 听硅谷从业人员谈论科技趋势和其他有趣的话题 

身处硅谷的各位主播已经在五个月的居家隔离中逐渐丧失了理智，又不得不面对现实。各位主播各自都经历了怎样的心路历程——主播Vindy和Sean都赶上时髦尝试了找民宿，远程工作，那么在夏威夷海边听听海风码码工作是怎样的体验呢？这期圆桌四位主播聊一聊疫情下的新生活。
本期内容
每个主播居家令期间最怀念的事情
Sean的民俗远程尝试
Vindy的夏威夷远程工作体验
现场看演出和博物馆的区别
每个主播在家工作的好处
居家零对每位主播生活的改变
居家令让每个主播对自己和世界的重新认识
居家好物推荐
主播：Sean Wang、Vindy、Cat Chen、斯图亚特
相关链接
Teentumn时间刻度水瓶： https://www.amazon.com/dp/B07Q6TF8NK/
AeroGarden室内育种机： https://www.aerogarden.com/aerogardens/harvest-family.html
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 牛油果烤面包 

 居家令下的生活 

我们在上一集的节目里讨论了自己盖房子的流程，这一次让我们来深入聊聊时间和金钱的开销：设计、申请、施工、验收都需要多长的时间？设计、施工和材料成本各占多大比例？有没有哪些控制成本的好办法？
嘉宾：JY、Pingyang、卤嘻嘻
主播：Sean、Cat
剪辑：Cat
相关链接：
JY 的微信：JY_junyan
卤嘻嘻的小红书
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 一言不合房子推倒重建（下） 

自己买一块地盖房子的体验是怎样的？整个流程涉及哪几个步骤？如何挑选靠谱的建筑设计师和包工头？每平方尺造价大概要多少钱？今天我们有幸请到了三位在湾区有盖房子经验的嘉宾，来跟大家分享他们有趣的经历，同时也吐槽他们踩过的各种坑。
嘉宾：JY、Pingyang、卤嘻嘻
主播：Sean、Cat
剪辑：Cat
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 一言不合房子推倒重建（上） 

自然语言处理是让计算机和人类用“人话”交流的领域。如其他人工智能领域一样，自然语言处理也经历了早期的规则、信号处理、统计机器学习和深度学习时代。自然语言处理在近些年取得长足的突破之后，打开了广泛的应用场景，也面临着一些挑战。本期节目特别介绍了很多的自然语言处理的应用，让大家大开眼界。
嘉宾：崔安颀（薄言RSVP.ai联合创始人、AI负责人，《大数据智能：数据驱动的自然语言处理技术》一书编著者）
主持：Sean Wang、斯图亚特
剪辑：斯图亚特
本期内容包括：
什么是自然语言处理、自然语言的边界
自然语言处理的历史：起源、基于规则的翻译、信号处理、统计机器学习、深度学习
BERT为什么这么灵？
机器阅读理解
自然语言处理遇到的挑战
自然语言处理的多种应用
计算机真的懂了吗?
语义的理解
推荐图书
推荐读物：
《数学之美》
《大数据智能：数据驱动的自然语言处理技术》
《统计自然语言处理》
《Representation Learning for Natural Language Processing》
相关链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/96801863 自然语言处理难在哪儿？
微博 #自然语言处理太难了#
图灵测试 https://www.sohu.com/a/199544171_642762
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 自然语言处理的前世、今生以及广泛应用 

本期节目，我们聊了聊计算机存储器的历史以及三个现今的发展方向。
00:01:58 存储的分类
00:03:47 存储器的历史
00:22:18 固态硬盘和硬盘之争
00:34:17 SCM (Storage Class Memory) —— 3D XPoint和其他
00:47:13 DNA存储
主播：斯图亚特、Sean Wang、Vindy
剪辑：王立冰
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 存储器的过去和未来——从纸带到DNA存储 

在湾区随便一套房子的交易价格都能上百万美元，房地产经纪能从中获取百分之三的佣金，那岂不是一个非常赚钱的职业？这么赚钱的行业应该如何进入？职业发展路线是怎样的？遇到难以侍候的买家和卖家怎么办？今天我们有幸请到了有丰富从业经验的 Cathy 来跟大家分享她的经验，顺便回答听众之前的提问。
嘉宾：Cathy
主播：Sean Wang、Cat Chen
剪辑：王立冰
制作人：Cat Chen
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 美国房地产经纪体验 

一年一度的苹果全球开发者大会（WWDC）全球瞩目。今年的会议刚刚结束。本期节目，我们请到了两位资深iOS开发人员来和我们两位主播一同聊一聊这一届大会。聊到的内容包括：
本届会场布置
苹果电脑弃用英特尔处理器
iOS控件的改进
画中画
更万能的笔
很多其他的特性更新：sidebar、代码编辑器字体、快捷执行等等
圆桌阵容：Justin、Shawn Wei、Sean Wang、Cat Chen
主持：斯图亚特
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 比尔盖茨应该到乔布斯墓上插一支笔——吐槽苹果全球开发者大会（WWDC） 

当 Airbnb 房东能赚多少钱？什么样的房子适合买来做 Airbnb？请物业管理公司来打理要花多少钱？遇到过最难搞的房客是怎样的？这次我们请到了有丰富房屋交易和出租经验的 Cindy 来分享一下她的经验，回答听众们在节目录制前提的问题。
嘉宾：Cindy
主播：Vindy、Sean Wang、Cat Chen、斯图亚特
剪辑：王立冰
制作人：Cat Chen
相关信息
AirDNA：https://www.airdna.co/
自住房在过去五年住满两年出售时可抵扣 50 万资本利得
1031 Exchange：投资房通过交换延迟资本利得税
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 Airbnb 短租房东体验 

互联网过量的信息经常让我们无所适从。我们并没有时间浏览互联网推送给我们的海量信息，更无法鉴别信息的真伪。而当我们寻找特定的信息的时候，我们却常常找不到。这一期节目，我们四位主播在一起闲聊一下各自在互联网上寻找信息的经验。
主播：Vindy、Sean Wang、Cat Chen、斯图亚特
剪辑：王立冰
本期内容
00:02:40 ==== 第一部分 如何寻找真相 ====
00:03:38 错误的寻找真相的方法
00:06:58 寻找消息来源
00:11:56 鉴别消息来源可信性
00:16:33 信息泡泡、同温层
00:18:17 纸面媒体新闻和评论文章的差别
00:20:00 关注对立媒体的体验
00:21:54 ==== 第二部分 如何寻找一个问题的答案 ====
00:22:22 科普性质的信息
00:23:58 信息引用的方式
00:26:00 鉴别消息来源的利益相关
00:28:04 谎言的成本
00:28:45 （跑题）为什么中国人爱喝热水、美国人爱喝冰水
00:29:52 人类鉴别一样事情真伪的科学方法
00:32:12 可信性来源的排名
00:33:58 习惯于人类的认知边界
00:35:12 ==== 第三部分 如何了解知识 ====
00:35:33 维基百科
00:39:20 某个领域的专业信息来源
00:42:55 视频、音频
00:49:20 电子游戏
00:51:44 ==== 第四部分 如何了解观点 ====
00:52:23 关注、订阅有意思的内容来源
00:53:17 自动推荐工具
00:54:07 晚间脱口秀
00:55:28 杂志订阅（跑题到聊“经济学人”杂志）
00:59:09 如何找到能看的书？
01:01:58 晚间脱口秀2
相关链接
媒体偏见和可信度评分： https://mediabiasfactcheck.com/.
另一个媒体偏见评分： https://www.allsides.com/media-bias/media-bias-ratings.
罗翔说刑法： https://space.bilibili.com/517327498.
历史科普视频Crash Course： https://www.youtube.com/user/crashcourse.
刺客信条游戏： https://www.ubisoft.com.cn/games/acod.
Hacker News： https://news.ycombinator.com/.
脱口秀Last Week Tonight with John Oliver： https://www.hbo.com/last-week-tonight-with-john-oliver.
图书评分网站goodreads： https://www.goodreads.com/.
脱口秀The Daily Show with Trevor Noah： http://www.cc.com/shows/the-daily-show-with-trevor-noah.
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 如何科学的在互联网上寻找信息？ 

最近疫情期间，一款叫动物森友会的电子游戏席卷全球，成功出圈，让很多平时不玩电子游戏的人都忍不住剁手入坑。其实，在这几十年中电子游戏已经从一小群极客的玩具发展成了市场规模超过电影加上音乐两倍有余的庞大领域。 电子游戏好玩在哪里呢？业内人士又是怎么看呢？你可知道现在还能在游戏里学法国大革命历史，做解析几何？游戏之于电影，就如同谈恋爱之于读言情小说了？这期节目我们请来了开发了英雄联盟的拳头公司前项目经理Julia以及资深游戏玩家天哥一起聊聊电子游戏的世界。
本期内容包括：
疫情下的爆款电子游戏 —— 动物森友会是什么样的游戏？
怎么回答爸妈的灵魂拷问：”游戏好玩在哪？“ —— 游戏驱动的分类
新时代的绣花 —— 游戏的创造乐趣
竞技游戏与体育
游戏设计的妖风 —— 高难度类魂游戏
你的肝还好吗？—— 游戏的时长
不再是游戏设计师的牵线木偶 —— 开放世界游戏
一小时的桌游与四十小时的游戏 —— 游戏的节奏
恋爱小说与自己谈恋爱 —— 游戏叙事与电影叙事的不同
去博物馆还不如打游戏 —— 现实与游戏中的现实
我们玩的是一个游戏吗？—— 速通游戏
LOL和LV勾肩搭背？—— 游戏的宣传与跨界
游戏2019年营收超过电影与音乐行业之和的两倍多 —— 游戏产业的发展
嘉宾游戏推荐
嘉宾：Julia、天哥
主持：Sean、Vindy、Cat
剪辑：立冰
制作人：Sean
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 “电子游戏有什么好玩的？” 

计算机视觉领域，是一个希望让计算机像人一样看东西的研究领域。当人脸识别等领域已经获得巨大的商业成功之后，计算机视觉是一个已经解决的问题了吗？这一集我们请到了计算机视觉领域的专家孙晨来和我们聊一聊计算机视觉技术。
嘉宾：孙晨
主持：斯图亚特、Sean Wang、Vindy
剪辑：王立冰
[1:30] 嘉宾本人的著名研究成果
[5:50] 计算机视觉是什么
[8:41] 计算机视觉的主要应用领域
[13:46] 计算机视觉的历史
[20:04] 深度学习和计算机视觉。深度学习为什么会有效？
[24:35] 机器学习模型像炼丹一样？
[26:00] “符号主义”——反机器学习的计算机视觉学派
[31:08] 机器学习到的知识可以迁移到其他地方吗？
[33:26] 计算机视觉遇到的挑战和未来的发展方向
[40:58] AI和艺术
[43:11] 老电影上色加帧技术有多难？
[45:12] Deepfake
[46:12] 要成为计算机视觉的专家应该做什么准备？
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 计算机视觉——AI 可以像人一样看东西吗？ 

网页搜索曾经是互联网的王者。谷歌凭借网页搜索一度成为了互联网的规则制定者。搜索技术历史上面临系统和算法两个方面的挑战，而现今又面临信息孤岛的难题。面对信息孤岛的困境，谷歌和百度的应对决定了这两家公司现今的命运。尽管网页搜索是最重要最困难的搜索产品，但在我们生活中对我们重要的搜索不止于此。我们也聊了聊Facebook搜索那点事。
嘉宾：Hongcheng
主持：斯图亚特、Sean
剪辑：王立冰
嘉宾 Hongcheng 业余时间做的网站： https://tickertick.com/
本期内容包括：
对我们的生活重要的搜索
网页搜索的历史
搜索技术的难题：系统方面
搜索技术的难题：算法方面
搜索技术的难题：信息孤岛
搜索引擎的爬虫如何找到网站？
搜索提示（type-ahead）技术
知识图谱：为什么使用、开源知识图谱
百度为什么在 BAT 中掉队？为什么谷歌依然强大？
Facebook 搜索的故事
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 搜索技术——为什么百度没落而谷歌还在上升？ 

疫情期间大家长期宅在家里都遇到了什么问题？如何提高在家工作的效率？如何解决吃喝玩乐的需求？在家里闷得慌了可以做什么？看医生开药这样的基本生存需求受到了影响怎么办？这里是牛油果烤面包，一群闷得慌的主持和嘉宾，打算通过这个节目解决自己聊聊天的基本需求。
嘉宾：Doris
主持：Vindy、Cat、Sean
剪辑：王立冰
制作人：Cat
本期优雅地讨论：
大家都是什么时候开始在家办公的？Doris 是十年前，其它人是湾区 shelter in place 的时候。
在家办公时是不是划水划得很爽？最多是一开始的时候爽一下，然后就会发现找人沟通很成问题。团队开始组织瞎聊天的视频会议时间，大家开始约一对一的吐槽时间。
如何在家组织团队活动？可以自己调酒、做奶茶、线上玩桌游。
插播广告：想知道有什么桌游可以在网上玩？欢迎收听我们上一期节目「桌游研究院」。
插播广告：想不到在家里可以自己做点什么吃的？欢迎看 Doris 的「厨房里的产品经理」。
男生之间和女生之间友谊有什么区别？（不告诉你，你自己听节目吧。）
不需要通勤的生活是不是变得更爽了？其实不是的，因为生活和工作的界限模糊了，反而生活会一直感觉到工作的压力。
那如何让工作和生活划清界限？工作的时候，至少保证上半身装扮好～该下班时就去做做运动、玩玩游戏。
情侣和夫妻长期在一起好还是不好？不同人有不同的观点。
想和工作以外的朋友多联系，怎么办？买个 Facebook Portal 视频、网上一起玩游戏看电影。
团队协作 Facebook Workplace 和 Slack 那个更糟糕？这里值得主持和嘉宾可以撕一下。
如何把异步沟通做到跟同步一样有效？
在家里做饭还是叫外卖呢？叫外卖的话，可以说是支持本地经济，甚至是支持本司产品（如果你在做外卖服务的公司的话）。
在家里缺乏运动怎么办？玩 Ring Fit，买自行车出门骑车，跟着 YouTube 视频健身。不过现在健身器材都售罄了，没有器材就只能做利用自重的运动了。
如何统计自己的工作时间，避免自己工作时分心？用 NestCam 的智能识别功能，让它根据视频里你的动作和位置自动切分不同的片段。
生活上的事情也用日历来管理吗？
如何看医生如何开药取药？
插播广告：不能去见钢琴老师，如何在家里练钢琴？我们之前在「AI 离改变世界还有多远？」这一集里面讲过，AI 能如何帮助你练钢琴。
片尾广告：Doris 新开的微信公众号：二三事。
片尾广告：我们最近开通了 B 站频道，请 B 站用户快来支持一下我们！
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 如何优雅地宅在家里办公？ 

桌游研究院
桌游对我们很多人来说是一个熟悉的陌生人。从小时候的象棋军旗，到后来突然火遍大江南北的三国杀狼人杀，桌游带给我们很多欢笑，我们却又不知桌游界的天地有多大，除了那几款爆款外，还有什么各具特色的桌游。或是考验脑力，运筹帷幄，或是模拟商业，尔欺我诈，又或是阖家欢乐，哪一类、哪一款更适合自己与小伙伴们呢？这期节目，我们请来了桌游爱好者 Haipeng，从桌游的历史到现代桌游的机制与分类，乃至与电子游戏的相互影响，一一给大家娓娓道来。就让我们听听，现代桌游的故事。
嘉宾：Haipeng
播主：Sean、Vindy、Cat
剪辑：王立冰
生活中的桌游
湾区聚会常常会以桌游为主题。一种很有趣的社交方式。可以在网络时代让大家暂时远离电脑，体会人与人互动的乐趣。
经典桌游
中国：象棋，围棋，陆战棋（军棋），飞行棋，跳棋
美国：国际象棋，桥牌，Poker，UNO, 大富翁，拼字游戏scrabble，Risk，Diplomacy
UNO：一家老小都能玩的纸牌游戏
Risk：据说 Mark Zuckerberg 非常喜欢
聚会桌游
中国：狼人杀、三国杀
回顾大家大学和工作时候杀人游戏的经历
三国杀（和前身Bang！）
美国：cards against humanity，一个很黄很暴力的游戏
恶搞的填空题
现代桌游
现代欧式桌游的里程碑：卡坦岛1995
卡坦岛，简单来说一个生产、交易、建造、互黑的游戏
建立居民点，随机产生资源
利用资源修建道路，居民点，城市，扩大生产能力
玩家互相可以自由交换所产生的资源（没有规定，所以期货交易，撕毁合约也是允许的）
可以控制强盗来进行打劫，可以雇佣骑士来自保
特点：
非零和，非战争（德国人特别避免的主题）
没有玩家淘汰（显得 10 分者胜）
不能摧毁对方的设施，只能得分
随机性和策略性平衡（双色子，富饶和贫瘠的土地）
艺术设计精美，又主题和强烈的代入感（19个六边形组成的小岛，形状逼真的居民点）
规则比传统游戏复杂，但是又没有特别多的毛线细节。
游玩的主观感受:
开放性：
没有固定的开局和套路，可以有很多创造性的策略：
快速扩张，抢占好的生产单元
升级城市+大量抽卡
垄断资源囤积居奇获得交易优势
互动多，有合作：
领先的玩家需要控制优势幅度，避免被群殴
落后的玩家可以在合作中要高价
流派分类
20年的发展生成了很多机制, 大多数桌游都是一种或者多种机制的结合。
常见机制：
工人放置（Agricola 农家乐）
合理分配有限的工人，收集资源，扩大生产
工人本身也会消耗资源，需要权衡
Deck building (Dominion)
手牌不停地重洗、循环
每次发出的手牌可以用来购买新牌、剔除旧牌、攻击对手等等
一个动态的优化问题
拍卖(Modern Art)
玩家互相之间动态决定资源的价格
已有的资源和新增的信息会改变新的资源的价格
Tile Laying 摆砖块 (Carcassonne)
玩家共同建造一个大地图
在建造的过程中会互利互惠或者互相拆台，造成得分的差别
角色扮演（Avalon, Werewolf one-night)
隐藏身份
刺探信息
Bluff
合作类游戏(Hanabi, Codenames)
目标一致，协同优化
每个人掌握的信息不一致，无法充分交流
不伤和气，适合情侣朋友一起游玩（当然互相埋怨的除外）
特殊的一个大类：Ameritrash (Axis and Allies)
主题鲜明有趣
逼真的模型，宏大的地图
大量的筛子和随机
战斗、Fantasy 或者政治主题
Boardgamegeeks 上面有非常详细的机制分类和重度分类。
电脑游戏的桌游化和桌游的数字化
很多经典的电脑游戏被简化和改编成桌游：
Sid Meire’s Civilization
Paradox：Cruisader Kings
规则简化，细节减少，bookkeeping 非常麻烦。
强调互动，外交层面更为有趣。
大量桌游被数字化（卡坦岛，冷战热斗，through the ages等等）
AI 提供单人游玩的乐趣（有些难度大的游戏凑人不容易）
减少了 bookkeeping 的繁琐程度，刷分更快乐
电脑的 tutorial 可以顺利学习规则
Steam 和 App Store 上面都有很多这样的游戏
Hybrid：网上仅仅提供对战的平台
（没有 AI，甚至没有规则 tabletop simulator）
Boardgamearena: https://en.boardgamearena.com/
疫情期间的桌游活动
商业模式：
设计师+出版社（Rio Grande、ZMan）
投票预付 P500（GMT）
游戏博览会：Essen、GenCon
众筹开发：Kickstarter（成功的案例：Scythe, Gloomhaven）
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AI 太笨、人类太懒——机器学习 vs 人类学习
两位主播做客小果汁播客，和擅长认知科学和心理学的播主跨界聊一聊机器学习和人类学习的对比。对比努力工作又效果甚微的计算机，聪明的人类因为认知的实用目的显示出有趣的特点。最后我们瞎扯了些关于意识、机器人威胁人类等内容。
小果汁播客：https://fom.fm/about
播主/嘉宾：小果汁、斯图亚特、Cat Chen
剪辑：小果汁
本期内容包括：
人脑是怎么学习的
人类对大脑研究的历史
对罕见的脑损伤病人的研究
从神经元到局部回路到系统：视觉通路是怎么走的
从看见到识别，大脑里发生了些啥
机器是怎么学习的
什么是机器学习
监督学习、非监督学习和强化学习
机器有结论不等于机器真的明白
深度学习算法的革命
从统计模型走向仿生（赫布理论）
深度学习的革命性突破：图像识别、视频识别、语音识别、推荐系统、围棋、自然语言处理
机器太「笨」，人又太「懒」
机器需要海量训练集，人类可以从少量数据中学习
机器不会触类旁通，很难把知识应用到其他领域
机器每一种应用都需要人类特别调节
人类其实把“识”的权重提得很高，但是“别”的能力很弱
人类对「节能」有令人发指的执着
人类看世界认识世界是非常主观的
视知觉、表象和记忆之间的联系——我们每个人都活在自己的 deja vu 里
机器也有擅长之处
信息存储、处理
规则限定的复杂计算
从《西部世界》聊到意识的产生
迷宫（隐喻）：当每一个举动都被赋予一种可能性和选择性的时候，自我意识就产生了
自我产生于最初的缺失，即无法被满足的照顾，因为不满足而想要获得满足的愿望，就是自我意识
心智来源于整个有机体，大脑是为躯体服务的
动物有意识吗
AI 会有意识吗，或者说它有意识能被我们发现吗
AI 会反过来操控人类吗
机器学习路漫漫，人类更要小心自己
机器在很多事情上做得不好，但也许未来能做得更好
人类在担心被操控之前，要小心自己对自我的放弃
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