当你的产品经理认真地提议“把搜索图标改成一只青蛙，因为青蛙会跳得更快找到东西”，你会怎么办？本期嘉宾可嘉，是一位在 Google 工作 9 年的 Staff UX Designer，如今负责 Chrome OS 上 AI 功能的用户体验，也亲历了从 AdWords 这种工程师主导、只想提高点击率的 2B 产品，到为全球学生打造 Chromebook 操作系统的转变。她一边在 Chrome OS 团队里对齐多个 AI 项目，一边承受一年两次大型发布会的压力，深刻体会到大厂里“很多匹马一起往前冲”的混乱与焦虑。 在此之前，可嘉的路径看起来几乎是“好学生模板”：复旦心理学本科，在 fMRI 里做情绪实验、偷看同学人人网主页做人格研究，再与同为设计爱好者的先生 Jay 一起申请密歇根大学 HCI 项目。她在 Whirlpool 观察家庭主妇如何放酒、在 SAP 和 Khan Academy 实习时在“研究 vs 设计”之间来回尝试，最终因为“做出来的设计能被用户拿在手上用”而坚定转为 UX Designer，也在不断迭代中练出了自己的 creative confidence。 进入 Google 后，她一度把自己形容为“资本主义下最完美的螺丝钉”：白天上班、晚上回家加班到午夜，连 30 岁生日周都可以为了开会随叫随到。在 UX Coffee 那期经典节目《永不停止的列车》里，她讲自己如何在反复 burn out 中觉醒——当一切努力只是出于焦虑与恐惧，即使 presentation 大获好评、升职成功，内心却只剩下空虚与“终于结束了”的解脱。与同为 Google Staff UX Designer、始终保持松弛节奏的先生 Jay 对照之下，她也慢慢意识到：工作表现和 title 并不一定和幸福挂钩。 于是，可嘉开始把“意义感”转移到工作之外：她一方面继续和 Jay 做精品播客《UX Coffee 设计咖》，从 UX 求职、管理、burnout 谈到 dark pattern 与无障碍；另一方面创立独立品牌 Motata，把自己在日本鸟屋书店获得的灵感带回湾区——摆摊卖东亚生活方式杂货和中文书，帮景德镇陶艺家把渐变咖啡杯卖到硅谷，也计划把自家车库改造成一个预约制的小书店。在和我们一起聊“牛马觉醒”的时代、layoff 之后的人生选项、以及“当你的人生选择太多时怎么不再只做好学生”的过程中，她不断用自己的故事提醒大家：大厂精英也会迷茫，但我们永远可以重新定义，工作只是生活的一部分。 可嘉的杂货铺：https://motata.com/ 可嘉的Podcast: UX Coffee 设计咖 00:00:00 Highlights 00:01:15 嘉宾介绍：可嘉的多线人生 00:08:43 Whirlpool / SAP / Khan Academy：用户研究与设计实习的试探 00:15:58 谁适合做 UX Designer？“帮助用户解决问题”的拆解 00:19:09 Chrome OS 团队中的产品设计 00:21:30 在操作系统中设计AI功能 00:31:01 “很多匹马往前冲”：大厂 AI 项目并行与协调难度 00:32:36 从 IC 到管理：高压与内耗 00:35:26 产品设计师的话语权 00:43:55 “burnout”：高压加班、生日周被叫来开会、半夜醒来写 to-do list 00:47:47 “最完美的螺丝钉” 00:52:27 “出于焦虑和恐惧做成的事，即使成功也不会快乐” 00:55:31 完美对照组夫妻 01:03:22 从 UX 到泛设计 01:04:56 Motata 的灵感：鸟屋书店带来的“消费文化”的杂货书店想象 01:09:01 东京远程生活 vs 景德镇陶艺家：不同“意义感”的对比 01:13:24 在湾区摆摊 01:19:58 车库书店计划：从市集摊位到预约制空间 01:24:36 如果双双被 layoff？“先开香槟，Dobby is free” 01:27:16 特权与多选题焦虑：为什么我们难以像景德镇匠人那样只做一件事 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持：https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

Stella和Amy现在持续在Maven平台分享AI Evals and Analytics 的相关讲座和课程。欢迎有兴趣的听众朋友们关注。 免费讲座（若错过可在 https://ai-evals.org/ 观看回放）： 11月20日: How to Drive AI Evals Adoption （如何在企业推行AI评测）by Dr Sebastian Fox (CEO & Co-founder at Composo.ai) 12月1日: Choose the Right AI Evals Vendor (如何选择AI评测厂商) by Amy Chen >>> 连结: https://ai-evals.org/ 你有没有想过，当你每天使用的AI产品出了问题，到底是谁的责任？当ChatGPT给出错误答案、当AI助手突然变得不安全、当公司投入巨资的AI项目最终失败——这些问题的根源往往在于缺乏有效的评测机制。 这一期是Stella和Amy的特别坦白局，分享她们最近「人设崩塌」开始在Maven教AI评测（AI Evals）的始末。Stella在AI Evals领域已深耕两年多，从OpenAI推出ChatGPT开始就在做相关工作。她用实际案例，包括Character AI和OpenAI产品导致的青少年自杀事件、Claude Code功能推出后的用户流失，说明为什么AI评测不只是技术问题，更关乎产品安全、公司存亡，甚至人命。 从技术讨论到产业观察，两人不留情面地评论当前AI评测市场的乱象。她们直言OpenAI等大厂对安全性评估的「做做样子」态度，质疑市面上很多Evals工具只是「安慰剂」，并分享自己对主流AI Evals方法的不同意见。 这期节目还触及AI产业更深层的问题：AI泡沫到底是什么？当Amazon因「相信AI会提高生产力」而裁员，当Arizona的数据中心和居民抢水抢电，当OpenAI的CFO公开表示如果失败联邦政府应该救援，我们正在见证的是AI for Human还是Human for AI？ 00:00:00 - 节目高光 00:05:21 - 为何决定投身AI评测 00:10:17 - 用户对AI产品零忠诚度的现实 00:16:02 - 安全性危机：AI产品导致的真实伤害案例 00:21:37 - AI Evals是数据科学家的新机会 00:28:05 - 课程经验：第一届学生的反馈 00:36:25 - AI Literacy教育：给孩子的新计划 00:44:05 - AI拟人化的危险与教育的重要性 00:50:02 - AI Bubble真相：投资与价值的巨大落差 00:54:19 - 数据中心vs.居民：抢电抢水抢资源 01:00:32 - 未来计划与讲座预告 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持：https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

� Stella和Amy现在持续在Maven平台分享AI Evals and Analytics 的相关讲座和课程。欢迎有兴趣的听众朋友们关注。 >>> 连结: https://maven.com/ai-evals-and-analytics 你有想过降薪30%去换一份更有意义的工作吗？本期节目邀请到住在科罗拉多的数据科学家Rachel，她曾在电信公司做CDN优化、铜线与光纤网络效能分析等项目，但最终选择跳槽到州政府的保险监管部门，用数据保护消费者权益。 Rachel坦诚分享了在电信公司工作时遇到的挑战：数据科学团队开发的工具虽然技术上可行，但因为与前线运营人员的KPI考核体系脱节，导致项目难以落地。她也谈到私企中常见的问题：当你的项目不是由真正需要它的人提出时，推行阻力会有多大。这些经验让她开始思考，什么样的工作才能真正带来成就感。 在政府部门工作四个月后，Rachel发现这里的文化完全不同，和同事带着「公仆」的使命感在服务大众。监管保险公司的定价、审查费率调整、用数据分析医疗保险诈骗——这些工作直接影响着普通消费者的权益。虽然薪资降低了，但工作生活平衡改善、不再需要深夜加班，而且能建立长期的专业人脉网络。 Rachel也分享了她在科罗拉多丹佛的生活体验。 00:00:00 - 开场与Rachel背景介绍：从电信业到政府监管 00:05:25 - 电信公司的数据科学工作：CDN优化与网络效能分析 00:12:02 - 项目落地的困境：数据方案与运营现实的脱节 00:18:19 - 转职到政府部门：监管保险公司、保护消费者 00:27:03 - 数据科学在保险监管的应用：精算审查与诈骗侦测 00:34:20 - 如何找到政府工作？ 00:46:41 - 高薪背后的代价与转职的心路历程 00:55:06 - 医疗保险监管的复杂性与挑战 01:01:53 - 公部门工作四个月的真实感受 01:10:21 - 科州生活：生活与工作的平衡 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持：https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

Stella和Amy将在Maven有一场免费的 AI Evaluation and Analytics Playbook (美西10/14 9am)的分享，时长30分钟，欢迎大家来报名参加。不在北美的朋友也别担心,先Sign Up就可以看到回放 Lightning Lesson。 >>> 报名链接: https://maven.com/p/8430db/build-your-ai-evals-analytics-playbook 这次免费的分享是我们在Maven平台上的课程 AI Evals and Analytics Playbook的一次暖场，在本期节目中，我们也和嘉宾课代表探讨了AI Evals的现状和挑战。 当课代表在9月2日早上发出离职明星实验新创Statsig的告别文后，仅仅15分钟，OpenAI宣布收购Statsig的新闻就炸开了。这个"完美"的timing背后，这个戏剧性的故事引发了这集节目。 Stella、Amy、课代表都以 data science 为起点，却走上不同道路。这场对话从三个维度展开： Startup 的真相 Stella 和 Amy 都经历过 IPO，却没有人「财富自由」；课代表则在明星新创担任 evangelist，分享了在这个职位面临的种种挑战。三人揭开创业公司神话——B 轮后成功率仅 1%，收购对员工的权益、员工股权被稀释。在现在的环境下，究竟加入 startup 还是不是一个好选择？ AI Evals 怎么做？ 我们三人也聊了对AI Evals的看法。Stella 研究 AI Evals 已两年，她观察到 tech 圈内几乎预设「LLM-as-a-judge」是正解，课代表直言，这是唯一能落地的方式，但不一定是对的方式；那到底AI Evals 应该怎么做？如何从「从产品出发」做Evals？与 data science、product analytics 共通核心是什么？ Data Science 的未来 当 AI 工具重塑产业边界，data scientist 下一步应该走向何方？我们又有什么观察和预测？ 最后，课代表也分享他从大厂和新创公司离开，一路降薪但坚持 mission-driven 的心路历程。现在经营AI builder community和课程的课代表，给了即将在Maven教授 AI Evals and Analytics Playbook 的Stella和Amy许多鼓励和建议。 Stella 和 Amy 也将推出课程 AI Evals and Analytics Playbook，并于 10 月 14 日举办 30 分钟免费 Lightning Lesson，带大家重新思考如何设计评估策略。(>>> 报名链接: https://maven.com/p/8430db/build-your-ai-evals-analytics-playbook ) 00:00:00 - AI Evals 免费讲座(美西10/14 9am) 00:00:57 - 节目高光、欢迎课代表 00:06:55 - Statsig被收购前15分钟离职的故事 00:09:37 - Startup真相：B轮后1%成功率，三人的startup经历 00:17:21 - 如何谈判薪资和股权？ 00:21:03 - 为什么离开大厂？ 00:25:37 - Evangelist角色困境：个人品牌vs公司品牌 00:36:37 - Mission driven也能赚钱？ 00:41:52 - 课代表的内容创作历程 00:44:40 - AI Evals讨论：为什么LLM-as-a-judge很危险？ 00:50:36 - AI Evals 正确做法：从产品出发 00:56:07 - Statsig的AI Evals产品与OpenAI收购的关系 01:02:03 - Data science未来 01:07:12 - Harder things ≠ more valuable 01:15:06 - AI Builders 社群 01:17:26 - Stella和Amy的AI Evals and Analytics 讲座和课程 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持：https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

当大多数人对阿富汗的印象还停留在战争、贫穷和恐怖主义时，有一个中国人已经在那里生活了两年，成为走遍阿富汗最多地区的中国人。 本期节目邀请到正在阿富汗重新定义人生的汗青（汗青@xhs），一位因人生低谷而踏上中东旅程的摄影师，原本只是想路过散心，却被这个战后重建中的国家深深吸引。汗青以第一人称视角，为我们揭开了塔利班统治下阿富汗的真实面貌：从相对清廉但争议重重的政府治理，到90%中国人都在从事的淘金业；从城市里正常工作生活的民众，到瓦罕走廊极度贫困的游牧民族。 节目中，汗青特别分享了让他“心被撕裂无数次”的儿童故事——那些在街头乞讨、擦鞋谋生的小孩，以及瓦罕走廊里连基本医疗和教育都缺乏的孩子们。他也谈到了阿富汗女性的真实生活状态，以及不同地区间巨大的文化差异。 这不是一个遥远国家的猎奇故事，而是一个中国人用两年时光深度观察一个国家的真诚记录。如果这期节目让你有所感动，欢迎通过小红书联系汗青(@汗青)，一起为那些需要帮助的孩子们做点什么。 00:00:48 开场介绍与节目背景 00:02:33 汗青的阿富汗之旅 00:07:07 在阿富汗的做旅游业 00:12:27 阿富汗安全状况与中国人群体 00:18:16 塔利班政府与民族关系分析 00:24:18 塔利班治理成效 00:30:18 女孩教育问题 00:34:54 阿富汗社会生活水平与阶层 00:37:03 女性权利与教育限制的历史背景 00:45:01 女性地位：传统分工vs现代平权观念 00:51:53 战争创伤与民众的适应心理 00:55:09 瓦罕走廊：极度贫困的原始生活 01:04:01 汗青的使命感与人道主义行动 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持：https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

嘉宾： Iris: 零售数据科学领导者，现任跨国零售企业 Circle K 全球数据、分析与人工智能副总裁 (Vice President, Global Data, Analytics & AI)。先后就职于 Target、Home Depot、Macy’s、Circle K，在多个团队主导从 0 到 1 的数据团队建设与跨国协作，专长涵盖需求预测、空间优化、供应链与电商增长、客户洞察与个性化。 本期内容： Iris 是一位深耕零售数据科学多年的领导者，先后在 Target、Home Depot、Macy’s 和 Circle K 搭建与带领数据团队。她分享了数据在零售全链路的应用（需求预测、选址与空间优化、定价与促销、客户洞察与个性化、供应链与履约）、为何“数据驱动”不是100%照单执行，而是与业务双向迭代；也聊到从 IC 到 VP 的成长、如何招聘“来了就能干”的人、跨时区跨文化协作的难点、以及对印度科创生态与人才市场的观察。最后，她也给到职场与亲子平衡的务实建议：不必追求完美，重在清楚取舍与建立支持网络。 本期金句： “Data-driven 不是 100% 机械落地，而是和业务来回迭代解决实际问题。” “数据战略不是独立战略，它的使命是支撑业务增长。” “来了就能干，比履历更重要的是态度、好奇心和协作。” “讲结果给业务，不是给他们上数学课。” “不是追求完美平衡，而是把工作和生活整合在一起。做取舍时不要觉得愧疚。” 时间轴： 00:00:00 本期Highlights 00:02:24 数据科学在零售业的应用场景 00:09:42 不同应用场景在零售业的优先级 00:18:21 何谓“数据战略” 00:20:00 和业务部门讲人话、取得信任 00:26:21 从 0 到 1 组建数据团队 00:33:20 零售业的线上与线下 00:38:40 职业发展 00:49:51 VP 是做什么的？ 00:56:08 关于印度的开发团队 00:58:59 见闻与趋势：印度 tech center 城市化、人才市场火热、房价分化与点状发展。 01:11:55 职场×家庭×育儿：学会整合与不内疚 01:19:33 北美数据岗位招聘信息（支持签证！） 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持：https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

你以为上TechCrunch很简单？其实背后有无数PR专业判断和媒体潜规则。本集邀请在美国科技圈从事公关工作十年的樱子，从她经营的小红书八卦帐号「Running Shoes」谈起，深度解析美国科技圈PR生态。 樱子分享了华人创业者在对外沟通 (founder communication) 上的挑战，从产品导向到人设打造的策略转换。她详细解释了与记者合作的潜规则—为什么你永远不能要求看文章草稿，以及如何成为记者信任的消息来源而非单纯的产品推销。 从WeWork创始人Adam Neumann的重返舞台，到Deel商业间谍事件的危机处理，樱子观察到整个媒体生态的变化：科技公司不再把媒体当神，创业者对外沟通 (founder communication) 成为新趋势。她也分享了福布斯 Forbes 30 Under 30等榜单的申请套路，以及为什么现在tech bro圈已经不太看重这些榜单。 特别针对女性创业者，樱子提出了颇具争议但现实的观点：与其过度强调女性身份，不如掌握主流游戏规则。她认为成功的关键在于真实(authentic) 但有策略的founder communication，既要做自己又要懂得适应环境。 00:00:00 欢迎本节目第一公关樱子！ 00:01:48 樱子的小红书创作与八卦帐号起源 00:07:02 PR工作核心：理解记者需求与双向沟通 00:12:54 科技公司与媒体对抗新趋势：从Palantir到假新闻指控 00:22:57 Founder story套路演变：从专业背景到个人悲惨故事 00:26:49 Deel 商业间谍案例：媒体危机处理新生态 00:31:31 PR界第一人Lulu Cheng 与创业者对外沟通趋势 00:43:21 女性创业者人设挑战与游戏规则适应 00:54:36 福布斯 Forbes 30 Under 30榜单内幕与申请套路 01:02:05 华人创业者的文化差异与产品导向策略 01:08:13 评估媒体渠道价值的PR视角 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持： https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

当Jasmine在大三迷惘时投履历，却意外开启了改变人生轨迹的科技之路。Jasmine从Intel亚洲的实习生做起，跟着老板从亚洲调到美国Arizona总部，在Channel的IoT部门待了六年，最后转职到微软Azure做产品行销经理。 Jasmine分享了她从Intel亚洲到美国Intel的文化差异观察，在Arizona Chandler度过的青春岁月，以及搬到旧金山体验湾区科技圈的生活。她详细解释了产品行销经理(PMM)这个在亚洲相对陌生的职位，以及在微软Azure负责全球基础建设硬件行销的工作内容。从Intel的IoT发展到微软的云端计算自研芯片策略，Jasmine以亲身经历见证了科技产业的变迁。 我们也讨论了Jasmine父母给予的"35岁前不要抱怨"职场建议在现代的适用性，以及疫情如何改变了她对工作生活平衡的看法。最后，Jasmine宣布了她在HaHow平台开设的产品行销课程，希望帮助更多人了解这个重要但在亚洲相对陌生的职位。 00:00:00 本期高光：不是我选了科技业，是这条路选了我 00:00:52 欢迎Jasmine! 00:05:11 大三实习意外进入Intel的契机 00:09:25 跟随老板调到美国Arizona 00:18:25 Intel时期的工作经验与IoT产业观察 00:26:45 工作生活平衡与父母职场建议 00:35:28 从Arizona到旧金山的生活转变 00:39:32 转职微软Azure做产品行销经理 00:45:47 云端产业与data center建设策略 00:52:03 产品行销职位的发展趋势 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持： https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

这是节目改名为「StellaxAmy‧自定义」后的第一期节目，也是Stella和Amy首次英语录制的特殊尝试！(＾－＾)V 在深圳创业的美国朋友Josh，从芝加哥南区的贫困社区成长，凭藉优异成绩进入MIT学习机械工程，后进入清华大学苏世民学院来到中国。七年来，他经历了从小型产品设计公司的项目经理，到苹果中国相机部门的研发项目经理，现在正自立门户创办跨国制造顾问公司The Sparrows。 Josh不仅分享了他在中国制造业的第一手观察，包括如何为西方客户寻找合适的中国工厂、处理跨文化沟通挑战，以及中美制造业合作的真实状况。 我们深入谈论了他作为美国非裔工程师在中国的独特体验、对中美两国社会的深刻反思，以及成长背景如何塑造了他敢于冒险的人生哲学。 聊到现今国际局势，Josh不禁感叹：「我宁愿在深圳做一个黑人，也不愿在美国做一个中国人」。这场对话不仅带我们窥见了一位创业者在跨文化与跨产业之间的真实挣扎与突破，也让我们重新思考「身份」、「选择」与「全球化」的交错意义。 Ins@jashsparrows xhs@吴嘉伟 jashy 00:00:00 欢迎收听第一期 StellaxAmy‧自定义 播客 00:05:55 欢迎Josh 00:07:01 第一份工作：直接进入中国本土产品设计公司 00:12:06 跨文化沟通挑战与项目管理 00:25:00 加入苹果中国：相机研发项目经理 00:31:25 苹果执行力与供应链管理洞察 00:34:31 离开苹果创立The Sparrows的决定 00:42:11 外国人在大湾区创业 00:52:03 The Sparrows：跨国制造顾问服务 01:01:31 竞争优势：文化桥梁与信任建立 01:20:02 学习中文与来华求学动机 01:30:01 芝加哥成长背景与中美社会反思 01:42:00 在中国的自由与跨文化体验 01:49:34 有趣的文化冲击故事 「StellaxAmy‧自定义」播客 每期邀请一位朋友，讲述中文世界故事、华人故事。和我们一起倾听自定义人生。 如果你喜欢本节目或希望与我们合作，Stella和Amy现已开通Buy Me a Coffee会员支持： https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy

Amy和Stella的不定期聊天又来了！本期宣布了一系列本节目重要决定：节目改名计划、首次英文podcast录音、以及节目更新频率变化等等，希望听众朋友们多多帮忙和支持，期待大家的建议！ 暑假也已经过去一半，Amy和Stella分享了各自的暑假经历。Amy分享了她考取notary公证执照的有趣经历，还有回台湾的趣事。Stella则聊到儿子回国后的自由时光，以及她在AI evaluation领域的新尝试。 Amy最近开始熟练掌握“爹味”一词。到底什么是爹味？你身边也有人很爹吗？“陆爹”和“台爹”表现有什么不同？ 00:03:46 Amy考过notary公证执照了！ 00:07:46 台湾行趣事 00:15:01 Stella的暑假生活与AI evaluation工作 00:27:41 重大宣布：节目改名、节目更新频率改动 00:37:56 近期对AI startup与年轻创业者的观察 00:44:11 爹味：台爹 v.s. 陆爹 本期节目由 BANG!CASE 效率手机壳 赞助制作。 BANG!CASE，高效工作的最佳拍档！ 一个按键，为你节省更多时间。工作上的每一件小事，你都用得上。 更多产品信息欢迎点击了解：https://sspai.com/page/bangcase 喜欢「数据女孩的中年危机」吗？我们每周二聊聊科技、生活和工作的真实样貌。 如果你喜欢今天的内容，欢迎订阅、分享，或请我们喝杯咖啡支持独立制作！ https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy 更多幕后故事，欢迎关注我们的英文Substack： https://thecocoons.substack.com/

当中国制造越来越强，却在出海路上频频受挫，问题真的只是成本和竞争力吗？ 本期播客，我们请来了跨文化管理咨询领域的先行者——黄伟东（Donny Huang）。他是磊石跨文化咨询的创始人，曾为世界银行、新加坡航空、微软、强生等外企提供管理培训与文化适应服务，拥有近二十年一线经验。 Donny用多个真实案例，讲述外企高管如何在中国“水土不服”，以及他如何用道德经和宝刀唤醒他们对“权力正当性”的重新理解。他也分享了中国企业出海面临的挑战：文化适应、供应链转型、定价误区以及管理理念的水土不服——“中国制造2025”，“一带一路”，“川普的关税政策”如何加速了这些变化？ 如果你是一位正在走向国际市场的创业者、外派高管，或对全球化管理感兴趣的听众，这一集将带给你深刻的思考与实用的视角。 00:01:14 跨文化咨询发展史 00:08:00 外企高管如何适应中国文化 00:18:00 Donny从外企转型为咨询创始人 00:28:45 外企本地化与本地市场的复杂关系 00:31:51 中国制造出海三阶段分析 00:42:00 出海的难点不是产品，而是“人” 00:48:27 中小企业如何破局？集群与转型之道 00:56:48 美国制造业回流能成功吗？ 01:04:17 从“中国出海”到“全球化”的误区 01:11:33 Donny的AI焦虑与人机共存思考 01:18:00 给年轻人的建议：别怕失败，越早越好 喜欢「数据女孩的中年危机」吗？我们每周二聊聊科技、生活和工作的真实样貌。 如果你喜欢今天的内容，欢迎订阅、分享，或请我们喝杯咖啡支持独立制作！ https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy 更多幕后故事，欢迎关注我们的英文Substack： https://thecocoons.substack.com/

Series “Evaluate LLM-powered Products” EP2! In this episode, I share what “accuracy” really means when it comes to LLMs and AI-powered products. We explore why traditional metrics like BLEU and ROUGE often fall short, how LLM-as-a-judge methods work, and why multi-turn conversations are especially tricky to evaluate. I also share practical tips, rubrics, and personal lessons learned from my own experiments. Subscribe "Data Science x AI" newsletter to get updates! https://datasciencexai.substack.com/

在科技行业低迷、Data Science被普遍唱衰的当下，仍有人选择逆流而上。小小，数据女孩播客的忠实听众，从国内播客行业的制作人转身成为USC Data Science硕士生，用一年的求学经验为我们解答：现在读Data Science到底值不值得？ 作为播客行业四五年的从业者，小小见证了国内播客从小众到商业化的完整过程，也亲历了行业的瓶颈与挑战。30岁决定转行并非一时冲动，而是深思熟虑后的选择。她分享了USC Data Science项目的真实情况：700多名学生中71%是国际生、课程内容与实际工作的落差、教授对AI使用的不同态度，以及学生们面临的就业压力。 最令人印象深刻的是她的求职经历：从去年8月开始投递申请，总共投了147个岗位，获得14个第一轮面试机会，最终拿到2个offer。这不足10%的成功率背后，反映的是当前Data Science就业市场的真实状况。小小也分享了她的求职技巧，包括为心仪公司量身定制项目、如何应对HireVue等新兴面试形式。 本集还深入讨论了AI时代下的教育困境：学生该如何平衡AI工具的使用与真正的学习？中美播客环境有何不同？为什么视频播客在中国难以普及？小小以双重身份——播客从业者与Data Science学生——为我们提供了独特的跨行业观察。 记得订阅「数据女孩的中年危机」，支持我们继续制作更多这样的精彩故事。 00:00:00 节目精彩片段 00:05:47 职业转换史：从精算到播客制作人 00:11:11 播客行业内幕：制作流程与商业模式 00:17:24 中美播客环境差异分析 00:25:11 决定转行Data Science的考量 00:30:05 USC Data Science项目真实体验 00:40:45 求职血泪史：147份申请的成果 00:49:48 AI工具在教育中的应用与争议 00:58:41 行业选择与职业规划思考 01:10:05 对播客行业与节目的观察建议 喜欢「数据女孩的中年危机」吗？我们每周二聊聊科技、生活和工作的真实样貌。 如果你喜欢今天的内容，欢迎订阅、分享，或请我们喝杯咖啡支持独立制作！ https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy 更多幕后故事，欢迎关注我们的英文Substack： https://thecocoons.substack.com/

Stella最近尝试了一下去英文播客Enrollify串台，聊了聊自己最近两年做的工作，以及对于AI在教育以及高等教育行业应用的看法。也在我们自己的小空间里分享给大家。如果有做类似方向的朋友欢迎来交流！ 对Data Science和AI结合领域有兴趣的朋友也欢迎来订阅电子报Data Science x AI: https://datasciencexai.substack.com/ About the Episode: In this bonus episode of Higher Ed Pulse, recorded live at the Engage Summit in Charlotte, host Mallory Willsea sits down with Stella Liu, Lead Data Scientist at Arizona State University. The conversation dives into Stella’s journey from tech industry roles at Carvana and Shopify to pioneering ethical AI initiatives in higher education. Packed with insights on building responsible AI tools, this episode is a must-listen for enrollment marketers and higher ed leaders navigating the evolving digital landscape. Key Takeaways Ethical AI isn't a luxury—it's essential, especially in high-stakes fields like education. Accuracy is only one part of AI evaluation; fairness, safety, and bias must be prioritized too. Small teams without a development staff can still effectively assess AI tools using manual testing frameworks. Arizona State University's three-part ethical AI evaluation system—Ethical AI Engine, Guard, and Safer—sets a strong precedent for responsible AI integration. AI should be a solution to a real problem, not a buzzword thrown into tech stacks without purpose. Effective AI evaluation includes not just internal testing but stakeholder alignment and real-world A/B testing. What makes ethical AI critical in higher education? In the conversation, Stella Liu emphasizes that higher ed institutions hold significant responsibility when implementing AI. Unlike e-commerce, where a misstep might mean a delayed package, flawed AI in higher education can deeply impact students' academic journeys and long-term outcomes. Stella argues that with such high stakes, ethical considerations must go beyond accuracy. Institutions must evaluate bias, fairness, and the societal impact of AI-driven tools.She explains that accuracy is just the beginning. AI in education must also pass tests for safety, bias, and transparency. Given that these tools interact with real students, in real time, the margin for error is small—and the consequences of failure, large. Ethical AI, according to Stella, isn't just best practice—it's a moral obligation. How is Arizona State University tackling AI ethics? Arizona State has developed a robust three-layer AI monitoring system: Ethical AI Engine – an automated tool for testing bias, accuracy, and fairness. Guard – a real-time alerting system to flag anomalies or potential ethical breaches. Safer – a data analytics tool that audits all AI-user interactions to ensure compliance and integrity. This framework helps Stella’s team ensure that any AI tool being considered or deployed undergoes rigorous evaluation—both automated and human-led. It's a model other institutions can learn from, especially as AI adoption in higher education accelerates. Can smaller teams implement AI ethics evaluations? Yes—and Stella is clear on this point. Not every team has ASU’s resources, but that doesn’t mean ethical evaluations are out of reach. Before developing their current system, her team conducted manual evaluations. They worked with stakeholders to understand real use cases, created test datasets reflective of student queries, and manually scored the AI responses. These efforts, while time-consuming, proved incredibly effective.Stella also recommends A/B testing as a practical tool. By giving one group access to the AI product and comparing their outcomes with a control group, institutions can assess impact and performance with clarity. This approach doesn't require complex infrastructure—just thoughtful design and a commitment to data-driven decisions. Stella Liu's journey from e-commerce tech to higher ed AI advocacy is a masterclass in translating industry insights into academic innovation. Her experience at Carvana—where she helped develop delivery time algorithms to boost customer satisfaction—mirrors her current mission: solve real problems first, then find the right tech to amplify impact.AI in higher education isn’t just about automation; it’s about building trust, ensuring equity, and enabling smarter, fairer decisions. As Stella perfectly sums it up: "Evolve responsibly—or die."

嘉宾：一梵 Yvonne - CCIM认证商业地产专家 - 自媒体账号：@加州地产通（小红书） - 擅长：商业地产投资分析、高净值客户服务、房产税务规划 当一个亚裔女性踏入以白人男性为主导的美国商业地产圈，会遇到什么样的挑战？ 本期我们邀请到南加州的资深房地产经纪人一梵，她拥有德勤和汇丰的IT背景，15年前毅然转行进入房地产行业，从最初的周末兼职做到全职创立S corp公司，如今已是CCIM认证商业地产专家。 一梵分享了她的职场转型心路、自媒体成长经历，以及如何通过数据分析能力在商业地产领域脱颖而出。她还深入解读了医疗大楼、triple net、信托传承、1031置换等商业地产概念，并带你了解高净值客户看重的资产配置方式。 如果你对房地产投资、自我品牌打造，或跨领域职业转型感兴趣，这期绝对不容错过！ 记得订阅「数据女孩的中年危机」，支持我们继续制作更多这样的精彩故事。 00:00:00 你赚不到认知以外的钱 00:01:57 从德勤转行做房地产 00:05:49 收入翻倍，副业变正职 00:09:59 拿Broker执照背后的狗血故事 00:17:57 不同地产公司的佣金分成机制 00:24:03 用高尔夫建立客户信任 00:27:06 信托规划与高净值客户沟通 00:38:07 商业地产 vs. 住宅 00:50:00 商业地产投资入门首选 01:02:52 AI会不会取代房地产经纪？ 01:09:19 当前南加州市场分析：商业 vs. 住宅 01:15:55 打工人如何从住宅投资进阶商业地产 喜欢「数据女孩的中年危机」吗？我们每周二聊聊科技、生活和工作的真实样貌。 如果你喜欢今天的内容，欢迎订阅、分享，或请我们喝杯咖啡支持独立制作！ https://buymeacoffee.com/stellaxamy 收听更多精彩内容 → https://linktr.ee/stellaxamy 更多幕后故事，欢迎关注我们的英文Substack： https://thecocoons.substack.com/