本期挑选了2025-2026年海外ARR*超过1亿美元的AI应用公司中我使用过验证过体验的产品推荐给听友们（无商广，放心食用）

节目时间线：

00:52 AI PPT制作

03:09 那些年的PPT模版

04:11 一个意外发现：用做PPT的方式学会做网页

06:33 AI 视频制作

07:57 一个意外发现：用做视频的方式学会当众演讲

09:44 那些年的数字人

10:38 AI 搜索

10:50 那些年的搜索

12:33 一个意外发现：用做研究的方式学会信息整合

16:46 通用agent提名

20:35 另一个建站工具

23:06 可以欣赏音乐了

聊一下近期参加的清华大中小学人工智能通识教育年终研讨会所学所得。

节目时间线：

01:07 什么是AIGE 通识教育

01:52 区分通识和赋能

05:00 跨学科融合，重点在“融合”，感受一下

06:47 清华附中的实际应用

09:11 中学老师同样可以做到熟练应用AI

09:41 学生&老师使用自己制作的智能体

10:36 三首诗，猜哪一首是真人写的（难倒在场所有学生）

13:26 思辩性提问：哪些职业受到AI的影响比较大

16:00 一点所得

19:05 人类不是至高无上的，AI也并非天才

20:27 提前祝2026快乐🎉

本期聊一个相对比较大的话题，再次回归到教育的主命题上，和各位探讨一下在AI的加持下，教育会平等还是不平等。

节目时间线：

00:39 在线教育语境下的平等

01:50 再度回忆“双减”

03:02 AI+教育结合的场景较少

04:12 假设一：AI的参与会使教育更平等

05:15 假设二：AI的参与会使教育更加不平等

05:32 一则媒体报道

06:15 一则论文

07:20 手机多用少用似乎都不太好

08:05 继续列举支持“不平等”的假设的假设

09:25 本期彩蛋

本月热度很大的一件事是亚马逊裁员，这次裁员的规模也是创下了这家美国电商公司的史上最多人数，让阿萌老师带着你穿过现象看本质，找到原因和对我们的启发。

节目时间线：

00:00 欢迎与开场： 重磅：亚马逊史上最大裁员超3万人，官方：由AI战略转型驱动。

03:22 裁员波及范围： 不只是白领和工程师，15%的HR岗位也受影响？

04:09 战略结构性变革： VP公开解释：裁员旨在“消除官僚作风”，实现结构性变革

06:39 组织扁平化与AI Agent： 削减初中级管理层，引入AI Agent取代日常管理工作

07:27 独家视角：AI重塑客户体验： 利用AI重塑全生态“客户体验”，而非仅提升效率

10:00 财务推测分析： 裁员是为了资助110亿的AWS项目？数据分析揭秘

12:53 裁员原因总结与个人应对策略： 面对经济和AI趋势，普通人如何积极积累自动化技能

15:40 未来工作风险预测： 标准化执行岗位会被AI取代吗？

17:13 人类的价值与战略角色： 若AI也能制定战略，我们应如何成为AI的管理者？

💡 Amazon 官方文件：6月CEO撰文 10月VP撰文

适逢Sora2问世不到一个月，我快速地尝试了使用Sora2“搓” 了100多个视频，分享一些所思所想给大家，文末放了邀请码，欢迎一起来玩。

节目时间线：

00:00 欢迎与开场：Sora 2 远超预期的使用体验与低失败率

02:00 限制性研究：探索 Sora 2 在资讯内容生成中的限制和失败案例

02:40 限制点1：规避知名的公众人物和名人

03:30 限制点2：国际政治话题被限制

04:00 限制点3, 4：未经授权的“共创”内容及涉及儿童的不安全因素

05:00 Sora 2 高点赞视频类型分析：体育赛事赛点、温馨场景

06:45 高赞视频类型（续）：数字虚拟人主播（上半身动作可控）与电影极致质感的自然环境报道（如沙漠、宇宙）

08:30 视频生成流程：需邀请码、使用大模型完善 Prompt（构图、节奏、角色、背景音乐）与每日生产限额（最多30个视频）

10:30 视角对比：国内（中国）对广告和日常 Vlog（如爬金字塔、冲浪）效果的积极评价与内容局限

12:50 视角对比：海外（Reddit）的负面声音——不符**物理规律**的挑战（如滑板技法错误、双马物理）

15:00 国际担忧：“失控感”（Out of Control）与无法辨别 AI 视频真伪的焦虑

17:00 法律与社会应用担忧：在抚养权案件或政治选举中滥用 AI 视频的风险

19:30 个人总结与未来思考：从业者的谨慎乐观态度、监管难度（AI 内容标识）与技术发展的未知性

21:50 核心探讨：大型公司发展视觉生成的终极目标——通过视觉落地（Visual Grounding）提升文本理解力

22:30 Visual Grounding 对文本理解的三大积极影响：深入理解（具象化）、模仿人类学习模式（基于物理世界感知）及技能转移

💡Sora2邀请码：8G5MJH （再次感谢秋芝2046的介绍和分享 她的Youtube channel）

💡论文：Vokenization: Improving Language Understanding with Contextualized, Visual-Grounded Supervision 论文地址 论文讲解

在第10期节目里，和各位听友聊聊近期出行的感受～十一假期结束啦，收心回归

节目时间线：

00:33 富士山的山不见了 用大模型试试

02:11 国内vs海外的博物馆的讲解

04:35 国内vs海外的水上交通工具+“向导”

08:02 一点延展思考：哪些必须由AI解决

08:48 自问自答

11:41 也说具身智能

12:17 Use case分享

15:29 二次元向左 AI向右

本期聊聊机器学习和人类学习的共通之处，也许对你的“迭代”有启发。

节目时间线：

00:54 学习中的训练、验证和测试

04:14 也说“过拟合”

05:21 正则化和“断舍离”

06:32 学习的边际效用递减

07:11 学习中的抽离

09:11 从微调说到错题集

11:10 English version

欢迎享用 enjoy 

给各位听友拜年啦，蛇年巳巳如意，恭喜发财🐍💰🎆

没想到2025年伊始就诞生了“国产之光”——Deepseek，在收到网络上博主网友的热力推荐，并且亲自和几位业内人士求证之后，我决定“跟风”来一期Deepseek，因为时间有限，深度不够、时效来凑，这一期热乎乎的播客分享来自阿萌老师的独家试用和观点，借鉴的资源在文末标记，需要拓展了解的朋友可以自取。

00:51 硬指标，Deepseek赢得轻松

04:56 带着头脑的专家

05:44 第一个示例：有时间限制的任务

08:16 第二个示例：比较两个历史人物

16:48 第三个示例：推荐某个领域的作家和图书

（为什么示例不具体说，因为想保持点神秘，你自己去听就知道啦）

30:46 英文版 English version  It is the first time that I mixed the English part with original Chinese part, let me know if any changes need to be made

辅助创作：Deepseek-示例提供

NotebookLM-英文稿翻译

豆包-封面图

片头音乐：unbreakableresolve（开源音乐）

参考文献资料：

https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA

https://www.yicai.com/news/102458161.html

https://www.k2view.com/blog/chain-of-thought-reasoning/#Benefits-of-chain-of-thought-reasoning-for-LLMs

欢迎听友们留言反馈收听的感受，也可以关注公众号“励青提”，查看更多AI方向深度内容，合作可通过公众号私信或者发送邮件到[email protected]。

在第7期节目里，给大家介绍一款很好用的AI产品，NotebookLM, 这也是作为笔记产品领域里的一个难得的创新。节目结尾，还附带Notebook LM生成的播客节选，希望你可以喜欢～

节目时间线：

01:33 Notebook LM的诞生

07:26 和ChatGPT，豆包有什么不一样

12:02 新用法：情绪加速器

14:31 神奇功能：播客生成

16:53 思考加速器

18:52 Use case分享，实际应用示例（一共有三个，先不透露有哪些～来听听吧）

27:10 第一段Notebook LM生成播客节选

28:22 第二段Notebook LM生成播客节选

封面图片：豆包

播客背景音乐：泪桥，Musicbot，AI基于陶喆的声音生成的伍佰老师的歌曲

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今天的节目重点讲的是如何持续学习的热情，还附送彩蛋～顺便聊了些“延迟退休”对我们每个人重要的启示。

节目时间线：

02:11 最小可行性

03:25 整体的意识

06:18 榜样的力量

10:31 人外有人，天外有天

11:43 Plan is nothing, planning is everything

14:48 谈谈“延迟退休”

封面图片：通义千问

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