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星舰第九次综合飞行测试深度解析 SpaceX星舰2025年5月28日第九次飞行测试全记录 主持人: 哈喽大家好欢迎收听今天的播客，今天咱们来聊一聊，这个刚刚结束的，SpaceX 的星舰，第九次综合飞行测试。啊，这一次的测试呢可以说是，有喜有忧啊，有成功的地方也有，出现问题的地方。 嘉宾: 嗯，确实是一次非常受人关注的发射，那我们就来看看这次测试到底都完成了哪些目标。然后对未来的星舰的发展有什么样的影响？ 主持人: 首先啊咱们今天第一个大问题就是，这一次，二零二五年五月二十八号的这个星舰的第九次综合飞行测试。到底结果怎么样？ 嘉宾: 啊这次发射呢是从美国的得州的博卡奇卡的星舰基地发射的嗯然后，它是由 Ship 三十五四飞船。和已经执行过七次任务的 B 十四点二助推器组成的一个星舰。然后助推器呢在分离之后成功的实现了复用啊但是在着陆的过程当中发生了爆炸。然后飞船呢是因为舱门出现了异常，所以导致他没有办法部署他携带的八颗模拟卫星。然后在，再入大气层的阶段也解体了。 主持人: 哎听起来是，有亮点有遗憾呐。 嘉宾: 对确实是这样但是其实，这次测试的核心的任务。呃还是基本完成了比如说他要验证这个助推器的复用。然后要收集这个飞行的数据，然后要尝试一些这种所谓的减配的设计啊来提高他的可靠性。嗯对这些其实都是。为了他未来能够实现这种天级别啊就是一天能发射很多次的这种。高频的发射，奠定基础。 主持人: 那具体来讲这一次星舰的九飞，它的核心的任务目标都有哪些呢？ 嘉宾: 呃其实这一次的测试的重点呢有两个第一个呢是要验证。改进后的飞船在亚轨道飞行的时候的可靠性。啊然后第二个呢就是要尝试完成那些之前没有完成的任务，比如说我要首次尝试。部署有效载荷，嗯然后我要尝试这个猛禽发动机在太空当中的点火。然后我还要尝试这个飞船在这种高应力的情况下的再入大气层的测试。 主持人: 听起来是在之前的基础上确实迈进了很大一步啊。 嘉宾: 对而且这次还首次使用了已经执行过七次任务的 B 十四点二助推器。来尝试这个助推器的重复使用，那这个也是为了降低成本嘛。对，那这些所有的东西都是在为未来的。更复杂的地球轨道的任务以及星际航行做准备。 主持人: 那这一次的这个 B 一四点二的这个助推器的复用的测试。对于未来的这个助推器的技术的发展会有什么样的影响呢？ 嘉宾: 呃这个复用的测试其实不光是要验证这个硬件本身的可靠性。更多的是要给未来的这个助推器的设计去积累数据。比如说他现在这个热分级的这个推力引导。然后包括他的这个推进剂的管理的优化。这些东西其实都是在为了他能够实现更高频次的发射，做技术上的铺垫。 主持人: 听起来像是为了未来的性能的突破在打基础啊。 嘉宾: 没错没错，就是通过这一次次的测试不断的去改进他的这个设计。然后最终能够达到比如说像他们现在说的。呃一天能够发射多次这样的一个目标，那这个其实都是在为他未来真正的。星际航行，去做这种技术储备。 主持人: 那你说这个星舰从七飞到八飞然后再到这次九飞，这中间到底都有哪些关键的问题是他们在不断的解决和优化的呢？ 嘉宾: 呃七飞的时候呢其实他的问题是出在这个飞船的尾部。因为振动的谐波响应，嗯导致他的这个推进剂的管路破裂然后起火。最终导致了解体，嗯然后八飞呢是因为他的这个中央的猛禽发动机的一个硬件故障。导致他的这个推进剂意外的混合然后爆炸了。 主持人: 哦那看来这些问题确实都是非常严重的。 嘉宾: 对所以他们为了解决这些问题呢其实在九飞之前。他们对这个发动机的这个关键的接头的预紧力进行了加强。然后增加了这个氮气的吹扫系统。然后对这个推进剂的排放也进行了改进。然后未来呢他们还会计划升级到猛禽三的发动机啊来进一步的提升他的可靠性。那这些都是他们在这几次飞行之间不断的去做的一些优化。 主持人: 那你说这个星舰在未来的发展规划上面还有哪些比较值得关注的大的动作吗？ 嘉宾: 哦其实在九飞之前呢他们就已经开始在做一些基础设施的建设了比如说在得州的博卡奇卡。他们新建了一些设施，然后同时呢他们也计划在。佛罗里达的太空海岸，扩展他们的星舰基地。然后甚至他们在那边建了一个非常巨大的总装车间叫 Gigabay. 主持人: 哦那看来他们确实在为未来的大规模的部署在做准备啊。 嘉宾: 没错没错从二零一九年开始的这些测试飞行其实都是在一步一步的积累数据嘛。然后他们也是希望能够未来实现更高的发射频率比如说马斯克之前有说过他希望能够在二零二五年的时候完成二十五次发射。然后包括未来他们还有这个返场捕获的试验。然后包括真正的去部署星链的卫星等等。 主持人: 那你说这个星舰他在研发的过程当中他的这个整体的目标和理念是一个什么样的东西呢？ 嘉宾: 哦他们其实就是一个不断的通过飞行测试然后失败然后再重新验证这样的一个迭代的过程。嗯，快速的去提升他的性能。然后同时呢在保证公共安全的情况之下，去实现一个完全可重复使用的并且可靠的火箭的发射系统。嗯对但是他们也强调说这个能力的实现不是一蹴而就的。 主持人: 好的那今天我们跟大家一起回顾了一下星舰九飞的这个精彩的过程啊然后也剖析了一下他背后的这些技术的目标。和他未来发展的方向，嗯啊确实是一次。有很多突破然后也有很多经验教训的这样的一次发射。 嘉宾: OK 了以上就是这期播客的全部内容啦，感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜！

探索浏览器创新背后的战略转型与AI未来 女生: 哈喽大家好欢迎收听我们的播客。呃今天我们要聊的呢是关于 Arc 和 Dia 浏览器的创始人。他对于过去的一些反思啊然后以及他为什么要决定。开发 Dia 这个浏览器啊以及他对于这个 AI 浏览器的未来的一些非常大胆的想法。 男生: 听起来很有意思那我们就直接开始吧直接开干看看他是怎么想的。 女生: 哎为什么这个作者今天突然又写公众号了？ 男生: 因为他早上到了公司看到了这个 Arc 和 Dia 浏览器的创始人。写的一篇非常深度的复盘的文章因为他自己本身是很喜欢 Dia 这个产品的。但是呢这个产品又很有争议。 女生: 啊那为什么这个团队他就决定说要从 Arc 转向去做 Dia 呢？ 男生: 他们就是说其实他们也很舍不得 Arc 的这些用户。但是他们觉得 Dia 是一个更好的方向，然后他们的创始人也在这篇。将近六千字的文章里面。很详细的复盘了他们的思路啊然后也说如果重来的话他们会做三个改变。嗯啊比如说他们会更早的停止 Arc 的开发啊然后会更彻底的去拥抱 AI，然后会。改善他们的沟通方式。 女生: 听起来好像他们这个转变背后还是有挺多。深层的原因的，嗯，对吧。 男生: 对因为他们其实一开始做 Arc 的时候他们的愿景是非常宏大的嗯，他们希望 Arc 能够成为。互联网上的家。对，但是其实最后做出来的东西。既没有达成这个目标然后也没有。吸引到广大的用户，它更像是一个专业工具。然后再加上这个，新鲜感税。嗯，就是你这个创新到底够不够深？然后到了今年其实这个浏览器的赛道也发生了一些。非常，深刻的变化，所以他们觉得这是一个新的机会。 女生: 那他们为什么就决定说我要彻底的去做一个全新的东西 Dia，而不是说在 Arc 的基础上面去迭代呢？ 男生: 因为他们觉得 Dia 是一个。完全不同的产品理念它是一个，就是要把复杂的东西都藏起来，然后。以简单和速度，作为，最核心的追求，然后同时它在安全上面。也做了非常多的，投入，所以他们觉得这是一个。呃纠错的一个机会，就是重新来纠正他们之前在 Arc 上面所犯的一些错误。 女生: 那你觉得，呃，Arc 有可能会开源吗？ 男生: 呃不太容易因为它是基于他们公司自己的一个自研的架构叫 ADK.嗯哼，这个 ADK 不光是支撑了 Arc 也是支撑了他们现在的这个 Dia.所以这是他们公司的一个核心的竞争力，嗯哼，但是他们也说如果未来。呃不影响他们的团队和股东的利益的前提下他们也不排除会开源的可能性。 女生: 那他们为什么会决定要做 Dia 呢？ 男生: 因为他们觉得，呃传统的浏览器已经。走到尽头了嗯就是未来一定是属于 AI 浏览器的，嗯哼，就是。网页这种东西作为交互界面将会被。工具调用，所取代嗯哼，就是你看到的就是一个 AI 的聊天界面。然后所有的东西都在这个里面完成，所以他们觉得这是一个非常非常大的机会。 女生: 听起来他们是想要彻底的改变，我们现在使用浏览器的方式啊！ 男生: 对就是他们觉得未来的桌面端的，主导的界面将会是。浏览器和 AI 聊天界面的一个融合，嗯哼，所以他们希望能够。通过 Dia 来引领这样的一个变革甚至他们想要做的不仅仅是一个浏览器他们想要做的是。继任者，嗯哼，就是互联网电脑，嗯哼，就是他们觉得这是一个。重塑我们使用电脑的方式的一个机会，嗯哼，然后他们也觉得。呃，团队就是要做自己喜欢用的东西，嗯哼，所以这是他们真实的一个表达。 女生: 嗯，行吧反正就是，呃。今天我们聊了关于这个从 Arc 到 Dia 的这样的一个转变啊其实背后还是。体现了他们想要在浏览器这个领域。去突破创新的这样的一个，决心吧啊无论是对于 AI 技术的融合啊还是对于未来。交互方式的一些大胆的设想啊都让我们对这个 Dia 这个浏览器充满了期待。 男生: OK 了以上就是这期播客的全部内容啦然后感谢大家的收听然后咱们下期再见拜拜！ 背景信息 2025年5月27日11点15分消息，今天本来不准备写公众号，但作者早上到公司，看到了Arc和Dia浏览器的创始人写的一篇深度复盘的文章。 作者很喜欢Dia这款产品，包括它的设计、UI、理念和价值观。但Dia的是非争议也非常多，该团队之前开发了Arc浏览器，收获一批拥趸后突然宣布停止更新Arc，转而把精力放到Dia上，伤了一批老用户的心。 创始人Josh在近6000字的长文中对过去这段时间的思考进行了复盘。他表示，从外部看团队从全力推进Arc转向搞全新项目Dia似乎很突然，但在内部这是深思熟虑的决定。 他还提到如果一切可以重来，有三点想改变：一是会在一年前就停止Arc的开发，相关结论早就在数据里，只是团队不愿承认；二是会更早、更彻底地拥抱AI，他虽痴迷AI但羞于启齿，推出Arc Max时很谨慎，本该早点大胆相信自己的灵感；三是会用完全不同的方式来沟通，团队有时说得太多，有时又不够坦诚。 页面内容均由 AI 生成，仅供参考 created by coze space

AI如何颠覆谷歌的核心商业模式 主持人: 哈喽大家好欢迎收听，我们的播客。呃今天咱们来聊一聊，谷歌如何尝试用人工智能来彻底改变搜索。以及这一尝试，是如何让它的核心商业模式陷入危机的。 嘉宾: 听上去非常有意思，那我们就直接开始吧，看看这个科技巨头是怎么。被自己的创新，挑战的。 主持人: 那咱们先来聊一聊这个问题就是谷歌的这个 AI，是怎么重塑搜索的对他的商业模式有什么影响？ 嘉宾: 就是谷歌现在在他的搜索结果的首页上面，非常显著的位置。放上了这个 AI 的概要以及 AI 的模式，嗯，就是他会直接给你答案。对，然后他会把这个传统的这种链接的列表放到下面去，甚至有的时候他会用这个生成式的回答。完全的取代掉。传统的这种搜索结果。 主持人: 听起来好像这个改变还挺大的对用户的行为习惯。 嘉宾: 对就是，这就导致用户他不用再去点击那个网站了。他可能就直接在谷歌上面就得到了他的答案，所以这就会让谷歌从一个。信息的入口变成一个信息的终点。那这个就非常非常可怕了因为谷歌一直以来他的这个创收的模式都是。在这个搜索结果当中去嵌入广告。那如果说用户都不点击了那这个。广告的模式是不是就？ AI Overviews 数据增长 主持人: 所以你觉得这个生成式 AI 的崛起，给谷歌带来了哪些具体的挑战？ 嘉宾: 就是从二零二二年这个生成式 AI 出现之后。谷歌就开始，逐步的，被，解构。就是他虽然在这个 I O 大会上面不断的去发布说我在 AI 上面有什么样的进展。但是他的这个核心的，搜索广告的这个。垄断地位已经被，严重的威胁了，因为用户的习惯在改变。 主持人: 听起来这个转型对谷歌来讲还挺伤筋动骨的。 嘉宾: 对啊就是，二零二四年他的这个搜索业务的营收还是差不多两千亿美元。但是，生成式 AI 的这个，使用越来越多了之后。呃有一些比如说像教育的应用。设计的平台，甚至是在线的论坛。这些地方的流量都在被，大幅的侵蚀。那谷歌自己也在，非常着急的说要去。加快他的这个 Gemini 的商业化，因为他内部也有一些数据表明说。传统的搜索的规则已经，逐渐的，失效了。 广告业务冲击 主持人: 那这个 AI overviews 的普及对于谷歌的广告投放来讲意味着什么呢？ 嘉宾: 就是这个 AI overviews 它的这个触发的比例从二零二五年一月的百分之六点四九。到三月已经涨到了百分之十三点一四。那尤其是在一些，科学健康。呃人，人与社会这些领域里面。它的这个增长都是超过百分之十八的。那这些查询的类型，它往往都是一些高信任度的。信息密集型的这样的一些查询，所以用户他就更倾向于直接在这个摘要里面就得到他的答案。而不会去点击那个链接。 主持人: 这听起来对广告的展示次数和效果都是一个冲击啊。 嘉宾: 对因为，这些关键词它的这个零点击的行为是非常明显的。那同时呢谷歌又希望说我把它控制在那些比较难商业化的查询当中。但是，从今年一月份开始。能够触发 AI overviews 的这些，营销漏斗的中部和底部的关键词也在增多。那这就意味着。用户的这个导航类的查询也在被它覆盖掉，那这个对于品牌的流量也是一个非常大的冲击。然后再加上这个每次点击成本的增加。所以整体对于广告业务来讲是一个比较大的压力。 竞争格局变化 主持人: 那这个新兴的这些 AI 工具的竞争对谷歌的这个统治地位有什么冲击？ 嘉宾: 就这个，呃二零二五年二月份的时候。ChatGPT 的周活用户已经到了四亿。然后到四月份的时候直接就翻了一倍到八亿。然后其中它的这个 plus 的订阅用户有两千万。那同时呢这个 Grok 三的这个 Deep Search 也出来了。它也是非常精准的，搜索结果，也带走了一批用户。所以就是，谷歌的这个搜索的市场份额已经跌破了百分之九十。而且还在，快速的往下滑。 主持人: 那你觉得谷歌会有哪些，可能的出路？然后会有哪些，潜在的危机？ 嘉宾: 谷歌其实现在有三个选择。第一个是，它维持住自己的这个搜索的根基。嗯哼，第二个是，它把自己的搜索的流量，部分的导到自己家的 Gemini 上去。嗯哼，第三个是，它的搜索流量大量的流到了 ChatGPT 那边。那它肯定是要力保第二个，嗯哼，但是如果说这个生成式 AI 对于它的这个业务的侵蚀。再继续加剧的话，那它的这个核心的商业模式可能在二零二五年之后就会。迅速的恶化。 主持人: 听起来好像谷歌的未来有点，风雨飘摇啊。 嘉宾: 对啊因为如果一旦，ChatGPT 它这个用户越来越多之后。它不仅仅是把你的这个流量拿走了。它是会把你这个，移动搜索的这个市场也会逐渐的蚕食掉。那这个可能在二零二六年就会发生。那一旦这个发生之后。谷歌的这个搜索广告的这个垄断地位就会彻底的。土崩瓦解，那这个可是占到它公司营收的四分之三的一个业务啊，那整个公司可能都会。 总结 主持人: 行吧今天咱们聊了很多关于谷歌如何在人工智能的时代。努力的去重塑搜索，然后以及它的这个商业模式面临的，前所未有的挑战。对，感觉好像谷歌的未来确实有点，扑朔迷离啊。 嘉宾: OK 了那么以上就是这期播客的全部内容啦，然后咱们下期再见吧，拜拜拜拜。

本播客由扣子空间（coze.cn）一键生成 女生: 哈喽大家好欢迎收听，我们的播客，然后今天呢我们要聊的就是扣子空间，全新升级的这个播客的能力。啊，那他到底是怎么帮助大家？解决传统制作当中的一些痛点的，然后有哪些让人眼前一亮的新的特点，还有玩法！ 男生: 听起来就很有意思那我们就赶紧开始吧，赶紧开始好好聊一聊这些升级到底是些什么东西。 女生: 咱们先，第一个问题啊，第一个问题是说，传统的播客制作，有哪些让人头疼的地方？ 男生: 嗯，传统的播客制作就是，你要想啊你从。创意构思，然后到脚本，然后到找素材。这都已经很费时间了然后你还要去，考虑你的录音设备。然后还要去考虑，用什么剪辑软件，然后还要一帧一帧的去剪，然后还要降噪。就非常的繁琐，对，而且。你就很难去，快速的响应一个热点，嗯哼对，然后成本又很高，然后也不太适合那种。零基础的人去做。 女生: 那扣子空间是怎么来帮助大家解决这些，制作上面的难题的呢？ 男生: 它的核心其实是一个 Agent 嘛，嗯哼，然后你只要告诉他。你的目标听众是谁？他就可以帮你去生成创意，生成脚本，然后甚至你直接给他一个文章的链接。他都可以帮你去总结出要点然后帮你生成一个脚本，然后最后你就只要一键就可以生成一个播客。就真的非常快。 女生: 那你觉得就是说，扣子空间这个全新升级的这个播客，跟，普通的这种 AI 播客相比。它的独特的优势在哪里？ 男生: 就首先他的这个语音，会更加的像人，就是他有模拟那种。专业播客的那种口语化的表达嗯哼，就他会有那种。双人对谈的那种你来我往的，嗯哼，这种感觉，甚至他的捧哏逗哏都非常的自然。 女生: 听起来确实很生动！ 男生: 没错，然后他在，音色上面也做了升级，就是他的这个情感波动，和语气的转换。会让你觉得更像是一个有血有肉的人在跟你聊天，嗯哼，然后。他的整个内容的结构上面也会更加的吸引人，比如说他会用一个。漫谈的方式来开场，然后来抓住你的注意力，然后他也会很巧妙的运用一些留白。来让你一直保持着听下去的欲望。 女生: 那我想知道就是说，扣子空间在这个播客制作上面，有哪些让你觉得眼前一亮的，创意玩法？ 男生: 就是他的玩法非常的灵活，就是比如说你可以结合他的这个搜图的能力。和他制作网页的能力，然后你可以做一个，比如说你看完了那个，狂野时代。你可以做一个，影评的网页，然后同时它是带播客的，嗯哼，然后你也可以。结合比如说旅行规划，然后你可以做一个，端午假期旅行的这样的一个网页，然后同时也配上你的这个播客的解说。就非常的，实用然后也很有趣。 女生: 听起来确实很有意思啊，那它在文件支持上面有什么亮点呢？ 男生: 它支持非常多的文件类型，比如说你可以直接是一个文章的链接。然后或者是图片，或者是 PPT，或者是 PDF，嗯都可以。然后它的内容也非常的广泛，比如说你可以是一个科技文章。然后你可以是一个会议纪要，然后你也可以是一个产品介绍，你甚至可以是一个科研论文。都可以一键转换成一个播客，嗯哼，就真的非常高效然后也很方便。 女生: 那我想知道就是说，扣子空间在这个互动性上面，或者说在这个招聘合作上面有什么特别的安排吗？ 男生: 互动的话就是，他们有鼓励用户在评论里面去分享自己的播客的灵感。或者是说，你的扣子空间的回放的链接，然后你也可以回复一些关键词加入他们的交流群。然后大家可以一起去探讨，更多的可能性。 女生: 听起来用户之间的交流还挺活跃的啊！ 男生: 是的，然后他们也在，持续的招募小伙伴。那你可以就是后台回复加入扣子，然后来了解他们的社招或者是实习的岗位。然后合作啊或者是说转载的话也可以直接邮件联系他们的商务邮箱。然后他们也会有一些，比如说通过阅读原文可以直接跳到他们的。空间的页面啊等等之类的，就是还蛮多的，就是入口让你可以很方便的去参与进来。 女生: 那我们今天其实聊了很多关于扣子空间这个全新升级的一些强大的功能。那从这个 AI 智能的快速制作，到一些非常有创意的玩法，再到这个很贴心的互动的设计。确实是一个非常好的工具无论是对于新手还是对于一些专业的播客创作者来说。 男生: 以上就是这期播客的全部内容啦，然后感谢大家的收听然后咱们下期再见拜拜！

字节音频播客首发实例 本播客由扣子空间（coze.cn）一键生成 开场与MCP简介 主持人: 哈喽大家好欢迎来到我们的播客，然后今天我们要聊的是一个比较新的东西啊叫。模型上下文协议，然后我们会从它的概念啊然后讲到它的应用场景啊然后讲到它可能未来的一些发展方向。 嘉宾: 听起来很有意思哎，那我们就赶紧开始吧！ 主持人: 那我们先来聊一聊这个 MCP 到底是个什么东西啊然后它有什么作用啊？ 嘉宾: 嗯，MCP 它是，去年的十一月份的时候 Anthropic 发布的一个。AI 应用组件和外部系统或者说工具之间通信的一个新标准。哦，然后它其实推出之后就被开发者社区快速的采纳，嗯现在已经有超过。一千个 MCP 的服务器被部署了，然后包括像 AWS，嗯 GitHub 这样的大公司。还有甚至包括 OpenAI 他们都已经正式的采用了这个标准。 主持人: 哇那，听起来这个东西发展的还挺快的哈！ 嘉宾: 对因为它其实，很大的一个原因是因为它简化了。AI 模型和外部系统交互的这个流程，哦，以前的话你可能。每一个都要去做一些非常定制化的开发，那现在的话它提供了一个统一的格式。就相当于说以前，嗯，你就像有了 REST API 对于 web 服务那样的一个东西，对它就是让。AI 应用的开发变得更加简单了。 工作原理与核心组件 主持人: 那，这个 MCP 它到底是怎么工作的呢？它的核心的组件有哪些，然后这些组件之间是怎么协同的呢？ 嘉宾: 对 MCP 它其实的核心是一个客户端服务器的模型，哦，就比如说像。Cursor 这样的 AI 应用它就是一个客户端，嗯然后它会去连接到一个 MCP 的服务器。那这个服务器呢？他就是通过一个标准化的接口来提供对某种工具或者说数据源的一个访问。比如说我现在这个 AI 应用它想要查询一些数据嗯那它就会向这个服务器发送一个请求嗯然后这个服务器呢就会去。跟这个数据源交互，嗯然后把结果再返回给这个应用。 主持人: 哦那听起来这些组件之间的分工还挺明确的哈！ 嘉宾: 对是的是的，然后更具体的说呢其实。这个 MCP 它有三个核心的组件，嗯一个是 HOST，嗯一个是 Client，嗯一个是 Server.那这个 HOST 呢就是比如说像 Cursor 它就是一个 HOST，嗯它是用来运行大语言模型并且管理这些 Client 的。那这个 Client 呢它就是负责。跟这个 Server 建立连接然后处理一些消息的序列化啊和状态管理啊。那这个 Server 呢它就是一个轻量级的服务，嗯他会去暴露一些工具或者说资源。然后他们之间的通信呢都是通过。 JSON RPC 2.0 来进行的，然后它的传输层呢可以支持比如说 Stdio，嗯 HTTP SSE.还有这个 Streamable HTTP 这几种，所以它其实是一个非常灵活的高效的一个架构。 技术架构与性能 主持人: 那，这个 MCP server 它的核心的架构是怎么样的呢？它是怎么去做到高并发低延迟的去访问这个实时数据的呢？ 嘉宾: 对 MCP 它其实是一个典型的 CS 架构，嗯那它的连接方式呢有比如说直连。还有通过 proxy 的方式，还有就是直连 local server 的方式。那为了要实现高并发和低延迟呢它其实使用了一些线程池。然后异步非阻塞的通信库，然后无锁的数据结构，然后包括分布式的处理来提升它的性能。那同时呢其实有一些开发者也会使用像 nacos 这样的工具来跟 MCP 结合，嗯来让它更加的易用和高效。 主持人: 哦那听起来这个东西的扩展性还挺强的哈！ 嘉宾: 对是的是的，因为它在协议层就设计了这种并发的弹性，嗯然后在生产环境当中呢我们一般会使用云原生的架构。比如说我们会使用 HPA 来自动的扩缩容，嗯来应对这种突发的流量。然后同时呢它的协议层其实是跨平台的，嗯它支持比如说 WEB.移动端还有嵌入式系统，那在嵌入式系统当中呢我们还可以通过一些 SDK 来。减少它的开发量，嗯然后安全方面呢其实社区也在推进一些。比如说 MCP TLS 的扩展草案，嗯来防止一些工具的恶意替换啊等等。所以它其实是一个非常，全面的考虑了性能和安全性的一个设计。 数据处理与应用 主持人: 那，这个 MCP server 它在面对不同的数据源的时候它是怎么去处理的呢？ 嘉宾: MCP server 它其实是可以对接任意的数据源的，嗯比如说数据库。API，文件系统，甚至数据仓库。那它在处理这些不同的数据源的时候呢其实它是通过一个统一的适配层，嗯来。屏蔽掉这些数据源之间的协议的差异，嗯然后同时呢它也会去实现一些内部的数据标准。所以它其实是一个非常灵活的可以应对各种复杂场景的这样的一个。 主持人: 哦那听起来这个东西的通用性还挺强的哈！ 嘉宾: 对是的是的，然后对于实时数据流呢它是通过一个 subscribe 的通道。嗯，然后利用 CDC 的日志流。来实现这种增量的更新，嗯然后可以达到毫秒级的刷新。然后对于这种大规模的数据请求呢它其实是支持分布式的缓存。和这种无状态的部署的，嗯然后也可以通过一些动态的上下文的切换来。提升它的性能，所以它其实是一个可以应对企业级的这种需求的一个设计。 与其他工具的比较 主持人: 那，MCP 它跟比如说我们现在也有一些类似的工具像 LangChain 包括 LlamaIndex 相比，它有什么独特的优势呢？ 嘉宾: 嗯，LangChain 和 LlamaIndex 它其实是一个。开发库，嗯那它主要的场景是在一个进程内。通过函数的调用来使用工具，嗯那它没有一个标准的。跨进程的互操作的这样的一个能力，嗯那 MCP 它其实是一个开放的协议。它是可以实现跨客户端的互操作的，嗯然后它也有一些安全和治理的方案。然后同时它也把工具层彻底的解耦了，嗯所以它是一个更适合企业级的。AI 应用开发的这样的一个标准。 主持人: 哦那听起来确实 MCP 这个设计的定位要更高一些哈！ 商业化与未来发展 嘉宾: 对是的是的，然后 MCP server 它的收费模式呢其实也是非常灵活的，嗯比如说你可以按调用次数。嗯你也可以按企业的订阅，嗯但是如果你的这个 MCP server 它只是一个。很简单的依赖于提示词的这样的一个服务的话其实它的变现能力是比较弱的，嗯那它的主要的客户呢其实也是。AI 的开发者，嗯他们会把 MCP server 集成到他们的应用系统当中，嗯然后再提供给他们的客户使用。 主持人: 那，MCP 未来会怎么去发展呢？然后包括华院计算在这方面有什么具体的计划吗？ 嘉宾: MCP 现在已经成为了大模型和外部数据交互的一个事实上的标准，嗯那它未来的发展呢其实。关键还是要看它的生态的建设，嗯比如说是不是有更多的高质量的工具。是基于 MCP 的，嗯然后是不是有更多的这种传统的工具可以很方便的 MCP 化，嗯那这个其实就会决定它的。可用性和普及程度，嗯那华院计算呢其实我们是在。利用我们的认知智能引擎平台来开发一些，AI 时代的数据工具，嗯那我们也会。结合 MCP 等多种技术，嗯来尝试构建一个数据服务的市场，嗯但是这个可能还是要看我们推进的节奏和效果。 结束语 主持人: 对今天我们聊了很多关于 MCP 的东西啊从它的概念啊到它的技术架构啊到它的应用场景啊。确实让我们看到了这个东西在 AI 应用开发这个领域的巨大的潜力啊。 嘉宾: OK 了以上就是这期播客的全部内容啦，然后谢谢大家的收听，咱们下期再见拜拜！

嘿各位听众朋友们好，我是敢想老田。今天咱们吃个AI圈的大瓜DeepSeek家的新模型疑似在Unsloth文档里闪现了！事情是这样的，就在北京时间昨晚七点，有个叫You Jiacheng的程序员在浏览Unslothai的技术文档时，突然发现更新日志里赫然挂着DeepSeekV30526的字样，结果还没等截图发朋友圈呢，这页面就跟变魔术似的秒删了！ 先说下Unsloth这家公司，那可是AI界的加速狂魔。创始人Daniel Han之前在英伟达搞机器学习，现在带着YC S24孵化的团队开发开源工具包，连NASA都用过他们的技术。他们最牛的是能让大模型微调速度提升两倍，还能让普通用户在本地跑动辄几百亿参数的模型。 但这次最劲爆的是，他们文档里居然给这个不存在的模型写了整整一页技术说明！根据残存的信息，DeepSeekV30526性能直接对标GPT45和Claude 4 Opus，号称当前地表最强开源模型。更夸张的是文档里详细描述了178位GGUF量化版本，说是用自家Dynamic 20方法搞的，在MMLU五样本测试和KL散度指标上都创了新高。 这时候Unsloth的CEO Daniel Han突然跳出来玩起了玄学预测。他说DeepSeek之前的发布都是节前彩蛋R1是春节前一周，V30324卡着清明节，Prover 2选在劳动节前。按这个节奏推算，V30526铁定是端午节前一周的周一发布啊！虽然老哥自己都说这是推测，但架不住DeepSeek铁粉Teortaxes也在社区喊话支持这个端午理论。 现在文档链接点进去显示404，官方倒是很实诚地留了句话本文仅为传言准备，从未打算公开。不过眼尖的网友发现页面12分钟前还在更新，这欲盖弥彰的操作直接把悬念拉满。有人猜测这是V3的二次迭代，也有人喊着要等V4大招。 说到DeepSeek的战略，他们CTO梁文锋最近放话要打造基础模型生态圈，让全行业在他们的技术上搞开发。他们现在毛利率已经做到54，开源策略反而成了护城河毕竟追赶者得花大把时间重建团队，而他们早就在研发下一代技术了。 现在社区已经炸锅，有网友说要是DeepSeek真能复现R1的惊艳表现，OpenAI的锅都要煮熟了。但也有人泼冷水，说模型竞赛已经转向产品化，光有技术参数不够看。法国开发者Enzo Roux就吐槽，说DeepSeek没人力搞后训练，光靠标准SFT和RL掀不起浪花。 不管怎么说，这次文档闪现事件至少说明两件事第一，全球开发者都在盯着中国AI公司的动作第二，DeepSeek的每次发布都能让科技圈心跳加速。距离端午节还有不到两周，咱们就搬好板凳等着看，这次是乌龙事件还是技术核弹吧！

大家好，我是敢想老田。今天咱们聊点刺激的人形机器人格斗大赛。没错，就是那种两个机器人站在擂台上，你来我往，拳打脚踢的比赛。听起来是不是有点像科幻电影？但这就是现实，而且比电影还精彩。 最近，由中央广播电视总台主办的全球首个人形机器人格斗大赛CMG 世界机器人大赛系列赛机甲格斗擂台赛隆重开幕。宇树科技旗下的人形机器人Unitree G1一亮相，就引发了全场轰动。这可不是普通的机器人打架，而是科技与娱乐的完美结合。 Unitree G1的表现堪称惊艳。它不仅能做出专业的格斗动作，还能在摔倒后迅速站起来，动作流畅得就像真人一样。这背后是宇树科技在硬件和算法上的深厚积累。23个关节电机深度相机3D激光雷达，再加上自主研发的具身智能控制学习算法HoST，让Unitree G1在格斗中如鱼得水。 不过，Unitree G1也不是没有短板。目前，它还需要工作人员用手柄遥控，不能完全自主行动。这让人不禁想问机器人格斗，到底是人在打还是机器在打？但话说回来，这只是一个开始。随着AI大模型的不断发展，未来的机器人格斗一定会更加自主更加精彩。 人形机器人行业正在快速发展。2025年被称为人形机器人量产元年，国内的宇树科技智元机器人优必选等企业都在为大规模量产做准备。机器人AI大模型的涌现，也将加速行业的成熟。或许用不了几年，我们就能看到价格亲民功能强大的人形机器人走进千家万户。 至于人形机器人格斗大赛，它不仅是企业展示技术实力的舞台，也是吸引公众关注的好机会。博茨大战的成功已经证明，这类比赛有着巨大的市场潜力。未来，随着体感控制等技术的引入，比赛的观赏性和话题性还会进一步提升。 总之，人形机器人格斗大赛是一场科技与娱乐的盛宴。它让我们看到了未来的可能性，也让我们对机器人行业的发展充满期待。我是敢想老田，咱们下期再见！

大家好，我是敢想老田。今天咱们来聊一个比甄嬛传还精彩的科技圈宫斗大戏OpenAI的权力游戏。这事儿得从一位MIT毕业的华人记者Karen Hao说起，她花了7年时间，做了300多次深度访谈，终于揭开了OpenAI创始人奥特曼的千面人设。 OpenAI的初心是为了人类利益开发通用人工智能AGI，当初还是个非营利机构。但如今呢？初心早就被抛到九霄云外了。Karen Hao发现，奥特曼这个人特别擅长讲故事，堪称叙事型天才。他能根据不同人的立场，说出完全相反的话。跟A团队说我完全支持你们，转身又对B团队说我也完全同意你们。结果就是让团队之间互相争斗，他自己坐收渔利。 这种说一套做一套的风格，最终导致他被董事会解雇。但神奇的是，他又杀了个回马枪，重新掌权。这中间的关键人物是Greg Brockman和Ilya Sutskever，奥特曼成功说服了他们支持自己。 说到这儿不得不提马斯克。当初他和奥特曼一起创建OpenAI，结果后来因为谁该当CEO闹翻了。马斯克觉得自己被利用了奥特曼先是迎合他对AI风险的担忧，等OpenAI站稳脚跟就把他踢出局。现在马斯克的xAI，某种程度上就是对这段往事的报复。 OpenAI内部一直存在两派斗争加速派和末日派。加速派梦想用AI创造乌托邦，末日派则担心AI会毁灭人类。讽刺的是，这两派看似对立，实则共同推动了AI的疯狂发展。 如今的OpenAI早已背离初心，变成了一家极度商业化的公司。今年3月他们完成了400亿美元的融资，估值高达3000亿美元。从OpenAI到CloseAI，这家公司的转变折射出整个AI行业的现状少数科技巨头垄断资源，闭源成为常态，规模竞赛愈演愈烈。 Karen Hao的新书人工智能帝国奥特曼之OpenAI美梦与噩梦详细记录了这个过程。在她看来，奥特曼的成功源于他不在乎事实真相，只在乎如何构建影响力。这种特质让他能筹集巨额资金吸引顶尖人才，但也让共事过的人感到沮丧。 说到底，这场权力游戏揭示了一个残酷现实AI的未来正在被硅谷一小撮精英的争斗所塑造。而我们普通人，可能连围观群众都算不上，顶多是舞台背景。 我是敢想老田，下期咱们继续聊聊科技圈那些事儿。记住，在这个AI时代，保持清醒比盲目崇拜更重要。

大家好，我是敢想老田。今天咱们聊点硬核的那些在高危工业场景里默默拯救生命的智能巡检机器人。你们知道吗？在煤矿巷道800米的地下，在零下30度的油气田，这些机器人正在干着连人类都不敢轻易尝试的活儿。 先说说背景。中国煤矿智能化改造政策要求到2025年大型矿井必须实现100智能化巡检。但现实是，全国5000多座煤矿里，只有8完成了初步改造。为什么？因为高危工业场景的巡检太难了瓦斯爆炸设备故障极端环境，随便一个都能要人命。 这时候，诺界机器人登场了。这家公司的创始团队发现市面上那些通用型机器人根本扛不住高危场景的考验防爆认证缺失断网就瘫痪复杂地形走不动。于是他们决定自己造。 技术突破是他们的杀手锏。矿山级SLAM技术，在没GPS信号的环境下还能保持5厘米的精度多模态传感系统能同时监测30多种设备故障特征最绝的是72小时断网续传功能，就算矿井里通讯全断，机器人照样能干活。 商业模式也很有意思。他们不光卖硬件，还搞数据服务和保险分成。想象一下，这些机器人每天收集的海量设备运行数据，能帮保险公司建立精准的风控模型，这钱赚得那叫一个聪明。 现在诺界正在启动PreA轮融资，重点投向多行业场景算法库和防爆产线认证。据说只要拿下国内煤矿巡检市场10的份额，年营收就能到48亿。更厉害的是，他们正在和国家矿山安全检查局合作制定行业标准这意味着什么？意味着他们正在定义这个领域的游戏规则。 所以啊，下次当你听到高危工业场景这个词的时候，别忘了，有一群智能机器人正在那里守护着人类的安全。这就是科技的力量，也是我们这期节目想传达的核心技术不仅能改变生活，更能拯救生命。

大家好，我是敢想老田。今天咱们聊点硬核的算力。没错，就是那个让AI跑起来的神秘力量。最近啊，一家叫PPIO的公司可是火了一把，他们刚拿到了香港投资管理有限公司简称港投公司的投资，准备在全球算力网络这块大蛋糕上狠狠切下一块。 先说说PPIO是干啥的。简单来说，他们就是算力界的滴滴打车，只不过拉的不是人，是计算资源。他们把全球各地的闲置算力资源整合起来，用智能调度系统分配给需要的AI公司。这招可真是妙啊！你想啊，现在中国IDC的平均利用率还不到50，相当于你买了台顶配电脑，结果一半时间都在吃灰。PPIO干的就是把这些吃灰的算力利用起来，既省钱又环保。 他们的CEO姚欣在论坛上打了个比方以前训练大模型就像在五星级酒店包场办婚礼，现在推理阶段更像是叫外卖需要啥点啥，随叫随到。这个转变可不得了，意味着算力需求从集中式转向了分布式。PPIO现在已经在全球四大洲布下了4000多个节点，18000多台服务器随时待命。最绝的是他们的智能调度系统，能根据客户需求就近分配资源，延迟控制在10毫秒以内这速度比你眨下眼还快！ 港投公司的陈家齐女士说得特别好香港就是要做这个科技红娘，把全球的耐心资本和创新企业牵到一块。要我说啊，这PPIO找投资人的眼光也是毒辣。先是蓝驰帮他们起家，现在又搭上港投公司这艘大船。姚欣透露，他们要以香港为跳板，在日本新加坡印度这些AI需求旺盛的地方继续开疆拓土。 不过最让我佩服的是他们的格局。现在很多AI公司都在比谁模型大，PPIO却在琢磨怎么让算力更绿色。他们专门挑北欧这种数据中心效率高的地方布局，中东电力便宜就去中东，东南亚需求旺就去东南亚这才是真正的全球化思维啊！ 说到这儿，不得不提个数据PPIO平台现在每天处理的tokens高达1800亿。这是个什么概念？相当于把红楼梦从头到尾读900万遍！而且这个数字还在涨，因为AI应用正在以肉眼可见的速度渗透到我们生活的每个角落。 最后说点掏心窝子的。这些年咱们见惯了科技公司烧钱圈地的戏码，但像PPIO这样既懂技术又懂商业，还把环保放在心上的实在不多见。他们这套算力供需再平衡的理念，往小了说是门好生意，往大了说是在给整个AI行业筑基。有了这样的基础设施，中国AI科技走向世界才不是句空话。 我是敢想老田，咱们下期接着聊科技圈那些有意思的事儿。记住啊，未来的竞争不是比谁模型大，而是比谁算力用得巧！

大家好，我是敢想老田。今天咱们聊点硬核的5GA和太空计算星座怎么联手重塑咱们的智慧地球。 先说说地基网络这块儿。5GA，听着像5G的弟弟，其实是5G向6G过渡的增强版。这玩意儿可不得了，下行峰值速率能达到10Gbps，时延降到毫秒级，定位精度更是从米级提升到厘米级。这意味着啥？意味着自动驾驶车辆能实现厘米级导航，车路协同系统能实时响应。中国移动计划2025年完成40万基站的智能化改造，覆盖超300个城市。最牛的是，现有5G套餐用户不用多花钱就能体验这些增强性能，这普及速度，杠杠的！ 再说说智慧交通。蘑菇车联搞了个AI驱动的通感算网络，通过5GA网络实时传输车辆行人及环境数据，结合边缘计算和云端AI大模型MogoMind进行全局决策。这套系统能把交通事故率大幅下降，交叉路口的通行效率提升30以上。这可不是纸上谈兵，是真真切切在改变咱们的出行方式。 天上也不闲着。传统卫星系统是天感地算，数据得传回地面处理，效率低。但中国新发射的三体计算星座实现了天算天用，直接在太空处理数据。这个星座由之江实验室主导，计划搞个千星规模的基础设施，总算力达1000POPS。单星算力744TOPS，星间通信速率突破100Gbps。它能对地观测数据直接进行AI识别，把灾害预警时间从小时级缩短到分钟级。王坚院士说这是让算力不再缺席太空，听着就带劲！ 未来，地基网络和天基网络会互补协同。自动驾驶车辆进入卫星覆盖区能自动切换至天基网络，灾害应急时天基网络能快速构建临时通信通道。当然也有挑战，比如标准化难题算力调度瓶颈安全性需求，但这些挑战也催生了新的产业机遇。 总之，从地基5GA到天基三体星座，空天地海一体化的AI通感算网络正在从概念变成现实。中国在这块儿已经占据了战略高地，未来全球产业链开放协作，这玩意儿真可能成为支撑数字文明的核心底座。我是敢想老田，咱们下期再见！

各位听众朋友们好，我是敢想老田。今天咱们聊个劲爆的一家估值15亿美元的AI独角兽，竟然全靠印度程序员冒充AI写代码，把微软软银这些科技巨头都给忽悠了！ 这事得从Builderai说起。这家公司号称能用AI简化软件开发，让编程变得像点披萨一样简单。多诱人啊！结果呢？全是人工，没有智能。创始人Sachin Dev Duggal愣是用这个谎言骗了投资人8年，融了445亿美元。 最绝的是，他们还有个叫娜塔莎的数字助理，号称是AI驱动。实际上呢？就是一群印度程序员在后台手动写代码。这操作，老田我都得竖大拇指真敢想啊！ 但骗局终究会败露。最近一次融资后，投资人发现账目有问题，赶紧冻结了3700万美元。公司瞬间资金链断裂，只能申请破产。这时候CEO早就换成了来擦屁股的Manpreet Ratia，创始人Duggal早在2月份就溜之大吉了。 要说这Duggal也是个人才。14岁就开始组装电脑，17岁就给德意志银行做交易系统。可这聪明劲儿没用在正道上啊！他创立的Builderai，从2019年就被华尔街日报爆料是骗局，但靠着光鲜的履历和AI热潮，硬是又撑了6年。 最惨的是那些投资人。卡塔尔投资局牵头投了25亿，微软还把Builderai集成到了自家云服务里。现在倒好，Builderai欠亚马逊8500万，欠微软3000万，官网都打不开了。 这事给AI行业敲响了警钟。老田我觉得，这就是典型的AI洗白把传统技术服务包装成AI来骗钱。在ChatGPT带动的投资热潮里，大家一定要擦亮眼睛。估值再高宣传再炫，没有真技术都是白搭。 Builderai的教训告诉我们当技术承诺和实际能力出现裂缝，资本市场分分钟就能把它撕成深渊。各位创业者啊，还是得脚踏实地。忽悠来的钱，终究是要还的。 好了，今天的故事就讲到这儿。我是敢想老田，咱们下期再见！

大家好，我是敢想老田。今天咱们来聊聊微软最近的一个大瓜，简直比电视剧还精彩。事情是这样的，微软的著名开源项目NET Runtime最近成了全球程序员的吃瓜现场，原因嘛，就是他们新出的Copilot代码智能体在修Bug的时候，不仅没修好，还闹出了一连串笑话。 首先，Bug本身其实只是一个小问题，一个正则表达式的小错误。微软员工斯蒂芬和Copilot合作解决这个问题。Copilot在方案描述中说得头头是道，什么这确保了一致性，改动很小等等。结果呢？代码直接检查不通过，报错报了一长溜。合着这AI忙活了半天，唯一的贡献其实是把标题给改了，真是学会了摸鱼的精髓。 斯蒂芬老哥也没当回事，直接请Copilot修复样式问题，并把测试挪到之前的文件中。Copilot很快回报我已修复样式问题，并把测试移动到现有文件中。结果一检查，许多正则表达式测试都失败了。这下可好，几百人点了好笑，GitHub评论区直接炸了锅。 AI闯的祸还得AI自己收拾，Copilot尝试修复错误，还总结到最初的修复方案过于激进。结果这位先进的AI智能体，直接被更原始的程序Bot打脸了此操作被取消，后续步骤可能不包含预期的日志。围观的网友直接崩不住了，跳出来阴阳怪气我真的看到了这个方案的潜力。还有人调侃与其让真人花时间编写无法运行的代码，不如让计算机自己去编写无法运行的代码，至少提高了写无效代码的效率。 最终这条PR被斯蒂芬老哥手动关闭，他认为是由于配置问题，智能体无法访问所需的依赖项。而像这样微软员工和Copilot搭档，最终失败的PR还有一大堆。被折磨的也不只斯蒂芬一人，另一位员工埃瑞克还遇到手动关闭PR删除分支之后，一回头Copilot又把分支恢复了，还改个标题请求老哥再审核。埃瑞克后来直接就没搭理它。 在另一个有关正则表达式的PR中，Bug是由于堆栈回溯时数组越界出现异常。Copilot给的方案居然是添加一个边界检查，当超出数组长度时返回不匹配，避免抛出异常。斯蒂芬评价为治标不治本，那到底为什么会出现越界，还是没有解决。Copilot直接没有反应，还要老哥再一遍才动。结果Copilot说了一大套理由论证自己的方案已经有效解决了问题，还是优雅地。斯蒂芬也没法说服AI，而是指出新的问题，又是测试代码没放对位置所以没执行。放对了位置之后，不出意外地又出了意外，AI添加的测试都失败了。 围观网友已经看不下去了，认为微软员工应该自己动手解决问题，而不是浪费时间指导AI。毕竟这可是NET运行时的代码，多少云计算医疗金融等行业的重要系统要依赖它运行。混乱中还有人尝试越狱提示词，想让AI用PHP语言把整个项目重写一遍。不过还好微软做了权限管理，非项目参与者的指令对Copilot不起作用。 斯蒂芬老哥还是坚持智能体的配置问题正在修复，还将继续进行实验。而大家的意见是还是别继续了，赶紧取消这个实验吧。 微软员工回应说，使用Copilot不是公司强制性的要求，团队一直在实验AI工具以了解在当前和未来的局限性。斯蒂芬认为任何不考虑如何利用这些AI工具的人，将来都会被淘汰。 整个NET运行时代码库中，Copilot自动修Bug成功合并代码的案例只找到两个，也都是合作的人类程序员反复提示修改后才成功。Copilot还在很多PR中当辅助代码审核员，这些比较顺利，基本都成功了。看来这款Copilot智能体目前还是只能干干自动补全，总结代码内容的活。真修Bug，还得靠人。 好了，今天的瓜就吃到这里，我是敢想老田，咱们下期再见！