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01:02:21

#738.费曼：想象之乐

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2026/09/26

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Christopher Sykes · HD Feynman: FUN TO IMAGINE complete原内容更新时间：July 1983这期 BBC 系列《FUN TO IMAGINE》由物理学家、诺贝尔奖得主理查德·费曼畅谈科学。节目最初于 1983 年在 BBC2 播出，在费曼位于加利福尼亚州阿尔塔迪纳的家中拍摄；这版由 Christopher Sykes 上传，包含六集完整内容，并配有中英文字幕。费曼从咖啡、冰块、火、橡皮筋和磁铁讲起，把看似熟悉的现象还原成原子振动、电磁作用和能量变化。他也借镜子与火车轮子的谜题，示范怎样拆解一个问题；再从光与无线电波、恒星和黑洞，谈到想象力如何帮助人们探索肉眼看不见的世界。节目最迷人的地方，是费曼既不把科学讲成必须背诵的答案，也不回避理解的边界：有些现象可以用熟悉的图景说明，有些则只能借助数学推导。他邀请听众带着好奇心追问，也坦承人脑中的思维图像各不相同，而微观世界可能远比我们习惯的日常经验奇妙。👤 本期嘉宾理查德·费曼是物理学家、诺贝尔奖得主。本期节目由 Christopher Sykes 主持，最初作为

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00:57:35

#737.Liquid：蠕虫 302 个神经元，启发了另一种 AI 架构

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2026/09/25

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Latent Space · A Worm With 302 Neurons Inspired Their Architecture — Ramin Hasani, Liquid AI原内容更新时间：2026-09-18Latent Space 主持人与 Liquid AI CEO Ramin Hasani 深入聊了 Liquid 的技术路线：从受秀丽隐杆线虫启发的液态神经网络，到面向不同硬件设计混合架构的 LFM。Ramin 回顾了这项研究如何从机器人控制起步，并逐渐走向基础模型，以及连续时间系统在效率、表达能力和扩展性之间面临的取舍。对话也落到了模型如何真正进入生产环境：Liquid 与梅赛德斯-奔驰、Shopify 等企业合作，把模型部署到汽车、设备和应用中；同时通过 Leap 等工具支持开发者微调与部署。后半段则讨论企业定制化、架构搜索、多模态与 DNA 模型，以及具身智能和自适应学习可能打开的方向。👤 本期嘉宾Ramin Hasani 是 Liquid AI 的 CEO，也是公司的联合创始人之一。他在 TU Wien

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01:07:29

#736. Mike Wilson：AI后遗症迟早会来，现在还没到

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2026/09/25

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Mike Wilson: The AI Trade Has a Breaking Point, We're Just Nowhere Near It原内容更新时间：2026-08-07Risk Reversal 主持人 Dan Nathan 和 Guy Adami 第 15 次邀请摩根士丹利首席股票策略师兼 CIO Mike Wilson 做客。本期先从市场轮动、标普500走势和利率谈起，再深入讨论 AI 资本开支、半导体与 hyperscalers 的表现分化，以及这轮建设热潮可能面临的回报与风险。Wilson 认为，市场正从偏好低质量、提供 AI 建设支持的公司，转向更看重质量与实际应用的一端；但利率、CapEx纪律和融资模式仍是需要关注的变量。他也谈到中国在稀土与零部件供应链中的位置，以及太空经济、机器人、无人机等长期主题。节目后半段，Wilson 与主持人回看互联网泡沫时期的资本开支周期，并比较当年与今天的相似之处和不同之处。谈话既讨论周期后续可能出现的低效投资与失望，也追问技术普及后，哪些真正采用技术的公司可能从中受益。👤 本期嘉宾Mike

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02:08:55

#735. Jev 模型创始人访谈：为什么我无法在 OpenAI 构建 Jev

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2026/09/22

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Latent Space · Why We Made Jev — Diogo Almeida, TypeSafe Co-founder & CEO原内容更新时间：2026-09-21本期 Latent Space，也就是 Latent Space 播客，主持人 swyx 对话 TypeSafe 联合创始人兼 CEO Diogo，讨论 Jev 发布背后的产品理念、训练方法与软件架构。Jev 被定义为机器原生、系统 1、大型可编程模型：它不是为了与人聊天，而是为了被代码直接消费，并在软件中承担大量细小、可验证的决策。Diogo 解释了 TypeSafe 为什么把 RLCD 视为新的北极星目标，为什么认为 RLHF 会造成模式丢失、校准失真与智能碎裂，以及为什么可靠性、鲁棒性和单位美元智力比公开基准排名更重要。他还谈到拒绝响应为何可能成为 API 依赖中的类型错误、结构化状态如何取代巨型系统消息，以及如何把 AI 工作流拆成可度量的最小语义单元。对谈也延伸到暗数据、电脑操作、实时场景和编程 Agent。Diogo 认为，AI

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00:21:14

#734.Ben Thompson：前沿悬垂

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2026/09/21

📝 本期播客简介本期我们克隆了：The Stratechery Podcast · Frontier Overhangs原内容更新时间：2026-09-21本期节目由 Ben Thompson 主持，围绕他对 Anthropic 联合创始人 Dario Amodei 在《We Must Pace the Frontier》中提出的“放慢前沿步伐”主张展开分析。Ben Thompson 认为，安全担忧可能是真诚的，但放慢模型进步同样能为前沿实验室争取时间，解决模型能力、产品、定价、资本与安全上的多重“悬垂”。节目首先回顾 Agent 式 AI、Claude Code 与 harness 的发展，讨论模型能力是否已经“足够好”，以及模型和 harness 解耦后，Anthropic、OpenAI、微软等公司的护城河将如何变化。随后，节目从《创新者的解答》的整合与模块化理论出发，分析 Meta 的 Muse、Copilot Cowork，以及前沿实验室为何必须掌握最终用户触点。后半部分进一步讨论中国模型带来的价格保护伞、AI 基础设施融资的资本风险，以及 Agent

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00:18:03

#733.BM25 在智能体搜索中出人意料的有效性，简单工具为何重新变强

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2026/09/21

📝 本期播客简介本期我们克隆了：AI Engineer · The unreasonable effectiveness of BM25 for agentic search — Jo Kristian Bergum, Hornet.dev原内容更新时间：2026-09-16在 AI Engineer 的节目中，Hornet.dev CEO Jo Kristian Bergum 分享了他对 BM25 和 Agent 式搜索的判断：BM25 这个拥有数十年历史的经典文本检索评分算法并没有发生根本变化，真正变化的是使用它的用户。如今的 LLM 掌握大量实体、公司、日期和产品标识知识，能够构建更长、更具体的查询，还能连续发起多轮搜索。节目从 Agent 式搜索的定义讲起，解释模型、测试框架和检索引擎如何共同构成 Agent 循环中的搜索系统。Jo Kristian Bergum 结合 BrowseComp+ 基准测试说明，深度研究任务的瓶颈往往不在模型推理，而在查询组织能力与检索质量；即使模型能力足够强，有限的上下文窗口仍然要求系统决定哪些信息值得放进去。后半部分聚焦 BM25

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01:27:24

#732.Lenny's Podcast｜Snapchat：增长来自核心产品

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2026/09/21

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Lenny's Podcast · 90 minutes of unfiltered product advice from Snap and Discord’s product chief | Peter Sellis原内容更新时间：2026-09-20本期 Lenny's Podcast，也就是 Lenny 播客，邀请 Peter Sellis 展开一场近乎没有公关滤镜的产品管理长谈。Peter 是 Snapchat 的第一位 PM，曾在 Snap 工作 7 年，后来担任 Discord 产品负责人，参与推动平台实现快速增长。正处于两份工作之间的他，没有新书、公司或合作需要宣传，因此分享了许多通常只会在公司内部讨论的判断。对谈从团队设计、偏才管理和 PM 职业的结构性问题出发，延伸到 Snap 的广告变现困境、系统思考、产品品味，以及 OpenAI 探索广告时面临的信任问题。Peter 还结合 Snap、Discord 和 SpaceX

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01:58:41

#731. 发掘人才、利用 AI 与推动卓越运营，极致运营让小团队做大业务

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2026/09/20

📝 本期播客简介本期我们克隆了：David Senra · Inside Bending Spoons: Finding Talent, Leveraging AI & Driving Operational Excellence | Luca Ferrari原内容更新时间：2026-09-13David Senra 在本期 Founders 播客（英文，也就是中文说明）中，与 Bending Spoons 联合创始人 Luca 展开了一场关于人才、组织和卓越运营的长谈。Luca 分享了这家公司如何从意大利米兰的一支小团队起步，逐渐收购并改造 Evernote 等成熟业务，并通过集中化的人才体系、统一的技术平台和高度整合的运营方式，持续提升业务效率。对 Luca 来说，Bending Spoons 的目标不是“做得还不错”，而是成为“有史以来最好的公司”。他解释了为什么公司更看重才华、拼劲和绝对坦荡，而不是履历与资历；为什么招聘和辞退要由集中化的人才经理负责；以及为什么公司不给员工设置传统职级、奖金和僵化的岗位边界。节目还深入讨论了极致简化、拉满产能和团队轮换等管理原则，以及

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01:32:52

#730.Matt Pocock：AI时代软件基本功更重要

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2026/09/20

📝 本期播客简介本期我们克隆了：The Pragmatic Engineer · AI Skills with 原内容更新时间：2026-09-17在 The Pragmatic Engineer，也就是《务实的工程师》中，主持人与 Matt Pocock 从他的职业转型聊起：一位曾经做了多年发声教练、后来靠自学进入软件行业的开发者，如何凭借沟通能力、TypeScript 专长和教育热情，建立起 Total TypeScript 课程，并最终转向 AI Agent 工作流。本期重点讨论 Matt Pocock 创作的 Grill Me、Wayfinder 等 skill：如何用 Agent 进行深度盘问、规格拆解、任务分发和持续迭代；为什么白天适合规划、夜晚适合让 Agent 执行；又该如何通过拆分上下文，让 Agent 尽量保持在“聪明区”。更重要的是，AI 并没有让经典的软件工程知识失效。相反，《程序员修炼之道》《软件设计哲学》和领域驱动设计中的概念，正在成为与 Agent 沟通、约束其行为、减少软件熵增的重要工具。Matt Pocock 也分享了他对

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01:10:41

#729.OpenAI：多 Agent 让 RSI 更可行

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2026/09/18

🎙️📝 本期播客简介本期我们克隆了：Dwarkesh Patel · OpenAI researcher on agent swarms & recursive self-improvement原内容更新时间：2026-09-17本期由 Dwarkesh 主持，对谈 OpenAI 研究员 Noam Brown。Noam Brown 是 o1 以及推理模型发展的奠基级贡献者之一，目前正在研究多 Agent 系统。两人从一个由 10000 个 AI Agent 组成、在 88 小时内消耗 1300 亿 token 并攻克千禧年大奖难题的实验出发，讨论测试时计算如何从串行走向并行，以及多 Agent 协同到底能扩展到什么程度。对谈进一步拆解了多 Agent 系统的内部机制：相比由协调 Agent 分派任务的传统外脚手架，Noam Brown 更倾向于只提供基础工具，让 Agent 自己学习如何通信、分工和组织。由此也出现了类似 Slack 协作、中层管理和组织层级自发涌现的行为，但两人同时强调，目前关于 10000 个 Agent

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02:52:22

#728.Huberman Lab｜幸福由愉悦、满足与意义构成

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2026/09/18

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Andrew Huberman · The Art of True Happiness | Dr. Arthur Brooks原内容更新时间：2026-09-14在这期 Huberman Lab 播客，也就是 Andrew Huberman 主持的健康科普播客中，Andrew Huberman 与 Arthur Brooks 博士从行为科学、神经科学、哲学和个人经历出发，重新追问一个看似熟悉却很难定义的问题：幸福究竟是什么？Arthur Brooks 提出，最幸福的生活由三种“宏量营养素”构成：愉悦感、满足感和意义感。它们并不是彼此独立的快乐来源，而是都包含一定程度的不满、痛苦、奋斗与牺牲。逃避不幸福，反而可能让人错过真正的幸福。对话还提供了一套可实践的自我审视框架：从闲暇时间看清自己，从“偶像”识别金钱、权力、享乐与声誉如何支配生活，并通过追问“我为什么这样做”“我的行为是否符合我的信念”“我的生命对谁有意义”，重新校准人生方向。节目后半段进一步讨论科技成瘾、享乐适应、信仰、婚姻、使命，以及如何通过持续实践建立更完整的人生。👤 本期嘉宾Arthur

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00:49:52

#727.Shopify CEO：如何运用一个 AI 顾问团来审视最棘手的决策

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2026/09/16

📝 本期播客简介本期我们克隆了：The Knowledge Project Podcast · Tobi Lütke: The Skills AI Makes More Valuable原内容更新时间：2026-09-15在 The Knowledge Project Podcast 中，主持人 Shane 与 Shopify 创始人兼 CEO Tobi 再次对谈，深入讨论 AI Agent 如何进入公司日常、战略决策与个人工作流。Tobi 分享了 Shopify 内部几乎所有工程师都在使用多个 Agent 协同工作的现状，以及拥有记忆、个性和挑战权限的 AI 同事 River，如何在 Slack 的公开频道里参与讨论、创建 PR、总结研究并制作原型。对 Tobi 来说，AI 的价值不只是替人完成任务，更在于改善做判断的环境：让多个 Agent 从数据、论文、商业和工程等不同角度审视同一个问题，再由人承担最终责任。他也提醒，AI 可能带来“产出过剩”、AI 垃圾内容和责任被跳过等新问题，真正无法外包的仍然是判断、选择与负责。对谈后半段转向更长期的能力建设：为什么品味、判断力和直觉会在 AI

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00:41:41

#726.Wardogs：清晰表达比迎合玩家更重要

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2026/09/16

📝 本期播客简介本期我们克隆了：The Game Business · The shooter that Tencent abandoned: Wardogs hits 2m sales in one weekend原内容更新时间：2026-09-15本期节目来自 The Game Business，由主持人 Chris 对话 Bulkhead CEO Joe Brammer。Bulkhead 曾开发 Battalion 1944、《图灵测试》并参与 PUBG，也就是《绝地求生》的开发；在腾讯撤资、工作室一度面临关门危机后，他们靠 Hero Capital 和 Team 17 母公司 Everplay 的投资撑了下来。如今，Bulkhead 的百人战术射击游戏 Wardogs 开启抢先体验后迅速走红，预售销量突破百万，并预计很快达到两百万份。Joe Brammer 分享了服务器崩溃、扩充团队、与外部人员合作以及盈利状况背后的真实经历，也解释了为什么他们宁愿坚持自己的游戏构想，也不愿迎合《使命召唤》玩家。节目还深入讨论游戏行业的高强度加班、裁员风险、四天工作制、员工激励与期权池，以及

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00:15:15

#725.如何使用 AI 来学习：把认知努力用在难题上

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2026/09/16

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Eero Alvar · How I Use AI to Learn Things原内容更新时间：2026-08-14本期由 Eero Alvar 分享他目前使用 AI 学习的方式，并通过实时演示展示一套正在构建的学习系统。这个系统试图解决传统学习中的两种低效：面向所有人的统一教学无法贴合个人理解水平，以及学习者在不同信息源、教学风格和符号体系之间切换时产生的额外心力消耗。这套方法的核心，是让 AI 先探测学习者当前的知识边界，再规划一条通往目标理解的路径，最后沿着依赖关系逐步教学。系统会调用 Sub-agent（子 Agent）进行事实核查和可视化，使用 Mermaid 展示学习计划，并通过持续测验确认学习者是否真正理解。演示中，Eero Alvar 使用 Obsidian 和 MDLog 记录学习过程，从电磁学背景出发学习微分形式、余向量、楔积和广义斯托克斯定理。他展示了 AI 如何根据回答调整教学内容，一次只推进一个推理步骤，并把图解、练习和长期学习记录整合到同一套界面中。👤 本期嘉宾Eero Alvar 是本期节目的主持人和作者，分享自己当前使用

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#724.家得宝：把普通人变成建造者

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2026/09/15

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Acquired · The Home Depot原内容更新时间：Sun, 13 Sep 2026本期来自 Acquired，也就是商业复盘节目，由 Ben Gilbert 和 David Rosenthal 主持，完整复盘家得宝从创立、上市、扩张，到经历管理危机与文化重建的商业史。家得宝最初只是亚特兰大的一家小型家装连锁，却最终成长为全球最大的专业零售商之一，并成为标普 500 上市以来总投资回报最高的股票。故事的起点，是伯尼·马库斯和阿瑟·布兰克被 Handy Dan 解雇。两人随后与 Ken Langone、Pat Farrah 组成创业团队，把仓库式门店、低价、大量 SKU、专业服务和员工股权激励结合起来，创造了一种此前并不存在的家装零售模式。节目还讲述了罗斯·佩罗差点拿下家得宝控股权、家得宝如何用供应商账期和快速库存周转起步，以及它如何通过一站式购齐和“货堆得高，走得飞快”激发消费者需求。后半部分聚焦家得宝的危机与重生：Bob Nardelli 如何用集中化、削减一线员工和追求运营指标的方式破坏公司文化；Frank Blake

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00:43:27

#723.All-In｜黄仁勋：超级智能已经到来

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2026/09/15

📝 本期播客简介本期我们克隆了：All-In Podcast · Jensen Huang原内容更新时间：2026-09-14👤 本期嘉宾黄仁勋，英伟达创始人、总裁兼 CEO，也是英伟达从图形处理器公司发展为全栈 AI 计算平台的核心领导者。他长期从芯片架构、软件生态、数据中心和供应链角度思考 AI 产业的发展，并参与推动 cuDNN、Megatron、Megatron Core 以及多类开源模型和技术栈。在本期对话中，黄仁勋不仅回应了前沿实验室关于 AI 安全和末日风险的争论，也分享了英伟达在开源模型、AI 算力云、数据中心基础设施和生物学模型上的布局。他对 AGI、超级智能以及美国如何赢得 AI 竞赛的判断，是理解当前 AI 产业格局的重要窗口。⏱️ 时间戳00:57 AI安全与末日预测11:46 递归自我改进与开源20:03 英伟达押注AI基础设施🌟 精彩内容💡 末日论者的预测缺乏科学依据黄仁勋区分了真实的安全问题与未经证实的灾难预测。他认为，过去关于放射科医生消失、代码几乎全部由 AI

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00:49:20

#722. OpenAI 研究员Norm Brown：Agent 将继续快速变强

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2026/09/15

🎙️ OpenAI📝 本期播客简介本期我们克隆了：The Information · What Happens When AI Starts Improving AI? | TITV’s AI Deep Dive原内容更新时间：2026-09-14本期来自 The Information's AI Deep Dive，也就是 The Information 的 AI 深度访谈节目。主持人 Rocket Drew 对话 Noam Brown（OpenAI 研究员，扑克与外交博弈 AI 专家），从 AI Agent 的定义出发，解释推理模型、强化学习和多智能体系统为何正在彼此推动。Noam Brown 曾在 Meta 工作，打造过首个在《外交》中达到人类水平表现的系统，此后长期参与 OpenAI 的推理模型和 AI Agent 研究。对谈不仅讨论 Agent 如何执行多步骤任务、调用工具和协作，也深入分析了研究品味、Gym 环境、递归自我改进，以及 AI 是否能参与下一代 AI 的研发。节目后半段聚焦 Hugging Face 事件带来的安全警示：Agent

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01:37:06

#721.All-In：AI 末日论正在变成监管工具

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2026/09/14

📝 本期播客简介本期我们克隆了：All-In Podcast · AI Kills Everybody or Doomer Psyop? OpenAI’s Math Breakthrough, Nike’s $200B Collapse原内容更新时间：2026-09-12All-In 播客围绕一名 Anthropic 前员工的辞职帖展开讨论：他声称 AI 研究者真心相信 AI 可能在 2030 年前杀死人类，而 Anthropic 的对齐负责人 Evan Hubinger 也公开表示，未来十年内人类灭绝概率可能超过 10%。Chamath、David Sacks、Jason 与 Friedberg 试图拆解这场舆论风波究竟是员工吹哨、末日论者的心理战，还是前沿实验室内部真实存在的风险判断。节目进一步讨论这场争议对 Anthropic IPO、S1 披露和产品责任的影响，并把焦点推进到更大的政治问题：以 AI 安全为名建立联邦监管机构，是否会最终形成监管俘获、前沿模型双寡头和对开源 AI 的压制。几位主持人也通过“人在回路”、物理隔离和递归自我改进等概念，钢人论证 AI

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01:42:45

#720.构建 AI 科学家，除了智能之外究竟还需要什么

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2026/09/13

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Machine Learning Street Talk · What Building an AI Scientist Actually Requires Beyond Intelligence — Edward Hughes原内容更新时间：2026-09-11在 MLST，也就是机器学习街谈播客中，主持人 Tim Scarfe 对话 Ed，讨论如何构建真正能够做科学发现的 AI 科学家。Ed 曾在 Google DeepMind 从事强化学习、世界模型和 AI 科学家研究，后来与 Louis Kirsch 共同创办 Inherent，探索让 Agent 生活在实验中，并成为整门科学的水平智能层。这场对话从第 37 手切入，重新区分创新与创造力：第 37 手可以是创新，却未必是创造力，因为创造力还需要发现者意识到自己做出了新东西，并得到领域与学界的承认。随后，两人讨论满意决策、扩展适应、开放式探索、世界模型、知识负担，以及为什么真正有创造力的系统不能只被单一目标和固定奖励函数驱动。节目后半段聚焦 Ed 的研究：Replica 如何通过涂黑论文图表，测试

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#719.线粒体：代谢不是一个人的事

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2026/09/13

📝 本期播客简介本期我们克隆了：Huberman Lab · How Mitochondria Control Your Metabolism | Dr. Jared Rutter原内容更新时间：Mon, 07 Sep 2026本期来自 Huberman Lab，也就是 Huberman 实验室播客，由 Andrew Huberman 主持，嘉宾是 Jared Rutter 博士。作为犹他大学生物化学教授、霍华德·休斯医学研究所研究员，Rutter 博士长期研究线粒体如何在细胞中分配资源、调节能量与生物合成。对谈首先重新定义了“代谢”：它不是一个人的单一指标，而是体内数万亿个细胞各自代谢活动的总和。线粒体也不只是“细胞的能量工厂”，它们还决定细胞是把营养物质用来制造 ATP、维持功能，还是转化成生物量、复制和扩张。节目进一步从葡萄糖、丙酮酸、乳酸与 MPC 转运途径，讲到衰老、能量毒性、癌症和瓦伯格效应。Rutter 博士还解释了科学家如何通过酵母、果蝇、人类细胞和基因敲除小鼠发现 MPC1 与 MPC2，并讨论未来如何在细胞层面成像和调节代谢。👤 本期嘉宾Jared Rutter

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