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0《加速学习》2025年第2期
🧠 本期嘉宾：郝碧波 博士
前 IBM 研究员 & 平安科技，服务过 Pfizer、强生、华西医院等头部客户，现为 LabNow.ai 联合创始人兼 CTO。
他正在带领团队打造一款 AI 驱动的 数据科学智能体平台，让科研工作者、药企分析员，甚至是不懂编程的普通用户，都能像对话一样完成数据分析、建模、可视化与报告撰写。
🎙 本期精彩看点
⏱ 01:44｜什么是“数据科学智能体”？一句话讲明 LabNow.ai
⏱ 04:13｜知识洞察的四个范式：我们正处在哪一代工具转折点？
⏱ 05:40｜快问快答：MBTI、团队构成、最常用的AI工具是？
⏱ 12:10｜LabNow.ai能解决什么问题？一句话解释你就懂
⏱ 13:00｜为什么是“数据科学”赛道？从科研到创业的判断逻辑
⏱ 14:40｜多元智能框架：数理智能的AI落点
⏱ 17:45｜灵魂拷问：你和ChatGPT的区别到底在哪？
⏱ 23:55｜如何构建“提示词——代码——结果”的闭环体验？
⏱ 30:50｜Context工程的核心挑战：哪些信息最难捕捉？
⏱ 32:56｜数据分析中最难自动化的环节是哪里？
⏱ 35:06｜LabNow的技术护城河在哪里？可复制 vs 不可替代
⏱ 38:01｜从科研人到创业者，他最大的心态变化是什么？
⏱ 45:40｜如果项目成功了，他想做的下一件事竟然是…
⏱ 47:10｜加速学习灵魂一问：你心中的那团火是什么？
📌 适合收听本期的人群：
- 正在做科研或数据工作，但苦于不会编程
- 想了解AI Agent如何真正落地到工具
- 有兴趣技术科学家创业的创业者
- 对智能体、RAG、提示词工程感兴趣的开发者
（这一期托更了好久，音频录制于7月，终于在多位小伙伴的监督下，于今日剪辑完成。通过这次的播客，我学习到了很多，Peter严谨缜密的逻辑和表达，将很多知识点清晰的表达出来，帮助我自己更好的理解了：上下文工程、如何构建提示词到结果的分析闭环以及数理智能，这干货的内容拖了这么久，真是抱歉）
希望这期的内容对你有益处，一起分享下你的故事吧。那么下一期，是谁呢？
敬请期待！
