OpenAI在本月初发布了万众期待的ChatGPT-5，虽然遗憾的是AGI时代还没到来，但经过一段时间的亲自试用，我们在这期将仔细讲述GPT-5 上手体感，实测它在专业编程、氛围编程、医学、心理疗愈、教育学习等领域的效果。这是信息量巨大，且对AI使用者非常有帮助和指导意义的一期。希望通过我们的分享，给听友们带来更多和AI协作的灵感。
本期非常荣幸地邀请了一位特别嘉宾Nathan，他是我认识的朋友里把AI技术讲解得最生动透彻的人！也是一位天文爱好者和科幻爱好者。除了硬核讲解以外，我们也大开脑洞，预测了未来的技术发展趋势，AI将如何改变人类生活的方方面面，以及AI时代下的焦虑和代际差异，并吃瓜了OpenAI，微软，马斯克之间的微妙纠葛。
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主播：田子鹅
嘉宾：Nathan，微软中国首席研发，架构师，在软件工程与AI落地领域有深入理解和研究，著有若干专利与书籍。
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00:27 AI布道者Nathan来了！
01:35 漫长的前摇两年的等待，GPT5发布后的“落差感”：曾把“参数量=革命”当成想象锚点。
03:50 “就这？”到“真香”：上手后在多方面优于 GPT-4O。
04:15 微软内部实情：写代码时团队最爱的模型竟然是它？
06:36 Claude Sonnet 4 VS. GPT-5
10:57 大模型更类人了，可以自动在快/慢思考间切换。
12:53 DeepSeek V3.1同样采用混合推理，行业路径收敛。
14:10 Feature之「智能路由」解读：浅层但却是Agentic关键能力。
16:15 Windows场景里，「Agent 调度」拆解。
19:00 Agent 成功关键：快、低功耗、参数提取准。
21:36 大语言模型+医疗，医院内文本与诊断工作流提效（报告、结构化）。
23:42 C端分诊/咨询（帮助“挂哪科”），Dr.李治中——AI分诊可行、易用。
25:11 AI技术趋势与路线之争：“猜词机器≠理解世界”的质疑。
26:56 杨立昆Yann LeCun 世界模型设想：先模拟“物理一致”的世界再生成视频。
28:05 世界模型优势举例：视频一致性更好，避免“松鼠变狗”。
29:15 现实格局：虽有 Mamba/Jepa 等新架构探索，工程上仍以 Transformer 迭代与组合（MoE、多模态）为主。
29:52 Sam Altman称GPT5是博士级专家，really？
31:58 职业工程师怎么看Vibe Coding？
33:23 前端可视化项目非常适合 AI Coding：边界清晰、解耦，像“新项目开发”。
34:37 既有大型工程不适配：耦合复杂、隐式约束多，上下文巨大。
36:10 Nathan的天文小项目：让模型生成太阳系3D与行星参数表，AI擅长填“琐碎而准确的数据”。
39:33 Spec Coding趋势：把需求/技术文档内嵌仓库，供模型稳态记忆与检索。
40:06 Vibe Coding 的真实边界与教育启发：AI 让“非程序员”低门槛上手、形成正反馈与兴趣。
42:47 万科宝能之争——“门口的野蛮人”：Unlearn 旧路径依赖，拥抱新范式。
44:38 业外更兴奋：AI自媒体兴起。
45:27 AI+艺术教育：下一代画画起点即3D交互，不是二维线稿。
47:30 AI时代的代际鸿沟：孩子与豆包姐姐对话成长，对话式操作系统或成主形态。
50:07 科幻电影照进现实，英剧《黑镜》多个情节已在现实落地。
50:57 GPT-5+心理：被质疑“冰冷”？田子实测。
52:57 Nathan猜测RLHF（人类反馈强化学习）导致“给下一步建议=高分策略”。
54:28 田子建议尝试把 Chatbot 用于情绪调适与基础性心理支持。
56:23 李松蔚——AI 的初级心理疏导与话聊能力在可用水平。
57:46 田子体验总结：AI 先专业化命名与归因→再给策略→“被理解”的放松感最打动人。
59:48 AI焦虑：行内人也会因迭代过快产生学习压力。
01:01:08 软件更“快”的结构性原因。
01:03:54 AGI 时间线的众声喧哗：2026/2027 甚至“今年底”的极端预期。
01:04:30 应对之道：别“只断讯”，更要参与创造价值。
01:04:59 即使知识层面被碾压，人类仍能在关怀、探索、目标上持续创造价值。
01:05:47 马斯克要硬刚微软段子：取名“Macrohard”。
01:06:22 Musk 的戏剧性与 Satya 的大度回应，微软护城河仍深。
01:07:53 AI 或成新“入口级”平台：从门户→搜索→移动OS→对话式入口；MCP 雏形。
01:09:55 想进微软怎么准备？
01:11:35 微软内部 AI 要求升级：做Agent的老板。
01:12:30 展望：AI素养的重要性将超过纯编码能力？期待Nathan的新书！
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*提到的书和电影：
《思考快与慢》Daniel Kahneman
《现代软件测试技术权威指南》Nathan
《智能之门：软件工程基础》Nathan
《杀戮人机》
《她》
《黑镜》
《流浪地球》
微软发布的工作趋势报告：2025: The year the Frontier Firm is born
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*BGM（所有音乐都是我用ai创作的）：
Retro Pedal 963 - Fiona Huang (片尾曲)
Dance Until Dawn - Fiona Huang (片头曲)
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*过往精彩：
AI主题相关播客内容都在《AI技术驯化指南》专题下~
32.系统性讲解如何写好AI提示词 | Prompt Engineering
29.当代致富经：纳瓦尔宝典和纳瓦尔最新3h播客访谈都讲了什么
21.AI天选场景诞生-赛博算命，deepseek负责逻辑人类负责相信
22.偷火种不如造核弹，AI芯片是怎么炼成的？解码英伟达之道
23.经济下行期如何做预期管理与职业布局？裁员风暴下的实用生存指南
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𝕭𝖊𝖎𝖏𝖎𝖓𝖌 𝕮𝖆𝖗𝖊𝖊𝖗 𝖂𝖔𝖒𝖆𝖓
北京职女
𝑻𝒉𝒆 𝒐𝒏𝒍𝒚 𝒘𝒂𝒚 𝒕𝒐 𝒅𝒐 𝒈𝒓𝒆𝒂𝒕 𝒘𝒐𝒓𝒌 𝒊𝒔 𝒕𝒐 𝒍𝒐v𝒆 𝒘𝒉𝒂𝒕 𝒚𝒐𝒖 𝒅𝒐.
节目已上线：小宇宙/网易云音乐/苹果播客/豆瓣播客…
听友群+drunkfiona

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田子鹅

drunkfiona

fionaspace726@163.com

小红书

𝕭𝖊𝖎𝖏𝖎𝖓𝖌 𝕮𝖆𝖗𝖊𝖊𝖗 𝖂𝖔𝖒𝖆𝖓

💡该频道用一种很新的思路来讲工作与生活，偏爱系统化思考和研究底层逻辑。

我很喜欢「职业女性」这个title。小时候关于成为职女的幻想来源于TVB职业剧里那些潇洒独立的女主角。长大后才发现，自己的能量和边界远比想象中要宽广得多。
在这个鼓励躺平的舆论环境里，我依然想号召大家去成为一名职业人士。阿根廷诗人博尔赫斯曾说：“任何命运，无论多么复杂漫长，实际上只反映于一个瞬间，那就是人们彻底醒悟自己究竟是谁的那一刻。” 希望通过我的分享帮助大家在这平凡日常中，多反思多感受，寻找到那些能够改变命运的关键瞬间，从而更好地认识本我，实现自我。


𝖆𝖇𝖔𝖚𝖙 𝖒𝖊

AI科创资深从业人。AI应用产研方向深耕，在做一些能帮助世界变好的AI医疗产品。
ENTJ | 非典型E人，高敏感T人。科技领域职女勇闯播客圈。
创作是我的社交方式。


𝖇𝖙𝖜...

🧏‍♀️ 这是田子鹅的单口播客，也有嘉宾。
🎵 所有音乐都是我用ai创作的（收听和下载在网易云音乐：Fiona Huang）

AI_SUMMARIZE_EPISODE

北京职女

33.GPT-5真相与实测：微软架构师带你看AI的进化与Agent未来

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我们和大语言模型的协作模式还有优化的空间吗？AI从基础模型进化到高性能模型，又会如何影响提示词工程发展？AI除了可以帮我们解决工作/生活中的难题和dirty work，还能搞多模态的创作你知道吗？
很多人都知道AI提示词很重要，但大多数人不是写不好，而是根本不知道还能这样写。因此我想尝试系统性地讲一讲“提示词工程”这件事——为什么它不是写几句话那么简单，为什么它值得被当成一个“工程问题”来对待，又为什么你总觉得AI不好用，其实只是你和它没建立起合适的协作方式。我会从一个实际AI使用者/创作者和AI业内人的角度，讲写提示词的结构方法、使用策略、还分享了少有人讨论的写指令的风格范式，以及一点通俗易懂的底层原理。如果你总觉得“AI没想象中那么强”，那这期可能就是为你做的~
此篇教程不需要技术背景可以放心食用，听完就能上手。我还准备了10个实用提示词模板，放在评论区自取。如果你觉得这篇对你有帮助，欢迎评论转发分享给其他朋友。如果你也有很多用AI的感想，欢迎评论区交流~
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00:32 我为什么想做这个教程？
02:14 我计划怎么给大家“完善地”讲解提示词工程？
04:54 我现在最常用的AI工具，以及我都用它们干什么？
07:15 我从小到大最擅长的一件事：提需求
——会提需求，你的人生就会变成爽文
Part0. 从“提问”开始讲
08:33 一切皆可问，你和AI之间的“合作关系”，更像是建立你自己语言习惯的过程
10:41 很多人在意图澄清方面都有巨大欠缺
——Prompt工程的第一个关键变量，不是模型有多强，是你对所处任务的理解有多深
Part1. Prompting 框架
13:05 Google官方课程「Prompting Essentials」
——如何将一个模糊的需求拆解成多个具体的、可执行的步骤
* 1.1 Task（任务）
* 1.2 Context（上下文）
* 1.3 References（参考）
* 1.4 Evaluate（评估）
* 1.5 Iterate（迭代）
Part2. Prompting 范式
21:14 AI从基础模型进化到高性能模型，又会如何影响提示词工程发展？
2.1 Lazy Prompting
22:51 吴恩达为什么说有时用懒提示反而更高效？
26:10 适用于哪种模型？写懒提示居然还有个意想不到的“好处”？
26:57 你可能会想知道的和「大模型记忆力」有关的3个底层机制
——AI到底记不记得住我说过的话？能记住多少？
29:08 什么是token？
30:28 什么是Context Window（上下文窗口）？
32:10 用deepseek推理模型写歌的一些离谱尝试
34:09 什么是session？
2.2 Structured Prompting
35:42 工业化写法，稳定、高可控、利于复用
* 策略1. 少样本提示 (Few-shot)
* 策略2. 给明背景信息（Additional Context）
* 策略3. 指定完成任务的步骤（Decomposition）
* 策略4. 思维链提示法（CoT）
* 策略5. 使用标签 (XML Label）
2.3 Vibe Prompting
42:34 本人自创hhh，半结构半感性，创意感强
44:05 工作场合需要传达语气，创造氛围的场景也非常有用
45:01 当我用氛围提示法让GPT-4o吹我这篇播客
46:02 Sam Altman推崇的提示词工程师是噱头吗？
47:15 AI能力的边界在哪里？
47:28 关于提示词工程后面还可以讲什么？
50:51 片尾曲：我用SunoV4.5 创作的R&B
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*BGM（all music made by me via ai）：
Sweet Sunday - Fiona Huang (片尾曲)
Dance Until Dawn - Fiona Huang (片头曲)
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*大纲以外的补充和延申：
我最常用的AI:
ChatGPT-4o：全能，多模态
Gemini：超长上下文处理
Deepseek-R1：最佳使用方式是用腾讯元宝切成DS-R1+联网模式
Notebooklm：读paper读长文档
Recraft：有我最爱的胶片风格
Whisk：图片质感佳
Veo2：V3要花钱
Suno：最好的AI音乐模型
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红衫资本分享的AI's Killer Apps：
AI's Trillion-Dollar Opportunity: Sequoia AI Ascent 2025 Keynote (from Youtube)
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语言模型的分词（tokenization）机制举例：ChatGPT采用了一种叫做 Byte Pair Encoding (BPE) 的算法。这个算法的基本思路是：把一个字符串拆成尽可能常见的子词组合，以便最大化压缩 token 数量。但具体分成几个 token，还要看模型的词表中有哪些“片段”被定义为常见组合。想了解的可以在这个工具里测试：OpenAI tokenizer tool。
分词示意图：
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关于memory的补充：
一文看懂LLM记忆力机制
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Google Prompting Essentials (from Coursera / Google Career Skills / Youtube)
The Benefits of Lazy Prompting (知乎上有中文版：吴恩达来信：Lazy prompting的好处)
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我用Suno三代模型写的歌，你能听出各模型的特点吗:)
V3.5：Pages of Peace - Fiona Huang
V4.0：Silent Night at Home, with Phoebe - Fiona Huang
V4.5：Sweet Sunday - Fiona Huang
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极简歌词MV尝试：Whisk+即梦AI+Suno
Sweet Sunday MV
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*过往精彩：
29.当代致富经：纳瓦尔宝典和纳瓦尔最新3h播客访谈都讲了什么
21.AI天选场景诞生-赛博算命，deepseek负责逻辑人类负责相信
22.偷火种不如造核弹，AI芯片是怎么炼成的？解码英伟达之道
23.经济下行期如何做预期管理与职业布局？裁员风暴下的实用生存指南
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𝕭𝖊𝖎𝖏𝖎𝖓𝖌 𝕮𝖆𝖗𝖊𝖊𝖗 𝖂𝖔𝖒𝖆𝖓
北京职女
𝑻𝒉𝒆 𝒐𝒏𝒍𝒚 𝒘𝒂𝒚 𝒕𝒐 𝒅𝒐 𝒈𝒓𝒆𝒂𝒕 𝒘𝒐𝒓𝒌 𝒊𝒔 𝒕𝒐 𝒍𝒐v𝒆 𝒘𝒉𝒂𝒕 𝒚𝒐𝒖 𝒅𝒐.

32.系统性讲解如何写好AI提示词 | Prompt Engineering

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今天聊点有意思的：AI算命。玄学，仿佛是一个高度适配大语言模型技术的天选应用场景！黑盒算法，大数据驱动，弹性解释空间，概率生成机制，一致性远高于人类，AI的优势占尽天时地利。今天我邀请同是AI业内人的姐妹一起聊聊，当我们把玄学知识体系里的严密逻辑规则交给国内最好的推理模型去处理，会碰撞出怎么样奇妙的化学反应？为什么每天和前沿科技打交道的人，会对这些神秘仪式如此上头？是工作压力太大，还是说在寻找某种更高维度的“决策支持系统”？最后送上精心调教的算命提示词给大家玩，小心上头噢！
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主播：田子鹅，AI项目负责人，资深从业者，ENTJ，小红书：天椒小黄宝
嘉宾：Cris，AI产品经理，赛博玄学狂热爱好者，INTP，小红书：晶光闪闪事务所
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00:26 为什么每天和前沿科技打交道的人，会对这些神秘仪式如此上头？
03:57 辩证评价deepseek能力
05:33 关于deepseek R1拟人化的自言自语
06:56 deepseek算命怎么样？推理大模型未来能取代命理师吗？
11:25 命理学与AI的融合与界限，感性和直觉导向的方法如何与AI的逻辑和理性模型形成对比
15:31 前方高能，玄学作为AI天选场景的可行性分析
19:44 理性探讨，玄学与AI应用的适配度：向量知识库+workflow，垂类大模型原理
23:17 对冲一定就不好吗？
24:57 玄学体系大致介绍，玄学圈子鄙视链一览
27:58 论基于玄学的决策支持与各种讲究是多么地深入普通家庭生活
29:29 蛇年我们进行的新年玄学仪式1，除了本命年同学以外，还有这几个属相的同学需要多加注意
34:04 新年玄学仪式2：躲春，Cris：躲也没用，还是要迎接课题
37:02 算命得到不好的结果怎么办？
39:18 Cris分析为什么现在玄学和疗愈经济在年轻人里这么火，鬼谷子早阐述过意志不坚定的根源
41:13 如何解决焦虑：构建内心的锚点，用感官标记法试图寻找焦虑来源
44:41 听说有的老板招人迷信得很
47:07 请Cris设计了可能是全网最准的deepseekR1算命提示词给大家玩儿！所有人都玩上头了
49:55 当场验证deepseekR1的算命套路，以及它的一些搞笑神发挥
58:52 片尾曲
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*提到的书：
《本经阴符七术》
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*相关精彩：
22.偷火种不如造核弹，AI芯片是怎么炼成的？解码英伟达之道 ——AI硬件
15.对谈码农姐妹|AI医疗，技术如何重塑我们的健康未来以及如何入局 ——AI医疗
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*BGM（all music made by me via ai）：
December Vlog - Fiona Huang
Dance Until Dawn - Fiona Huang (片头曲)
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最受欢迎

21.AI天选场景诞生-赛博算命，deepseek负责逻辑人类负责相信

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上期节目锋芒榜第5！感谢大家支持~聊过了AI玄学，今天聊下AI底层硬件技术，从应用层的天马行空之宇宙无法解释的现象空降到物理层，讲下可以充分被推导的第一性原理。大家放心，这是面向所有听友的分享，会非常通俗，直白和有意思。然后基于黄仁勋唯一授权的跟访本《英伟达之道》聊聊AI硬件之king of the world，曾经的美股第一股，全球市值TOP3且是TOP3里最年轻的英伟达这家公司，是怎么创立的，创始人在创业征程最开始的起点，都做了什么，发生了什么趣事，工程师是怎么改变世界的。除了黄仁勋，还有另外两位至关重要的灵魂人物，分享他们仨令我impressive的职业小故事，黄仁勋其实是最后加入且最犹豫的一个！
这档栏目未来除了我关于工作与生活的各种思考以外，还有3个很牛的特定专题在规划，敬请期待噢~
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00:26 本栏目未来的一些专题策划剧透
03:07 当我看传记类书籍为什么喜欢关注局部叙事？见微知著
06:15 AI浪潮，最上层=想象力，最底层=确定性
09:04 半导体是什么？芯片是什么？GPU是什么？
13:22 为什么半导体这么重要？为什么光刻机这么难造？
17:44 摩尔定律是什么？晶体管是什么？
21:35 超级工程-芯片是怎样制造出来的？
25:15 总结英伟达的上下游产业链
26:51 “英伟达”这个名字，始于嫉妒
英伟达背后的三位灵魂人物都是怎么走上这条创业之路的？
29:42 Curtis Priem：只想专注图形处理，好心办事公司搅黄，我裸辞
32:53 Chris Malachowsky：弃医从工，内核稳定，爱抬杠
35:37 Jensen Huang：两个前途不明的兄弟要拉着工作一帆风顺的我辞职单干，我该怎么办
39:37 论与前司好聚好散的几大好处
41:22 创业初期投资人最关注的到底是什么？三位联创面见红杉时的骚操作
44:55 揭秘黄仁勋爱穿皮衣的真相（有理有据版）
45:30 Deepseek的出现对于英伟达意味着什么
47:54 片尾曲
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*提到的书：
《英伟达之道》
《芯片简史》
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*过往精彩：
21.AI天选场景诞生-赛博算命，deepseek负责逻辑人类负责相信 ——AI玄学
15.对谈码农姐妹|AI医疗，技术如何重塑我们的健康未来以及如何入局 ——AI医疗
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*BGM（all music made by me via ai）：
Matte Tiles - Fiona Huang
Dance Until Dawn - Fiona Huang (片头曲)
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𝕭𝖊𝖎𝖏𝖎𝖓𝖌 𝕮𝖆𝖗𝖊𝖊𝖗 𝖂𝖔𝖒𝖆𝖓
北京职女
𝑻𝒉𝒆 𝒐𝒏𝒍𝒚 𝒘𝒂𝒚 𝒕𝒐 𝒅𝒐 𝒈𝒓𝒆𝒂𝒕 𝒘𝒐𝒓𝒌 𝒊𝒔 𝒕𝒐 𝒍𝒐v𝒆 𝒘𝒉𝒂𝒕 𝒚𝒐𝒖 𝒅𝒐.
已上线：小宇宙 | 网易云音乐 | 微博音频 | 豆瓣播客 | 苹果播客

22.偷火种不如造核弹，AI芯片是怎么炼成的？解码英伟达之道

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本期串台码农姐妹，和两位主播菜菜kiwi一起对话~这也是北京职女第15期内容。
我作为一个在AI领域深耕的从业者，和大家聊聊我们这个低调干大事的AI医疗领域。网上大家谈论人工智能常聊的都是融入生活中的C端应用，超级工具，更关注LLM。知乎上曾经有个问题：为什么我国的AI发展总是要追赶别国而不能引领？
那么今天我想告诉大家，自信点，一起来了解一下我国这个在全球领先的AI细分赛道，毕竟前两年新冠大流行时我们行业甚至在援欧。B端应用对于大众来说确实比较专业且有信息壁垒，而医疗专业更是知识密度极高不为常人所了解，但是AI技术在这里的发展和落地情况可能超出了你们想象！今天我们聊聊AI toB里的医疗赛道，CV，以及商业落地。
另外我也会分享我进入这个赛道的机缘巧合、择业观、项目经理这个职业的发展与变化、如何适应新环境，我对AI时代的看法等。第一次上对谈节目聊天有点小紧张也有点好玩！下次继续给大家多做分享！感谢菜菜组局并倾情制作，菜菜是国内互联网大厂后端开发，kiwi是美国金融大厂算法开发leader，这期是三位科技界女性leader的深度访谈聊天局。推荐菜菜的播客我很喜欢的码农姐妹，展现了科技界Girl Power！
👩🏻‍💻大家对本期内容或者对我还有什么想了解的，以及期待我后面分享的，欢迎留言评论，或者投稿给我邮箱（fionaspace726@163.com）噢~后面我会分享更多关于跨学科学习，如何用AI高效学习与工作，新时代如何适应剧烈变化的环境等topic，敬请期待。
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以下是菜菜整理的shownotes：
在本期节目中，我们揭开AI医疗领域的神秘面纱，探索科技与医疗健康的交汇点。
特邀嘉宾田子鹅，一位在AI医疗初创公司担任项目经理的行业先锋，将与我们分享她如何从IT咨询转型至AI医疗，以及在这个过程中的洞见和挑战。
从AI在医疗影像的革命性应用，到个性化健康管理的未来，我们将讨论AI如何改变医生的工作方式、提高诊断的准确性，并为患者带来更优质的医疗服务。田子将带我们深入了解AI医疗的过去、现在和未来，以及它对我们每个人生活的潜在影响。
不仅如此，田子鹅还将分享作为AI医疗公司项目经理的职业经验，包括项目管理的挑战、与跨学科团队的协作、以及在快速发展的AI技术中保持创新和适应性的重要性。
她将为我们揭示在AI医疗领域中，项目经理如何推动项目从概念到实施，以及如何确保技术解决方案能够满足临床需求和市场预期。
加入我们，一起聆听这场关于创新、技术与人类健康的深入对话。在AI医疗的浪潮中，每一个问题都可能引领我们走向一个更健康、更智能的未来。
本期人物：
👩🏻‍🎓菜菜：国内互联网某大厂服务端开发，码农姐妹主播
👩🏻‍🎓kiwi：美国的一家金融公司做 AI 开发，算法工程师的团队leader
👩🏻‍🎓田子：AI 医疗初创公司的项目经理、团队负责人，也是核心业务线 AI 产研项目的负责人, 北京职女主播
100个女科技人访谈系列探访了来自不同背景、不同领域的女性科技人，希望传播她们真实的声音，展现以女性视角看待程序员行业的独特观点。
06:06 一场意外让田子选择了AI医疗赛道
14:23 头部大三甲医院已经拥抱AI
21:30 中国AI影像整体水平为什么是比较领先的？
33:41 AI影像商业化落地情况
38:27 AI医疗领域一般都做什么产品
42:27 田子的团队在疫情期间给一线医疗工作者做的辅助诊断产品
46:29 AI在疾病预测方面的应用
55:22 AI项目经理需要哪些技能
01:09:52 startup 跟大厂对比
01:20:44 对AI时代的看法及个人职业规划
01:27:52 片尾曲
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*相关精彩：
21.AI天选场景诞生-赛博算命，deepseek负责逻辑人类负责相信 ——AI玄学
22.偷火种不如造核弹，AI芯片是怎么炼成的？解码英伟达之道 ——AI芯片
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*BGM（all music made by me via ai）：
Whisper of the Hills - Fiona Huang
Dance Until Dawn - Fiona Huang (片头曲)

15.AI技术如何重塑我们的健康未来以及如何入局？串台码农姐妹

本期想和大家分享产品方法论相关的内容。我认为在当代，如果具备产品思维，并且有一些较为适用的方法论，无论你要从事什么行业，给别人打工还是给自己打工，接到任何新业务你都不会怵，并且能迎难而上找到突破口。我觉得做任何事情的本质就是做项目和做产品，把你的项目做好，把你的产品精雕细琢，你最后总能获得成功的果实。这期内容不止适用于产品经理或对产品工作有兴趣的人，也适用于广大职男职女，毕竟万物皆可产品！
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01:29 为什么产品思维在当代职场为什么如此重要
03:46 产品知识是一类普适性很强的社科知识
04:48 做这档播客的初衷以及打造播客产品的思考
07:25 为什么选择讲俞军的产品方法论
10:30 软件时代的产品经理和现在的有什么区别
13:09 我的一些产品工作实践经验
14:53 本书的大概内容介绍，什么样的人适合读这本书？
17:44 产品经理是一个什么样的职业？产品经理的四大工作职能
22:44 产品工作究竟和什么学科关系最近呢？
24:55 什么样的人适合当产品经理？
30:52 如何理解产品？
31:53 产品是约束条件下的效用组合
36:26 企业、产品、用户三者之间的关系
41:40 如何理解用户？用户不是自然人，而是需求的集合。
43:56 用户的五大特点
50:21 用户虽然追求理性，但他的能力是有限的
54:34 片尾曲（写给我家小猫的歌）
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*提到的书：
《俞军产品方法论》
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*BGM（all music made by me via ai）：
Phoebe - Fiona Huang
Dance Until Dawn - Fiona Huang (片头曲)