Manus上线引发广泛讨论，核心创始团队从过去到近期的访谈播客都在小宇宙，这些内容提供了宝贵的一手信息，对于想要更好地了解Manus的朋友们，不妨参考这些思考与见解。

「两瓶茅台的价格体验未来，很划算（Devin 最低月订阅费 500 美元）」
2 月下旬，我与真格基金管理合伙人戴雨森长聊了一次 AI。
上周，真格投资的 Monica 发布的 Agent 产品 Manus，虽然还在内测阶段，就引起了大量关注。在聊这期时，雨森提到了 Monica 即将会发布一款 Agent 产品，那时候我们还不知道 Manus 将会席卷社交媒体。
当我们把一个任务交给 Manus，过了十几分钟收到完成的结果时，似乎真的感受到了一点 attention is not all you need 的未来。
带来这些变化的起点，是去年至今的两个重要节点：o1 和 R1。它们分别带来了两个对 AI 全行业的影响：
* 一是 o1 在大语言模型中引入强化学习，开启 Pretraining（预训练）Scaling Laws 之外的 Post-training（后训练）和 test-time-computing（即推理阶段的计算）阶段的新 Scaling Laws，让模型推理能力大幅提升。我们之前在第 80 期节目中也有详细讨论 o1，当时业界还普遍猜测 o1 用到了蒙特卡洛树搜索等方法。
* 二是与 o1 同为推理模型的 DeepSeek R1 强势开源，以极低的成本，和后续引发的巨大全民影响力，让很多人重估了大模型行业当前的最重要课题：提升模型能力。R1 的开源和同期发布了详细技术报告另一个推理模型的 Kimi-k1.5 ，也明确告诉整个领域，一些方向是“此路不通”，他们都没有使用蒙特卡洛树搜索等方法。
这期节目，我们从 o1 和 R1 开始聊，二者一同带来的推理能力的提升、成本的下降，和同期模型编程能力与工具使用能力的提升，开启了 Agent 在 2025 年的应用前景。
雨森详细分享了他对 Agent 机会的当前观察，以及在 DeepSeek 带来的开源生态的变化中，大小 AI 公司的新动作和调整。
本期嘉宾：
戴雨森：真格基金管理合伙人，投资了 Kimi（月之暗面）、与爱为舞、无问芯穹、Genspark 等 AI 项目。
时间线：
- OpenAI o系列与 DeepSeek R 系列的启发
01:36 o1 证明 RL（强化学习）在后训练阶段和推理时间的 Scaling Law 潜力，为 Agent 产品形态奠定基础
04:24 DeepSeek-R1 启发：开源+RL+专注的胜利；本土年轻团队的力量；技术提升带来魔法体验，涌现商业模式
- 详聊 AI Agent
14:25 3 个能力提升带来 Agent 爆发机会：推理+编程+工具使用；凡是 RL 进入的领域，往往导致人类迅速超过人类，“我把这叫李世石时刻”
18:11 Attention is not all you need，“工作的 Scaling Law”：从“注意力经济”到“无需注意力”的范式转变，Agent 帮你干活
34:07 Agent 产品形态推演：从写（分析类）到读（操作），到 Agent 指挥 Agent 干活（多 Agent 协同）；一个例子：Manus 为了获得凤凰城地铁时刻表，在找不到公开信息的情况下给相关部门写邮件。
45:44 Agent 机会属于谁？模型公司自己做，还是应用公司？
53:02 Agent 成本：成本下降、速度变快是必然；200 美元一个月的 ChatGPT-pro，500 美金一个月的Devin，两瓶茅台的价格体验未来，很划算
- 开源带来的格局重塑
58:18 DeepSeek 强势开源下：字节与腾讯的不同动作
01:10:39 DeepSeek 长期的商业价值？
01:14:53 开源并非必选项
01:19:39 阿里的节奏：开源、开放
01:28:34 对六小虎：DeepSeek 的“清场效应”；对更多应用公司，加速从“黑莓时代”到“iPhone”时代
01:35:45 对算力需求：总需求变大没争议，但算力结构的变化可能导致英伟达市值调整
- 为更快到来的 AGI 的未雨绸缪
01:44:59 一生中见证多次指数增长，历史罕见
01:51:32 希望 AI 普惠，但也有可能走向反面
01:54:40 戴雨森个人为 AGI 做的准备
02:04:01 最近的阅读推荐：A Brief History of Intelligence（作者：Max Bennet）、《第一只眼》（作者：Andrew Parker）
相关链接：
3 位连续创业者打造 Manus，应用潮里有更多 “underdog” 的机会（文末附 Manus、Open Manus 实测）
晚点聊 99：MiniMax创始人闫俊杰：做大模型，千万别套用移动互联网的逻辑
晚点聊 100：硅谷怎么看 DeepSeek？与 FusionFund 创始人张璐聊开源、Agent 和除了 AI
晚点聊 102：DeepSeek 启动开源周，大模型开源到底在开什么？
晚点聊 103：用 Attention 串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进
附录（本期中提及的一些 AI 产品）：
Devin：由 Cognition 开发的自动化编程助手 Agent。
DeepResearch：OpenAI 2025 年 2月发布的为智能研究 Agent，支持深度信息检索与报告生成。
Manus：本期中提及的 Monica.im 当时即将发布的 Agent 产品，支持多任务自主执行。
ComputerUse：Anthropic 2024 年 11 月发布的通用计算机助手 Agent，允许 AI 操作计算机完成任务。
Cursor：由 Cursor 团队开发的 AI 编程助手。
Perplexity：由Perplexity AI 开发的 AI 搜索引擎，能提供深度搜索、信息整合和答案生成。
剪辑制作：甜食
本期主播：小红书 @曼祺_火柴Q，即刻 @曼祺_火柴Q
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106: 与真格戴雨森长聊 Agent：各行业都会遭遇“李世石时刻”，Attention is not all you need

作为2024年的压轴之作，大家期待已久的 Coding Agent 深度拆解来了！这一期我们邀请到了国内和硅谷 Coding Agent 一线创业者、Coding 大模型研究员和 AI 投资人，进行了长达三个多小时的讨论（全网恐怕都很少见了），既有一线 Coding Agent 的设计解读，也有对刚刚发布的 o3 实现难点和未来挑战的拆解。内容新鲜热辣，绝对值得你的笔记和时间！
在过去不到两个月的时间里，Coding Agent 的产品已经完成了二连跳式的升级。如果说第一次升级，是从 IDE 编程助手 Cursor 到以 Replit、Windsurf 为代表的 Coding Agent，那么Devin 的惊艳发布，无疑更为我们打开了一个全新的想象空间—— 实现 end-to-end 后的 Coding Agent，能做的事情已经超过 Coding 本身。
更巧的是，本期节目录制的凌晨刚好赶上 OpenAI 连续 12 天发布会的最后一天，OpenAI o3 重磅登场，在模型性能的测试集 SWE-bench 上的断层式表现，无疑再次拉高了人们对LLM 能力天花板的认知。展望2025年，AI领域还会发生什么？Coding Agent 和以RL（强化学习）为新范式的 o3系列，无疑都是新一轮讨论的核心话题。
除此之外，在本期节目中我们还探讨了：
* 为什么说 Devin 展示了“完成工作”的 scaling law?
* 最早引领 Coding Agent 潮流的 Replit Agent，以及开源 Devin 项目 - Openhands, 在设计中有哪些关键决策？
* Coding Agent 未来是 Devin 形态赢家通吃吗？
* 底层模型能力之外，Coding Agent 应用公司的核心能力和壁垒是什么？
* Coding Agent 对于工程师和未来的组织和社会，会有哪些深远影响？
* 如何看待 o3 超越大部分人类的能力？未来的发展空间在哪里？
与此同时，我们也非常感谢大家在这一年以来的支持与陪伴！让我们明年见！Enjoy!
【主持人】
谢岩 Monica：真格基金投资副总裁
本期联合主持人 Peak：真格基金EIR，前猛犸浏览器创始人
【嘉宾】
戴雨森，真格基金管理合伙人，聚美优品联合创始人。
李珎，Replit Agent 核心成员，Replit 资深工程师，ex-字节，Google.
王星尧，Allhands Al (FIFIE OpenHands) co-founder & Chief Al Officer, UIUC PhD.
惠彬原，阿里巴巴通义实验室科学家
【时间轴】
* Coding Agent 的发展历程
  01:56 嘉宾自我介绍与最近体验到有意思的项目
  13:36 Coding Agent 的四个代际与三次进化
  16:53 Devin 给人带来的全新想象：工作的 Scaling Law ？
* Replit Agent：
  20:47 Replit Agent的诞生历程以及关键节点
  25:50 “优秀创业者，产能会被增大至10倍甚至100倍。”
  35:59 Replit 的关键更新：Integration、Edit 和 UI
  38:06 未来不同 Coding Agent 产品形态会复合吗？
* OpenHands：
  37:30 OpenHands 不同寻常的诞生故事
  41:48 Openhands 的架构设计：Agent、EventStream 和 Runtime
  47:48 Computer Use的终极理想： 用有限的空间，做无限多的事。
  52:25 决定开源的契机
  1:02:40 Coding agent 产品的长期竞争力是什么？
* o3 发布的影响
  1:07:20 o3 最让人印象深刻的是什么？对 Coding 和 AGI 的未来有何影响？
  1:18:10 解决真实世界的复杂问题，o3 之后还需要什么？
  1:22:23 SWE-bench 被“刷爆”后，下一个 Benchmark 会是什么？
* Coding agent 的影响与展望
  1:34:27 Coding Agent，今年还有哪些重要事件？
  1:39:23 在未来的组织形态中，理想工程师的画像是？
  1:56:11 如何提高模型多步骤任务的能力？
  2:05:54 Agent 的普及，能带来哪些底层技术栈的新机会？
  2:11:30 投资人眼中，中国 coding agent 的未来机遇如何
* 快问快答
  2:23:27 未来1年和3年对AI的期望
  2:32:15 coding agent 翻车实例：Context与记忆管理
  2:37:23 AI 领域目前被高估和低估的能力?
【延伸阅读】
Devin：
www.cognition.ai
刚体验了一小时 Devin，这是我第一次见到真正意义上的 A - 即刻App
[Agentic AI] Devin和Agent Cursor使用体验对比
Bolt.new：
Bolt.new, Flow Engineering for Code Agents, and >$8m ARR in 2 months as a Claude Wrapper
Cursor：
Our Problems | Cursor - The AI Code Editor
More Problems | Cursor - The AI Code Editor
OpenAI o3：arcprize.org
【相关概念】
LLM monitoring：指在部署和运行期间用于监督和管理大型语言模型 (LLM) 性能的流程和工具。
SWE-Bench：用于评估 LLM 解决GitHub 上真实软件问题能力的基准测试数据集。通过给定一个代码库和一个问题，LLM 需要生成一个解决所述问题的补丁。
Pre-training：训练 LLM 的初始阶段，LLM 需要从包含数万亿个 token 的大型多样化数据集中学习，目标在于对语言、上下文和各种知识有广泛的理解。
Fine-tuning：将已经预训练好的模型，在特定领域中更具体的数据集做进一步训练。
Instruct-tuning：用于 ChatGPT 和 InstructGPT 等模型，其中模型经过训练（或进一步训练）以更好地遵循提示指令，提升以符合用户意图的方式解析并响应提示的能力。
RLHF：Reinforcement Learning from Human feedback，通过人类反馈的强化学习。
Autonomous Agent：是一种能够独立执行复杂任务的人工智能系统，可以理解和响应询问，并在完全无需人工干预的情况下采取行动。
Async：异步，异步过程中程序的执行将不再与原有的序列有顺序关系。
Asynchronized Agents：异步代理，通过与其他代理异步协作解决更大的计算任务。
PR：Pull Request，拉取请求，指对代码进行修改、调试和改进的过程。
Knowledge Cutoff Date：知识截止日期，指 LLM 最后更新数据的时间点，意味着模型无法处理在其截止日期之后的信息。
Compound AI：是指通过组合多个交互组件来处理任务的复合 AI 系统。
EventStream：是一种持续的、单向的数据流格式，用于实时传输事件数据。
Runtime：指运行环境，又称为“运行时系统”，简称“运行时”，是执行码在目标机器上运行的环境。
ReAct: 是一种使用自然语言推理解决复杂任务的语言模型范例，通过结合推理（Reason）和行动（Act）两个步骤，以更灵活和动态的方式处理决策问题。
DAG：有向无环图（Directed Acyclic Graph），是一种区别于传统区块链的数据结构。
VM：虚拟机（Virtual Machine），使用软件而非硬件来运行程序和部署应用程序。虚拟机将整个计算机虚拟化到应硬件层。
Container：容器，单一容器可用于执行从小型微服务或软件服务、到大型应用程式的任何作业。容器只虚拟化操作系统级别以上的软件层。
Docker：一种开源的容器化平台，旨在简化应用程序的开发、部署和运行过程。
Feedback Loop：反馈回路，是系统（机构组织或有机个体）在输出端借由一定通道反送到输入端形成的“闭合回路”。
【提及公司和重点事件】
Cursor：www.cursor.com
Cognition labs/Devin：app.devin.ai
Replit：replit.com，Replit Agent：docs.replit.com
OpenHands：github.com，OpenHands 论文: arxiv.org
VisualWebArena: arxiv.org，TheAgentCompany: 官网 the-agent-company.com，论文 arxiv.org
OpenAI o3：x.com
Computer use by Anthropic：www.anthropic.com
SWE-bench：github.com
Windsurf：codeium.com
Bolt.new：bolt.new
【Staff】
监制：Wendi、Zoe
后期：Keyone Studio
【关于真格】
《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。
真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。
真格，你的创业第一站!
【联系我们】
公众号: 真格基金（ID:zhenfund）
官网链接：www.zhenfund.com
邮箱：media@zhenfund.com
你可以通过小宇宙、苹果Podcast、喜马拉雅收听我们。
如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动~

真格基金

media@zhenfund.com

这是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。

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此话当真

Coding-Agent 进化论：深度对话中美 Agent 创业者、阿里研究员和投资人

今天的嘉宾是肖弘（小红/小宏），一名AI应用创业者。
我们从去年在不同时期进行谈话，可以算是展开了一场“接力式访谈”。
大模型的模型能力还在迅速变化，身处其中的创业者要不断根据外部环境身段柔软地时时调整姿势。《商业访谈录》希望记录一名AI应用创业者，在技术变革之中、当一切都处于不稳定状态下的持续思考历程。而这个历程富有魅力之处就在于，它是变化的，而且还会继续变化。
我们正在开启的2025可能会是AI应用爆发的元年、Agent爆发的元年，这集节目正是来自一线“AI应用爆发”、“Agent爆发”的前沿声音。
肖弘提供了一种身处浪花中创业者的心态：“世界不是线性外推的，要让自己成为博弈中的重要变量。”
期待2025，我们和AI共同进步！
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）
第一次访谈发生在2024年秋天，彼时小红刚完成一轮融资。（提醒大家注意的是，第一次访谈中，当我们说到今年、去年这些词语的时候，可能脑海里需要转化一下——“去年”指的是2023年，“今年”指的是2024年）
03:03 开始的快问快答
05:15 连续创业者、第一段创业、沮丧时刻、不同年龄段毕业生的最优选
17:04 已经把大学赚的钱花完了，山穷水尽
33:16 “VC是很贵的集资手段”，它的贵不体现在你不好的时候，而是体现在好的时候
42:10 最重要的转折点：预判大厂的预判、《大空头》、等待、诱惑
52:27 每次觉得自己技能点还可以的时候，就会冒出一个新维度——这次是资本
56:19 嗅到泡沫的味道
58:15 卖过公司founder的生活和心态、“让你的生活状态变得昂贵是更昂贵的”
01:05:55 第二段创业的第一款产品：浏览器插件、Monica.im、ChatGPT for Google
01:28:04 从2022年底创业开始每年重要的决策
01:48:38 有模型 vs 没模型，“贸工技”vs“技工贸”，“模型是技术平权”
02:02:14 我脑海中大模型应用的分类和方法论：主场景补充、模型能力带来的变化、模型能力在特定领域的外溢
第二次访谈发生在2025年春节后，此时DeepSeek一时间改写了中国AI应用底层生态，我们坐下来又聊了一次。这次话题主要围绕他即将要发布的Agent产品（Manus，但当时还没上线），他讲述了对新产品的完整思考过程。
02:09:32 2025年春节真是梦回2023年呐！
02:10:09 我尝试把火过的AI应用作为少量数据点，总结规律做预测
02:20:00 开源一个AI创业idea：预判大模型的下一个能力是什么，先做好应用，在那里等着
02:21:01 大模型原厂做什么 vs 应用公司做什么
02:23:51 DeepSeek最佛却取得最好结果，精神上给了大家鼓励：BE YOURSELF！！
02:26:27 从产品角度解析为什么DeepSeek全球爆火，而OpenAI o1遗憾错过
（02:29:00-02:29:44 注：这里有几处口误，不是Perplexity而是DeepSeek）
02:31:12 对即将要发布的新产品的完整思考：国内Agent的第一枪！
02:47:49 这几天正在经历“A-ha moment”，真的觉得在制造生命一样的东西
02:49:27 在一切都不稳固的状态下，AI应用创业者应该保持什么心态？
02:51:36 大厂能理解你的创新的时候就是很危险的时候
02:58:24 用时代的年龄思考，而不是用生理的年龄思考
03:01:02 我让DeepSeek解释“贪、嗔、痴”
03:01:53 为什么不做底层模型？
03:04:39 Peak Ji（Manus首席科学家）问黄仁勋：接下来几年什么事情发生会让你觉得很惊讶？黄仁勋的回答：Basically nothing。
03:09:08 Founder是没得选的
03:12:20 Founder应该用“博弈的方式”思考，而不是用“逻辑推理的方式”思考
03:15:00 一位founder的生活和对世界的认知
03:17:50 最后的快问快答
【更多信息】
联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺
更多信息欢迎关注公众号：张小珺

最受欢迎

张小珺

张小珺-Benita

benitazhang2021@163.com

努力做中国最优质的科技、商业访谈。

张小珺：财经作者，写作中国商业深度报道，范围包括AI、科技巨头、风险投资和知名人物，也是播客《张小珺Jùn | 商业访谈录》制作人。

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Jùn｜商业访谈录

95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量

最近，hidecloud 因为《一个顶级AI产品经理的自我修养》这期 42 章经的播客刷屏，他倡导的学习方法和工作能力给很多希望进入 AI 行业的 PM 启发，同时也引发了一些讨论和争议：成为顶级 AI 产品经理的路只有一条吗？ —— hidecloud 并不这么想，他认为：和他一样，跟随自己的独特好奇心，才是最好的解法。
我们认识 hidecloud 超过 15 年，见证着彼此的成长，这次我们邀请他来做嘉宾，分享他作为 AI 积极行动者的故事。
hidecloud 和 koji 都是产品经理出身——我们从产品经理这个职业的发展变化出发，和 hidecloud 聊了聊他从互联网到 ToB 客户成功，再到 AI 产品经理的一路变化。其中很有收获的是，hidecloud 分享自己的学习方法「边做边学，每年以做出一个新东西来」为目标让自己保持学习。
不过我们也提出了自己的困惑：道理我都懂，但还是过不好这一生。聊天中，我们发现「学习他的方法，成为像他一样顶级 AI 产品经理」这个命题本身就是错的，有一句很老土但却很有道理的话说，兴趣是最好的老师，最行之有效的方法不是去成为别人，而是跟随自己好奇心的指引。
当然，你可以用 AI 工具给自己加速。
🚀 hidecloud 公众号/视频号：潜云思绪
——
🎬 时间轴：
1:24 hidecloud 和 koji 的产品经理职业之路
8:06 一个好的产品是一整个体验
11:05 从互联网到消费品，koji 眼中「产品经理」的变与不变
15:50 从 ToC 到 ToB，hidecloud 对「产品经理」的新理解
22:15 koji 观察，产品经理的焦虑和困境
25:34 2017 年就注意到了 AI，hidecloud 做了什么
33:34 每年以「做一个新的东西出来」为学习目标
35:08 为什么说「产品经理是一个最有安全感的工作」
38:00 道理我都懂，执行很难，怎么破
44:00 AIl in AI
54:46 hidecloud日常 AI 工具：ChatGPT、Kimi、Notion
1:02:04 在 AI 领域，感受到了扑面而来的能量
1:05:07 保持学习和乐观的习惯和性格是如何养成的
1:11:06 如果从未来穿越回 2024，hidecloud 要给今天的我们一个翻译魔芋
1:12:57 第一次有嘉宾推荐了一本乐观的科幻作品
——
🔵「AI 时代的哆啦A梦」内容系列：
我们访谈和凝聚 AI 时代的「积极行动者」，他们是今天的「哆啦 A 梦」：充满好奇心和想象力，会焦虑会吐槽，但多数时间在积极行动、解决问题，给我们带来前行力量。
在这个系列中，我们访谈在 AI 时代的创业者、投资人、独立开发者，来看看我们从他们的「四次元口袋」里掏出哪些好玩的道具吧。
——
🚦 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 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：新世相/躺岛的联合创始人，也是一个正在积极行动投身 AI 的人，即刻，一份 Koji 的自我介绍
👧🏻 主播 Ronghui：供职于科技 VC，前《第一财经周刊》驻硅谷记者，即刻
——
欢迎加入十字路口的会员群：
☀️ 每天放送《AI 新鲜事小报》
👫🏻 鼓励大家谈恋爱/交朋友/寻找未来的同路人
🦀 添加小助理微信入群：Rwkfbcianvd
——
🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。

YuanchengYang

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。



十字路口Crossing

被称为「顶级AI产品经理」，hidecloud：顶不顶级是浮云，跟随好奇心是最好的解法

很开心这期我们又请来了一家标杆式的 AI 企业的创始人。
Monica 是今年很多人都听说过的一家公司，从年初开始起量，到目前有几百万的用户，而且主要市场就是海外，这在今年的 AI 产品来说，肯定算是少有的成功案例了。而在这个过程中市场上也流传了很多相关的故事，比如 Monica 作为一家初创公司竟然是靠收购了一个产品做起来的？比如 Monica 是否就是一个套壳产品？比如浏览器插件的价值到底在哪里？等等。
在这期播客里，我们复盘了 Monica 的创业故事，讲了这个 idea 的由来、分享了收购其它产品和公司的故事及逻辑，创始人也回应了对于套壳等说法的看法。Monica 创始人肖弘在我眼中是个非典型的成熟创始人，可能是因为他曾经成功出售过一家公司的原因，他对于商业的理解很深，很擅长做商业化，也善于用资本的工具来构建自己的产品和业务，并且从第一天开始就格外关注组织建设，会不断理性地用 top down 的方式思考各种机会。
所以，希望大家听完这期能从中汲取到一些不同的创业视角和逻辑，开拓一下思路。
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
11 号珍藏：Red 肖弘，Monica.im 创始人
【时光机】
Part 1 Monica 背后的商业洞察
* 1:51 早于 ChatGPT 的 Monica，立项是基于哪些洞察？
* 3:43 浏览器插件的核心优势：实现对功能的分发
* 9:15 我超过一半的精力在思考组织建设
* 13:00 套壳到极致就是牛逼
* 13:46 Jasper 最致命的战略失误：它给自己提了一个错误的问题
Part 2 小红的创业故事
* 19:14 定个小目标：每月额外挣出 50 万补贴公司主业
* 20:43 从筹备亚马逊店/咖啡店，到发现商机做出拥有百万用户的 AI 应用
* 22:10 通过收购独立开发者的小产品做业务增长
* 24:28 收购 ChatGPT for Google 的估值逻辑&谈判经验
Part 3 比思考更重要的是如何形成这些思考
* 34:10 Downside 由自己掌控，Upside 凭时局安排
* 36:10 那些不一样的做事思路是如何形成的？
* 36:46 从《详谈》,《金钱博弈》及安踏并购中分别收获的创业启发
* 42:24 商业化能力决定增长能力
* 45:41 问自己：有什么变化一旦发生会很了不起，然后去持续观察这件事
* 47:25 一个思考 AI 产品设计的巧妙角度
【The gang that made this happen】
* 制作人：Celia
* 剪辑：思娜
* 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
【Reference】
* 台积电创始人张忠谋演讲，关于 60 年创业和管理心得mp.weixin.qq.com
* 《详谈：赵鹏》李翔 book.douban.com
* 《金钱博弈》单伟建 book.douban.com
最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

42章经

曲凯

qukai42

kaiqu@42zhj.com

你好，我是曲凯，42章经的创始人。

小的时候我不太舍得花钱，记得当年一毛钱一袋的牛肉干真的很好吃，但如果偶尔遇到一个很有趣的人，我会欣然花几十、上百块请他吃个饭，还觉得自己赚到了。

后来长大了一些，开始刷人人网、豆瓣、知乎、再到现在的即刻……

你有没有偶尔在这些平台刷到过一个很有缘的人，然后在一个夏日的午后，把他的发言、转载和收藏全都看了一遍，并觉得心有戚戚焉。

再后来工作和创业以后，每天就是聊各种各样的投资人、创业者。

如果能聊到一个优秀的人，真的会有一种如沐春风的感觉，并真心觉得很幸福。

而同行们见面经常会聊到的问题也是：最近有没有遇到什么有意思的人？

所以，这个播客就是要努力把这些人带到你的身边。

我们只专注和有趣、有独到认知、又愿意坦诚分享的聪明人聊天。

希望你听完每一期都能回到小时候，回到那个因为认识了有趣的人、收获了新知，而感到单纯美好幸福的时刻。

如果听完以后，你还能暗自感慨一句，

“我也好想认识这个人啊。”

或者，

“哇靠，有被启发到。”

那这个播客也就值了。

插件、套壳、收购产品? Monica 从 0 到百万用户的 AI 助手之路 | 对谈 Monica 创始人肖弘

《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利近日在接受采访时说道，“距离AI真正应用到人类生活中也不过十年的时间。ChatGPT 就像 AI 世界里的单细胞生物阿米巴，那么 AI 世界里的霸王龙会是什么样子？从阿米巴进化为霸王龙又会需要多长时间？”
作为国内最早拥抱 AI 技术的投资机构之一，我们认为在一个技术刚诞生的前几年去预测未来的终局形态和大赢家是很困难的。因此在这一波AI技术革命的早期，我们坚持以创业者为中心，相信优秀的创业者终会找到方向。在 AI 信息大爆炸的当下，我们也希望让大家听到来自一线 AI 创业者的声音。本期节目我们邀请到了 Magi 创始人、真格基金 EIR 季逸超 Peak 和大家分享他作为一名从 2012 年起就加入 AI 行业的创业者，对新一波AI浪潮的反思、观察和预测。
季逸超Peak是一位技术小天才，在高中时期独立开发了获得 Macworld Asia 特等奖的猛犸浏览器，也因此登上《福布斯》杂志的封面，获得真格基金的天使投资。后来他又主导研发了Magi知识引擎及相关的知识图谱、信息检索等NLP技术。
在本期播客中，他聊到了在LLM的领域内，创业公司应该从哪些角度切入去和大厂竞争？LLM领域有哪些问题亟待解决的问题？国内做大模型的公司是否过早进入了优化的阶段？为什么懂AI的产品经理是稀缺资源？同时，我们也选取了部分闭门会议中的讨论内容和大家分享，如果你有更多好奇的问题，欢迎在评论区留言互动，投资团队会空降评论区加入讨论噢！
【嘉宾】季逸超Peak Magi创始人、真格基金EIR
【时间轴】
02:15 有限制的舞台给了创业者更多机会
05:14 不属于你，但与你共生的数据是真正的壁垒
09:29 别把解决了最显眼的技术瓶颈当做自己唯一的护城河
11:20 不仅是技术，行业、规模、利益分配都是历史包袱
12:27 合规是一个动态的问题，审核一定要与核心解耦
22:54 向量数据库无法让模型突破自身的上下文限制
26:36 懂 AI 的产品经理是稀缺资源
31:13 真正的多模态模型还未到来
32:54 RLHF 是手段而不是目的，其本身复杂且不稳定
36:25 大量AI创新将诞生在看不⻅的地方
37:54 AI 人才面临价值危机
40:06 前所未有的技术平权，是一个新的开始
【精选讨论】
Tianjie：乔布斯曾说，如果你足够在乎软件的话，自己就会去做一个硬件。移动互联网时代，从PC到Mobile诞生了全新的计算设备，你觉得这一波会不会有一些就是垂直整合的硬件出现？
Peak：有可能会的。比如 rewind.ai 可能是一个初步的数字永生，但它目前是依托于我的工作电脑。说不定未来就有一种更尊重隐私的录音设备，我一辈子的行动都有一个东西在录制，回头可以训练一个我的LLM。所以我觉得可能会从私人、长续航的角度会诞生一种垂直的硬件。
Terry：如果Context length变长，比如 Magic.aI的LTM-1模型现在声称支持5 million的长度，它是否可以取代向量数据库的作用？
Peak：首先，我认为更长的有效上下文窗口取代向量数据库是肯定的，它总体来说我觉得会是一个更优的方案，能解决很多向量数据库不能做的事。但我对LTM-1模型其实不是特别乐观，因为像大家已经能用到的 Claude 100K 就是能接受很长的context（上下文），但是能接受很长的输入和能理解很长的 context （上下文）这两个东西是完全不一样的。目前我们并没有一个很清晰的思路能怎样做出让它理解更长的窗口。
Peak：在LLM 等一系列新的开发范式之后，人才分化特别严重，就逐渐只剩下最精英的一群人做核心技术，剩下全都是做交付。懂技术的离市场太远，而离客户和产品近的又完全没有什么竞争力，所以长期来看可能符合创业者画像的人才的供应可能会减少。
Yusen：对创业公司来说，技术和产品长期紧密地耦合是不好的。就像在（移动）互联网领域，产品经理并不需要从技术方面了解如何去搭建一张“网”，因为互联网早已成为了基础设施；从另一个角度说，反而是技术的乐高化会带来创业机会的爆发。会搭乐高的人从长远来看是多的，但自己能造出来好用的乐高的人少。
【节目制作】
后期：虫二
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特别放送：一个 AI 创业者的反思、观察和预测

最近一年经常和创业者聊到的话题就是 AI 产品经理到底该长什么样子，该怎么招、怎么培养，以及公司的组织结构该怎么调整成最适应 AI Native 的形态。
我认为 Hidecloud 是目前国内最典型的做得最好的 AI 产品经理之一，他通过一年的探索，亲身试验了很多 AI 产品，在这期播客中我们一起探讨和解答了很多上述提到的问题，而且相信每个人在听过他的分享以后，都能有个大概的感觉：原来这就是好的 AI 产品经理的画像。
此外，因为他的动手能力很强，真正实践过很多产品的落地，所以本期内容中也包括了大量一线的对技术判断的视角，以及对市场和产品现状的感受等。
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
16 号珍藏：张涛 (Hidecloud)，光年之外产品负责人
【时光机】
* 1:20 光年之外最近在做什么？
* 3:14 开源社区每天都和过年一样
* 8:08 为什么市面上迟迟没出来好的 AI 产品？
* 17:14 高度看好陪伴类 AI，因为人类的情感太容易被 hack 了
* 23:34 文字和图像模型都完全够用了，多模态模型还要 3-6 个月成熟
* 24:25 我认为今年 toB，toC 都会有现象级的产品出来了
* 25:04 AIGC 的过程有很多未被挖掘的产品嗨点
* 32:25 AI 产品经理该怎么招？
* 34:33 AI 时代，产品经理与技术的分工合作会发生哪些变化？
* 38:54 从 Stable Diffusion 的底层原理思考未来的推荐系统
* 43:40 产品经理该如何学 AI ?
* 47:53 动手体验一次，比看 10 篇文章启发都大
* 50:55 AI 太早期了，你做点微小的工作，就能产生极其大的回报
* 55:21 我更坚定地认为，AI 是移动互联网之后的第二次大机会
【The gang that made this happen】
* 制作人：Celia
* 剪辑：思娜
* 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
【Reference】
* 嘉宾公众号：潜云思绪
* 产品人该怎么学 AI：古典 PM 现身说法 (播客中提到的分享视频版)
* 关于Diffusion你应该了解的一切 (分享文字稿)
* 一个有趣的职业可能性，与你分享 (Hidecloud 早年前给神策写的 JD)
* Andrej Karpathy Twitter (Follow 最新论文)
* StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation (Hidecloud 提到的用工程学方法加速图片生成的研究)
* PIXART-Σ: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation (华为诺亚方舟实验室发布的文生图模型)
最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

一个顶级 AI 产品经理的自我修养 | 对谈光年之外产品负责人 Hidecloud

2 月 16 日，OpenAI 文生视频大模型「Sora」横空出世，一石激起千层浪。
从文生视频中斑点狗落脚的位置、游戏 demo 的光标颜色，到「世界模拟器」畅想，在 Sora 开放使用之前，我们的思考早已出发。通过深度对话与观点碰撞，我们尝试把握泡沫之下真正的潮流动向。
本期节目，我们邀请到真格基金管理合伙人戴雨森，十年的 AI 创业者季逸超 Peak， 从投资人和创业者的身份出发，聊聊商业与投资视角下 Sora 的意义。我们还探讨了 Sora 是不是所谓的 GPT 时刻？Sora 的突破对于创业公司意味着什么？对近期 AI 应用创业与投资有哪些独家观察？
【主持人】
谢岩 真格基金投资副总裁
【嘉宾】
戴雨森 真格基金管理合伙人
季逸超 真格基金 EIR、Magi创始人
【本期要点】
Sora 初印象
* 03:04 合乎逻辑、可延续：对世界模拟的重大突破
* 08:35 投资人的关注点：算力成本、训练数据、模拟效果
* 11:06 产品视角的关注点：视频生成速度、使用门槛
* 12:57 好莱坞 3D 渲染也得好几天：现阶段速度对于大模型意味着什么？
现阶段对于文生视频技术的高估与低估
* 15:49 被低估的 scale up 潜力和被高估的模型效果
* 18:19 只有理解世界底层规律，才能做出合理行为吗？
* 19:40 背锅理论：为什么我们不能相信 AI？
* 26:49 科技进步早期，从 0 到 1 的门槛很高
* 29:52 风险投资就是要投泡沫下有啤酒的公司
* 32:47 真正能够泛用的世界模拟器，可能不是 Sora
两种技术路径：Diffusion VS Autoregressive Transformer
* 33:36 Sora 是扩散模型的延续，而 VideoPoet 是自回归模型的延续
* 35:28 大模型「打死」小模型：通用模型统一了不同任务
* 36:34 基于泛用性打造更广阔生态
Sora 是不是视频生成的 ChatGPT 时刻？
* 37:56 如何定义 ChatGPT 时刻？
* 39:48 为什么说 Sora 不是视频生成的 ChatGPT 时刻
机遇与挑战
* 45:43 如何看待「套壳公司」？
* 47:11 不能只做「生鱼片型」的创业公司
* 48:40 做工具并不是赚不了钱
* 56:50 技术创新和需求洞察：AI 创业者的两板斧
* 01:00:56 AI Native 时代还没有形成特别好的商业模式
* 01:07:17 世界模拟器或改写人类对现实的定义与认知
* 01:08:07 对世界的高速模拟也是对生命的节约与拓展
【延伸阅读】
相关阅读：
深度拆解 Sora: 技术的惊喜与失望，「世界模型」的可能与想象｜串台OnBoard!
相关资料：
Transformer 结构
Transformer 模型本质上是预训练语言模型，大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式，在大量生语料上进行训练。也就是说，训练这些 Transformer 模型不需要人工标注数据。自回归模型是 Transformer 模型的一种。
自回归模型（Autoregressive Model）
自回归模型（Autoregressive Model），通常简称为 AR 模型，是一种用于时间序列分析和预测的统计模型。它基于时间序列自身的历史值来预测未来值，通过将当前时刻的观测值与前一时刻的观测值之间的关系进行建模。
扩散模型（Diffusion Models）
扩散模型能够实现从噪声（采样自简单的分布）生成目标数据样本。通过学习把图像逐步变成纯噪声的逆操作，扩散模型可以把任何一个纯噪声图像变成有意义的图像，从而完成图像生成。
VideoPoet
VideoPoet 是 Google 于 2023 年底发布的专注于视频生成的大语言模型，能够执行各种视频生成任务，包括文本到视频、图像到视频、视频风格化、 视频修复和扩展，以及视频转音频。和绝大多数视频领域模型不同，VideoPoet 并没有走 diffusion 的路线，而是沿着 transformer 架构开发，将多个视频生成功能集成到单个 LLM 中，证实了 transformer 在视频生成任务上的极大潜力。
【Staff】
监制：加分、Yifei
后期：Keyone Studio
【关于真格】
《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。
真格基金创立于2011年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。
真格，你的创业第一站！
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OpenAI Sora发布：背后的商业洞察与技术创新

今天的嘉宾是真格基金的戴雨森和季逸超。我们从开年AI届两件大事开始聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma。作为投资人和创业者，他们尽最大可能收集了各方的声音，试图搞清楚Sora在人才、算力和数据等各方面究竟是如何实现的。那么，这一期也是关于Sora的一幅信息拼图。同时，雨森是月之暗面和之前光年之外的天使投资人，所以我们也聊了聊国内的大模型生态及进展。
关于中美大模型，在过去几个月里，我访谈了杨植麟、李广密、朱啸虎，你会发现我们对每一个人提出一些相似的问题，但从中得出了很多截然不同的答案。这正是大模型今天发展中有意思的地方，我接下来会持续关注通用人工智能，欢迎订阅我。如果大家有更多想要讨论的话题，可以在评论区告诉我。
我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）
* 03:25 从开年两件大事聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma
* 08:03 我们试图通过找很多人聊拼凑一幅信息拼图
* 08:25 Sora背后的人：Tim和Bill是伯克利师兄弟，Bill在Meta是谢赛宁的实习生，通用人工智能行业有很多渊源和师承
* 12:24 为什么OpenAI能让一个95后Bill去担纲做这个事？体现出年轻组织的活力
* 13:02 作为天使投资人如何绘制AI方向的人才地图？（北美AI四大名校）
* 16:35 关注近期AI届一些人才流动：谢赛宁、何恺明回到学术界；OpenAI创始成员之一Andrej Karpathy离开OpenAI；蒋路从Google去了TikTok
* 23:45 采样了很多人的观点以后，关于如何实现Sora，我们目前了解到的信息（模型规模/数据/实现路径）
* 28:54 资金规模、算力规模等绝对数量级都不是遥不可及，所有头部大模型公司和大厂都能做，但1年赶上Sora也过于乐观
* 34:37 Sora发布对当前大模型战局的影响（“把战争推到一个新的高度”）
* 37:06 我们距离“世界模拟器”的真实距离
* 46:22 AGI一大瓶颈：大一统模型尚且没有找到可行路径
* 56:19 泡沫不可怕，泡沫会带来基建，为未来的应用打下基础，99%的公司死去、留下1%公司
* 58:24 关于投资的思考：为什么投资月之暗面和光年之外？
* 01:03:36 记得有一次和杨植麟吃饭，他说不希望以后大家提到他觉得是一个技术大牛，他希望是一个做出了很好产品的企业家
* 01:06:05 大模型公司的出路问题
* 01:14:27 AI应用出现的时间点可能比移动互联网要慢，因为它需要模型到达一定能力程度，才能从没用涌现成有用，但是当它一旦变得有用，扩散速度可能远快于移动互联网应用
* 01:20:41 每一次OpenAI升级会带来VC投资的结构性调整吗？
* 01:25:29 Google推出了开源模型，对于整个市场会有什么样的影响？
* 01:28:06 AI越来越强悍，给人类一点建议吧
* 01:31:43 雨森，你为什么喜欢发即刻？
* 01:34:53 对于Sora至今不了解但是很想了解的地方
【更多信息】
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更多信息欢迎关注公众号：张小珺