Zeng Ming: The Brutal Truth, Companies That Will Disappear, Why “Excellent” ≠ “Great”(在新分頁開啟原站)
曾教授從阿里總參謀長背景出發,探討 AI 時代的商業規律與新正規化。他提出「公司」將被淘汰,並指出「優秀」不等同於「卓越」,強調新平台不來自舊平台。
※ 摘要僅根據標題與說明
YouTube ・ 華語圈 ・ 簡體中文 ・ S 級 ・ 4.3 萬 訂閱 ・ 49 筆內容 ・ 最近更新 2026/09/03
張小珺商業訪談錄 YouTube 版:AI 創業者/研究者長訪談
依人氣
曾教授從阿里總參謀長背景出發,探討 AI 時代的商業規律與新正規化。他提出「公司」將被淘汰,並指出「優秀」不等同於「卓越」,強調新平台不來自舊平台。
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Yao Shunyu 分享他在 Anthropic 與 Gemini 的訓練經驗,探討 AI 領域的未來趨勢。
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NVIDIA 資深研究員明儒淵談及 Cosmos 世界模型,強調 AI 應以合作取代競爭,並分享其從武術訓練中獲得的自律哲學。
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這是一場長達 7 小時的訪談,訪談物件包括 Saining Xie、Yann LeCun 與 Fei-Fei Li,探討世界模型與 AMI Labs 等 AI 領域。
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張小珺訪談 Manus 探討其 2025 年奇蹟般成長歷程,涵蓋從 AI 模型開發到企業整合的完整旅程。
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Luo Fuli 在 ZH 語境下指代一位講者,其內容聚焦於 OpenClaw 框架與 Agent 架構的演變,探討 AI 正規化的劇烈轉變。
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影片由 Kimi 創辦人楊志林主持,探討 K2 模型與 Agentic LLMs 等前沿技術,並闡述在體內植入 AI 腦的未來可能性。
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遊凱超分享從伯克利 vLLM 校園專案演變為 Inferact 創業公司的歷程,探討開放原始碼如何轉化為商業組織。他強調在 AI 基礎設施與模型設計中,多方聯合協作的重要性,並提及公司剛完成 1.5 億美元種子輪融資。
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探討 Carina Hong 是否真的能解數學題,結合現代 AI 與古老數學直覺,揭示數學本質的迷思。
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柯麗一鳴專訪 Physical Intelligence 柯麗一鳴,探討其開源機器人模型研究與產業格局。她負責強化學習方向,並分享從 π0 到 π*0.6 的技術細節。
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依發布時間
曾教授以阿里巴巴前總參謀長身份,深度解析 AI 時代商業規律,指出 AI 產業化將經歷三個階段,並斷言 Anthropic、OpenAI 等模型公司難成贏家。
曾教授從阿里總參謀長背景出發,探討 AI 時代的商業規律與新正規化。他提出「公司」將被淘汰,並指出「優秀」不等同於「卓越」,強調新平台不來自舊平台。
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本集播客由孫宇領讀 Kimi K3 技術報告,該報告提出沿序列、深度與寬度三個維度擴充套件的 MoE 架構。報告指出 K3 透過將注意力機制從 token 切分為值域桶並進行統計,實現了高效擴充套件,同時採用全量訓練以確保訓練穩定性與相容…
十七歲高中生蘇庭灝在高中期間獨立進行預訓練研究,其關於注意力機制(Attention)的論文被 ICML 2026 主賽接收。他分享了自己從零開始學習 AI 的歷程,包括閱讀論文、嘗試自研模型以及因資源不足而放棄的經歷。
NVIDIA 資深研究員明儒淵談及 Cosmos 世界模型,強調 AI 應以合作取代競爭,並分享其從武術訓練中獲得的自律哲學。
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這段訪談探討英偉達研究副總裁劉洺堉的哲學與Cosmos 3 世界模型。他主張企業應聚焦於創造市場而非零和博弈,並強調將大模型比作中醫,運用《孫子兵法》智慧。
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本期節目邀請劉子鳴探討中美 Neo Labs 的興起,並分享其對 AI for AI 與機制可解釋性的思考。他強調在 LLM 時代,模型設計的重要性超越單純的模型本身,並探討了物理學在 AI 工程中的關鍵作用。
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遊凱超分享從伯克利 vLLM 校園專案演變為 Inferact 創業公司的歷程,探討開放原始碼如何轉化為商業組織。他強調在 AI 基礎設施與模型設計中,多方聯合協作的重要性,並提及公司剛完成 1.5 億美元種子輪融資。
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遊凱超接受採訪,講述其創業公司 Inferact 如何從伯克利開源專案 vLLM 演變為商業實體。他探討了開源專案商業化後的抉擇,並深入討論了在 AI Infra 與模型結構聯合設計的時代背景下,多方協作的重要性。
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本訪談探討螞蟻靈波如何從預訓練開始構建機器人原生基礎模型,並分析其大腦與本體關係的演進。作者指出當前具身智慧面臨資料規模不足的核心瓶頸,預計未來需達到與網際網路資料相當的量級才能迎來真正的 GPT-1 時刻。
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柯麗一鳴在 Pi 公司分享其強化學習研究,涵蓋從 π0 到 π*0.6 的模型演進,並探討機器人領域的開源生態、創業圖譜及未來展望。
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柯麗一鳴專訪 Physical Intelligence 柯麗一鳴,探討其開源機器人模型研究與產業格局。她負責強化學習方向,並分享從 π0 到 π*0.6 的技術細節。
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探討 SpaceX 上市後與 x.AI 整合的歷史,並分析太空與 AI 融合如何可能成為人類文明擴張的前奏。
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洪力德與前 SpaceX 高管洪力德探討 SpaceX 開發史、x.AI 整合及最大 IPO,分析太空與 AI 融合是否為人類文明擴張前奏。
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安克創新創始人陽萌探討 AI 如何重塑消費電子產業,並分享其對產品與組織的深刻見解。他認為企業應在快速變化的市場中保持敏捷,同時透過產品哲學與遊戲化思維來應對競爭。
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張小俊專訪陽萌,探討消費電子產業生死、第三類公司定義、端側模型及遊戲模式等核心議題。
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介紹了何小彭如何從零開始打造機器人 IRON,並分享了其創始過程中的關鍵時刻與重大賭注。
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張小俊訪談何小鵬,探討人形機器人 Iron 的開發、技術變革對 CEO 的影響,以及 GX 與何小鵬的融合過程。
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張小俊在播客中探討雨森創投對 AI 與 2026 年機會的看法,並分析 Stanley Druckenmiller 的投資哲學。
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Yao Shunyu 分享他在 Anthropic 與 Gemini 的訓練經驗,探討 AI 領域的未來趨勢。
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姚順宇接受訪談,探討 AI 領域的未來趨勢、模型訓練技術及英雄主義的過時問題,並分享個人見解。
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本訪談探討 Agent 技術發展史、OpenClaw 里程碑事件,並分析其如何消弭技術邊界與擴大社會影響。
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張小俊專訪羅福莉,探討 AI 正規化已變,重點在後訓練、卡分配與組織平權,羅福莉分享見解。
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Luo Fuli 在 ZH 語境下指代一位講者,其內容聚焦於 OpenClaw 框架與 Agent 架構的演變,探討 AI 正規化的劇烈轉變。
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探討 Carina Hong 是否真的能解數學題,結合現代 AI 與古老數學直覺,揭示數學本質的迷思。
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洪樂潼接受 Zhang Xiaojun 專訪,探討 AI 如何輔助數學教學,並分享將數學轉化為 Lean 語言的方法,同時討論數學證明中的直覺與創造性。
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張小俊播客與廣密談論全球大模型季度報告,探討 Coding 在 AGI 中的角色,並揭開矽谷三大科技巨頭在模型領域的真實狀況。
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張小俊與自然選擇創始人 Tristan 的訪談,探討 Elys、賽博分身、靈魂等概念,以及 Context 的獲取與流動如何影響 AI 社交網路。
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本紀錄介紹 Xie Chen 關於 AI 與機器人資料的專題,涵蓋歷史、現狀、金字塔結構及實作方法,內容聚焦於資料領域的基礎與應用。
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本訪談記錄謝賽寧在 7 小時的對話中,談論世界模型、AI 脫離矽谷、AMI Labs 以及多次拒絕 Ilya、楊立昆與李飛飛等知名 AI 領袖的經歷。
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這是一場長達 7 小時的訪談,訪談物件包括 Saining Xie、Yann LeCun 與 Fei-Fei Li,探討世界模型與 AMI Labs 等 AI 領域。
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張月光談及妙鴨遊戲,指出其非 AI 原生產品,並深入探討流程設計、上下文設定與 One Way Door 架構。
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Zhang Peng 談論中國首間上市大語言模型公司的 IPO 程序,並分享相關資訊。
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張小珺訪談 Manus 探討其 2025 年奇蹟般成長歷程,涵蓋從 AI 模型開發到企業整合的完整旅程。
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張小珺訪談 Manus 創辦人,探討該公司出售前的最後時刻。內容涵蓋 2025 年 AI 創業者面臨的挑戰與未來展望。
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張小俊播客與兩位專家跨年對談,探討大模型發展、AI 戰爭預言及未來三大聯盟與新正規化。
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探討 Freda 投資 OpenAI 與 Robinhood 的往事,分析美國資本市場中的壞小孩、算盤與泡沫現象。
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Zhang Xiaojun 探討 AI 現實與泡沫,指出共識已偏移 15 度,內容聚焦於 AI 發展中的關鍵議題。
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Google 資深工程師譚捷接受 Zhang Xiaojun Podcast 專訪,探討其對機器人、跨本體、世界模型及 Gemini Robotics 1.5 的見解。
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劉先明首次專訪,談論小鵬 AI 轉型,強調語言是毒藥,建議拆掉 L 架構,追求簡單之美。
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探討 Kimi Linear 與 Minimax M2 等 AI 模型,並回顧演算法變種史,預演未來架構改進方案。
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李想接受專訪,討論大模型、MoE、VLA 等前沿技術,並探討能量、記憶與對抗人性等議題,深入剖析人類智慧與親密關係。
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吳明輝口述 19 年企業史,探討從痛苦急轉到 Agentic Model 的沉浮,並揭示現實世界中的數值遊戲與 IPO 挑戰。
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姚順雨接受 Zhang Xiaojun 專訪,探討 AI Agent 從 6 年研究到與人類共存的邊界,呈現既單極又多元的未來世界。
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