——————

    55:16 从一张图到直接打印,Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置?

    01:00:06 Seedance 2.5 等视频模型越来越强,游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗?

    01:01:53 3D 是最难获取数据的模态,数美万物如何从产业带获得训练数据?

    01:06:31 女性 Maker 市场正在高速增长

    01:15:44 造好物超过 20% 的投稿率从何而来,拿到实物为何会再次激发创作?

    01:19:16 “生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室

    01:28:12 3D 打印会不会见顶,桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场?

    01:32:47 从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场,为何仍困在同质化与创作者收益问题?

    01:39:19 抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用,哪些会在 AI 3D 创业中失效?

    01:54:40 AI 时代还会出现新的抖音吗?

    01:58:49 创业如何成为修行?

    02:02:03 劝一些人“没事别创业”,又会支持另外一些人创业

    02:05:12 成功的定义

    02:10:18 “我本质上是自卑的人”

    02:16:42 从“好人”变成负责任的 CEO

    02:22:51 好运气

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