🎙《灯下白》EP21 陈星：经历过VR泡沫后，我在AI短剧里找到了“进得去也出得来”的生意 嘉宾：陈星 新浪工作12年（游戏频道记者、新浪VR负责人）。 2023年起创业，专注AI短剧与AI智能体定制开发。 WaytoAGI社区共建者，北京线下活动负责人。 从手游早期、VR浪潮到AI应用落地，多次穿越科技周期，擅长将一线需求转化为商业化产品。 代表作：AI仿生人短剧《众神之战》全网热度2400万；海外平台AI短剧《人猿泰山》二创剧20集获7亿+曝光。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- 🪝**本期故事** 一个在科技浪潮中游了十几年的男人。 从手游记者到VR负责人，从VR泡沫到AI创业。 他见过2016年VR被吹成“头号玩家”时的狂热——比今天的AI还热。 七年VR生涯，叫好不叫座，最终被迫毕业。 2023年他转入AI应用层，从AI咨询做起，24年中才见到第一笔收入。 转折点来自一部“众神之战”的AI短剧。 20多个从未见面的社区网友，靠热情共创了4集内容，上了红果短剧，2400万热度。 一夜之间，上百人通过小红书、视频号来问：“AI短剧怎么做？” 他发现：AI短剧的需求比AI智能体大100倍。 但他说：AI短剧是一个“进得去也出得来”的生意。 国内太卷，门槛低到3000块一部，爆款率低，营收天花板不高。 他靠海外平台（北美题材、英文短剧）拿到了7亿曝光的榜单第一。 同时，他保持清醒：不靠单一业务活，用C320大模型提效重构人力结构，把公司做成了“两三个人+SOP外包”的轻模式。 他给创业者的建议很朴素： 先有副业，再有创业；先活过12个月，再谈理想。 一个好的生意，要进得去，更要出得来——你得知道何时止损。 这一期，他把自己从VR到AI、从国内短剧到出海、从个人IP到OPC（一人公司）的全部经验，摊开在灯下。 --- 💡**本期你会听到** - 从新浪游戏记者到VR负责人：见证手游早期红利与VR泡沫 - VR为什么叫好不叫座？硬件+软件生态始终没跑通 - 被迫“毕业”后，为什么选择AI应用层创业 - 三年AI创业的冷启动：第一年只有几千块车马费 - 《众神之战》的诞生：20个网友共创，2400万热度但没赚钱，值不值？ - AI短剧的爆发：需求比AI智能体大100倍，但门槛极低 - 国内AI短剧的真相：爆款率低、营收不透明、3000块就能入局 - 出海AI短剧：北美题材+英文，拿到7亿曝光榜单第一 - C320模型如何改变行业：价格从4000/分钟降到1000/分钟，产能从每周6分钟提到30分钟 - 传统组织结构被击穿：一人成片，两三个人+SOP外包成为常态 - OPC的三个阶段：从0到1（免费工位+注册地址）→稳定收入（政府背书+头部对接）→千万级（返税+高新认证） - 不想“死”在创业路上：先有副业，先有收入，再考虑全职 - 一个好的生意：进得去，更要出得来——止损线思维 - 未来一年：agent+企业组织变革，将是下一波机会 --- 🔥**本期金句** - 你像VR，当年大家觉得是头号玩家，回头一看，十年了还是叫好不叫座。 - 没有open claude的破圈，你根本没有机会去教育用户。 - 一个好的生意，是要进得去，还要出得来。 - 先有副业，再有创业；先有收入，再成立公司。 - 创业第一年见不到钱，你整个人都会慌。家人有意见，自己士气也低。 - 你要把自己当成一个普通人可参考的模板，而不是天才少年。 - 这个行业只跟你聊热度、聊曝光，但从来不跟你聊收入——这里面的坑，自己得想清楚。 --- ⏱**Shownotes** - 00:00-05:00 开场：陈星的AI画像——“每次风口来之前就进去的人” - 05:00-10:00 从手游记者到VR负责人：早期手游的创业狂热 vs VR的叫好不叫座 - 10:00-15:00 VR七年：一段“青春”，泡沫破裂后被迫毕业，转入AI应用层 - 15:00-20:00 AI创业的冷启动：第一年只有几千块咨询费，先活下去 - 20:00-25:00 《众神之战》的诞生：20个网友共创，2400万热度但没赚钱 - 25:00-32:00 AI短剧的爆发：需求比智能体大100倍，海外市场拿到7亿曝光第一 - 32:00-38:00 AI短剧的成本与真相：国内卷到3000块一部，营收天花板低 - 38:00-44:00 C320模型带来的行业巨变：价格缩水、产能翻倍，一人成片成为现实 - 44:00-50:00 OPC的三个阶段：从0到1（免费资源）→稳定收入（背书与对接）→千万级（返税） - 50:00-56:00 创业教训：先有副业再全职，留足12个月饭钱 - 56:00-62:00 一个好的生意：进得去，更要出得来——止损线比爆发更重要 - 62:00-68:00 未来判断：agent+企业组织变革是下一波机会 - 68:00-75:00 固定五问：最离不开的工具（Trae、豆包、Cycle）、最值钱的认知、踩过的坑、是否劝退OPC、未来期待 - 75:00-结束 普通人可参考的创业模板：不靠天才，靠主动学习与周期穿越 --- 📖**故事摘要** 陈星是一个经历过完整科技周期的人。2011年入行做游戏记者，赶上手游早期“割绳子”“捣蛋僵尸”那样的创新红利。2016年，VR热到“是个人就在谈头号玩家”，他内部创业做了新浪VR负责人，一干七年。但VR始终叫好不叫座，硬件重、生态弱，最终在2023年泡沫破裂后被迫毕业。 他转入AI应用层创业。第一年几乎没有收入，只有几千块车马费。真正的转折来自一部“众神之战”的AI仿生人短剧——20多个从未见面的社区网友，靠热情共创了4集，上了红果短剧，拿下2400万热度。一夜之间上百人来问AI短剧怎么做。他意识到：AI短剧的需求比AI智能体大100倍。 但他说，国内AI短剧已经卷到没有门槛：3000块就能做一部，爆款率极低，营收不透明，“大家只跟你聊热度，不跟你聊收入”。他转而出海，做北美题材、英文短剧，一部《人猿泰山》二创剧20集拿下7亿多曝光，成为平台榜单第一。同时，他用C320大模型重构人力——价格从4000/分钟降到1000/分钟，产能从每周6分钟提到30分钟，一人成片，公司只留两三人加外包。 他总结创业的“三个阶段”：从0到1靠免费工位、注册地址、人才公寓活下去；有稳定收入后靠政府背书、头部企业对接扩大认知；做到千万级再考虑返税、高新认证。他反复强调：先有副业，再有创业；先有收入，再成立公司。一个好的生意，要进得去，还要出得来——你必须知道止损线在哪里。 他说自己不是什么天才少年，只是普通人里愿意主动学习、跟着AI趋势走的那一个。如果你也能保持主动、多与高质量人群交流，你也能像他一样，穿越周期，活下来。 --- 💬**听众互动** 你是否也经历过某个“热潮”（如VR、元宇宙、区块链）然后泡沫破裂？现在回头看，那段经历给了你什么？或者你正在AI短剧、OPC创业的路上，欢迎在评论区分享你“进得去也出得来”的故事。

🎙《灯下白》EP20 阿星：我不是在创业，我是在逃跑 —— 一个AI“街溜子”的自我救赎 嘉宾：阿星 前超一线大厂内容运营，操盘过百万粉丝矩阵号。 离职一年，现为AI工作室主理人，从事企业AI落地培训、定制化开发、AI课程合作。 自媒体“ICA I工作室”主理人，以内容为引擎完成冷启动，从五毛钱广告到月入稳定过万。 擅长内容运营、AI工具测评、扣子（Coze）应用开发，多次参加AI相关赛事并获奖。 坚信“先有一个盆，才能接住AI的红利”。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- 🪝**本期故事** 一个在超一线大厂做了六百多天内容运营的人，每天研究几百万粉丝的“胃口”。 她厌倦了宫斗、摘桃、被当做“红色电线”拖来拖去。 她羡慕楼下罗森的售货员——不用写OKR，不用搞职场情绪负债。 她认真调研过理货员岗位：月薪7000，饿不死。 然后她离职了。 她说：我不是在创业，我是在逃跑。 逃跑之后的第一篇DeepSeek文章，只有3个赞——都是自己点的。 她不服。她开始“凹”：自己花钱花时间给品牌方做测评，假装被邀约，再拿成果去敲更多品牌的门。 她中午不睡觉，周六日不休息，看AI直播看到晚上11点。 她参加扣子比赛，获奖5000块；参加火山引擎挑战赛，和降叶、吕少波、罗文等人一起卷出来各自的路。 她总结了三种AI OPC（一人公司）的路径：网红型（流量变现）、专家型（企业培训/定制）、公众人物型（社会公信力）。 她说自己还在第一类，但想走向第三类。 她相信“先有一个盆，才能接住AI的雨”——自媒体就是那个盆。 她不吹捧大佬，不连别人的WiFi，“我的生长方向为什么由你来安排？” 这一期，她把自己的世界观、方法论、血泪史、金句，全部摊在灯下。 --- 💡**本期你会听到** - 离职不是创业，是逃跑：一个大厂运营的六百多天宫斗史 - 羡慕罗森售货员：认真调研过理货员月薪7000 - 第一篇DeepSeek文章3个赞，如何靠“凹”出第一篇品牌合作 - 归际流动CEO的朋友圈：主动给品牌做广告，反向吸引注意 - 中午不睡觉、周六日不休息：用蛮劲儿撬开AI风口 - 5000块钱的扣子比赛奖金的震撼：20分钟不睡觉，赢了月薪一半 - 三种AI OPC路线：网红型、专家型、公众人物型——你选哪条？ - 做视频太晚是最大的坑：图文时代已过，出镜+信息密度才是爆款公式 - 一分钟塞三分钟的内容：如何用多模态增量控制听众大脑 - 爆款的秘密：复刻自己的爆款，而非追别人的热点 - 线下演讲一次比网上拍N条视频都有用：媒介组合放大传播价值 - “你只能做审核”：HR的外行指挥与自己的主体性觉醒 - 把自己当孩子养：允许自己喝白开水，允许自己成为大IP - 未来的预言：GPT帮我判断传播瓶颈，告诉我缺一句slogan --- 🔥**本期金句** - 我不是在创业，我是在逃跑。 - 离职只能代表你不擅长驾驭公司里的社会关系，我不想用自己的缺点标榜自己。 - 先有一个盆，才能接住AI的雨——自媒体就是那个盆。 - 你明明是一个独立的iPad，为什么要连别人的WiFi？ - 如果三年前的我问现在的我，答案是：当然要干，因为AI早就开始掘我的坟了。 - 做人不要连公共WiFi，你的灵魂会被别人的代码填满。 - 我做广告是品牌方出钱让我学习，让我出名，还给我打钱。 - 你越是优秀，身边的人越会诋毁你——你要自己给自己颁发通行证。 --- ⏱**Shownotes（按重要话题分段，非固定间隔）** - 00:00-03:00 开场：阿星是谁？“我不是在创业，是在逃跑”的由来 - 03:00-08:00 大厂六百多天：宫斗、摘桃、被没干过自媒体的人顶替，羡慕罗森售货员 - 08:00-12:00 离职前的极端退路调研：理货员月薪7000，奶茶店5000，饿不死就敢走 - 12:00-18:00 冷启动血泪史：第一篇DeepSeek三个赞，主动给归际流动CEO写测评 - 18:00-22:00 “凹”出来的合作：自己花钱花时间，假装被邀约，反向吸引品牌方 - 22:00-26:00 卷王的日常：中午不睡觉，周六日不休息，看AI直播到23点 - 26:00-32:00 扣子比赛5000块奖金：20分钟不睡觉，赢了一个月的薪资涨幅 - 32:00-36:00 火山引擎挑战赛与“绛烨们”：三种AI OPC路线的分野（网红/专家/公众人物） - 36:00-42:00 做视频太晚了：图文无法展示产品界面，出镜+信息密度才是爆款公式 - 42:00-46:00 爆款的秘密：复刻自己的爆款（圣诞树→擦玻璃→贾维斯），不追别人的热点 - 46:00-52:00 线下演讲的价值：一次比网上拍N条视频有用，媒介组合与线下背书 - 52:00-56:00 “你只能做审核”：HR的外行指挥与主体性觉醒，不连别人的WiFi - 56:00-62:00 把自己当孩子养：允许自己喝白开水，允许自己成为大IP - 62:00-68:00 圣诞树爆款带来的商单暴涨：月入保底1万，但必须狡兔三窟 - 68:00-74:00 先有盆再接雨：摊位比喻与商业常识，白开水vs可乐的反人性决策 - 74:00-78:00 给新人的两句话：定下每天赚钱目标 + 独立思考不被带偏 - 78:00-82:00 未来一年的预言：每天自然裂变数以万计，激发更多人的商业头脑 - 82:00-86:00 结尾：从灰蒙蒙的上班人到三个赛道全都要——来时路与感谢 --- 📖**故事摘要** 阿星是一个在超一线大厂做了六百多天内容运营的人。她每天研究几百万粉丝的“胃口”，起几十个标题，写稿、策划、做矩阵号。但她厌倦了宫斗、摘桃、业务变动——感觉自己像一根红色电线被拖在地上走来走去。她羡慕楼下罗森的售货员，认真调研过理货员月薪7000，奶茶店5000。“饿不死就敢走。”离职那天，她说：我不是在创业，我是在逃跑。 逃跑之后的第一篇DeepSeek文章，只有3个赞——都是自己点的。她不服。她看到归际流动CEO的朋友圈转发了一个不知名KOL的广告，心想“这样的人也能上大佬的转发？”于是她花了一天时间调研API，写了一篇测评，主动发给对方。CEO没回消息，但转到了公司群。这篇文章带来了第一批粉丝，至今还有长尾效应。她管这叫“凹”——自己先给品牌创造价值，假装被邀约，再用成果去敲更多品牌的门。 她中午不睡觉，周六日不休息，看AI直播看到晚上11点。她参加扣子比赛，20分钟捏了一个应用，赢了5000块，震惊于“AI的风口已经牛成这样”。她参加火山引擎挑战赛，和绛烨、吕少波、罗文等人一起卷，两年后每个人都有了各自的方向。她总结出三种AI OPC路线：网红型（流量变现）、专家型（企业培训/定制）、公众人物型（社会公信力）。她说自己还在网红型，但想走向公众人物型。 她认为做视频太晚是最大的坑。图文无法展示产品界面，而出镜+信息密度才是爆款公式。她的一分钟视频会塞三分钟的内容：画面、字幕、设计、出镜、剪辑——多模态增量控制听众大脑，让人产生“太干了，必须点赞”的潜意识。她不追别人的热点，只复刻自己的爆款，“像葫芦娃一样做大娃二娃三娃”。 她讨厌吹捧大佬。“我的生长方向为什么由你来安排？”她拒绝连别人的WiFi，坚持主体性。她把自己当孩子养，“允许自己喝白开水，允许自己成为大IP”。她相信先有一个盆，才能接住AI的雨——自媒体就是那个盆。至于AI技术学得怎么样，没有盆重要。 她给新人的两句话：第一，定下每天要赚多少钱的目标；第二，独立思考，别被别人的case带偏。她说：“你的人生为什么被别人安排？你要自己给自己颁发通行证。” --- 💬**听众互动** 你是否有认真想过离职后去当理货员、奶茶店员？或者你已经勇敢“逃跑”了，想分享你的冷启动故事？欢迎在评论区聊聊你的故事。

🎙《灯下白》EP19 孔德闻：做一场57G的发布会PPT，比写代码更考验抗压 嘉宾：孔德闻 十年PPT定制行业资深演示设计师，Keynote设计专家。 前软件程序员，自2015年转型，从五毛钱一页起步，现为百度、华为、小红书、腾讯、字节跳动、奇瑞、长城、北汽等数十场大型发布会提供演示设计服务。 代表作包括中国移动、华为全场景发布会等，单文件最大体积达57GB。 擅长应对高强度驻场需求，在AI生图/生视频时代保持行业竞争力。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 🪝本期故事 一个软件程序员，因为公司要开股东大会，被临时拉去做PPT。 第一版被领导痛批，被券商骂“到底干什么的”。 他不服气，开始自学——2015年的国内，几乎没有成体系的PPT教程。 他用“结果倒推”的方法，去模仿公交站广告屏的效果，做不出来的就上网搜，搜不到就和社群一起讨论。 三个月后，券商满意了，领导满意了。成就感来了，随之而来的还有订单——第一个定制单的金额超过了他的月薪。 他辞掉了“穷得很稳定”的工作，一头扎进PPT设计行业。 十年后，他站在大型发布会的后台，手边是57G的Keynote文件、几百页废弃稿、连续通宵七八天的日程。 AI来了。甲方不再花两千块租一张图，而是让他用AI生成。 他的能力没有了天花板，但甲方也认为他无所不能。 他说：成也AI，败也AI——享受了它，也受难于它。 这一期聊的是：一个程序员如何变成国内顶级的发布会设计师，以及AI如何让这个行业变得更快、更卷、更“大气”。 💡本期你会听到 * 从五毛钱一页到大三位数一页：十年价格跃迁的背后 * 2015年入行：没有成体系教程，靠“结果倒推”和社群讨论自学 * 第一场大型发布会：请一位“不帮忙”的前辈坐在旁边，只为底气 * 车企vs互联网公司：两种完全不同的熬夜强度 * Keynote与PPT的本质区别：信息量极少，靠图烘托格调 * 57G的发布会文件：64G内存+M4芯片的苹果电脑都偶尔卡顿 * 厂租一张图2000元，AI生图后一场发布会省下几十万 * AI视频的成本：一分钟四五千元，用可灵、即梦、豆包多平台抽卡 * 发布会上的文字战争：“堪比”还是“比肩”？20分钟讨论一个词 * 封版文化：宁可平庸不出错，也不在最后十分钟冒风险 * 六指事故：AI生成的大场景图中人物手指异常，上大屏彩排才被发现 * 为什么AI暂时无法颠覆Keynote行业？市场太小+需要现场体察甲方情绪 * 给新人的劝告：“不要入行，强度一年比一年大” 🔥本期金句 * 穷得很稳定，但第一个定制订单就超过了我的工资。 * 甲方不会跟你说具体要什么，他只说“大气、有格调”。 * 堪比 vs 比肩 vs 媲美——三个词能讨论20分钟。 * 封板之后，哪怕能提升10%的视觉效果，也不会让你动。 * 有了AI，我的能力没有天花板；但甲方也认为我无所不能。 * 成也AI，败也AI——享受了它，也受难于它。 * 如果十年前的我要一句话，我会说：别入这一行，或者把现在的脑子给他。 ⏱Shownotes 00:00-03:00 开场：孔德闻是谁？从程序员到PPT设计师 03:00-06:00 五毛钱一页的起点：被领导骂、被券商骂，三个月后逆袭 06:00-09:00 2015年的自学方法：倒推公交站广告屏效果，社群讨论 09:00-12:00 第一个定制单超月薪，口罩期间团队解散，来北京 12:00-15:00 第一场大型发布会：请一位“不干活”的前辈撑底气 15:00-18:00 转介绍接单不断，从不主动宣传的原因：强度太大 18:00-21:00 互联网 vs 车企：加班到789点 vs 不吃饭不睡觉 21:00-24:00 车企发布会越来越多，四月份接十个订单只做了三个 24:00-27:00 Keynote vs PPT：信息量极少，每页只放一个关键数据 27:00-30:00 57G的发布会文件：100米长屏，20米高，一张图300多兆 30:00-33:00 租一张图2000元，AI生图后一场省几十万 33:00-36:00 AI视频：一分钟四五千元，可灵、即梦、豆包多平台跑 36:00-39:00 甲方的幻想：拿着几十万制作的视频说“做个一样的” 39:00-42:00 封版文化：宁可平庸不出错，不冒最后10%的风险 42:00-45:00 文字战争：“堪比”“比肩”“媲美”选哪个？友商代号“宝叉”还是“叉马” 45:00-48:00 AI带来的变化：以前配两个平面设计师，现在配两个会用AI的 48:00-51:00 被领导骂“你不会用AI就换人”到后来“这张图太牛了” 51:00-54:00 一张大气的图：森林俯瞰、河流作时间轴，出图一二百张 54:00-57:00 AI工具也撂挑子：排队、卡顿，必须充三四个会员备选 57:00-60:00 六指事故：大场景图没看清细节，上大屏才发现，自己悄悄改掉 60:00-63:00 为什么AI暂时颠覆不了Keynote行业？市场太小+需要现场体察甲方微表情 63:00-66:00 给新人的劝告：不要入行，强度一年比一年大 66:00-结束 未来一年最期待的变化：不加班，不熬夜 📖故事摘要 孔德闻的前身是软件程序员。2015年，公司新三板要开股东大会，他被临时拉去做PPT。第一版被领导狠批，被券商怒骂“到底是干什么的”。他不服，开始自学——当时国内几乎没有成体系的PPT教程。他采用“结果倒推”法：看到公交站广告屏的效果，就尝试用PPT去实现，做不出来的上网搜，搜不到就和线上社群一起讨论。三个月后，券商和领导都满意了。成就感来了，随之而来的是订单——第一个定制单的金额超过了他的月薪。他辞掉了“穷得很稳定”的工作。 十年后，他的客户名单上有了百度、华为、小红书、腾讯、字节跳动、奇瑞、长城、北汽。他做的发布会文件，最大的一个57GB，需要苹果顶配电脑（64G内存+M4芯片）来跑，偶尔还会卡顿。一张图300多兆，一段7秒的视频14GB。一场车展的驻场，七八天时间每天只睡2小时。 AI改变了他的行业。过去租一张图要2000元，一场发布会靠租图就要花几万甚至十几万。现在甲方说：你用AI生成。他粗略算了一下，过去一两年，AI帮甲方省了几十万。但代价是：甲方开始认为他无所不能。“你做一个跟那个几十万的视频一样的”“你有AI，你一定能做到”。他成了最会用AI的设计师，也成了被AI强度压得最喘不过气的人。 他说，这个行业短期内不会被AI颠覆——因为市场太小，巨头看不上；更因为发布会现场需要人去“体察情绪”。领导皱眉、沉默、看两秒不说话，这些细微动作，AI捕捉不到。他必须当着甲方的面直接问：“您觉得哪里欠缺？”这是他十年乙方生涯总结出来的生存法则。 如果你问现在的他，对2015年被骂的自己说一句话，他会说两个答案：一是“别入这一行，做个不加班的工作”；二是“把现在的脑子给你，让你少走弯路”。他不后悔，因为喜欢和成就感，支撑他熬过了所有通宵。 💬听众互动 你在工作中是否也遇到过“甲方觉得AI万能”的情况？或者你作为甲方，是否也曾对乙方说过“你就用AI做一个差不多的”？欢迎在评论区分享你的“成也AI、败也AI”故事。

🎙《灯下白》EP18 王帅：一个研究情感计算的人，跑去做了最不讲感情的财会AI 嘉宾：王帅 高中计算机竞赛起步，本科软件工程，硕士研究方向为多模态情感计算（文字、语音、面孔情绪识别）。 曾于小冰实习，现与财会+计算机背景的联创（思康）共同创业，打造AI驱动的财会项目管理工具。 擅长将情感计算的方法论迁移至垂直行业自动化，兼具技术敏感与产品落地能力。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 🪝本期故事 一个研究生时期研究“机器怎么理解人类情感”的人。 他曾经盯着人脸、语音、文字，试图让AI分辨喜怒哀乐。 大模型爆发后，他发现过去90%的研究问题不再是问题——剩下的10%留给更高级的人。 然后他做了一个看似“跑题”的决定：和高中同学一起创业，做财会行业的AI项目管理工具。 财会，最讲究规则、数字、流程，似乎与“情感”毫无关系。 但他不这么看。 他说，研究情感和推理业务本质上是同源的——都是用理性建模交互过程，只不过载体变了。 从“今夜月色很美”的语境理解，到“帮我创建任务并分配给合适的人”，背后都是对上下文、规则、权重的处理。 他用30年友情解决了合伙人思康（灯下白第6期嘉宾）之间的沟通成本，用快速迭代弥补财会知识的不足，用AI coding工具把开发变成“抽卡”和“写注释”的艺术。 他在Web coding中踩过大重构的坑，学会了“打日志”“表达完整”，也想过未来的项目管理工具不仅要懂任务，还要懂项目经理的“情绪”——让人少骂AI五分钟，多工作五分钟。 两条看似矛盾的线——柔软的情感计算和硬核的财会自动化——在他身上串成了同一个问题： AI到底如何进入现实，在一个具体的行业里，真正承担起“人类助理”的角色？ 💡本期你会听到 * 情感计算是什么？让机器看懂你的脸、听出你的声音、读懂你的文字 * “今夜月色很美”算正向情绪吗？机器如何理解文化梗和后天语义偏移 * 大模型出来之后，为什么90%的情感计算问题不再是问题 * AI情感陪伴：从快餐式哄人到“30年老友”式润物细无声，还差几步 * 电影《Her》级别的细腻AI离我们还有多远？语音打断、语气词、反复提旧话题都是坎 * 为什么一个研究情感的人跑去做了财会AI？同源逻辑与机缘巧合 * 财会+AI项目管理工具到底是什么：用自然语言创建任务、分配资源、基于历史知识决策 * 与现有工具的差异化：追求“绝对智能的自由助理”，而非保守的按钮式功能 * Web coding血泪教训：注释被大模型误解、文档陈旧导致返工、大重构的绝望 * 大模型时代的开发者生存法则：打日志、表达完整、事无巨细 * 未来项目管理工具还要懂“项目经理的情绪”？安抚用户，节省五分钟骂AI的时间 * 给普通人30天入门AI产品研发的建议：不求深，但要扫盲关键词 🔥本期金句 * 让机器知道喜怒哀乐，只是情感计算的第一步。 * 爱的反面不是恨，是遗忘——记忆才是情感的核心。 * 大模型出来之后，一切工程上的奇技淫巧都抵不过模型能力的碾压。 * 90%的研究问题不再是问题，剩下的10%留给更高级的人。 * 科技创业者不能只看当下——六个月后的变革可能把你的产品碾过去。 * 情感陪伴的未来不是快节奏的甜言蜜语，而是30年老友般的润物细无声。 * 智能助理可以帮你决策，但总要有人为结果签字背锅。 * 大模型时代，人人要做到的基本素质是：表达完整、表达清楚。 ⏱Shownotes 00:00-03:00 开场：王帅是谁？高中竞赛→软件工程→情感计算研究生→创业 03:00-07:00 “一个研究机器怎么理解感情的人，跑去做了最不讲感情的财会”——AI给的嘉宾画像 07:00-11:00 机器能读懂人心吗？先定义“读懂”：从文字、语音、面孔到文化梗 11:00-15:00 “今夜月色很美”的翻译：机器需要上下文，呵呵两个字的语义已经偏移 15:00-19:00 情感计算的核心任务：多模态识别（文字、声音、视频）与兴趣预测 19:00-23:00 如何区分看帅哥美女跳舞和看一元二次方程？从模态拆解到融合预测 23:00-27:00 洗脑广告与记忆效应：厌烦也是一种深层情感，爱的反面是遗忘 27:00-31:00 大模型出来后，90%的问题不再是问题——过去的研究被碾压 31:00-35:00 AI情感陪伴：未来大方向，但从快餐式哄人到长久陪伴还有距离 35:00-39:00 为什么豆包能哄人但成不了《Her》？语音打断、语气词、重复话题都是工程难题 39:00-43:00 从情感计算跳到财会AI：机缘巧合（联创思康回国+大模型爆发） 43:00-47:00 理性解释：研究情感和研究财会，本质都是对交互过程建模 47:00-51:00 创业项目是什么？用自然语言做财会项目管理——一句话创建任务、分配资源 51:00-55:00 智能助理 vs 智能项目经理：AI做脏活累活，人做决策兜底 55:00-59:00 与现有工具的差异化：追求“绝对自由的智能”，而非保守按钮 59:00-63:00 Web coding血泪教训：注释被大模型误解，文档陈旧导致返工 63:00-67:00 大重构的坑：上下文太长导致模型方向跑偏，一键回滚成为日常 67:00-71:00 开发者必备习惯：打日志、留存全部环节信息，让AI做质检员 71:00-75:00 未来设想：项目管理工具还要懂人的情绪——安抚用户，节省五分钟骂AI的时间 75:00-78:00 给普通人30天入门AI产品研发：扫盲基础关键词（git、服务器等），实践大于理论 78:00-结束 未来一年最期待：产品稳定下来，token更便宜，思考形而上学的AI哲学 📖故事摘要 王帅的学术起点是“情感计算”——让机器从你的文字、声音、面孔中看出喜怒哀乐。 他研究过“今夜月色很美”背后的文化上下文，也分析过洗脑广告如何利用厌烦加深记忆。 大模型爆发后，他发现过去绞尽脑汁解决的问题被一夜间碾压。有人劝他转方向，他也确实转了——但不是转向更前沿的情感AI，而是和高中同学思康一起，做财会行业的项目管理工具。 财会，最讲究规则、数字、流程，看似与情感毫无关系。 但他认为，两者本质上都是“对交互过程建模”——研究机器怎么理解人，与研究系统怎么执行任务，用的是同一套理性思维。 更何况，30年的友情让他们的合伙沟通成本几乎为零。 他们的产品是一个AI驱动的工作助理：你只需用自然语言说“帮我创建一个审计任务，分配给张三，他有过相关经验”，系统就能自动拆解、创建、分配。 脏活累活交给AI，项目经理只需做决策和兜底。 但在开发过程中，他踩了无数坑：注释被大模型误读、文档陈旧导致返工、大重构时模型方向跑偏…… 他学会了“打日志”“表达完整”“事无巨细地告诉AI”。 他甚至幻想过未来项目管理工具要能感知“项目经理的情绪”——当你因为AI反复出错而骂人时，它能主动安抚你，帮你省下五分钟情绪时间，投入实际工作。 两条线——柔软的情感计算和硬核的财会自动化——最终在他身上串成了同一个命题： AI到底如何进入现实，在一个具体的人、一个具体的行业里，真正承担起“助理”的职责。 💬听众互动 你曾经被AI的“过度热心”坑过吗？比如它自作主张帮你恢复了一行删掉的代码，或者把你注释掉的需求又翻了出来？ 或者，你对未来的“情感项目管理助理”有怎样的想象？欢迎在评论区分享你的故事。

�《灯下白》EP17 子扬：从文科到算法，他把“猜你喜欢”变成可解释的科学 本期嘉宾：子扬 211大学传媒学士，前互联网产品经理，自学转型推荐算法，现某大厂推荐算法工程师（深耕召回方向），擅长从用户行为建模到内容分发全链路，兼具产品思维与技术落地能力 主持人： 吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- �**本期故事** 纯文科出身，因产品经理工作中与技术团队的沟通成本过高，自学算法转入大厂推荐算法岗位。 他的日常工作，是从数千万条内容中筛选出最终呈现给用户的少数几条。 但他逐渐意识到：算法擅长拟合群体“分布”，却难以理解具体的“人”。 他本人也曾一整年未使用自己参与的产品，直到今年主动使用，才逐步与系统建立有效互动。 他反思，从业中最大的教训是过于关注单个模块而忽略整体链路。 他判断，未来推荐算法从业者的价值将更多体现在对用户与业务的理解上—— 离用户越近，职业韧性越强。 --- �本期你会听到 - 推荐算法的核心任务：召回与排序的分工 - “大数据监听”说法的误读：行为采集与用户画像 - 主动搜索与被动浏览的权重差异 - 从海量内容到手机屏幕的四级筛选链路 - 用户行为的权重体系：点赞、完播、转发等指标的关系 - 算法对不同人群的差异化策略 - 信息茧房的成因：算法尝试打散，用户反馈驱动收敛 - 创作者“养号”说法的算法视角澄清 - 冷启动阶段的流量分配逻辑 - 转发行为的稀缺性与高信号价值 - 素人内容偶然爆发的机制：异常值被模型捕捉 - 封面视觉特征对推荐结果的影响 - 文科背景在算法岗位的复合优势 - 给内容创作者的落地建议：基于评论区与用户主页的分析 - 子扬从业经历中的主要教训：局部优化忽略系统链路 - 推荐算法岗位的演变趋势：向用户与业务靠近 --- 本期金句 - 算法并未监听用户，而是以更细粒度对行为建模。 - 转发是比点赞稀缺百倍以上的信号。 - 模型公式越复杂，微小扰动越可能导致偏差，最终需要回归对人的理解。 - 离用户与业务越近的岗位，越难被AI替代。 --- ⏱Shownotes 02:00-05:00 子扬背景：从文科到算法工程师 05:00-09:00 推荐算法的召回与排序模块 09:00-13:00 用户行为的采集：滑屏速度、停留时长等 13:00-17:00 主动兴趣信号的权重 17:00-21:00 从候选集到最终推荐的全链路 21:00-25:00 不同用户行为的权重分配逻辑 25:00-29:00 算法对主流人群的识别与头部效应 29:00-33:00 用户行为序列的建模难点 33:00-37:00 信息茧房的产生与平台的破壁尝试 37:00-41:00 创作者“养号”的误区 41:00-45:00 冷启动阶段的流量分配机制 45:00-49:00 转发行为的高价值与稀缺性 49:00-53:00 素人内容异常爆发的案例讨论 53:00-57:00 模仿热点内容的阶段性有效性 57:00-61:00 封面视觉特征与模型偏好的关系 61:00-65:00 给创作者的建议：研究评论区与用户主页 65:00-69:00 文科背景在算法岗位的差异化优势 69:00-73:00 子扬的职业教训：局部优化忽视系统链路 73:00-77:00 未来一年：向产品经理角色靠拢 77:00-81:00 推荐系统的悖论：数学拟合终需回归对人性的理解 81:00-结束 从一年未用到每日使用：与系统的磨合过程 --- �故事摘要 子扬为纯文科出身，因产品经理工作中与技术团队的沟通成本较高，自学算法并转入大厂推荐算法岗位。 他的日常工作涉及从海量内容中筛选少量结果呈现给用户。随着经验积累，他逐渐发现：算法擅长捕捉群体层面的统计规律，但对个体用户的具体情境缺乏理解。 他本人曾长时间不使用自己参与的产品。今年开始主动使用，经历初期不适应后，系统对其偏好识别逐步改善，形成有效互动。 他反思，自己职业生涯中最大的教训是过于关注单个模块（召回）而忽略整体链路。 他认为，未来推荐算法从业者的价值将更多体现在对用户与业务的理解上，而非单纯的技术深度。这一认知也促使他重新思考自己的职业方向。 -- �听众互动 你是否经历过算法推荐“非常精准”或“完全偏离预期”的场景？欢迎在评论区分享你的观察。

《灯下白》EP16 吴熳：四次跨界从文科生到AI编程讲师，勇气比天赋更管用 嘉宾： 吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 主持人： 石唱 得道AI学习圈课程主编，做过150多门课程，长期站在专家与普通用户之间做翻译。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 本期故事 一个做了4年英语老师的湖南姑娘，原本的路径很清晰：体制内、稳定、寒暑假。 但她选择了北漂、做培训、玩AI。 从2024年10月开始， 她在公众号连续日更433篇，完全不追热点，只回答老师们每天遇到的真问题。 她活跃在二三百个英语老师群里，每天面对六七百个问题。 有人问她怎么用AI做听写，有人问她多维表格在哪打开。 她一开始在地铁上用手机写。后来让AI分析自己400多篇文章的脉络。 再后来—— 她用3小时做出了自己的个人网站。 她说自己是个P人， 电脑里的文件散落在各个文件夹。 但她让AI登录进自己的小宇宙后台， 把11期播客的所有音频、图片、文本—— 111个文件，全部规整好。 她给自己起了个外号："3C带货女王"。 我们聊的是： 一个真正的AI小白， 怎么靠"遇到问题解决问题"这八个字， 把自己变成了别人眼里"全中国唯一一个能干出小白勇闯AI圈，做AI访谈播客这件事的人"。 本期你会听到 连续日更433篇，选题从哪来 为什么写了400篇之后突然断更两个月 "3C带货女王"的AI爱用清单：Cloud、Codex、Cola，目前还要加上一个Alice 一个P人如何让AI帮自己整理111个播客文件 从0到1学编程，三位"师傅"分别教了她什么 为什么"大师模式"打碎了她对编程的滤镜 代充ChatGPT惊魂记：Cookie不能给任何人 从牛马库到个人网站，二三十个版本的迭代 在英国大使馆代表中国发言，她如何让外国老师确信"我一定要用AI" 给普通人的30天AI入门路径 本期金句 遇到问题，解决问题。 每个问题一定有一个解法，只是你愿意付多大的代价。 为结果付费，不为你耗掉的token付费。 只要你敢说，AI就敢做。 如果你要付代价，你想想你到底想付哪个代价。反正你总归要付代价。 只要你敢给AI提需求，无论多荒谬，AI都能满足。 ⏱ Shownotes 00:00-03:00 两个P人的终极对决：石唱采访灯下白主理人吴熳 03:00-07:00 433篇日更从哪来：对抗虚无，在二三百个群里找真问题 07:00-11:00 写了400篇之后的瓶颈：表面的东西写透了，不想重复自己 11:00-15:00 "3C带货女王"的诞生：Cloud、Codex、Cola，三个工具三种人格 15:00-19:00 一个P人的收纳奇迹：让AI登录后台，整理出111个播客文件 19:00-23:00 三位编程老师：从老左到Bobo到德沛，每层打碎一层滤镜 23:00-27:00 大师模式：你何必在乎用什么工具，只要得到你想要的结果 27:00-31:00 牛马库的二三十个版本：从模糊搜索到赛事区，再到末位淘汰 31:00-35:00 个人网站3小时诞生记：站在400多篇内容的巨人肩膀上 35:00-39:00 代充惊魂记：清明节那天，她差点失去了所有AI账号 39:00-43:00 Lovart的惊艳时刻：随点随改，为结果付费 43:00-47:00 代表中国去伦敦：你是第一个让我确信一定要用AI的人 47:00-51:00 日更的创作流程进化：从纯手工到半自动到AI质检 51:00-55:00 灯下白的诞生：“不适合你的”，一句话帮她定下"AI小白勇闯AI圈" 55:00-59:00 30天AI入门路径：找到一个与你利益切身相关的事，尊重人性 59:00-结束 只要你敢给AI提需求，无论多荒谬，它都能满足 故事摘要 吴熳最早是一个湖南的高中英语老师。 那本来是一条很"标准"的路：体制内、稳定、寒暑假。 但她选择了北漂，一做就是11年。 2024年10月，她开始日更。不是追热点，是回答真问题。 她活跃在二三百个英语老师群里，每天遇到六七百个问题。 她一开始在地铁上用手机写，截图、打码、三步教程。 简单、直接、对新手极度友好。 写到433篇时，她突然停更两个月。 因为表面的东西写透了。"就算出来一个新问题， 仍然是披着新问题外衣的老问题。" 但停更不是终点。她让AI分析自己400多篇文章， 发现了她写作的内容模式： 从"探索期工具狂野测评"到"建设期"再到"平台期"。 然后她做了两件事。 第一件，让AI登录进小宇宙后台， 把11期播客全部规整好。 111个文件，五六分钟。 第二件，用3小时做出个人网站。 起点是400多篇内容的积累， 框架是牛马库的迭代经验， 工具是"小Cola"。 她说自己是个P人， 但"只要命名足够好，P人也可以做好收纳"。 这一路上，她有三位编程老师。 第一位老左教她用Cursor和Claude聊天， 第二位Bobo骂她"没有框架思维、过度依赖GUI"， 第三位德沛一句话打碎了她对编程的所有滤镜： "只要你得到你想要的结果，你何必在乎你用的什么工具。" 她还经历过一次惊魂。 找代充ChatGPT，差点把Cookie拱手让人。 边牧当场脸色发白，她手抖着改密码。 "那不仅仅是钱的问题，是你和AI沟通过的所有内容， 可能一夜之间荡然无存。" 也有高光时刻。 2025年10月，她代表中国， 在英国大使馆文教处世界教师日发言。 全世界12个人，她是唯一的中国代表。 一个外国老师听完说： "You are the first person to convince me to use AI." 她在Bobo的帮助下，确定了自己的播客定位："AI小白勇闯AI圈。" 因为她记得自己当初在群里问的"蠢问题"， 记得自己连网页都不会打开的时刻。 "真正的新手才能教新手， 走过那段路的人，已经忘了自己当初卡在哪。" 节目最后她说： "只要你敢给AI提需求，无论多荒谬，AI都能满足。 只是满足的好不好，看你自己的驯兽水平。" 听众互动 你最近一次"遇到问题解决问题"的时刻是什么？那个问题一开始看起来多荒谬，最后又是怎么被AI或你自己啃下来的？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP15 石唱：从广告营销到AI内容主编，她站在专家和用户之间做翻译 嘉宾：石唱 得到AI学习圈课程主编，做过150多门课程，长期站在专家与普通用户之间，把复杂方法翻译成能真正落地的东西。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 🪝本期故事 一个学计算机的人。 原本的路径很清晰： 技术、代码、开发。 但在毕业的时候，她发现自己更想做的， 其实是内容、营销和与人沟通。 于是她转了方向。 从广告营销， 到内容编辑， 再到AI课程主编。 真正的变化，发生在她开始高强度面对“真实用户”之后。 在那里，没有抽象概念，只有一个个具体的人： 有人不知道怎么打开网页， 有人把网址粘进百度搜索框， 有人会用AI给儿子的珠宝做广告片， 也有人已经七十多岁，开始学着用AI写回忆录。 她开始一边和专家对话，一边为普通人“喊停”： 这里用户听不懂， 这里步骤太难， 这里工具太贵， 这里得重新讲。 这一期，我们聊的是： 一个内容主编，如何在AI时代站在专家和普通人之间，做那个最关键的翻译者。 💡本期你会听到 计算机专业的人为什么转去做广告和内容 AI课程主编到底在做什么 为什么专家越专业，越容易忽略新手的卡点 一门AI课真正最花时间的部分是什么 这两年用户对AI的理解发生了什么变化 AI怎样走进退休老人、乡村教师和普通家庭的生活 如果给普通职场人设计30天AI入门路径，应该怎么做 🔥本期金句 编辑，就是隐藏在后面把两边打通的人。 越是专业的老师，越容易不知道新手卡在哪。 很多事，只要你敢让AI干，它大概率就能干得很好。 AI不是年轻人的工具，它只是愿不愿意用的问题。 今天最重要的，不是会不会用AI，是真实知道它该帮你干什么。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 学计算机的人，为什么毕业后一天技术岗都没干过 03:30-07:20 从广告营销到内容编辑，她为什么更想靠近真实用户 07:20-11:00 AI课程主编的角色，其实是站在中间做翻译 11:00-15:00 越是专业的老师，越容易忽略新手最具体的卡点 15:00-18:30 盲测、社群、真实反馈，一门课到底是怎么被磨出来的 18:30-22:00 用户不是抽象数据，而是一个个会卡住的真人 22:00-26:00 退休老人开始学AI，第一批冲击她的真实案例 26:00-30:00 用豆包和Get笔记写回忆录，AI第一次变得很温柔 30:00-34:00 七十多岁的妈妈，用AI给儿子的珠宝做广告片 34:00-38:00 乡村教师和留守孩子，AI为什么会让她想到“教育平权” 38:00-42:00 她最明显的感受是，用户今天比两年前更愿意为AI付费 42:00-46:00 从豆包到OpenClaw，普通人的使用门槛正在被改写 46:00-50:00 AI不再只是写写PPT，它已经开始接管完整任务链 50:00-54:00 排北京电影节、点减脂麦当劳，AI开始进入具体生活 54:00-58:00 一门AI课最难的部分，从来不是写稿，而是找准题和方案 58:00-01:02:00 30天AI入门路径，她会先让普通人拆自己的工作流 01:02:00-结束 当越来越多真实的人开始用AI，翻译者就变得越来越重要 📖故事摘要 石唱最早学的是计算机。 那本来是一条很“标准”的路： 技术、开发、进入互联网。 但她毕业时做了另一个选择。 她没有去做技术岗， 而是去了广告和营销。 因为她真正感兴趣的， 是内容，是表达，是人与人之间的连接。 后来，她进入得到， 又一路走到AI课程主编的位置。 这份工作最核心的部分， 不是写稿， 也不是做包装。 而是做翻译。 一边面对的是专家。 他们懂方法、懂模型、懂复杂系统。 另一边面对的是普通用户。 他们可能连网址怎么打开都不知道， 也可能只是想解决一个非常具体的小问题。 她说， 自己最常做的事， 就是在老师讲得兴起的时候喊停。 告诉对方： 这里新手听不懂， 这里要再降一步， 这里得换一个更通用的工具。 也是在这个过程中， 她看到了很多让自己震动的用户。 有七十多岁的妈妈， 会用AI给儿子的珠宝做广告片。 有老人会在豆包的引导下， 把自己的一生拆成章节， 再用Get笔记录成回忆录。 也有乡村教师， 把AI带进教室， 让留守儿童第一次感受到某种“被看见”的可能。 这些都让她越来越确定一件事： AI不是年轻人的工具， 也不是少数人的工具。 它真正改变的， 是一个个具体的人， 一个个具体的生活时刻。 在这期节目里，她分享了自己的路径： 为什么她会从营销走向内容， 为什么一门课最花时间的是“选题和方案”， 以及为什么今天最重要的能力， 是知道AI到底该替你干什么。 当AI越来越强， 真正有价值的人， 往往不是最会炫技的人， 而是最知道普通人会卡在哪里的人。 💬听众互动 你最近一次真正被AI帮到的，不是“好玩”，而是“真有用”的时刻，是什么？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP14 计育韬：从哲学到代码，他把"语言"变成了一种生产力 嘉宾：计育韬 T/CASME 1609—2024中华人民共和国《融媒体 SVG 交互设计技术规范》标准制订人 上海市信息化青年人才协会会员 上海市中青年知识分子联谊会会员 著有交互设计学专著《Prezi 完全解读：从入门到精通》和《硬核运营：技术流新媒体养成》 精通政务融媒体AIGC创意设计，广泛与各中央新闻宣传单位和中央国家机关单位融媒体部门开展协作 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ --- ## 🪝本期故事 一个看起来"完全不像程序员"的人。 哲学专业出身， 学的是马克思主义。 但他做的事情却是： 前端代码、交互设计、AIGC工作流。 在很多人眼里，这是一次"转型"。 但在他看来： 根本没有转型。 因为他只是在用不同的语言， 做同一件事。 人类语言、代码语言、视觉语言。 本质都是在沟通， 都是在让一个系统理解你，并执行。 真正的变化，发生在他开始不断跨界之后： 从PPT，到前端 从演示工具，到代码 从商业创意，到政务AIGC 他开始一边拆解，一边重构。 这一期，我们聊的是： 一个文科生，如何在AI时代打通所有"语言"。 --- ## 💡本期你会听到 文科生如何理解代码与编程 为什么"语言"是跨学科的底层能力 自学时代的成长路径是怎样的 如何通过"教别人"加速学习 政务AIGC和商业AIGC的差异 AI时代如何构建自己的能力体系 --- ## 🔥本期金句 代码，本质也是一种语言。 逻辑能力，才是跨学科的底层能力。 当你教别人时，你才真正学会。 兴趣走到前10%，一定能变现。 对世界保持好奇心，就能跨越一切领域。 --- ## ⏱Shownotes 00:00-03:30 哲学专业出身，却走上技术路径 03:30-07:20 文科焦虑与"代码是语言"的理解 07:20-11:00 逻辑能力才是核心竞争力 11:00-15:00 从PPT到前端，技术本质的打通 15:00-18:30 自学路径：从摸索到系统理解 18:30-22:00 互联网早期的学习资源与方法 22:00-26:00 边学边教，如何加速成长 26:00-30:00 从分享内容到出版与巡讲 30:00-34:00 技术跨界的本质：用不同工具实现同一目标 34:00-38:00 AIGC时代，文理边界正在消失 38:00-42:00 政务AIGC与商业AIGC的差异 42:00-46:00 政务内容的"普适性"与用户结构 46:00-50:00 AIGC创作中的真实工作流与案例 50:00-54:00 行业标准、效率与未来机会 54:00-结束 兴趣驱动，决定一个人能走多远 --- ## 📖故事摘要 计育韬最早是一个标准意义上的文科生。 学哲学，写论文，研究理论。 但他做的事情却完全不同： 自学AE 写前端代码 做交互设计 做AIGC内容 在别人看来，这是跨界。 但在他看来，这只是语言的切换。 他说， 代码本质上就是一种语言。 你用自然语言说服别人， 用代码语言驱动机器。 底层逻辑是一样的。 于是他不再纠结"文科还是理科"， 而是开始不断探索： 这个东西是怎么运行的？ 他一边学，一边教。 在人人网写教程， 做直播分享， 后来出版书籍， 再到全国巡讲。 慢慢地， 他把学习变成输出， 把兴趣变成能力。 再后来，他进入AIGC时代。 开始做政务内容， 做工作流， 做系统化创作。 他发现： 真正的差距， 不在你学了什么， 而在你是否持续探索。 当语言不再是边界之后， 人可以去任何地方。 --- ## 💬听众互动 如果代码也是一种语言，你会愿意开始"学会和机器对话"吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP13 酸梅：一个人剪153天素材，她用AI把“不可能完成“的纪录片做成了 嘉宾：酸梅 汽车造型设计师，AI纪录片创作者。2025年得到AI实干家，用AI独立制作纪录片，全网播放量破百万 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做汽车设计出身的人。 原本的路径很清晰： 调研用户、画草图、建模落地。 但在AI到来之前，她已经做了一件更疯狂的事： 一个人，把一部纪录片硬生生做出来。 153天素材， 2到4个T的数据量， 全部手工整理。 没有AI，没有自动化。 只有时间，和意志。 真正的变化发生在AI进入之后。 她不再只是“剪素材的人”， 而是可以从0开始，创造一整部作品。 从人肉，到AI， 从不可能，到可以复制。 这一期，我们聊的是： 一个人，如何用AI完成一部纪录片。 💡本期你会听到 一个人完成纪录片的真实难度 没有AI时代的创作有多痛苦 AI如何改变纪录片生产流程 从图片到视频的完整AI链路 如何用AI补足拍摄无法完成的镜头 纪录片真实性与AI生成的边界 普通人如何开始AI创作 🔥本期金句 一个人就是一支队伍。 AI让不可能变成现实。 能力，是在手搓中长出来的。 AI是放大器，不是捷径。 热爱，才是长期主义的燃料。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 汽车设计师与纪录片创作者的双线人生 03:30-07:20 153天素材，手工整理的极限体验 07:20-11:00 没有AI的年代如何做人肉场记 11:00-15:00 最难熬的阶段，重复与绝望 15:00-18:30 从崩溃到坚持，跨过创作低谷 18:30-22:00 第一次完整做出一部50分钟纪录片 22:00-26:00 27次修改，推倒重来的过程 26:00-30:00 从摄影到剪辑，自学一切技能 30:00-34:00 AI进入，从海报开始改变 34:00-38:00 Midjourney让视觉表达升级 38:00-42:00 Suno让音乐与音效自由 42:00-46:00 图片动起来，空镜头不再缺失 46:00-50:00 视频生成，逐步拼齐创作链路 50:00-54:00 AI仍然替代不了的“体感能力” 54:00-58:00 如何用AI补全无法实拍的内容 58:00-01:02:00 从0到1做AI纪录片的完整流程 01:02:00-结束 AI时代，一个人也能完成一部作品 📖故事摘要 酸梅最早是做汽车设计的。 那是一种“工业级”的能力： 调研、建模、落地。 但她做了一件更极端的事。 在没有AI的时代， 她一个人完成了一部纪录片。 153天的素材， 2到4个T的数据量。 她做的第一件事， 是把所有素材从头到尾看一遍。 然后，一条一条手打： 场景、人物、对白、情绪。 用Excel， 用最原始的方法。 这个过程，持续了几个月。 最难的不是技术， 是重复。 一天只能整理几分钟内容， 进度慢到让人怀疑人生。 她说，那种感觉像跑步： 前10分钟最痛苦， 但你必须熬过去。 最终，她做出了第一部纪录片。 不是完美， 但完成。 而AI的出现，让一切开始改变。 她先用AI做海报， 再用AI生成音乐， 再用AI补全空镜头， 再到生成完整视频。 一步一步， 把“一个人做不到”的事情， 变成“一个人可以完成”。 但她也说得很清楚： AI可以帮你做很多， 但不能替你形成判断。 那些手工打过的字， 剪过的片， 崩溃过的夜晚， 才构成了真正的能力。 AI只是把它放大。 在这期节目里，她分享了自己的路径： 如何从0开始做纪录片， 如何用AI提升效率， 以及为什么真正重要的， 是你是否愿意把一件事做到极致。 当工具越来越强， 真正决定差距的， 是你有没有走过那段“没人帮你”的路。 💬听众互动 如果给你一个AI工具，可以帮你完成一部纪录片，你会愿意开始做自己的故事吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP12 Kiki：她把一个虚拟女孩养成百万粉丝的数字偶像，重写“陪伴”的意义 嘉宾：Kiki 数字偶像集原美主理人，虎山行AI创意工作室制片人，长期深耕虚拟偶像与AI内容创作领域，主导打造数字偶像集原美，全网粉丝约200万至300万。拥有从传统3D制作到AIGC创作的完整经验路径。 ​ 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做内容制作出身的人。 原本的路径很清晰： 影视、动画、项目制生产。 但在AI到来之后，她遇到了一个更难的问题： 做出一个“好看”的角色，不等于养活一个“被喜欢”的IP。 真正的变化发生在她接手“小美”之后。 那不是一个从0开始的角色， 但几乎所有真正重要的东西， 都需要重新定义： 世界观、性格、成长路径、粉丝关系。 她开始一边做内容，一边养一个“人”。 从做作品，到做角色， 再到做一个能陪伴用户的数字生命。 这一期，我们聊的是： 一个虚拟偶像，是如何被一点点“养大”的。 💡本期你会听到 虚拟偶像是如何从0到1被打造出来的 为什么“好看”远远不够支撑一个IP AI如何改变内容生产的成本与效率 从传统3D制作到AIGC的转型路径 粉丝为什么会对虚拟角色产生真实情感 数字偶像的商业化逻辑与现实压力 如何在商业化与表达之间保持平衡 🔥本期金句 好看的角色很多，被人真正喜欢的很少。 一个IP的核心，不是外形，是持续的表达。 AI可以提升效率，但替代不了创作的判断。 粉丝愿意为你做点什么，才是最深的连接。 真正的IP，是可以陪人一起长大的。 ⏱Shownotes 00:00-03:00 Kiki是谁，从虚拟偶像制作到“小美主理人” 03:00-07:00 第一次接触数字偶像，从阿里电梯里的虚拟女团开始 07:00-11:00 从0到1做第一个数字人项目，真实的难度与复杂度 11:00-15:00 接手“小美”，一个“只有外表没有灵魂”的IP 15:00-19:00 如何重新定义一个虚拟角色的世界观与故事 19:00-23:00 数字偶像的本质：为什么“叙事”比“颜值”更重要 23:00-27:00 传统3D制作的高成本与长周期 27:00-31:00 为什么开始引入AI，内容产能成为关键瓶颈 31:00-36:00 从Vega到秒画，再到多工具混用的AI生产链路 36:00-40:00 AI并没有替代创作，反而放大了创作的价值 40:00-45:00 小美的人设：不是完美偶像，而是“会成长的人” 45:00-50:00 粉丝为什么会把小美当作自己、妹妹或孩子 50:00-55:00 粉丝二创、手写信与3D打印，一个IP的真实连接 55:00-01:00:00 140条内容背后的成本压力与商业化现实 01:00:00-01:05:00 广告合作的取舍，如何保持IP调性 01:05:00-01:10:00 商业化与理想之间的平衡 01:10:00-01:15:00 被误解“不够中国”，反而强化文化表达方向 01:15:00-01:20:00 从节气、国风到文化表达，小美的另一条线 01:20:00-01:25:00 未来的可能：AI演员、机器人、IP宇宙 01:25:00-结束 为什么“单纯”，是一个IP最珍贵的东西 📖故事摘要 Kiki做过很多项目。 但“小美”，是不一样的。 她接手这个IP时， 它只有外表，没有故事。 大家只知道： 漂亮、风格化、好看。 但没人知道： 她是谁，她从哪来，她要去哪。 于是她开始“养一个人”。 给她写人物小传， 设定世界观， 设计成长路径。 慢慢地，小美开始有了性格。 与此同时，现实问题也越来越明显： 一条几十秒的视频， 成本可能高达十几万。 产能跟不上， 商业压力也越来越大。 于是AI进入了这条生产链。 从云端出图工具，到多模型混用， 效率被大幅提升。 但她也越来越确定一件事： 工具可以提速， 但好作品，永远慢。 真正让小美成长的， 不是技术， 是人与人的连接。 粉丝会给她写信， 做二创， 甚至3D打印她的形象。 有人在评论区讲自己的故事， 把她当作一个可以倾诉的对象。 这一刻， 小美不再只是一个角色。 她变成了一种陪伴。 Kiki说， 她最喜欢小美的一点是： 单纯。 单纯地喜欢世界， 单纯地回应别人， 单纯地做自己。 在一个越来越复杂的世界里， 这反而变成了一种稀缺能力。 💬听众互动 如果有一个虚拟角色，可以陪你成长、回应你、甚至理解你，你会愿意和她建立关系吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP11 小苋 嘉宾：小苋 AI 产品经理/设计师/独立开发，超级大E人 一人开发：iOSAPP 冲突排练场；三餐一日；AI 演讲评估 hitalker.com； 关于一句话“在脑子里玩你的连连看 对对碰” ，然后用vibe coding做了个关于思念的小游戏：https://emotiondice-rojy.vercel.app；毕业给工作室小伙伴整的抓娃娃扭蛋机：https://rosehahah.github.io/gacha_grabber_site 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做产品出身的人。 原本的路径很清晰： PRD、需求、协作开发。 但在AI爆发之后，她发现了一件事： 不会写代码，也可以做产品。 真正的变化发生在她开始“自己造物”之后。 在那里，没有岗位边界，只有问题： 生活中的不便 关系中的冲突 身体里的隐痛 她开始一边观察，一边创造。 从一个点子，到一个产品，再到一整个作品体系。 这一期，我们聊的是： 一个不会写代码的产品经理，如何成为独立开发者。 💡本期你会听到 不会写代码的人如何做产品 AI如何打破专业门槛 如何从生活中找到产品灵感 女性开发者的独特视角 产品如何承载情绪与体验 从0到1快速做出产品的方法 🔥本期金句 AI把专业门槛打掉了。 真正稀缺的，是对生活的感受。 产品，是从身体里长出来的。 智能不再稀缺，执行力才是。 越是技术时代，人越需要细腻。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 独立开发者的身份与路径 03:30-07:20 三个完全不同的小产品 07:20-11:00 不会写代码如何做产品 11:00-15:00 AI如何打破开发门槛 15:00-18:30 从生活观察到产品灵感 18:30-22:00 冲突排练场的诞生 22:00-26:00 AI如何参与产品设计 26:00-30:00 女性视角与产品洞察 30:00-34:00 女性黑客松的体验 34:00-38:00 情绪与同理心在产品中的作用 38:00-42:00 如何发现被忽视的需求 42:00-46:00 产品从0到1的路径 46:00-50:00 从做出来到做好的变化 50:00-54:00 执行力与持续创造 54:00-结束 AI时代，人人都可以成为创造者 📖故事摘要 小苋最早是做产品经理的。 那是一种“协调与规划”的能力： 写需求、对接开发、推进上线。 但AI时代带来了一个新的问题： 为什么一定要别人帮你实现？ 她开始尝试用AI做产品。 一开始，是好奇。 后来发现， 只要会表达，就可以创造。 她不会写一行代码， 但她可以通过和AI对话， 把想法变成产品。 她做了三个产品： 一个用来模拟冲突沟通 一个用来提醒吃饭 一个用游戏化方式管理健康 这些产品，看似不同。 但背后是同一个逻辑： 来自生活的真实感受。 她不喜欢吵架，于是做了冲突排练场。 她观察身边人不按时吃饭，于是做了打卡工具。 她感受到身体的不适，于是做了健康产品。 她说， AI可以帮你完成一切流程， 但无法替代你对生活的感知。 在这期节目里，她分享了自己的路径： 如何从0开始做产品， 如何用AI完成开发流程， 以及为什么真正重要的， 是对世界的感受能力。 当AI降低了门槛之后， 真正决定差距的， 不再是你会不会技术， 而是你有没有去做。 💬听众互动 如果你生活中有一个一直困扰你的问题，你会愿意把它做成一个AI产品吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP10 费费 嘉宾：费费 费心玩耍文化传播创始人，头部AI+MCN签约博主，当当畅销书《拥抱蓝海》作者，AI亿级流量操盘手，1000+博主和创始人短视频和AI创作导师，前大厂产品经理\高级运营经理 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做内容操盘出身的人。 原本的路径很清晰： 流量、短视频、账号增长。 但在AI爆发之后，她发现了一件事： 内容不再只是流量工具。 真正的变化，发生在她开始把AI带入生活之后。 在那里，没有技术门槛，只有体验： AI可以是造型师 可以是旅行搭子 也可以是情绪容器 她开始一边创作，一边重新定义内容。 从做账号，到做表达，再到做情绪价值。 这一期，我们聊的是： 一个内容操盘手，如何在AI时代重写创作逻辑。 💡本期你会听到 AI如何改变内容创作方式 情绪价值为什么成为新内容方向 女性视角下的AI应用 AI如何参与生活与表达 从流量思维到价值思维 个人IP如何在AI时代成长 🔥本期金句 AI不仅是工具，也是情绪容器。 内容不只追求流量，更要有感受。 技术越强，人越需要情绪价值。 AI可以让生活更有光。 个人IP的核心是表达真实体验。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 从短视频操盘到AI博主 03:30-07:20 十年互联网经验的路径变化 07:20-11:00 AI进入内容创作领域 11:00-15:00 女性视角下的AI应用 15:00-18:30 AI不仅是工具也是陪伴 18:30-22:00 情绪价值成为新需求 22:00-26:00 内容创作逻辑的变化 26:00-30:00 从流量思维到表达思维 30:00-34:00 AI参与生活与创作 34:00-38:00 个人IP成长路径 38:00-42:00 AI带来的虚无感讨论 42:00-46:00 人与人真实连接的重要性 46:00-50:00 AI与情绪价值的商业化 50:00-54:00 创作快乐与生活意义 54:00-结束 AI让生活更有光 📖故事摘要 费费最早是做短视频操盘的。 那是一种“获取流量”的能力： 做内容、做账号、做增长。 但AI时代带来了一个新的问题： 内容变多了，情绪却变少了。 她开始接触AI。 一开始，是为了创作效率。 后来发现，AI不仅能写内容。 还可以陪伴生活。 可以帮她做造型建议， 规划旅行， 甚至成为情绪容器。 她开始重新思考内容的意义。 从追求流量，到表达真实体验。 再到后来，她开始做AI内容创作。 她意识到： 技术越强，人越需要情绪价值。 在这期节目里，她分享了自己的路径： 内容操盘如何转型AI创作， 情绪价值如何成为新内容方向， 以及个人IP如何在AI时代成长。 当AI进入生活之后， 真正重要的， 不只是效率， 而是让生活更有光。 💬听众互动 如果AI能成为你的情绪搭子，你会愿意每天和它聊天吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP09 Henry 嘉宾：Henry 数据库解决方案架构师，十余年AI从业经验。从早期机器视觉到云计算到向量数据库与Agent，长期参与企业级AI系统落地与架构设计。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做程序员出身的人。 原本的路径很清晰： 写代码、做系统、做工程交付。 但在AI的第一波浪潮里，他已经入场。 后来却离开了。 他转向云计算，开始做架构与解决方案。 直到有一天，他重新看见AI。 这一次，不再是图像识别。 而是生成。 当Stable Diffusion出现的时候，他意识到： AI的能力，已经超过了他的想象上限。 他决定再次回到AI。 从图像，到向量，再到RAG。 这一期，我们聊的是： 一个工程师，如何在两次AI浪潮之间，重新选择方向。 💡本期你会听到 什么是向量，为什么AI能“理解意思” RAG到底解决了什么问题 传统搜索和AI搜索的本质差异 为什么AI擅长语义，却不擅长算数 企业为什么一定要做知识库 向量数据库在AI系统中的位置 🔥本期金句 AI不是在理解文字，而是在计算关系。 向量的本质，是把世界变成一串数字。 有多少人工标注，就有多少智能。 AI擅长语义，但不擅长数字。 真正决定效果的，是你如何组织数据。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 从程序员到AI架构师，一次路径的重构 03:30-07:20 十年前进入AI，又选择离开 07:20-11:00 图像识别时代的AI起点 11:00-15:00 云计算阶段：从写代码到做架构 15:00-18:30 Stable Diffusion带来的震撼 18:30-22:00 AI第二曲线：生成能力爆发 22:00-26:00 什么是向量：一串数字的世界 26:00-30:00 高维空间中的“语义关系” 30:00-34:00 为什么AI能理解“意思” 34:00-38:00 传统搜索 vs 向量搜索 38:00-42:00 吾日三省吾身的案例 42:00-46:00 多模态：文字、图片、声音统一 46:00-50:00 RAG的本质：检索+生成 50:00-54:00 企业知识库的真实复杂度 54:00-58:00 精度、成本与速度的权衡 58:00-结束 AI落地，本质是工程问题 📖故事摘要 Henry最早是做程序员的。 那是一种“构建系统”的能力： 写代码、做模型、交付项目。 他很早就进入了AI领域。 参与过图像识别、数据标注的早期阶段。 但那时候的AI，还不够成熟。 他选择离开，转向云计算。 直到生成式AI出现。 Stable Diffusion让他第一次意识到： AI已经不是过去那个AI了。 它开始具备创造能力。 他重新回到AI。 这一次，他进入的是更底层的领域： 向量、语义、关系、RAG。 在这期节目里，他拆解了一个核心问题： AI是如何“理解世界”的。 不是通过文字， 而是通过数字之间的关系。 他也分享了真实的工程经验： 为什么AI擅长语义却不擅长计算， 为什么企业必须构建自己的知识库， 以及RAG系统在真实场景中的复杂性。 当AI开始统一文字、图片、声音之后， 真正重要的， 不再是你输入了什么， 而是你如何组织这些信息。 💬听众互动 如果AI已经可以理解“意思”，而不是“关键词”，你还会像以前一样搜索吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP08 李哲 嘉宾：李哲 趣营销AI+营销板块主理人，指北AI社区导师，某AI独角兽企业市场负责人，中国信通院「铸基计划」增长百人会首批专家 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做搜索营销出身的人。 原本的路径很清晰： 关键词、排名、流量、转化。 但在AI爆发之后，他发现了一件事： 用户不再点击搜索结果了。 真正的变化，发生在AI开始直接给答案之后。 在那里，没有页面，只有引用： 用户问问题，AI直接总结 品牌不再出现在第一页 甚至连链接都不需要点开 他开始一边焦虑，一边测试。 从SEO，到AI搜索，再到GEO。 这一期，我们聊的是： 一个营销人，如何在AI搜索时代重写增长逻辑。 💡本期你会听到 什么是GEO，为什么SEO正在改变 AI搜索如何影响流量分发 品牌如何出现在AI答案中 内容策略在AI时代的变化 企业如何布局AI搜索渠道 AI搜索与传统搜索的区别 🔥本期金句 AI正在成为新的搜索入口。 排名不再重要，被引用才重要。 SEO优化的是页面，GEO优化的是答案。 用户不点击，流量逻辑被重写。 AI时代，品牌必须进入模型语料。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 从SEO到GEO，一次路径重构 03:30-07:20 传统搜索流量逻辑 07:20-11:00 AI搜索改变用户行为 11:00-15:00 用户不再点击链接 15:00-18:30 什么是GEO优化 18:30-22:00 品牌如何进入AI答案 22:00-26:00 内容策略正在改变 26:00-30:00 AI引用机制解析 30:00-34:00 SEO与GEO的差异 34:00-38:00 企业增长路径变化 38:00-42:00 AI搜索入口竞争 42:00-46:00 如何布局AI搜索内容 46:00-50:00 营销人能力变化 50:00-54:00 未来搜索趋势判断 54:00-结束 AI时代的新增长逻辑 📖故事摘要 李哲最早是做搜索营销的。 那是一种“获取流量”的能力： 做关键词、做排名、做转化。 但AI时代带来了一个新的问题： 用户开始不再点击链接。 他们直接问AI。 AI直接给答案。 页面被折叠，排名失去意义。 他开始重新思考： 如果用户不点击，营销还怎么做。 他发现，新的战场不是搜索结果页。 而是模型的答案。 从SEO，到GEO。 从优化页面，到优化被引用。 他开始测试内容结构、品牌露出、语料布局。 慢慢意识到： AI搜索，正在重写整个流量逻辑。 在这期节目里，他分享了自己的路径： 什么是GEO， 品牌如何进入AI答案， 以及企业如何布局AI搜索渠道。 当AI成为新的入口之后， 真正决定流量的， 不再是排名， 而是你是否被AI引用。 💬听众互动 如果未来用户都直接问AI，你还会做传统SEO吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP07 王帅 嘉宾：王帅 大模型算法工程师，从事企业级知识库与智能问答系统搭建，参与Agent平台的架构设计与算法优化。既服务个人知识管理场景，也负责企业级AI工作流落地。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做算法出身的人。 原本的路径很清晰： 模型、系统、工程交付。 但在AI爆发之后，他发现了一件事： 信息越来越多，却越来越难用。 真正的变化，发生在他开始做知识库之后。 在那里，没有“存储”，只有结构： 同样的数据，有人只能收藏吃灰 有人却可以随时调用、生成答案 他开始一边搭系统，一边观察用户。 从个人知识管理，到企业级RAG，再到Agent平台。 这一期，我们聊的是： 一个工程师，如何重新定义“知识该怎么用”。 💡本期你会听到 什么是RAG，为什么AI不知道你的数据 知识库为什么不是“丢进去就完了” 普通人如何建立自己的知识系统 为什么分类比存储更重要 企业级知识库难在哪里 AI如何真正进入工作流 🔥本期金句 AI不知道你的数据，你必须告诉它。 知识库不是存东西，是组织信息。 收藏不等于学会。 数据不干净，AI就不可靠。 AI的效果，取决于你给它什么。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 从个人知识库到企业级AI应用 03:30-07:20 为什么AI不知道你的数据 07:20-11:00 RAG的本质：给AI上下文 11:00-15:00 知识库不是存储，而是结构 15:00-18:30 普通人最大的误区：全丢进去 18:30-22:00 分类，比工具更重要 22:00-26:00 知识库的核心：先理解再存 26:00-30:00 收藏不等于学会 30:00-34:00 大而全 vs 小而精 34:00-38:00 AI效果取决于输入质量 38:00-42:00 不同工具的使用场景 42:00-46:00 Notion与Obsidian的差别 46:00-50:00 Markdown为什么对AI更友好 50:00-54:00 个人知识库的真实使用方式 54:00-58:00 企业知识库的复杂度 58:00-结束 AI落地的关键：理解业务 📖故事摘要 王帅最早是做算法和系统的。 那是一种“让系统跑起来”的能力： 建模型、做架构、交付项目。 但AI时代带来了一个新的问题： 信息变多了，却没有变好用。 他开始接触知识库。 一开始，是把数据存进去。 后来发现，问题根本不在存储。 而在结构。 同样的100G资料， 有人找不到 有人却可以直接生成答案 他开始重新思考： 什么才是“可用的知识”。 于是他开始做分类、做摘要、做结构化处理。 再到后来，他进入企业场景。 面对的，不再是个人资料， 而是复杂表格、扫描文档、行业数据。 那一刻他意识到： AI真正难的，从来不是模型， 而是数据。 在这期节目里，他分享了他的判断： 普通人如何建立知识库， 企业如何落地RAG系统， 以及为什么AI必须和业务结合。 当AI开始参与知识处理之后， 真正决定效果的， 不再是模型有多强， 而是你给它的数据有多清晰。 💬听众互动 如果你有100G资料，你会选择全部丢进去，还是先整理再使用？欢迎在评论区聊聊。