Lex Fridman Podcast
英文 · Lex Fridman
长访谈覆盖 AI、科研与更广泛的人文议题,按单集主题选择。
已核对订阅 · 2026/10/11
听研究、产品、产业与经济的深入讨论。节目标签表示关注方向,跨领域节目并非每期都谈 AI。
英文 · Lex Fridman
长访谈覆盖 AI、科研与更广泛的人文议题,按单集主题选择。
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英文 · Sam Charrington
机器学习研究与工程实践,关注大模型、Agent 和基础设施。
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英文 · Swyx、Alessio Fanelli
AI 工程、开发工具与开源生态;仅提取订阅源中带音频的单集。
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英文 · Daniel Whitenack、Chris Benson
AI 工程与应用落地,适合从实践视角理解技术。
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英文 · Machine Learning Street Talk
AI 基础研究、认知科学与哲学长谈,部分单集不限于 AI。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · Nathan Labenz
AI 研究、产品与社会影响,偏深入访谈。
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英文 · Dwarkesh Patel
研究准备充分的长访谈,涉及 AI、经济与历史;并非每期都谈 AI。
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英文 · Sarah Guo、Elad Gil / Conviction
AI 技术、创业与产业变化,带有明确创投视角。
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中文 · 硅谷101
技术、产业与商业的中文深度访谈,适合连接 AI 与经济议题。
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中文 · 张小珺
创业、AI 与产业人物长访谈,适合深入了解一线经营视角。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · NPR
用故事解释经济机制与商业现象,适合建立经济直觉。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · NPR
篇幅较短,解释经济数据、工作和商业中的具体问题。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · David Beckworth / Mercatus Center
货币政策、央行与宏观经济的专业访谈。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · Bloomberg
市场机制、宏观与产业访谈,也有 AI、算力和能源相关内容。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · Financial Times
金融市场、利率与全球经济的分析和讨论。
已核对订阅 · 2026/10/11
英文 · Russ Roberts
经济学思维与公共议题的长对话,范围也包含社会与哲学。
已核对订阅 · 2026/10/11
中文 · 有知有行
投资、经济与生活的中文讨论;AI 相关单集可作为交叉阅读。
已核对订阅 · 2026/10/11
硅谷101 · 中文
模型在榜单上越来越强,为什么真正把工作交给AI,还是需要人反复解释、检查和兜底? 半年前,我们与阿里国际站总裁张阔聊了Accio Work,以及Agent如何参与采购和日常经营。半年后,我们再次请到他,聊聊这半年来商家使用Accio Work的真实案例,试图回答这个问题:模型能力的提升,究竟有多少变成了商家工作里的进步? 张阔分享,很多模型的通用评测成绩已经接近满分,但团队在真实经营中,并没有感受到同样幅度的提升。为此,他们从实际业务中整理了107个任务,包括比较供应商报价、识别钓鱼邮件、预订船期和处理交易纠纷。据他介绍,在这套特定评测中,最前沿模型在无人干预条件下的任务通过率约为61%。 这些任务没有数学竞赛那么耀眼,却直接关系到商家的成本、交期和利润。一个好用的Agent,既要能把工作做完,也要让人用得起;既要理解工具和流程,也要理解这盘生意究竟想追求什么。 这期节目,我们聊聊榜单成绩与实际交付之间的落差、通用模型与垂直产品的竞争,以及当AI接手越来越多的执行工作,人还需要保留哪些…
46:13 · 2026/10/9
硅谷101 · 中文
这个夏天,来自全球各地的多个气象机构都拉响了同一个警报,一场史无前例的超级厄尔尼诺正在上演。 来自摩根大通的经济学家预计,全球的食品通胀将在2027年的上半年上升到5%,明显高于今年同期的2.8% 。这其中有来自霍尔木兹海峡封锁和黑海冲突的因素,也部分归因于我们正身处的这场、50年来颇为罕见的超级厄尔尼诺。 它究竟会通过什么方式影响到全球供给?它所带来的危害是否真的像媒体报道的那么大?在一次次与极端气候变化的对抗中,人们又为应对厄尔尼诺做了怎样的准备? 【主播】 麻花,硅谷101特约研究员 【嘉宾】 张思齐,资深大宗商品期货交易员 【你将听到】 超级厄尔尼诺,如何影响农业生产 03:17 农业几多产,起决定因素的不只是气候 08:56 超级厄尔尼诺,以及它的影响边界 16:03 厄尔尼诺如何影响棕榈油、天然橡胶和咖啡豆 19:26 哪些终端商品,价格可能受到大波动 22:20 秘鲁禁捕鳀鱼,受波及的除了日料水产,还有宠物食品 25:10 都说厄尔尼诺导致减产,但也有产区因它收益 极端气…
1:02:03 · 2026/9/30
硅谷101 · 中文
随着AI模型能力提升,训练需求更复杂,一批为模型公司提供训练数据的新公司正在快速增长:AfterQuery今年4月宣布A轮融资时,估值为3亿美元,到了9月,据媒体报道,新一轮融资已经将其估值推至32亿美元。另一家提供训练数据与智能体环境的公司Bespoke Labs,也在今年7月宣布,种子轮与A轮融资合计达到4000万美元。 虽然估值水涨船高,AI数据行业对外界来说却极其不透明。问题来了:这些公司究竟在卖什么? 过去提到数据标注,我们容易想到给图片打标签、给模型回答打分。但随着AI从回答问题走向执行任务,数据公司的交付物也在变化:从专家写出的评分标准,到包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。它们需要找到懂行的人,获得真实的行业资料,再把专业知识与工作经验转化成模型能够学习的训练信号。 与此同时,新的AI评测层出不穷。榜单分数提高了,究竟代表哪些能力变强了?针对评测生产数据,什么时候能改善真实用户体验,什么时候又会变成单纯的刷分?对于每天训练模型的研究员来说,他们最需要的数据,到底是什…
58:04 · 2026/9/28
硅谷101 · 中文
【本期节目由Eight Sleep赞助播出】 在这个健康意识崛起的时代,我们越来越愿意花大价钱管理自己的身体。睡眠,就是其中最重要的方面之一。 与手表、戒指等可穿戴设备不同,Eight Sleep的产品是一张能够自动控温的智能床套。马斯克、扎克伯格、Bryan Johnson、Sam Altman,都是它的用户。多名职业运动员,也习惯带着它去比赛。这张售价约两万元的智能床套,究竟替我们做了什么? 这期播客,我们邀请了Eight Sleep的两位创始人,Matteo Franceschetti和Alex Zatarain,聊聊睡眠科技和文化。 他们说,现代人已经熟悉了各项睡眠指标,例如深度睡眠、REM、HRV。但Eight Sleep想要更进一步:在人们熟睡时,根据身体的变化,自动调整床面温度、床体高度,让技术在你毫无知觉的时候工作。 这张床套背后,也是一家消费硬件公司十多年的摸索。从拆开电热毯做原型机,到众筹卖爆却发现卖一台亏一台;从搬到中国学习制造,到反复经历现金流危机,创始人踩了很…
54:32 · 2026/9/24
硅谷101 · 中文
本期节目来自2026 Inclusion·外滩大会主论坛圆桌——“当Agent成为交易主体”。 Agent的爆发不止于应用层,当应用不断涌现,底层的交易和支付方式也在被重写。今年的AI交易正沿着两条线同时展开:一条是Agent帮人完成任务,比如今年6月上线的AI版支付宝,一句话就能打车、点咖啡;另一条是Agent-to-Agent,比如两个月前,Mastercard发布了专为机器间支付设计的网络服务。 当Agent从对话走向办事、从推荐走向交易,“信任”成了绕不开的关键词。它替你花出的每一分钱,都真的经过了你授权吗?发起交易的Agent究竟是谁?它的支付权限有多大?出了问题又该由谁负责?这些围绕授权、身份、权限、责任的一个个问题,决定了我们距离“钱包交给AI”有多远。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 韩歆毅,蚂蚁集团CEO Jorn Lambert,万事达卡首席产品官 刘作虎,OPPO高级副总裁兼首席产品官 周靖人,阿里巴巴集团首席科学家 (Jorn Lambe…
35:43 · 2026/9/18
硅谷101 · 中文
过去几年,推理消耗的Token爆炸式增长,Token经济随之成型,推理专用芯片也持续升温:去年年底,英伟达以约200亿美元对AI芯片初创公司Groq进行“收购”(acqui-hire);做晶圆级“大芯片”的Cerebras今年6月IPO,市值达到670亿美元;OpenAI联手博通,推出了首款自研推理芯片Jalapeño,从设计到流片仅用了9个月——加上我们之前聊过的谷歌TPU,推理芯片牌桌上的玩家越来越多。 在这场推理芯片大战中,各家真正比拼的是什么?为什么走向了不同的技术路径?推理芯片未来又会向什么方向收敛? 本期硅谷101,我们请来两位AI芯片创业者,逐一拆解这些热门推理芯片在技术路径上的取舍与得失。其中嘉宾Mark是英伟达首席科学家Bill Dally的学生。Bill Dally是现代GPU并行架构最重要的奠基者之一。我们也借由Mark的视角,去了解这位芯片大师是如何思考问题和看待创新的。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 Mark,AI芯片创业者 徐子扬,…
1:31:32 · 2026/9/16
硅谷101 · 中文
2026年8月,Moderna与默沙东联合开发的个体化mRNA肿瘤疫苗公布三期临床积极结果,Moderna股价一度暴涨177%。这不是一款预防癌症的疫苗,而是一种为患者量身定制的治疗性疫苗。“一人一药”,似乎正在离现实越来越近。 这期视频,我们邀请到艾博生物创始人、CEO英博博士,他曾在Moderna从事mRNA相关的核心研发。我们从这次三期临床结果出发,拆解个体化肿瘤疫苗究竟如何工作、为什么要与PD-1联合使用,以及它真正证明了什么、还有哪些问题没有被证明。我们也会聊到Moderna、BioNTech以及中国公司正在探索的不同技术路线,以及“一人一药”背后真正困难的制造、自动化、成本与监管问题。 肿瘤疫苗为什么研究了二三十年,直到今天才跨过这道关键门槛?AI究竟能在新抗原预测和疫苗设计中解决多少问题,它真的能让肿瘤疫苗变成一个“软件问题”吗?如果每位患者都需要一支不同的药,这套系统又如何服务成千上万甚至更多患者?我们距离“为每一个癌症患者定制一支疫苗”,究竟还有多远? 【主播】 Yu…
1:16:50 · 2026/8/28
硅谷101 · 中文
去年年底,硅谷掀起了一股风潮——“Token Maxing”(最大化token使用量),科技公司创始人和工程师们争相晒出账单,比谁家Token消耗更吓人,以此彰显对AI的全力押注。但到了今年年中,成本失控和虚假生产力让这场烧钱竞赛到达了转折点。Uber在四个月里烧穿了全年的AI预算,Meta被迫给员工设定token使用上限,一些公司会提醒员工使用AI的时候注意成本。大家开始认真思考:如何更经济地使用Token? 这期节目的嘉宾黄东旭,就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经每天烧掉三四百美元,只用最前沿的模型。让他逐渐转变的,是中国开源模型们的崛起,大量的日常任务都可以做到“只烧电费,不烧Token”。他的结论是:不是前沿模型用不起,而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配,成本可控,更具性价比。 我们聊了这半年Agent产品的进化史——从OpenClaw,到Hermes,到Agent蜂群的智能涌现潜力,Agent消耗Token的趋势不会停止,未来还会有更复杂的A2A网络。亲历了互…
1:27:02 · 2026/8/20
硅谷101 · 中文
不久前,我们聊了硅谷最火的新职位FDE(前线部署工程师)。硅谷的逻辑是,AI要进企业,就要开行业最高的薪资,派一批最聪明的人驻扎进去。但这件事在中国,还是同一个剧本吗? 我们邀请到阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇。他是阿里数据中台方法论的创立者,他的团队做这件事已经5年,比“FDE”这个词流行起来还要早。在AI浪潮到来之后,他们发布企业级Agent平台:AgentOne。 他们的做法很不“硅谷”,不接定制化的大单,不做1000人天的驻场开发。他们找的是企业里最耗人、最耗钱、最耗时的环节,把预设好的agent接入企业私有数据,去解决真实的业务难题。 举例来说:一个催发货流程,客服agent需要跑通260步流程;一个顶级人类投手,90天内调价10000次,AI要学会这10000次调价背后的决策逻辑,这背后靠的是团队配合和工程化的推进。 在朋新宇讲述中,没有全能型的个人英雄,也没有对SOTA模型的迷信。“企业算得过来账,背后用什么token,老板不会在乎”。务实,算账,打地基,这就是FD…
1:03:54 · 2026/8/11
硅谷101 · 中文
这期播客的嘉宾是盛颖,xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。 在开源模型集中爆发之际,盛颖在AI Infra(基础设施)领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”,是产品本身,需要有“美感”。 由此,我们走进盛颖的世界。 她曾经想成为一个数学家,沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。 但从哥大到斯坦福,从形式化验证到 AI Infra,盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光,背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到,自己无法勉强去做一件不感兴趣的事;只有真正被一个问题吸引,她才能进入高度专注的状态,并把它做到极致。 SGLang,是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎,也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。 在早期的xAI,她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”,参与搭建生产级推理系统。但…
1:46:26 · 2026/8/5
硅谷101 · 中文
7月27日,月之暗面正式发布Kimi K3的完整模型权重。自7月16日API上线以来,K3就在在多项测试中展现出接近前沿模型的能力。因此,它成为了硅谷最近讨论开源时的重要案例之一。从2025年初的DeepSeek时刻,到当下的Kimi K3,中国开源模型正在从成本更低、能力稍弱的替代品,逐渐逼近甚至超过最强的闭源前沿模型。 随之而来的,是一场越来越激烈的蒸馏争论。什么是蒸馏?通过闭源模型的输出进行训练,和未经授权的大规模能力提取,有什么区别?即使中国实验室使用过美国模型生成的数据,它又究竟能解释多少最终能力? 本期播客,我们邀请到两位嘉宾来分别从开源生态和企业的视角,讨论这一波中国开源模型的影响:前Hugging Face亚太开源生态负责人王铁震,和TinyFish联合创始人Keith Zhai。 我们从K3带给硅谷的挑战聊起,讨论了为什么把中国模型的进步全部归因于蒸馏,实际上忽略了架构、强化学习、数据工程和推理基础设施上的创新。而当蒸馏从一种中性的训练技术,变成商业竞争和政策讨论中的…
1:07:12 · 2026/8/1
硅谷101 · 中文
当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪,问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码,但真相是,那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句,背后站着一群人:他们曾是记者、编辑和纪录片导演,如今藏在大语言模型之后,有一个鲜为人知的名字——内容工程师(Content Engineer)。 当模型能力日益趋同,真正决定用户去留的,已不再是参数,而是它能否让人觉得“懂我”。那些“只可意会、不可言传”的语感与共情,正被一群文字工作者拆解成一套可以装进AI的规则。 本期《硅谷101》播客,我们邀请到两位从新闻业转身的资深内容工程师——前媒体人、播客《行星酒馆》主播东尼,与NBCUniversal AI战略总监Bianca,深入探讨:什么才算“好”的对话,以及如何把它拆解成可量化、可训练、可评估的工程标准。我们从这个正在各家AI公司裂变扩张的新兴岗位聊起,看看当模型能力逐渐拉平,内容与品味如何成为产品竞争力的关键,而懂人文、懂…
46:00 · 2026/7/24
硅谷101 · 中文
机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了,但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖,难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻,它需要理解眼前的物理世界。 这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一,师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流"纯大脑黑盒大模型"不太一样的路:软硬件协同设计,上下分层架构,上层负责任务规划与环境理解,下层负责具体物体操作;Sim-to-Real作为核心训练范式,让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化,再迁移到现实。 这条路已经跑出了一定成效:面对从未见过的新物体,他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。 本期硅谷101,我们邀请苏度科技CEO韩铮,一起聊聊机器人“动手”怎么实现?他预测,接下来会有更多的硅谷公司重新回到“上下分层”的方向上来。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 韩铮,苏度科技联合创始人&CEO 【你将听到】 机器人“动手”的数据根基 03:17 为什么做全栈(大脑+本体…
1:17:19 · 2026/7/16