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0📌 本期主持：刘同学、Wisen ｜ 嘉宾：北辰mScarlet
嘉宾简介：牛津博士后、Schmidt 科学智能学者，现于新加坡国立大学从事 AI for Science 研究。也是一位活跃在 B 站和小红书的科学科普创作者。
"选择比努力更重要，做完比做好更重要。"这是北辰写在个人简介里的一句话，也贯穿了我们这次将近一小时的对谈。
聊到科研道路，可能是轻松，没有固定上下班时间，也由任务决定一天的工作强度，但这种自由并不绝对，实验结果充满不确定性，论文可能反复被拒，而遇到一个合适的导师，甚至能决定科研生活大部分的幸福感。
他没有讲一个精心规划的学霸故事，会玩，两个字很有趣地抛到了我们的面前，学术是一条轻松自由的兴趣延伸素养，还是一种生而有之的天赋的落地呢？或者又是日复一日耕耘的高度，从博士第一篇论文被拒两年，到用伽利略两个铁球的思想实验解释什么是学术 taste，他试着回答一个问题：好的研究者，究竟是更擅长解决问题，还是更擅长发现值得解决的问题？
话题转向 AI，老师做过一期节目，叫做：《DeepSeek 大战 Claude》，当两个大模型被放在一起自由对话，它们开始讨论幻觉、真假信息，以及面对不确定性时究竟应该回答还是承认不知道。一次原本出于好奇的尝试，也让我们聊起了 AI 的意识、语言的边界，以及机器究竟能在多大程度上替代人的工作。
维特根斯坦说过：语言的边界就是世界的边界，但是对于不可言说的事物，我们必须保持缄默。AI的大语言模型会不是是一切事物的最终解答呢？技术进步远未触及瓶颈，很多今天仍然需要人类完成的工作，未来都可能发生改变，我们很难准确预言十年后的世界会是什么样子
而在科研之外，北辰还在尝试另一件事：把复杂知识讲给普通人听：
从解读顶级期刊，到讲述诺贝尔奖、光遗传学和克隆实验，他逐渐发现，一项研究的科学价值，和它能否成为一条受欢迎的科普视频，并不是一回事。 如何找到一个好故事、如何取标题、如何在通俗与准确之间取舍，以及不同平台的观众究竟愿意看什么，都是他在创作中不断摸索的问题。
我们也聊到了科普背后的现实：流量、商业合作、付费咨询，以及内容创作带来的意外人际连接。当科研和自媒体都可能成为长期事业，一个人又该如何分配自己的时间？
如果 AI 终有一天能够替代许多我们花费多年掌握的技能，那么今天还有什么值得学习和投入？为什么一件事情值得投入，就一定要以它未来能创造多少社会价值来衡量？
从科研中的学术判断，到 AI 时代的职业选择，再到内容创作中的流量与价值，这期节目最终回到了一个很简单的问题：在一个变化越来越快的世界里，我们究竟应该把有限的时间，花在什么事情上？如果你感兴趣的话，欢迎点开节目进行收听！
00:00:00 - 00:01:05 从"大学霸"的光环往里走
从"科研工作者的一天"谈起。
00:00:59① 科研的一天：自由、任务驱动与"老板即幸福"
老板决定你生活幸福指数的 80%
选老板像交朋友、谈恋爱：一句话、一个眼神、一个语气都能让关系变好或变坏
能去组里轮转、双向选择最好；不行就先找组里的人打听
00:05:19 ② 为什么读博：机缘与"会玩儿"
后天机缘往往比先天思维更有影响力
南科大医学院第一届，上本科就有自己的课题、被手把手带，慢慢"会玩儿了"
科研也有球感，靠积累和机缘建立
00:08:12 ③ 学术 taste：伽利略两个铁球
重的和轻的球绑一起掉，该快还是该慢？不用做实验，逻辑推理就能推出矛盾，一听就不对
靠逻辑感知矛盾，就是学术 taste 的核心
00:10:49 ④ 思维方式：系统性 vs 非系统性（N 人 / S 人）
"慢半拍"的小孩不习惯在不了解内核前就记名词，长大反而更聪明（像 MBTI 的 N 人）
两种思维方式没有好坏之分，科研也有多种形态
00:13:53 ⑤ 科研的价值：加法与乘法
99% 的研究只是创造了新知识、影响有限，但 100 个人里总会出一个 transformer 改变世界
从 1 到 100 是加法，乘法乃至指数级的突破可遇而不可求
00:15:24 ⑥ 科研的艰难：第一篇被拒两年
博士第一篇论文博一就投、被拒两年、博三才中
好在科研相对公平： "这刊不发换一刊，总有会发的"
00:17:44 ⑦ 灵感祛魅：读论文像背单词
苹果砸到牛顿是假的、爱迪生试一万种钨丝也是假的，故事只美化了最后一步
重要 work 是串联的：可能要解决 10 个问题，苹果要落头上 10 次
训练方法：大三起每天读一篇论文；读论文如学英语，唯一的困难是"不认识单词"，拆解明白就懂
00:21:27 ⑧ DeepSeek 大战 Claude：让两个 AI 对话
不给任何指令，看两个 AI 自由对话会聊什么——它们聊起幻觉、真假信息，还互相出题考对方
对与错之间没有绝对界限——人类何尝不是如此；剪辑容易、流量好，就多做几期
00:24:10 ⑨ AI 替代不可避免：拥抱改变、保持可塑性
AI 一定会替代人，这对物理规律和经济原理，最后活下来的一定是用 AI 的人
大部分行业 entry level 已被替代；高级的人没被替代，是因为训练数据更难得、管得更严，但总会攒够
00:27:21 ⑩ 回应唱反调与泡沫论
回应"AI 只是工具"：当 AI 替代 80%、90% 员工时，社会问题就出现了
回应"泡沫、数据烧完"：泡沫破裂有可能，但 AI 的瓶颈还远未到——参数与信息提取能力都在涨
00:30:39 ⑪ 语言的边界是世界的边界
语言模型可能就是"中级的 AGI" ：图像是灰度值、灰度值是数字，所有信息都能编码进语言
维特根斯坦： "语言的边界就是世界的边界"
回应意识：无法言说的保持缄默；语言是更广泛的东西——编码、气味、01 都算
00:35:14 ⑫ 知识博主的路径与"要牺牲准确性"
自嘲"小博主发着玩"，其实全网 10 万关注
做科普的素质毫不掩饰：要牺牲准确性，一定要通俗易懂——先有人看、先有流量，才有后面
00:36:50 ⑬ 现场科普：诺奖光遗传，与什么值得传播
现场讲诺奖光遗传：水藻离子通道蛋白遇光打开、钙离子涌入，装到神经细胞上即可"一照控行为"
判断"值得传播"看平台：B 站观众有耐心看长思考、且知识科普扶持强；其他平台更浅
00:41:15 ⑭ 科研价值 ≠ 大众欢迎度，与标题的艺术
有的文章科学上是"水货"，但大众传播声量极大——科研价值与欢迎度不在同一标尺
标题很重要，一定要标题党：系统推流先看封面点击率（影视飓风例）
00:43:58 ⑮ 商业化与内容反哺科研
几百粉就能接广告，但科普是商业价值最低的赛道；接广多接 AI 平台、软件，实体商品谨慎
内容创作的隐形收获：通过视频认识院士、成功创业者，扩展人脉圈
00:48:03 ⑯ 网红与学术的取舍
全职做自媒体到头部基本是运营公司， "激情谈不上，但它是一种必要"
不一定非做科研： "20 年后大学存不存在都不知道"，教书人肯定不如 AI 好用
00:50:40 ⑰ 给申请人的实话：撒网与"做完比做好更重要"
不要完美主义，要广撒网：三个星期投 100 份简历、至少投 20 个学校；失败多是偶然和黑天鹅
签名： "选择比努力更重要，做完比做好更重要" ；完美主义导致拖延，有时也是逃避
00:53:46 ⑱ 通识教育：南科大两年后再选专业
前两年通识、之后选专业，像管培生轮岗——能增加选对概率，但保证不了完全选对；对错本身也在轮动
00:55:23 ⑲ 什么值得投入：工作不会消失
先反问： "你投入的东西，一定要有社会价值意义吗？"
工作不会消失，但"工作赚钱养家"会消失；写代码会变成像踢足球一样的爱好
与其想什么不会被替代，不如想什么是你有热情去做的——做到顶尖，能让你晚一点被换掉
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