硅谷101

当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪，问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码，但真相是，那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句，背后站着一群人：他们曾是记者、编辑和纪录片导演，如今藏在大语言模型之后，有一个鲜为人知的名字——内容工程师（Content Engineer）。

当模型能力日益趋同，真正决定用户去留的，已不再是参数，而是它能否让人觉得“懂我”。那些“只可意会、不可言传”的语感与共情，正被一群文字工作者拆解成一套可以装进AI的规则。

本期《硅谷101》播客，我们邀请到两位从新闻业转身的资深内容工程师——前媒体人、播客《行星酒馆》主播东尼，与NBCUniversal AI战略总监Bianca，深入探讨：什么才算“好”的对话，以及如何把它拆解成可量化、可训练、可评估的工程标准。我们从这个正在各家AI公司裂变扩张的新兴岗位聊起，看看当模型能力逐渐拉平，内容与品味如何成为产品竞争力的关键，而懂人文、懂社科的判断力，又该如何翻译成工程能用的语言。

【主播】

Faith静远，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

Tony Lin，人工智能实验室模型设计负责人，《行星酒馆》主播

Bianca Consunji，NBCUniversal AI战略总监

【你将听到】

02:54 内容工程师是什么？

05:55 内容工程师如何拆解好内容

10:42 如何训练AI理解提问者的言下之意

13:42 内容工程师如何“翻译”语言和文化

16:45 新闻训练和AI对话训练都需要给到“上下文”

18:42 语境破碎：AI对话和“网络互喷”的相似之处

19:59 记者和内容工程师的技能重合点

23:44 一篇爆火文章背后，文科生的AI恐慌

26:45 基于共识训练出来的AI，不会产生伟大的艺术

28:56 媒体影视从业者失业，罪魁祸首是AI吗？

31:37 东尼如何在养病期间做出震惊谷歌的voice agent

37:02 AI谄媚是产品设计问题，本质是人想要的太多了

39:20 人除了智商情商，还会需要“AI商”

43:33 职业价值迁移：“曾经我出卖成果，现在我展示过程”

【延伸阅读和相关术语】

系统提示词（System Prompt）：写给模型、用于设定其身份、语气与行为边界的底层指令。本质是一种既要有创造力、又要让模型"听得懂"的技术性写作，是内容工程师的核心工作之一。

少样本示例（Few-shot Example）：在与模型交互时，随机提供几条相关案例作为参考，让模型据此理解"什么是好问题、好内容、好语气"的方法。

语音智能体（Voice Agent）：能够以语音方式进行多轮对话的AI智能体，相比文本交互更强调对话的流动感与自然度。

多轮对话（Multi-turn Conversation）：用户与AI连续来回交互的对话形式，通常是AI的弱项。当缺乏足够上下文时，AI会不断"脑补"，答案越来越臃肿，中途出错则如滚雪球般放大。

意图理解（Intent Understanding）：理解提问者的“言下之意”，而非仅仅回答字面问题。它要求模型捕捉话语背后未被直接说出的真实需求，而不止于表面的信息拼接。

来源归属（Source Attribution）：在回答中注明信息出处、并承认现有信息不确定性的做法，是判断一则回答质量高低的重要维度之一。

拟社会关系（Parasocial Relationship）：传播学经典概念，指人对一个遥远实体（书中人物、电视形象，乃至AI）单向建立的情感关系。人在这种关系里依然拥有agency（能动性），可自行决定与对方的关系、并在互动中创造意义。

AI谄媚（Sycophancy）：指AI顺着谈话对象的价值取向和信息茧房去迎合、讨好用户的倾向。它本质上是一个产品设计问题——为了留住用户、提升engagement，产品往往会做出迁就。

事实核查（Fact Check）：新闻业的核心技能，即在信息发布前核实其真实性。AI在事实核查上效率极高，能快速交叉验证信息、呈现不同立场，帮助人跳出单一信息流。

零工经济（Gig Economy）与AI训练师（AI Trainer）：AI trainer指按小时、按项目为AI生成的内容打分、改写、示范的临时工作。这类工作依托零工经济而存在，而零工经济对媒体与艺术从业者的冲击在AI出现之前便已发生。

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【监制】

泓君

【采访 & 制作】

Faith

【配音】

Yiwen

【后期】

Faith Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

The Detective - Christoffer Moe Ditlevsen

Reclaim - Megan Wofford

Paper wings

Hangover by ruiqizhao

The light from within—howard harper-bames

Overture - dozeoff

New car smell—bagel

Quiet down—Ryan connors

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Special Guests: Bianca Consunji and Tony Lin.

机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了，但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖，难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻，它需要理解眼前的物理世界。

这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流"纯大脑黑盒大模型"不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。

这条路已经跑出了一定成效：面对从未见过的新物体，他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。

本期硅谷101，我们邀请苏度科技CEO韩铮，一起聊聊机器人“动手”怎么实现？他预测，接下来会有更多的硅谷公司重新回到“上下分层”的方向上来。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

韩铮，苏度科技联合创始人&CEO

【你将听到】

机器人“动手”的数据根基

03:17 为什么做全栈（大脑+本体）通用机器人？

07:14 苏昊早年经历：从图片标注ImageNet，到3D数据集ShapeNet

11:08 3D数据收集，难在哪里？

13:21 仿真需要亚毫米级精度，视频训练无法达到

16:33 什么是Sim-to-Real（从仿真到现实）？

18:08 创业时机的判断：DALL-E带来的数据拐点

Sim2Real技术验证与关键突破

21:40 仿真器的技术内核：经典物理法则+强化学习

24:17 数据集质量与规模的平衡：自建结构化3D数据集

28:05 实际效果如何？零样本通用抓取，一次性成功率98%

32:11 回应Demo质疑：去学术会议现场随机环境中演示

34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键

35:45 灵巧手虽好，但不是当下的性价比最高的方法

技术路线之争

38:16 商业模式思考：硬件+底层模型+API，类比智能手机生态

41:23 仿真器与机器人本体，必须软硬件协同设计强绑定

44:04 如何教会机器人拧瓶盖？加入真实世界数据更高效

44:51 难度对比：操作物体比运动控制难2~3个数量级

47:28 白盒与黑盒之争：分层模型，在预训练中融入物理理解

51:11 Sapien仿真器，让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作

53:27 数据冷启动困境：无法复刻特斯拉，必须靠仿真做冷启动

55:38 嘉宾预言：被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流

全球机器人竞争格局

59:08 实现机器人动手，软硬件强结合的公司才能做到

01:00:34 硅谷明星公司点评：Skild、Figure、Optimus

01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合？

01:09:01 亚马逊机器人，场景多但整合困难

01:10:02 为什么多数公司退回垂类？因为不知道通用该怎么走

01:12:43 不做垂类押注，而是构建开发者生态，目标是成为机器人时代的“iOS+硬件”

【延伸阅读】

节目中提到的Demo：sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测

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泓君

【后期】

Amei

【运营】

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【BGM】

Particle Emission - Silver Maple

My Moon and Your Sun - Hampus Naeselius

On the March - Brendon Moeller

Quietly Tense - Marten Moses

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Special Guest: 韩铮.

世界杯发生了闻所未闻的一幕，在特朗普介入后，美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行，有人不禁要问了，国际足联为什么要那么听美国人的话。

部分原因可能来自于，美国资本已经渗透进了全球足坛的方方面面。比如英超的20家俱乐部中，有11家都被美国资本控股，美资甚至渗透进了欧洲五大联赛的俱乐部、商业权益开发、球员球队买卖资金周转等等方面。

没有英式足球积淀的美国人，为什么会那么喜欢投资英式足球？美国资本又在怎么改变世界足坛呢？

【主播】

麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

张兵，懒熊体育《摸鱼的熊彼得》主理人

施骅伦，《翻转体育》主播

【你将听到】

没有足球文化的美国，资本为什么爱足球

03:05 售股两年后，曼联老板为什么又要找下家

06:21 20支英超球队11支被美资控股，美国富豪为什么那么上头

09:48 英超球队的上市潮与退市潮

16:14 两任美国老板，在英国“小队”伊普斯维奇上赚翻了

19:47 美国人对体育资产的商业化运作，到底能有多强

美国老板们，为什么永远被球迷Diss

22:47 曼联往事：格雷泽家族20年的骂名从哪儿来

27:35 曼联新老板拉爵，带来的新变化可能喜忧参半

30:04 从阿森纳到曼联，豪门为什么都爱捣鼓球场

36:56 SoFI球场，美国人商业运作体育场馆的典型案例

38:16 阿森纳老板克伦克，与前大股东乌斯曼诺夫的控制权之争

45:31 克伦克说拿钱砸冠军不是第一位，那他是个好老板吗

48:24 利物浦的两任美国老板，为什么口碑差距那么大

52:47 美国资本，如何在切尔西身上玩脱了

英超之外，美国资本如何渗透全球足坛

57:10 不只英超，欧洲足坛都要被美国资本包圆了

01:03:23 控制了众多命脉的美国资本，很可能会打造自己专属的超级联赛

01:05:46 版权费增长停滞、球员成本上升，美资从哪儿延续回报率

01:10:41 球迷文化抵制足球资本，但商业化的进程一直在所难免

【延伸阅读与相关名词】

英超Big 6：包括阿森纳、切尔西、利物浦、曼联、曼城和托特纳姆热刺，其中前4支球队又被称为Big 4或者传统四大豪门，Big 4如今都被美资控股

阿布卡拉莫维奇：俄罗斯富豪，2003年买下切尔西，斥超过20亿英镑引援，并先后聘请穆里尼奥、希丁克等名帅执教，让切尔西收获21个冠军奖杯。后因俄乌战争被迫出售切尔西，并免除了俱乐部对其个人约15亿英镑的债务。

大卫·邓恩：英国商人&前阿森纳副主席，英超联赛创立的核心推手之一，1996年力排众议聘请温格执教，开启阿森纳辉煌时代，2007年因支持外部资本收购俱乐部，与董事会产生分歧而被迫离开。

乌斯曼诺夫：乌兹别克裔俄罗斯寡头，通过投资钢铁、电信和Facebook、阿里巴巴等互联网企业积累巨额财富，曾是阿森纳第二大股东，后因俄乌战争被制裁资产遭冻结，也通过DST投资过京东、小米和滴滴。

法哈德·莫希里：英籍伊朗裔富商，因结识乌斯曼诺夫而发迹，曾任埃弗顿足球俱乐部大股东。他在埃弗顿投入巨资但管理混乱，球队战绩下滑并屡次违反财务规则，最终于2024年将俱乐部出售。

霍斯特·达斯勒：阿迪达斯创始人之子，现代体育营销先驱，不仅帮助阿迪达斯实现了国际化，更参与并主导了世界杯、奥运会等大型国际体育赛事的商业化模式制定。

CAA Eleven：是国际顶尖经纪公司CAA在瑞士成立的子公司，主要负责独家管理欧足联旗下国家队赛事的商业版权，包括欧洲杯、欧洲杯预选赛、欧国联及女足欧洲杯等赛事的转播与赞助权。

TEAM Marketing：瑞士体育营销公司，是欧冠联赛从1992年改制至今的“幕后缔造者”，为欧足联创造了超过500亿欧元的收入，但双方合作将在2027年结束。

Relevent Sports：美国体育传媒与赛事推广公司，由NFL迈阿密海豚队老板斯蒂芬·罗斯创立，以创办国际冠军杯（ICC）闻名，将欧洲豪门季前赛引入北美，还代理西甲、德甲等联赛在美洲的媒体版权。2027年起接替TEAM Marketing，负责欧足联旗下男子俱乐部赛事的全球商业版权。

ECA：European Club Association，欧洲俱乐部协会，代表欧洲职业俱乐部利益的官方组织，拥有超过200家会员俱乐部。

DAZN：英国全球体育流媒体平台，被誉为“体育界Netflix”，由乌克兰裔美国亿万富翁Len Blavatnik通过其美国投资集团Access Industries拥有。

ISL：由霍斯特·达斯勒成立，是上世纪足球商业化的关键推手，曾长期独家代理FIFA世界杯的电视转播权和商业赞助权，后因过度扩张陷入债务危机最终破产，并引发了国际足联历史上最大的腐败丑闻。

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Kick Off - Earle Belo

Don't You Think I Know They're Faster STEMS DRUMS - Eden Avery

Kablaam - Ealot

Bocosaurus - Arc De Soleil

Light-Footed - Bonnie Grace

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Special Guests: 张兵 and 施骅伦.

从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。

AI自我进化会以多快的速度到来？未来的AI，它会在通往真理的道路上与人类并肩作战，稳步破解医学、气候等种种难题，还是会在暗处走向失控？

本期播客，泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家，杜少雷和Beibin，一起聊聊AI的自我进化与自我验证。

Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司，这家公司给自己的定位也非常的特别，他们只做一件事—— heavy duty solver，意思是专啃那些没有标准答案，人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案，而是要提出人类还没有想到过的假设，自己想办法去验证它，去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。

嘉宾预言，最快半年，AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升，模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功：大胆假设，小心求证。而要让AI做到这一点，关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

Simon Shaolei Du（杜少雷），Apodex推理模型与训练首席科学家，华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授

Beibin Li （李辈滨），Apodex自我进化与编程首席科学家

【你将听到】

自我进化背后的底层能力

03:00 AI自我进化不是新概念，两三年前就有了

06:48 RSI概念火了，背后是模型能力变强了，长程任务表现更好了

09:20 技术上如何训练AI做好长程任务？算法+数据+infra

12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力

14:29 用自我验证规避“递归漂移”，代码领域相对可控

16:21 Apodex的验证方法：多个子agent互相验证

19:11 自我进化三条路径：预训练、后训练、Harness

23:56 另一项关键能力DeepResearch，Apodex如何做到多个榜单第一？

29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个

31:18 模型自动进化后，会碾压agent团队吗？垂直领域护城河仍在

自我进化关键一步——学会提问

34:19 Apodex定位：用Discoverative框架解决人类未解难题，不把Token当生意

36:18 “发现模型”最难之处：提出超出经验范围的假设，并去验证

37:52 让AI像科学家一样提问，需要模型有更好的品味

43:31 如何避免大模型拍马屁？远离大众偏好

46:30 “AI宪法”定义性格，顶级科学家数据校准品味

巩固品味，阻止“跑偏”

51:33 AI巨头都在做科研发现模型，判断问题价值是关键

55:32 不同于AI for Science，Heavy Duty Solver是通用模型，强调元能力

57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环，但解决递归漂移还需要2-3年

58:43 让科学家睡不着觉的问题：如何防止AI“走火入魔”

01:00:04 解决方案仍靠人工手调，“自我蒸馏”也许是个方法

01:04:28 人类只是warm start，未来AI将形成自我品味，就像AlphaZero

01:06:18 陈天桥与Apodex：制定“宪法”，聚焦Heavy Duty Discovery

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Charcoal Stream - Curved Mirror

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Special Guests: 李辈滨 and 杜少雷.

本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出

今年4月的伦敦马拉松，肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒 的成绩夺冠，成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员，这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时，创造了历史。

事后媒体关注到，萨维和克杰勒恰，包括这场比赛的女子冠军阿塞法，他们穿的鞋，都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前，统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克，也是它，发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目，剑指帮助运动员马拉松“破2”。

尽管跑步这项运动自古有之，但直到1960年代，人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里，路跑鞋都发生了哪些技术变革？运动鞋品牌，又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的？

【主播】

麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

盖德，《迪谈盖论》主播

【你将听到】

跑鞋技术迭代史，谁是最有突破性创新的那双鞋

04:26 划时代跑鞋：阿迪Ultra Boost和耐克Zoom Vaporfly

06:58 TPU超临界泡棉，阿迪Ultra Boost的秘密武器

07:54 耐克Zoom Vaporfly的必杀技，把碳板和超级泡棉结合到一起

10:30 中底的重要性：辅助一个动作重复4万多次仍能保持优秀性能

12:11 中底之外，鞋面、鞋楦也有技术之争

14:11 产品经理谈跑鞋研发，好跑鞋可能会经历20多个版本的修改

16:24 不同品牌的跑鞋，中底材料可能来自同一家公司

17:46 裸足感跑鞋的兴起和沉寂

21:20 马拉松跑进2小时，靠的到底是鞋还是人

阿迪VS耐克，交替主宰21世纪的马拉松赛道

25:16 帮助破纪录的Adios Pro EVO 3, 大火背后也有偶然

27:48 被各大品牌纷纷采用的碳板，阿迪为什么偏不用

30:04 耐克的遗憾，最有可能破2的合作跑者不幸去世

31:36 一度大杀四方的耐克，是如何失去马拉松赛场绝对优势的

33:50 想要跑鞋卖得好，一定要在竞速跑比赛里有姓名

36:27 限量发售，可能会让Adios Pro EVO 3无法统治赛道

37:58 品牌研发冠军跑鞋很难，选到冠军“潜力股”更难

39:32 四大慢跑鞋品牌，为什么在阿迪耐克的竞争中“隐身”了

42:11 新秀昂跑和HOKA，仍在竞速跑的关键之门外

技术差距、时尚化和瓶颈期，跑鞋之争的未来

45:24 跑鞋品牌的技术优势，很难独领风骚很多年

47:13 阿迪能不能统治马拉松赛道，还得看它鞋面的表现

48:18 超级大Logo的Adizero EVO SL，成了2025年的大爆款

51:13 复古New Balance，很可能成为第四个百亿美元规模运动品牌

54:50 本土跑鞋vs国外跑鞋，技术差距到底在哪儿

57:42 跑鞋之后，运动品牌开始押注越野跑和Hyrox了

59:14 国内的运动品牌，该去国外卷卷了

【延伸阅读】

重要跑鞋变革史：

1960，New Balance Trackster问世，以波纹鞋底取代鞋钉，成为首款无钉跑鞋

1974，耐克联创鲍尔曼发明华夫饼鞋底，鞋款大卖，耐克趁势赶上美国慢跑热

1977，Brooks推出的Vantage鞋款，成为第一款大规模采用EVA材质中底的鞋款

1978，耐克首款 Tailwind 跑鞋上市，首次采用Nike Air 气垫技术

1986，亚瑟士推出首款应用GEL缓震胶技术的跑鞋Freak，GEL此后一直是亚瑟士的王牌技术

1991，索康尼推出GRID网格缓震系统，将纤维嵌入EVA中底，兼顾缓震和支撑稳定

2004，Nike Free 面世，开启赤足感跑鞋风潮

2015，Adidas Ultra Boost 面世，采用TPU材料及超临界发泡技术，提供“踩屎感”，成为阿迪最受欢迎的缓震技术

2016，耐克推出Zoom Vaporfly 4%，首次将超级泡棉PEBA和碳板结合，Vaporfly 和Alphafly 系列随后高频亮相马拉松

2026，两位运动员穿着阿迪的Adio Pro EVO 3跑马“破2”，该款鞋为全球第一双实现量产的、单只重量不超过100g的跑鞋

两类中底技术：

机械结构：通过中底的物理形态设计来影响性能，比如碳板、碳环、镂空等，相当于中底的“骨架”

发泡材料：通过中底本身材质来影响性能，代表材料包括EVA、TPU、TPEE、PEBA等，相当于中底的“肌肉”

四大发泡材料：

EVA：最传统、最普及的发泡基底，轻质柔软成本低，但回弹和耐久性一般，多为入门级跑鞋中底材料

TPU：回弹性、抗撕裂性和耐久性优于EVA，但密度较大，鞋偏重，为阿迪Boost中底所用材料

TPEE：TPU升级版，回弹率更高、更轻、更耐疲劳，但加工难度高、成本高，为阿迪Adios Pro 系列Lightstrike Pro中底的材料

PEBA：超级泡棉，回弹率极高、极度轻量，但成本昂贵、耐用性一般，为耐克ZoomX中底所用材料

耐克Breaking 2项目：2017年推出，旨在挑战人类马拉松“破2”极限，项目中跑者基普乔格在意大利蒙扎赛道达成了2小时00分25秒的优异成绩，耐克借势推出Zoom Vaporfly Elite

耐克目前的慢跑鞋三大系列：飞马（Pegasus）、迈柔（Vomero）和稳程（Structure）

格布雷西拉西耶：长跑传奇选手，蝉联1996、2000年奥运会10000米冠军，并曾打破25次世界纪录，也是首位将马拉松跑进2小时04分的运动员

基普乔格：2016、2020年两届奥运会马拉松冠军，保持着多项赛道纪录，2019年在维也纳以1小时59分40秒完成“破2”壮举，但因为非正式比赛，成绩没有纳入马拉松世界纪录

基普图姆：肯尼亚马拉松跑者，首位在正式马拉松中跑进2小时01分的运动员，2024年2月不幸因车祸去世

大迫杰：日本顶尖马拉松运动员，职业生涯三次刷新日本马拉松国家纪录，首位跑进2小时05分的黄种人。

vivo X Fold6

全新升级的原子工作台，支持串行、并行双模式，一屏多用，告别反复切应用的碎片化体验

【监制】

泓君

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Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

Burn Away (Instrumental Version) - Nyck Caution

Rumors About Us - T. Morri

Melting Glass - Eden Avery

What We Stand For - Francis Wells

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