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《张小珺商业访谈录》是一档深度访谈节目，以2至7小时的长对话为形式，聚焦真实的人物表达与高密度的前沿信息。由语言即世界工作室出品。
主持人张小珺是财经媒体人，专注中国科技业深度报道，覆盖AI、科技巨头、风险投资与知名人物。曾13次获得国内外新闻奖项，其中2022年至2024年连续三届获得亚洲卓越新闻奖（SOPA）——被称为“亚洲普利策”。她也是语言即世界工作室的创始人。
“如果我的访谈能陪你走一段孤独的未知的路，也许有一天可以离目的地更近一点，我就很温暖。”——张小珺
Copyright: © 张小珺
今天这集节目是春节前，我和前今日头条用户产品负责人、前MiniMax产品负责人张前川的一次聊天。
张前川从2005年开始入行成为产品经理，经历过百度、360、字节、知乎等公司，最后一次出现在新闻是他从大模型公司MiniMax离职。
这次聊天分成两个部分：第一部分是他作为一位20年的产品经理的思考，特别是他观察到的中国内容产品演变史。
第二部分是他最近半年的所思所想。和上一集节目张亚勤对AGI勾勒的乐观前景不同，关于AGI，张前川发出了对人类威胁的预警，并分析人类灭绝的n种可能性。
他告诉我，他接下来会考虑成立一家pro-human的非营利组织。
（本集节目录制于春节前）
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内容产品的20年演变史
离开大模型公司的张前川，发出AGI预警
这里对AGI推演和92集张亚勤的观点截然不同
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人人都谈论AGI，但在可见的未来，AGI到底是一幅什么样的画面？
针对这个话题，我邀请了清华大学智能产业研究院（AIR）院长、前百度公司总裁张亚勤院士，来聊聊。
在他的脑海中，人工智能会按照信息智能〉物理智能〉生物智能的图谱逐步实现AGI。这种构想和信仰之下，AGI呈现的是一个乐观的前景画面。
但这不是人们预感AI进化的全部图景，在之后的节目中，我也会推出对AGI的另一种思考与隐忧。
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2025年这个春节，DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际，我们特别想沉下来做一些基础科普工作。
在《商业访谈录》89集节目中，我邀请了加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡，为大家对照解读了春节前的DeepSeek-R1-Zero、R1、Kimi发布的K1.5，以及OpenAI更早发布的o1技术报告。这些模型聚焦的都是大模型最新技术范式，RL强化学习，简单来说就是o1路线。
今天这集，我邀请的是香港科技大学计算机系助理教授何俊贤。他的研究方向是大模型推理，从很早就开始关注DeepSeek的系列研究。我们会focus在最近引发全球AI届关注的DeepSeek上。
何老师将带领大家从DeepSeek的第1篇论文开始，阅读经过挑选的这家公司历史上发布的9篇论文。
我们希望帮助大家从一个更延续、更长期、也更技术底层的视角来理解DeepSeek，以及它所做的复现与创新工作；与此同时也希望能让更多人感受到技术之美。
（如果如果，你觉得光听还不够刺激，觉得一定要坐在电脑前看着投屏、拿起纸笔学习更有沉浸感…如果你实在是真心想要找虐的话…请前往：含投屏的视频版本。嘿嘿！预祝你学习顺利啦！2025我们和AI共同进步！）
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03:01 讲解开始前，先提问几个小问题
整体风格：Open、Honest、低调、严谨的科学态度
DeepSeek基座模型
21:00 《DeepSeek LLM
Scaling Open-Source Language Models with Longtermism》技术讲解
45:48 《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》技术讲解
01:06:40 《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》技术讲解
01:40:17 《DeepSeek-V3 Technical Report》技术讲解
DeepSeek推理模型
02:05:03 《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence》技术讲解
02:12:16 《DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence》技术讲解
02:47:18 《DeepSeek-Prover: Advancing Theorem Proving in LLMs through Large-Scale Synthetic Data》和《DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search》技术讲解
02:52:40 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》技术讲解
03:01:41 9篇论文到这里都讲完啦！最后我们一起强化学习一下！
关于强化学习往期节目：
AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4
和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角
王小川返场谈o1与强化学习：摸到了一条从快思考走向慢思考的路
逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净”
开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会：
一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景”
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1年前，在我的报道《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》中，他的观点淋漓尽致地展现了一个现实版中国AI故事。
他用“我们一看就知道，这个肯定没戏”，“我们一开始就说了，我就不看好大模型”，“ 我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义”，表态绝不会投资6家中国大模型创业公司中的任何一家。
然而，时隔1年，Allen Zhu对待通用人工智能的态度出现了惊奇的逆转。
这是朱啸虎现实主义故事的1周年连载。希望《商业访谈录》能持续为大家呈现中国AI市场的风云变幻与市场中人的心态起伏。2025，期待我们和AI共同进步！
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朱啸虎往期节目：
1年前的报道：
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2025年这个春节，DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际，我们特别想沉下来做一些基础科普工作，一起来研读这几篇关键的技术报道。
今天这集节目，我邀请加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡，来做技术解读。他的研究方向是语言模型的后训练。
这期播客中，家怡将带着大家一起来读，春节前DeepSeek发布的关键技术报告，他在报告中发布了两个模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1；并对照讲解Kimi发布的K1.5技术报告，以及OpenAI更早之前发布的o1的技术博客，当然也会聊到它春节紧急发布的o3-mini。这几个模型聚焦的都是大模型最新技术范式，RL强化学习。
希望我们的节目能帮更多人一起读懂这几篇论文，感受算法之美，并且准确理解目前的技术拐点。
（以下每篇技术报告都附了链接，欢迎大家打开paper收听✌️）
期待2025，我们和AI共同进步！
【嘉宾小记】
加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生，上海交通大学本科毕业。他的研究方向主要集中在语言模型的后训练领域，通过强化学习等方法提升AI在智能体行为决策与推理方面的能力。这是他做的有关R1-Zero小规模复现工作：github.com
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03:46 讲解开始前，先提问几个小问题
16:06 OpenAI o1技术报告《Learning to reason with LLMs》讲解
报告链接：openai.com
中文标题翻译：《让大语言模型学会推理》
OpenAI在报告中有几个重点:
33:03 DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1技术报告《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》讲解
报告链接：github.com
中文标题翻译：《DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力》
35:24 摘要（Abstract）
37:39 导论（Introduction）
44:35 发布的两个模型中，R1-Zero更重要还是R1更重要？
47:14 研究方法（Approach）
48:13 GRPO（Group Relative Policy Optimization，一种与强化学习相关的优化算法）
57:22 奖励建模（Reward Modeling）
01:05:01 训练模版（Training Template）
01:06:43 R1-Zero的性能、自我进化过程和顿悟时刻（Performance, Self-evolution Process and Aha Moment）
值得注意的是，“Aha Moment”（顿悟时刻）是本篇论文的高潮：
报告称，在训练DeepSeek-R1-Zero的过程中，观察到一个特别引人入胜的现象，即“顿悟时刻”。这一时刻出现在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其最初的方法，学会了为一个问题分配更多的思考时间。这种行为不仅是模型推理能力不断增长的有力证明，也是强化学习可能带来意想不到且复杂结果的一个迷人例证。
这一时刻不仅是模型的“顿悟时刻”，也是观察其行为的研究人员的“顿悟时刻”。它凸显了强化学习的力量与美感：我们并没有明确地教导模型如何解决问题，而是仅仅为其提供了正确的激励，它便自主地发展出高级的问题解决策略。这种“顿悟时刻”有力地提醒我们，强化学习有潜力在人工智能系统中解锁新的智能水平，为未来更具自主性和适应性的模型铺平了道路。
01:14:52 模型能涌现意识吗？
01:16:18 DeepSeek-R1：冷启动强化学习（ Reinforcement Learning with Cold Start）
01:24:48 为什么同时发布两个模型？取名“Zero”的渊源故事？
01:28:51 蒸馏：赋予小模型推理能力（Distillation: Empower Small Models with Reasoning Capability）
01:35:27 失败的尝试：过程奖励模型（PRM）与蒙特卡罗树搜索（MCTS）
01:42:33 DeepSeek-R1技术报告是一片优美精妙的算法论文，有很多“发现”，这是它成为爆款报告的原因
01:43:50 对DeepSeek-R1训练成本的估算：
往高里估，一万步GRPO更新, 每步就算1000的batch size（试一千次），一次算一万个token；模型更新用的
01:49:05 KIMI K1.5技术报告《KIMI K1.5:
SCALING REINFORCEMENT LEARNING WITH LLMS》讲解
中文标题翻译：《KIMI K1.5：利用大语言模型扩展强化学习》
报告链接：arxiv.org
该报告公开了许多技术技巧细节，对于想要复现的人，两篇paper一起使用更佳。如，数据构造、长度惩罚、数学奖励建模、思维链奖励模型、异步测试、Long2short、消融实验等。
02:20:07 DeepSeek论文的结尾谈未来往哪里发展？
02:24:35 以上是三篇报告所有内容，接下来是提问时间，我们继续强化学习一下！
“数据标注”在几篇论文中藏得都比较深，小道消息OpenAI一直以100-200美元/小时找博士生标数据
“DeepSeek的论文隐藏了技术细节，但把算法的精妙之处和美展现给你，让你感受技术之美，给你震撼。”
它解密了后训练范式革命可以何处去，让你发现原来算法这么简单！
再一次验证——“最优美的算法永远是最干净的。”
关于强化学习往期节目：
AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4
和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角
王小川返场谈o1与强化学习：摸到了一条从快思考走向慢思考的路
开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会：
一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景”
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2025刚开年，全球AI届就已高度共识，将2025年定义为“智能体元年”。
北京时间1月24日凌晨，OpenAI率先抢跑，发布智能体产品Operator（操作员），打响了全球智能体竞赛的第一枪。
在Operator发布前，广密在我们的节目中预言，25年核心关键词是Agent、Agent、Agent，这些AI产品最终会演变成一个任务容器，朝着“下一个Google”方向进发。
本集节目，在Operator发布后，我邀请前OpenAI研究员、清华叉院信息研究院助理教授吴翼，从技术视角解读Operator和Agent之年。
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预言单集：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路
吴翼往期：和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角
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这里是《张小珺商业访谈录》2025年与大家见面的第1集节目，我邀请的嘉宾是理想汽车创始人兼CEO李想。
2024年12月，理想将车机助手理想同学作为手机版App推出，并于此前做了基座大模型。这相当于，这家人们认知中的新能源车企，要跨界参与到与字节豆包、Kimi等个人助手的红海之战。
这场对话涵盖了这名非技术背景、被认为在产品上有天赋的创始人，过去两年对人工智能完整的技术与产品观的思考。他也首度谈了谈，MEGA失利、苹果放弃造车、雷军造车成功、如果他当了OpenAI CEO、理想会做机器人吗、怎么管理00后等各种话题。
此外，播客还放出了一部分加长版聊天。这部分和此前两小时会稍微有一些重复，保留的都是一些觉得李想有增量表达，也许能给大家一些启发的地方（如果不想听，可以直接跳过）。
同时，这部分偏后的篇幅会更加个人，聊了聊一名宅男的日常生活，他长达几十年的玩游戏史，改变过他的游戏，以及从游戏中获得的世界观。
祝大家2025年，正直勇敢有阅读量：）
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02:55 第一节：谈人工智能
56:12 第二节：谈智能驾驶
01:17:50 第三节：谈汽车之战
01:42:47 第四节：消失的李想
02:08:42 以上是对李想的正式访谈内容，以下是播客的加长内容。
嘉宾推荐的书：
《高效能人士的七个习惯》
苹果三部曲：《史蒂夫·乔布斯传》《蒂姆·库克传》《乔纳森传》
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今天这集是我和广密【全球大模型季报】第5集，是2024年Q4季报，也是我们录制的第二次跨年特辑。
提前和大家见面啦：）
这次你会发现，我们的聊天篇幅开始从大模型技术转向对大模型产品的探讨。很大概率来说，产品会是2025年AI的最大趋势之一。AI产品会如何落地？产品形态又会如何演变？
广密带来了最新猜想。他提出，过去半年他最强烈的认知变化是，不管国外的ChatGPT、Anthropic、xAI、Perplexity，还是国内的豆包、Kimi，甚至是做Coding相关的Cursor、Devin……虽然各个产品的产品形态不一，从不同路径发散，但最后会殊途同归。他们最终很可能收敛到同一个叙事之下，争夺同一片领地。
很开心转眼之间，【全球大模型季报】已经陪伴大家1年，明年仍然希望这个系列能持续地帮大家了解最前沿的AGI动态并带来认知进化。
本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。
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02:33 Part 1: OpenAI
51:04 Part 2: 硅谷其他AI公司和产品
01:02:24 Part 3: 对2025/2026关键预言性判断
01:11:11 Part 4: 再谈Scaling Law
01:22:19 Part 5: 复盘2024
【全球大模型季报】系列
2023年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观
2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能
2024年Q2：口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态
2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL
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Kevin Xu曾经参加奥巴马总统竞选，并在美国商务部和白宫都工作过。今天，我邀请他来聊聊美国总统大选的幕后故事。
由于Kevin在科技业从业多年，他提供了一种有意思的视角来看美国政治与大选活动——总统候选人作为一个产品，它在走向市场的过程中，如何与国家叙事实现PMF（Product Market Fit，产品市场匹配度）？
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做这集节目是因为，我想看看那些融了很多钱的AI创业者在干嘛？他们似乎已经很久不出来发声了，把整个舆论场留给几家基础大模型公司和巨头们。
本集嘉宾是深言科技创始人岂凡超。
他公司的融资规模没有大模型公司那么大，但相比一般的创业者，也已经属于账上有非常多钱的了。在去年融资中，估值12亿元人民币。拿了这么多钱找方向，做了1年，他们现在怎么样了？
这是岂凡超第一次接受访谈。
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嘉宾推荐的书：
《自私的基因》
《学会提问：批判性思维指南》
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