本期我们请来了Brandon 陈春宇，生物竞赛保送清华大学，大二接近大三的时候就辍学创业 2023年来到了硅谷，睡在Stanford的地板上，从零开始打天下，前前后后试了接近10种产品 我们聊了过去的辍学经历，生物去投资实习的经历，如何不断尝试创业的经历，做聊天软件去墨西哥社区找用户的经历，也聊了精英的傲慢，以及要爱自己 时间轴 0:00:00：精彩预告 0:00:37：认识 Brandon 陈春宇：从清华辍学到创办 Intent 0:01:14：高中就进实验室、发表论文，为什么仍选择离开清华？ 0:06:13：决定辍学创业，如何说服父母和学校？ 0:08:31：情商太高的代价：圆滑会不会压抑自己的生命力？ 0:12:07：生物专业转行投资：错过“版本答案”，人生就完了吗？ 0:18:29：从《我的世界》到游戏创业，120万元的游戏引擎野心 0:21:28：朱啸虎答应投资后又撤回：第一堂融资课 0:23:34：拿到百万美元却没做下去，第一次创业留下了什么？ 0:27:09：大模型爆发前，就想让聊天机器人拥有与人平等的权限 0:31:33：来到硅谷之后，看懂创业规则，也守住创造的初心 0:34:52：百度成了第一个大客户，为什么没能继续合作？ 0:37:18：向内求不等于自我否定，如何看待成功中的运气？ 0:43:37：反复试错的意义：先买彩票，才可能中奖 0:48:22：从清华课堂到斯坦福，真实用户教会我的产品课 0:54:07：文件整理工具意外走红，为什么仍坚持做聊天？ 0:57:16：菜单翻译带来百万播放：从做产品到学会推广 1:00:31：砍掉多数助手功能，真正让用户付费的是翻译 1:03:24：创业没有标准答案：验证用户需求，也想清自己要什么 1:07:44：支撑反复创业的竟然是自恋？聊心力与自我认同 1:16:00：为什么还要做聊天软件？Intent背后的产品信念 1:23:00：大厂也有翻译功能，Intent凭什么让用户留下？ 1:26:41：从95后到10后，不同代际如何使用AI？ 1:28:00：和园丁交朋友、陪移民上课，走进真实用户的生活 1:33:44：翻译之外，如何让不同语言的人真正理解彼此？ 1:38:04：睡地板、见袁征：怎样主动争取硅谷的机会？ 1:42:19：反复尝试之后，最大的经验是更相信自己 1:47:33：给想辍学创业的年轻人：先找到真正想做的事 1:49:14：产品多次转向，合伙人为何始终愿意一起走下去？ 1:52:01：人生最重要的事：先学会爱自己，再把力量传递出去

本期邀请陈然 2次参与的创业公司都被收购，然后全职奶爸两年，然后又出来做创业 坚信赚钱不是为了接着赚钱，而是为了更好的生活 自 2010s 起深耕机器学习一线，早期即公开倡导 All in ML。相信机器学习将驱动人类第四次工业革命。 时间轴 0：00：00：精彩预告 0：00：41：嘉宾介绍：陈然的创业、奶爸与零人公司经历 0：01：14：小镇做题家如何考上清华：看懂标准化考试 0：06：28：为什么开始写知乎：在清华寻找表达与共鸣 0：08：02：当年的清华软件学院，竟然不是热门专业 0：11：25：不想做科研，为什么选择机器学习？ 0：15：07：CMU求学：只有20人的深度学习课 0：19：33：技术的价值，要用商业结果衡量 0：22：28：毕业后为什么选择Trulia，而不是大厂？ 0：26：21：机器学习为什么落不了地：高层支持与组织配合 0：27：35：从Trulia到Tubi：主动联系创业公司找机会 0：29：14：求职心态：我是来解决问题、承担责任的 0：31：34：两家公司都被收购，究竟获得了什么？ 0：33：15：创业公司如何晋升：从工程师到管理者 0：38：25：为什么当两年全职奶爸：支持太太，也探索自己 0：43：46：育儿最重要的事：让孩子喜欢和你在一起 0：48：51：带娃期间考证：从保险、税务到财务规划 0：51：48：硅谷人的财务风险：工作、房子和股票高度绑定 0：56：25：赚到一笔钱之后：继续下注，还是享受生活？ 0：59：31：复利增长与杠铃策略：两种不同的人生选择 1：01：56：收入很高却仍然痛苦：AI冲击下的职业与财务压力 1：04：48：零人备考网站：从自己的痛点做到被动收入 1：09：43：零人音乐副业：反馈太慢，为什么暂停投入？ 1：10：50：让AI寻找价值洼地，批量尝试新项目 1：14：36：从“勇哥说餐饮”学做生意：找需求、找客流、算账 1：20：21：回归职场：用AI推动医疗合规与生命科学业务 1：23：22：AI重构公司：重写系统、搭建知识库、加快交付 1：27：33：交付成本下降后，定价与激励如何改变？ 1：29：31：Claude Code进入工作流，意味着什么？ 1：32：25：代码写得更快，为什么公司效率没有同步提升？ 1：34：39：AI原生创业公司，如何以低成本冲击旧业务？ 1：36：52：搞钱为什么不必把重心放在创始人个人品牌上？ 1：39：00：每月使用上百亿Token：编程订阅套餐的补贴红利 1：40：51：人生主体性：知道自己想要什么，工作服务于生活 1：43：28：从退休规划看人生：年轻时焦虑的事，后来还重要吗？ 1：45：29：AI时代的生产关系：让创造价值的人分享收益 1：49：04：给大学生的建议：找到真正做成事情的一手信息源 1：53：39：给三四十岁职场人的建议：梳理家庭财务，重新创造价值

这期请到了肖志斌老师，从浙大、UC Davis，到 Oracle、阿里，再到自己创业，过去二十多年，他一直在跟芯片和计算机架构打交道。结果现在，他做起了一家不造芯片、专门帮 AI 系统做优化的公司。 我们从“一颗芯片到底怎么造出来”开始，一路聊到 AI 推理为什么慢、软件能追回多少硬件差距，还有 Groq、Cerebras 这些公司到底在做什么。最让我意外的是：我们做软件的人觉得英伟达日子过得太舒服了，但在他眼里，英伟达竟然是芯片行业执行力最强的公司。 后半段也聊了他的职业选择、创业，以及 AI 时代年轻人还要不要学计算机。 这期信息量真的有点大，我这个做软件的也是一边听一边补课。很多问题都是现场追问出来的，感觉肖老师脑子里装着一整张芯片行业的地图。大家可以慢慢看，一起把这些天天听到、又不太明白的东西捋清楚。 时间轴 0:00:00 精彩预告与嘉宾介绍 0:01:10 二十年芯片从业之路：为什么从造芯片转向系统优化 0:13:10 一颗芯片如何从设计走向量产，AI 又将如何改变这个过程 0:25:50 看懂全球芯片产业链、开源指令集与纳米制程 0:40:55 大模型如何生成回答，AI 推理究竟卡在哪里 0:50:57 GPU 之外的竞争者：Groq、Cerebras 与 SambaNova 0:59:13 软件能弥补多少硬件差距，英伟达的护城河有多深 1:05:43 让 AI 像水电一样便宜，还需要突破哪些瓶颈 1:09:54 从 Oracle 到阿里：职业选择、技术取舍与开源生态 1:29:21 从架构师到 CEO：寻找产品、客户与商业模式 1:34:13 ZFlow.AI 的实践：用虚拟仿真优化真实算力 1:50:46 AI 时代的工程师：薪资变化与年轻人的职业选择

本期UIUC 徐天音，伊利诺伊香槟的终身教授，拿了很多很多计算机系统领域的最佳论文，我心中的顶级研究者，最近学术休假，来硅谷的UC Berkeley的Sky Lab进行访问 时间轴 00:00:00 片头观点：取消最佳论文奖、AI 奖励投机与系统漏洞 00:00:34 嘉宾介绍：UIUC 教授徐天音，访问 UC Berkeley SkyLab 00:00:59 第一次申请美国 PhD：被 24 所学校拒绝 00:03:52 Gap Year：前往德国哥廷根大学交流 00:04:22 足球、竞技体育与系统研究的共同点 00:05:47 第二次申请：靠坚持拿到 UCSD Offer 00:08:37 加入 YY 实验室：导师如何系统化训练研究思维 00:10:26 PCheck：从配置错误到容错系统 00:13:23 为什么 Best Paper 具有随机性和主观性 00:15:49 《Do Not Blame Users for Misconfigurations》：不要把错误都归咎于用户 00:19:38 AI Agent 成为系统用户后，旧系统为什么会失效 00:21:58 为 AI Agent 重新设计登录、安全与操作接口 00:24:12 Rock-star Advisor：好导师如何影响研究热情与创业认知 00:27:00 为什么选择 UIUC 和香槟这座“玉米地” 00:28:29 如何选择学生：导师与学生之间的信任关系 00:32:56 人人都可以做 Research：研究是一种反复探索 00:36:09 PhD 前两年怎么训练：少从论文想 Idea，多从真实问题出发 00:38:37 AI Agent 能否取代导师和高年级学生 00:41:34 AI 时代，传统论文和同行评审要不要改革 00:44:08 AI 放大研究生产力，也可能进一步拉大能力差距 00:45:44 如何持续做出好研究：招对学生并理解他的目标 00:49:48 Fight Dragons, Not Windmills：解决真正重要的问题 00:50:28 如何从小问题挖到基础而深刻的研究问题 00:53:09 如何教操作系统：用 Linux 内核训练复杂工程能力 00:57:31 AI 时代计算机科学会不会消亡 00:58:38 AI SRE 能做什么，人类又该扮演什么角色 01:03:11 SREGym：在真实故障环境中评估 AI 运维能力 01:04:44 Benchmark 如何随着模型能力持续升级 01:09:14 AI 加形式化方法：把代码转化为形式化模型 01:09:30 Model Checking 入门：Safety、Liveness 与系统抽象 01:15:22 从五年到五小时：AI 如何加速形式化建模 01:16:29 形式化验证对企业的价值：从事后调试到事前证明 01:18:27 形式化证明的成本，以及为什么先选择 Model Checking 01:19:31 SDD：用规格驱动开发约束 AI 生成代码 01:21:28 形式化验证的鸿沟：最难的是定义正确的需求和规格 01:23:05 理想的 Agent-native 系统：容忍错误、提供反馈、持续恢复 01:24:21 ROC：面向恢复的计算与“系统一定会出错”的现实 01:26:15 人为操作为什么是系统故障的主要来源 01:29:13 Undo 与 Microreboot：把经典系统思想带入 Agent 时代 01:31:07 Reliability 与 Security 为什么迎来新的研究机会 01:33:00 学术休假：为什么到 UC Berkeley SkyLab 访问 01:35:26 UIUC 与 Berkeley：不同研究文化如何互相启发 01:38:22 工业界研究与学术研究的目标差异 01:40:23 PhD 实习：深入生产系统，而不是重复学校里的研究 01:42:44 去 Google 做核心系统，还是到大学当教授 01:45:52 如何判断一份工业界工作和一个团队是否值得加入 01:47:21 AI 时代最重要的能力：持续学习 01:49:05 给年轻研究者的三个建议：问题、方法与技能 01:53:32 想创业或进工业界，PhD 阶段应该怎样准备 01:56:17 结语：让 Research 成为每天的实践

本期采访嘉宾是 Retell AI 联合创始人 Todd Li。我们聊了他从 Google 工程师到 YC 创业者的经历、Retell AI 如何在两年内做到 8,000 万美元营收，以及公司如何与 OpenAI 等大厂竞争。访谈还涉及企业客户、团队管理、招聘理念、薪酬福利和财富自由。 时间点： 00:00:00：片头金句——财富自由、正面对阵 OpenAI，以及“客户和钱太多也可能有害”。 00:00:35：Todd Li 与 Retell AI 登场，参观办公室并介绍团队规模与分工。 00:01:16：回顾 Google 广告算法经历，以及早期创业项目的连续试错。 00:03:27：讨论“创二代”家庭背景、父母创业的影响和三类创业导师。 00:09:01：讲述离开 Google 创业的决定，以及硅谷资源、个人能力和竞争逻辑。 00:13:43：从两次申请 YC 到全职创业，解释技术窗口期与团队执行力的重要性。 00:18:25：Retell AI 从多个语音创意转向 AI 客服，介绍代表客户、营收与产品壁垒。 00:22:10：小团队如何依靠专注和深度定制，与 OpenAI 等大厂正面竞争。 00:25:59：YC 的反规模化启示——客户、资金和人员并非越多越好。 00:28:37：从实时配音转向 AI 客服，通过市场反馈找到正确方向。 00:31:35：YC 的真正价值——导师认知、云服务资源、投资人连接和品牌放大。 00:35:55：执行力才是最大的贵人，创业者可以通过业余项目进行低风险试错。 00:37:59：与 YC 争论后选择“难而正确”——克制招人，并转向大型企业客户。 00:40:31：五位联合创始人的职责分工、平分股权、冲突制衡与信任机制。 00:44:01：为什么更适合与朋友创业，以及 Todd 如何负责公司的各项运营工作。 00:47:50：Retell AI 如何借助科技社区引爆自然传播，并探索商业模式。 00:50:40：从小客户走向大型企业，通过合规能力满足 CVS 等客户的严格要求。 00:52:16：八千万美元增长背后的务实主义——重视客户价值、产品质量和扎实交付。 00:56:15：从 demo 到 production 的竞争壁垒，以及未来的产品和团队规划。 01:00:03：Retell AI 的招聘方法——重视学习速度、真实能力和文化契合。 01:03:00：高薪福利与共同财富——让员工共享公司成功并实现财富自由。

孟子立：15 岁考入清华，清华博士毕业后，23 岁成为香港科技大学助理教授，并创立 WiCi。 本期聊了清华求学、MIT 访学及腾讯、阿里实习经历，分享 timing、connection、长期主义对科研和人生选择的重要性。 也探讨了 AI 时代的博士培养、论文评价、大学教育，以及适应能力为何比掌握具体知识更加重要。 创业部分介绍了 AI 考试眼镜、视频大模型评测平台 CallArena，以及 WiCi 正在研发的 wireless GPU。 WiCi 希望用 Wi-Fi 替代传统 PCIe 连接，让电脑、机器人等设备共享家庭算力中心。 00:00 精彩预告与嘉宾介绍 00:58 15岁考入清华：少年班与成长经历 03:22 年龄差、童工趣事与初入清华 06:51 辅修工商管理：不断折腾和尝试 08:01 大一进入实验室，开始网络系统研究 09:47 MIT访学：强化学习与科研启蒙 13:34 Timing、洞察力与科研品味 16:22 网络系统、底层编程与AI带来的改变 19:01 博士研究：降低视频通话延迟与卡顿 20:01 为什么选择留在清华读博 24:18 博士期间不要只做Research 26:41 腾讯、阿里实习：Production与Connection 30:28 导师毕军的影响与长期主义 32:44 23岁成为香港科技大学助理教授 37:12 年轻教授如何选择和培养博士生 41:44 AI会不会取代论文与科研评价 44:38 AI时代，传统大学还有什么意义 47:14 为什么从教授走向Deep Tech创业 49:02 在香港做教授和创业是什么体验 50:27 AI考试眼镜：从爆火到项目失败 54:25 AI时代最重要的能力：适应变化 55:55 CallArena：评测大模型的视频通话能力 58:07 创立WiCi：从云游戏到wireless GPU 1:01:50 家庭算力中心：让本地设备共享GPU 1:03:55 为机器人和智能设备提供更强算力 1:05:15 从原型机到产品：学习、求助与降低Ego 1:07:26 WiCi的To C愿景与目标用户 1:09:05 场景很多，不等于用户愿意付费 1:10:07 未来18个月：Inference Engine与Wi-Fi Driver 1:12:02 面对大公司竞争：速度、性能与生态 1:13:00 用Wi-Fi替代PCIe的技术挑战 1:15:00 深圳供应链与硬件量产 1:17:30 创业踩过的坑与显卡价格波动 1:19:10 成长与合作：换位思考、分享利益 1:22:07 给过去的自己：向前看，别回头 1:23:07 给奋斗者的建议：享受过程，保持长期主义 1:24:09 墓志铭：希望因一项伟大的工作被记住

在硅谷采访100个有意思的人，这里是月球大叔。今天我们请到了江鋆晨，先恭喜鋆晨这个月刚拿到了2000多万美金的融资。 鋆晨有很多身份哈。带领团队开发并开源了大模型基础设施LMCache，然后创建了公司Tensormesh，同时还是芝加哥大学的教授，之前博士毕业于CMU，本科毕业于清华姚班。 今天我们希望与鋆晨深入探讨一下，从10年前波澜壮阔的网络多媒体时代，到今天群星璀璨的大模型时代，个体是如何发展，以及积累了怎样的认知，等等 - 01:00 清华姚班 - 15:00 CMU/Hui Zhang/Ion Stocia - 26:00 视频流媒体/大数据 - 37:00 KV Cache - 44:00 融入工业界 - 55:00 高价值问题 - 59:00 多读科学史 - 62:00 找学生 - 65:00 All in ChatGPT 1:02-1:21 - 81:00 详解KV Cache1:21-1:40 - 100:00 Agent/记忆 1：40-1:50 - 110:00 创业/融资/进化1:50-2:03 - 123:00 未来infra/职业建议

今天对话RadixArk/SGLang的CTO 朱邦华 本科清华年级第一 伯克利师从Jiantao Jiao， Michael Jordan PhD结束后，2023年开启了第一次创业NexusFlow 开源社区中，最早跑通了PPO训练 之后2025年很快被英伟达收购 收购不到半年，就放弃后面的收购归属 又出来和好朋友盛颖 以SGLang为基础，创立公司RadixArk 最近拿到了1亿美金的融资 恭喜邦华，今天我们一起深入了解一下， 朱邦华的创业/读书/未来展望