Avsnitt

  • 修饼和包子都是从打工到创业的经历,修饼自己做编剧和文创IP,再到自己做自媒体IP;包子大厂出来之后创业近10年,这一期就一起聊聊这些年创业的感悟,心路历程。

    【关于主播】

    包子:

    AI商业应用专家/总工程师,互联网连续创业者,爱好思考和认知。

    全网ID:包子阿巴阿巴

    修饼:

    科普博主,出版科普读物《迷你物理学》,AI短片创作者。

    全网ID(公众号、抖音、视频号、即刻、B 站等):修饼/修饼想当然

    【关于我们】

    从AI商业化视角,聊聊AI能不能把所有行业重新做一遍。

    聊聊ai领域的新发现、新机会、新认知。

    出发,一起看看未来~

    【听友交流】

    微信号:Edward_y

    【shownotes:】

    2:00 修饼的创业经历

    13:00 包子的创业经历

    29:00 创业的个人低谷

    43:30 创业后最大的变化

    01:16:13 修饼即将要上线的三个新的很有吸引力的内容

  • 区别于之前几期我们聊了很多AI强关联的内容,这一期就跟修饼一起聊聊电影和艺术相关,更多是我们的交流,未来我们也会更多做一些我们相互认知,见识,理解的内容。

    【关于主播】

    包子:

    AI商业应用专家/总工程师,互联网连续创业者,爱好思考和认知。

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    修饼:

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    【shownotes:】

    11:00 修饼早年读书时候,看的电影有哪些

    16:00 修饼聊聊以前读书时代自己的困难经历,电影带来的治愈和眼界开阔

    33:30 修饼带大家看看编剧学习的大学校园和感受

    43:13 电影、小说带来的很重要的价值是给予想象力,而想象力很可能是推动科学发展的重要条件

    1:04:00 修饼对于喜欢电影的一些推荐和感受

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  • 去年开始的AI被广为认知,AI已经逐渐融入到很多人的工作和一些生活中,未来AI也会像以前的电脑、5G等时代,融入新的一代的成长,这一期包子和修饼就一起聊聊AI与教育这个话题,更多探讨一些AI之下人才能力对应教育的过程,以及在历史的教育模式下,有什么正负反馈和感受,探讨一些底层的认知。

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    包子:

    AI商业应用专家/总工程师,互联网连续创业者,爱好思考和认知。

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    修饼:

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    【shownotes:】

    00:44 什么样的一批人塑造了现在的AI

    22:00 未来使用AI应该是会伴随儿童成长

    26:20 我们到底是先知道客观事实,还是先知道定义

    40:17 如果人可以一直观测所有的数据和事实,人也可以有非常高的智慧

    41:30 小朋友的看图说话,不同视角的解读,正是一种创新的体现

    58:00 STEM教育是值得借鉴的一种本质底层的教育

    59:00 如果我们能够回到学生时代,希望学什么,怎么学习

    1:14:32 修饼和包子分别给听友们关于教育和自我成长的建议

  • 从23 年开始,我们就在做跟 AI 相关的工作,团队里基本都是90 后、95 后、00 后,如何管理这样一个年轻的团队呢? 我们谈了一下自己在管理方面的经验,由于我们的管理体量也不大,难免有认知盲区,欢迎听友们指正~

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    AI商业应用专家/总工程师,互联网连续创业者,爱好思考和认知。

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    【关于我们】

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    【shownotes:】

    01:12  传统医美行业的管理模式

    08:41  00后的管理和80后90后的管理,有何不同

    10:40  最好的管理就是专业力

    14:17  管理的前一步,是选择什么样的人一起共事(招聘动作)

    15:42  A I行业招聘人才,更看中成长曲线

    24:08  00后,90后的本质区别,就是所处的马斯洛需求层级不同

    34:05  找对人的作用远大于上各种管理技巧和管理工具的作用

    35:53  AI团队中的人才画像是什么样的

    41:46  有意识营造轻松的团队氛围,是团队持续发展的重中之重

    44:56  现在00后所处的环境,导致向上努力的信心下降

    49:57  00后的自我实现需求,是管理者需要去重视的

    54:00  00后面临的社会命题是不同的,老饼喂不了00后

    1:02:04  管理和行为学,心理学的强相关性

    1:07:39  管理工具的重要性(okr,kpi,薪酬制度,职级制度)

    1:08:52  利益管理和感召管理的区别

    1:20:51 修饼在医美行业管理时的薪资绩效设计案例及理念

    1:25:55  管理的三个关键词(定规则,提认知,打胜仗)

    1:27:42  管理者需要务实,区分什么是计划和幻想

  • 本期嘉宾是在地产行业深耕多年的建筑师李谦,他也是很早介入 AI 的垂直领域专业人士。我们一起聊了关于房地产的现状、城市规划的历史、AI 在房地产行业的应用等话题~

    【嘉宾介绍】

    李谦,清华大学建筑学学士,美国密歇根大学城市设计专业硕士。

    资深建筑师、房地产职业经理人。

    部分建筑作品:

    北京万通中心

    北京中关村SOHO

    北京联想总部

    新伊斯坦布尔城市设计 Yeti Istanbul, Turkey (urban design)

    费城 Market EastStreet, Philadelphia, PA (urban design)

    华盛顿特区North Capitol Street, DC (urbandesign)

    华盛顿特区 Mount VernonSquareRedevelopment

    沈阳中日产业园

    沈阳万科东第

    青岛国家广告园

    青岛水岸再开发

    吉林松花湖王子大饭店

    嘉宾的个人播客:陈腐粉碎机

    嘉宾的个人主页:https://www.rattenstadt.com/index.html

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    从AI商业化视角,聊聊AI能不能把所有行业重新做一遍。

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    【shownotes:】

    01:40 嘉宾做过的房地产项目
    03:25 明星建筑与日常商用建筑
    05:40 伊斯坦布尔欧洲区新城设计
    06:28 播客陈腐粉碎机
    07:31  房地产行业的现状
    17:05 什么是短缺?什么是稀缺?
    19:33 房地产行业最早接触 AI 的从业者
    21:20 嘉宾做的两类 AI 尝试
    27:17 为什么路越宽反而城市越拥堵?
    28:47 芝加哥的城市规划
    30:41 俄罗斯、巴黎、伦敦、纽约的路网情况
    34:57 影响中国的建筑学
    36:51 城市规划和建筑设计中,有哪些环节可以用到 AI?
    44:19 嘉宾在做的两个AI项目(地下车库定价、现金流模型)
    49:22 两个项目使用到的技术来源
    51:41 产品 MVP
    55:12 AI 的学习路径
    01:01:56 DIY 的技术实验路径
    01:04:56 朋克精神
    01:09:19 如果做时间管理
    01:10:34 未来的建筑师所具备的技能点变化
    01:12:31 3D 打印
    01:16:52 历史的数据也需要清洗

  • 本期嘉宾是我们第3期聊GPT4-o的算法大神Lao,本期我们帮助一些小白或者新入行业的公司,普世和加深一些大模型训练相关的知识,也希望通过这些帮助一些公司避免模型训练时候的踩坑。

    【shownotes:】

    01:22 大模型的基本概念?

    04:50 包子对于大模型的理解

    14:30 探讨智能=‘压缩’

    20:00 模型训练的几种模式,高效微调PEFT,全参微调SFT的区别和比喻解释

    32:50 做大模型需要哪些准备?

    39:30 模型训练的链路知识和概念

    49:20  一个有经验的算法的最大价值是什么

    52:20 算法角度来看,GPU的各种差别?

    56:40 英伟达GPU为什么成为现在的主力

    01:13:15 如何评估一个模型的优劣

    01:16:50 企业做模型训练之前的2个忠告

    01:19:00 模型训练相关是一个庞大的知识体系,知识锚点下的自学更重要

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  • 本期嘉宾是我们团队的视频创作者黄爽,在这一年多与AI工具的协作里,他的能力发生了哪些变迁?有哪些传统的工作方式因为 AI 发生了改变?AI 给他的工作带来了多少降本增效的成果?

    【shownotes:】

    00:29 这一年 AI 让我们发生了哪些能力上的变迁?

    06:10 文生视频、图生视频

    11:13 Google翻译为什么看不懂?

    19:13 有AI与没AI创作中有区别:对AI的思考变多了

    28:49 AI视频案例:篮球AI视频怎么做的?

    36:36 视频批量混剪项目

    38:38:有了 AI 以后,降本增效的点到底在哪里? AI能够增效到什么程度?

    45:55 测试不同AI产品的标准是什么?是体感吗?

    01:00:14 招聘有什么区别:更关注人本身的素质、面对变化的态度

    01:02:58 快手可拎:公司数据集的力量

    01:06:48 如何面对AI创作获奖的争议?

    01:12:29 为什么评委看不出是AI作品?

    01:19:45 AI生产视频难度在:在顶层的设计

    01:23:09 对从业者的建议:多回归底层心理学

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  • AI可以实现创作上的普惠,个体➕AI就是一个“超级个体”。但是AI为个人服务的边界和程度到底在哪里?

    本期我们将围绕“超级个体的识别特征”、“FIRE一族”、“低代码平台”等话题进行深入探讨。

    欢迎你的聆听~

    【Shownotes:】

    00:10 AI能为个体服务到什么程度?

    00:58 美国超级个体很多

    03:05 超级个体和个体户的差别在哪

    06:07 案例:公众号AI信息自动化推送日更怎么做的

    07:19 低代码平台

    15:53 个人网站AI搭建

    17:26 知识锚点

    19:07 英语领域:口语陪聊、翻译

    21:13 纳瓦尔宝典:花钱解决和花时间

    22:53 超级个体共性:创造力、学习力、自驱力

    24:11  必须用快捷键

    30:12 超级个体是个结果

    31:11  技能、产能、势能

    32:23 做自媒体是超级个体绕不开的吗?

    35:39 FIRE一族

    51:52 卖课是个好的变现形式吗?

    55:01 个体户和企业的在运用AI上的区别有哪些?

    58:33 快手的视频AI工具如何?

    01:04:22 过拟合是什么意思?

    01:09:54 很多公司会抗拒“超级个体”吗?

    01:10:43 谈谈要不要和同事交朋友

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  • 中美AI差距是1年吗?AI在各大垂直行业的爆发会很快发生?法律、医疗、金融、心理是AI介入的最佳行业?

    本期我们将围绕“我们在追逐AI的时候容易走入哪些误区?”,对上述问题进行深入浅出的谈论。

    欢迎你的聆听~

    【Shownotes】

    00:09 追逐AI的时候容易走入哪些误区?

    02:33 AI”时差“:北京比成都快3个月

    05:08 从清华智谱看商业变现

    09:49 法律、医疗、金融、心理是AI“看起来好介入实则不好介入的”

    13:54 知识图谱

    21:24 心理学容易演变成情感咨询

    25:07 情感陪伴领域

    28:12 Dan模式

    30:33 GPTs几条指令掏出背后的prompt

    31:50 风险:3条指令让你保密措施攻破

    34:56 数据质量怎么评判高低呢?

    35:43 便宜的数据打标错配

    38:23 数据管理包含哪些环节?

    40:42 数据过度收敛,推理能力消失

    42:51 数据的打标和顺序都会影响结果

    45:25 训模型的实操经验非常值钱

    50:57 挑一些容错率高的行业

    52:57 AI会涉及数据隐私和道德的问题

    01:00:29 人才缺失:串联业务和技术

    01:04:06 AI重塑管理系统

    01:07:53 趟这条路,写在基因里的挑战

    01:11:24 AI很可爱

    01:12:59 起团队,怎么搭建团队是个大坑

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  • “降本增效:AI会取代原画吗?美术已节省xx人天”、“XX公司裁员外包全部用AI替代”......一篇篇刷屏爆文告诉我们——AI似乎是经济下行时期企业的“救命稻草”。可是事实真的如此吗?用了AI就能起死回生吗?就能让企业扭亏为盈吗?

    本期我们将聚焦“ AI降了什么本,增了什么效?",深入讨论“AI可以直接交付的是哪些?”、“家装行业AI售前是降维打击”、“为什么收敛业务场景的共性比探索AI难的多?”等相关问题。

    欢迎你的聆听~

    【shownotes】

    00:21 AI出来以后什么变了,什么没变?

    05:57 生产资料发生了变化

    06:15 从场景到量产有多远?

    10:37  AI对设计师的改造:知识体系变化了

    11:42  有AI和没有AI成本结构差异?

    16:10  以新闻为例,看职业可预见的变化

    21:00  因为相信所以看见

    21:12 “手部”难题怎么解?

    22:07  AI可以直接交付的是哪些?

    28:04  AI哪些可以间接交付?

    29:11  以家装售前为例:确定意向环节AI去打客是很厉害的

    36:11  收敛业务场景的共性比探索AI难的多,难在哪儿?

    41:56  图的生产:扩散模型和对抗模型

    43:20 收敛业务场景的技术难点是什么?

    52:47 内容建模了以后,注定了AI是仿写

    53:40 仿写的灰度

    56:19 盲测:AI写的 vs 人工写的, 谁赢了?

    57:45 复制点:线性等比增长  和 边际成本低的增长

    58:49 小团队的胜利

    【关于主播】

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  • 近期招聘市场里的两极分化加重,可能是AI带来影响的表征之一,具备成功业务经验并能由此抽象出workflow给AI进行赋能的人成为了香饽饽,而可代替性强的工作可能直接就从招聘列表里慢慢“消失”。AI比我们想象的,离我们更近。如果说这注定是一场开卷考,那作为普通职场人的我们做好准备了吗?该如何与AI相处?

    本期我们将围绕“职场人的AI学习指南”,深入浅出地探讨“AI领域有哪些基础的是需要掌握的?”、“AI感是什么?”“创造力、工程化思维、学习能力、心力 ”等话题。

    欢迎你的聆听~

    【Shownotes】

    01:38  AI领域有哪些基础的是需要掌握的?

    02:54  哪些工作场景适配哪些AI?

    05:57  对大部分人来说,怎么学习AI?

    06:21  真正能接触 AI的人可能只有“十万分之一”?

    09:20  这两年大众为什么对ai的感知加深了?

    11:13  假如已经筛选了对AI感兴趣的人,怎么能从小白切入AI的行业?

    15:17  AI与职业之间关系起点回归到:你是谁,什么让你感兴趣

    15:53  职场人的“三分钟热度”是好是坏?

    17:12  直觉是平行宇宙给的“信号”

    18:30  自洽、朋克精神

    21:00  在自学AI的过程中,修饼发生了什么变化?

    23:23  AI让更多人有机会做到更多“不可能”

    25:02  个人创作会井喷吗?

    27:09   早期探索者、中期探索者、早期大众、后期大众

    28:58   AI出来以后,对包子有什么改变?

    41:15   “AI感”是什么?

    47:19   “灯塔”效应的背面:看不到光的时候,也要冲

    53:05   AI的探索和应用哪些是让你比较兴奋的?

    56:45   做AI相关的内容,受众到底是谁?会不会四不像?

    01:03:37  从工蚁看“超级生命”中的单点的影响

    01:07:53  AI行业需要的具体角色岗位有哪些?

    01:19:02  AI虽然在早期,各行各业也有应用,有什么例子?

    01:21:25  什么时候AI会井喷?

    01:23:21  用AI干到大众点评优质点评

    01:25:08  向内求变得更重要:创造力、工程化思维、学习能力、心力

    01:27:33  努力和认知:多去看

    【关于主播】

    包子:

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  • workflow,即工作流,简单说就是将“整块”工作拆分成“1、2、3......”的工作步骤。从有分工以来,就有工作流,只是在AI时代,它的重要性来到了前所未有的程度。想要真正落地AI提高产能,就脱离不开工作流的梳理。

    本期我们将围绕“AI运用中对workflow的搭建和改造”,深入探讨“什么是内容建模?如何进行内容建模?”、“workflow可视化的工具”、“在推行workflow的时候,有哪些阻力”等相关问题。

    欢迎你的聆听~

    【Shownotes】

    00:20 什么是workflow?

    05:59 什么是内容建模,我们如何进行内容建模 ?

    27:20 哪种画像的人能做建模这件事?

    29:00 从编剧看理性与感性

    30:17  怎么识别AI人才?

    35:50 怎么识别候选人具不具备”结构化思维“?

    38:10  地产等传统行业对AI接入比较少?

    39:04 行业敬畏心,用方案改造行业很难行得通

    40:19  地产为什么数字化和AI进程慢?

    43:06  我们团队已经搭建了哪些workflow?

    49:44  中台 vs 复制人

    50:59  我们日常在工作中会用到哪些AI的工具呢?

    52:33  如何让大厂的大模型适配到我们的工作?

    54:47  数据资产会变成核心壁垒

    54:59  在推行workflow的时候,有哪些阻力?

    57:48  workflow可视化的工具

    01:02:55   聊聊comfyui、sd、mj

    01:08:05   将workflow封装成应用

    01:09:27   设计师必须学AI

    01:12:11     开源模型怎么挣钱呢?

    01:13:22    从MIUI看开源这件事

    01:16:57    大模型之间的差异性、多样性怎么体现呢?

    01:18:45    为什么有的模型成本高有的成本低?

    【关于主播】

    包子:

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    修饼:

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    聊聊AI领域的新发现、新机会、新认知。

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  • OpenAI从来没让人失望过。一石激起千层浪,在春季发布会上推出最新大模型 GPT-4o ,能够实时“推理”音频、视觉和文本,这种多模态能力,在教育、医疗等领域将带来具大的应用潜力。

    本期我们将围绕“GPT4o”带来的新变革、新机会,邀请我们的新嘉宾@AI算法工程师刘崇寒,一起与我们探讨相关问题。

    欢迎你的聆听~

    #AIGC #AI #人工智能

    【ShowNotes】

    00:26     OpenAI 的发布会后是什么样的感觉?

    00:57    多模态:端到端

    09:16    Pi和4o技术背后的差异

    12:46    快乐的说 apple 是一个token,很丧的说 apple 是另外一个token

    15:29    SORA为什么让人惊艳?

    17:13     开源会落后?

    18:03    随时打断随时接上,背后的技术难度在哪儿?

    22:27     scaling law 失效了吗

    25:22     文本卷过后,卷 long context、MoE、强化学习

    32:16     4o免费开放,API价格下调,背后意味着什么?

    35:02    我们人类和机器的交互方式是不是发生了变化?

    38:01     苹果IOS18内置大模型

    39:26     手机会向新的硬件设备迁移吗?

    41:03     "指令"的消失

    42:00     4o展现出“恰当”的幽默,这件事有多难?

    44:50     Claude和 GPT到底有什么差异

    47:43      为什么国内很多人觉得KIMI好用?

    52:24      模型的好坏:普通人评判模型好不好用 vs 专业的人评判模型好不好用

    53:25      现在离 AGI 的距离还有多遥远啊?

    54:16      4o的发布对创业方向有什么影响

    59:33      4o怎么能够用到我们自己的工作当中?

    【关于主播】

    包子:

    AI商业应用专家/总工程师,互联网连续创业者,爱好思考和认知。

    ID:包子阿巴阿巴

    修饼:

    科普博主,出版科普读物《迷你物理学》,AI短片创作者。

    ID:修饼/修饼想当然

    【关于我们】

    从AI商业化视角,聊聊AI能不能把所有行业重新做一遍。

    聊聊ai领域的新发现、新机会、新认知。

    出发,一起看看未来~

    【听友交流】

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  • 伴随着AIGC杀入,技术的落地已经远远超出了商业化的进程,TO B?TO C?”杀手级“的应用将出现在哪里,是一个充满想象力的命题。

    本期我们将聚焦在医美行业的AI商业化可能性,从经营、内容矩阵、内部管理等多种视角深入探讨AI落地医美行业所面临的挑战与机会。

    欢迎你的聆听~

    #AIGC #AI #人工智能

    【ShowNotes】

    00:09   AI介入医美矩阵:如何避免AI生成大量的垃圾内容?

    09:08   成本:建立系统vs雇 100 个兼职

    10:53   AIGC医美内容的监管

    17:36   用AI落地医美矩阵内容,成本结构是怎样的?

    21:48   企业是否真的能够实现降本增效?

    24:48   用户视角看待AIGC内容轰炸

    27:12   AI 是否能传达人文关怀?

    34:31   非标内容与标品内容的AI生产难度?

    38:05   医美线上咨询是AI的好接入点吗?

    44:49   以亚朵酒店为例,看“标准化个性化”

    50:47   接入AI咨询,企业应该做哪些准备?

    59:58   企业端AI布局是一件1号位推动的事情

    01:02:05  没有数字化的公司也能很好的生存,但AI 时代差距会断层吗?

    01:04:39 “量化营销”中的非理性因素

    01:10:56  谈谈相关性和因果性

    01:14:05  是否有可能Ai做公允的数据参考,解决经营端与财务端的分歧?

    01:24:41  企业内部员工:对AI是抗拒和阻力还是积极拥抱?

    【关于主播】

    包子:

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    科普博主,出版科普读物《迷你物理学》,AI短片创作者。

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    聊聊ai领域的新发现、新机会、新认知。

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  • 我们在和AI交互的过程中输入的提示词就是“prompt”,它的质量直接影响着 AI 生成的内容好坏。

    在这一期内容中我们聚焦到“如何利用prompt调动AIGC的产能”,深入探讨prompt与人类自然语言的差异,prompt会被“进化掉”吗,怎么高效使用prompt提高产能等问题。

    欢迎你的聆听~

    【ShowNotes】

    00:33     prompt与自然语言有什么区别?

    02:29     prompt会被“进化掉”吗?

    03:48     大语言模型的“幻觉”

    07:13      普通人是否需要学prompt工程?

    10:38      语言的边界或许是AI的边界

    17:17       AI真的能“理解”物理定律吗?

    25:40     不同语言对AI模型的影响

    36:32      强化学习会让GPT E人变I人吗?

    36:32      AGI(通用人工智能)与Agent(助理)有什么区别?

    44:45      创意这事AI到底擅长还是不擅长?

    54:24      MJ和SD生成图像质量为什么不一样?

    01:00:29   从Pixar(皮克斯)做动画看感性创造背后的理性

    01:05:13    AIGC短片为什么让人眼前一亮的不多?

    01:10:05    普通人能用上Sora吗?

    01:17:21     AI技术在响应和理解prompt方面未来的趋势是什么?

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    聊聊AI领域的新发现、新机会、新认知。

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    ……

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