揭秘科技

思维方式，决定了我们会提出什么问题。而提出什么问题，往往比找到答案更有价值，因为不同的问题自然会把我们带向不同的方向和答案，也相应的就看到了不同的世界。

02:04 大部分人的思考习惯是，习惯了以“我觉得自己能够做到什么程度”为出发点来去设定目标。

02:36 这是以自己当前的能力和资源，过早的限制了对目标的想象。

05:09 还不只是一个人敢不敢设定更高的目标，而是从一开始，他们关注的问题就不一样，寻找答案的方向自然也不一样。

06:15 还经常会发生非常类似的另外一种，不知不觉的被限制或者是被引导。

06:37 很多时候，信息提供者，不仅决定了你能看到什么信息，还在不知不觉中替你决定了你会去如何思考

09:25 越擅长分析的人，甚至越有可能高效的在别人的框架内去寻找答案。

12:16 为什么一件看起来如此不合理的事情，不仅能够发生，而且能够长期的存在呢？

00:23 最近一周可以说是国内整个机器人行业最热闹的高光时刻了。

01:20 距离真正的通用智能到底差什么呢？差的东西如何解决呢？

01:54 "不是我不行，是我没有足够的数据，责任不在在我，在于没有数据"。

03:27 靠数据工厂采集数据来反哺机器人公司，来训练出通用智能，这条路需要多少时间？没有人知道。可能也没有人真正的想知道

06:00 Figure AI 重申这一点其实就是直接来回答了一个问题：机器人的大模型是不是也跟大语言模型一样，可以通过海量的训练数据而获得通用智能？

07:32 在此之前，Figure跟其他的人形机器人公司一样，也曾经尝试去购买数据

08:21 这正是那种几乎不可能通过提前定义、而得出来的长尾数据。

10:02 Figure 正朝着规模化扩大100倍的方向前进，并且承诺在未来12个月里边，在数据收集和算力上投入要超过10亿美元。

10:41 宇树科技上市，被网上的声音吐槽最多的一个点是研发费用太低，甚至比养猪企业牧原股份都低

11:21 但可能真正的核心问题是：宇树如果要增加研发投入，投入在哪里呢？股东会同意吗？

12:04 我们历来有低成本做事儿的本事，接下来，很可能国内会重现当年deepseek横空出世时的场面。

12:19 Figure 如果成功。。。；Figure如果失败。。。

12:41 这可能也正是我们一直专注于让机器人跳舞、跑步、上展会等等的战略原因。

中国数学家王虹和邓煜获得2026 年菲尔兹奖。这是第一次有在中国大陆接受本科教育的数学家获得菲尔兹奖，而且是一次就有两位获奖。这听起来应该是个喜大普奔的新闻，但几天过去了，都没有成为热点话题。

00:48 在这个“赢学”充斥着自媒体时代，似乎有点让人不太理解。

01:47 两个人似乎是经历一样，成就也一样。但如果细看两个人的完整的成长经历，就完全不一样了。

02:29 本期节目并不想聊“数学”这个对大多数人来说，既枯燥又可能恐怖的话题。

03:24 到底应该如何理解顶尖人才或者所谓天才这件事儿？普通人是否或者是如何也能成为顶级人才？

03:35 首先，我们先来看看邓煜，他的人生就是那种传说中的人人羡慕的天才二字的模板。

04:29 邓煜的经历看起来是那种完美的，在每一个关键节点都精准的踏上了最优路径上。

05:08 而王虹则在广西桂林平乐县沙子镇出生长大，直到初中都在镇上的学校学习。

07:04 王虹北大数院毕业后去法国读硕士，这个出路，在北大那些顶流的毕业生里面，可能算不上有多好。

08:01 人的早期表现不一定等于人的最终高度。

08:59 我们今天很多评价体系有一个隐性的、隐含的假设：就是过去优秀的人，未来也会优秀

09:08 今天的媒体和自媒体也营造了一种不切实际的氛围：那就是今天优秀的人，是因为他过去一直都优秀，从来都是优秀的

09:37 那顶尖人才是培养出来的吗？需要培养吗？

10:01 北大数院在王虹和邓煜成长的过程当中起到了多大的作用呢？这可能是一个见仁见智的问题。

12:48 好的组织不应该试图把所有人变成同一种类型，而应该是去创造环境，让不同的人发挥自己的优势。

13:05 而“最好”的老师，不一定非要是学术造诣最高的、科研水平最高的，或者是名气最大的，更不需要是资历最深的。

14:30 我们今天是不是正在用错误的方法来寻找未来的人才呢？

15:22 人生并不一定会按照我们的期待成长。

15:28 一个优秀的环境，不是只奖励已经成功的人，更重要的是，有没有能力去保护每一个未来可能成功的人。

网上对这件事的反应，似乎是早在意料之中。因为丘老先生的选拔和培养模式，一直是备受争议。但事实上，这不仅仅是丘班选拔的问题，而是所有选拔的宿命。只要有一个选拔机制，就会有无数个机构在此领域”深耕多年“。

01:16 我们长期把“拔尖人才培养”和“名校升学”当成了同一件事情。

01:28 假设，邱班不设在清华，那还会有多少家长愿意把孩子送来呢？

02:09 “邱成栋数学领军计划”最大的特点，是“不通过高考来招生。”

03:49 我们的教育体系长期都是一个筛选系统。

04:09 这种模式长期下来，让很多人慢慢的认为“筛选能力”就是“培养能力”。

05:54 事实上，“数学竞赛”和“科学研究”并不是同一种能力。

06:46 我们教育最大的优势是筛选，最大的挑战是培养。

07:10 培养意味着允许失败

08:57 伟大的教育，不是保证每一个进入的人都能够成功，而是帮助每一个人去找到适合自己的方向。

09:39 这个体系在过去几十年是非常成功的，因为那个时代，我们最重要的任务是追赶。

10:22 能自己定义问题才是引领，否则就只是追赶。

10:57 创新，都是伴随着漫长的不确定性。

11:40 培养未来的创造者和筛选过去的优胜者是两件完全不同的事。

上市这一天，马斯克并没有出现在纽约时代广场；SpaceX还发射了一枚Falcon 9火箭，将Starlink卫星送入轨道。有哪家公司会在上市当天还做这种事？

这期节目，我们不准备重复大家已经耳熟能详的数字和故事。相反，我们想换几个很少被媒体提及、也常常被大众忽略的视角，重新理解 SpaceX 这家公司，以及它上市背后真正值得关注的意义。

01:38 很多听友可能有一个错觉，觉得SpaceX是一家很新的公司。

01:59 这么好的公司，按照我们这边的逻辑和速度，难道不应该从上会到通过，只需要破纪录的几十天才对嘛。

02:38 我们先来分享一些个这个最不像IPO的IPO中的一些有意思的细节。

04:58 如果这些公司没有去追求本质所需要的技术，而只是在打引号的深耕，那他们就不可能成为这个领域的SpaceX。

08:59 为什么SpaceX运营了24年才上市呢？

09:38 2万亿的市值，华尔街到底在买什么呢？

10:25 为什么资本市场开始重新拥抱重资产呢？

12:36 中国是什么时候有自己的SpaceX？但觉得这不是最应该问问的问题。

13:36 SpaceX真正最可怕的地方是什么？

13:46 24年前，乔布斯还没有发明iPhone？腾讯还没有微信。

15:24 “人生有几个10年？” 10年都已经让人很感慨了，那24年意味着什么？

15:44 有些事情本来就不应该快。

过去十几年，大家已经习惯了科技公司开盛大的发布会、发布新产品，但这个星期一，这家公司发布了一个定律。

01:48 τ定律的核心内容，是把芯片的设计从“几何微缩”转向了“时间微缩”。

02:33 τ定律提出的背景是。。

04:21 华为的τ定律，主要是针对当前AI大模型训练当中上述两个致命的时间杀手。

05:32 这就是过去几十年整个半导体行业最核心的发展逻辑，但今天这个逻辑越来越难进持续进行下去了。

06:40 最后，数据搬运消耗的成本比计算本身还高，这其实是今天AI时代特别核心的问题。

07:29 华为今天提出的核心思想就是，未来芯片的竞争不再只是比谁能把晶体管做得更小，而是谁能让整个系统的数据流动效率更高。

08:00 事实上，整个行业已经悄悄的在往这个方向上走了很多年了。

09:44 为什么华为要高调的发布一个τ定律？

10:40 这个问题真正可怕的地方，不是你暂时落后了，而是别人定义了先进的标准。

11:39 这听起来和电动车绕过发动机的研发弯道超车有点儿类似了。

12:09 它不是魔法，而是路线。

"只有第一名才有意义"，这句残酷的话，在“to春晚”这个赛道，再一次被无情的证实，“第二名只能说明你是头号输家”。

难道我们在小视频里看到的机器人在家里把起床后的被子铺平整、清理桌面的垃圾到垃圾筐、并把桌面的物品摆放整齐，等等，这些视频是假的、是AI做的？当然不是。那是人在旁边拿着遥控器遥控机器人做的？也不是。那是编好了的程序实现的、而不是机器人自主实现的？还不是。那这些做家务的视频到底是如何实现的？我们到底要等到什么时候才能让机器人不仅仅是to春晚，而是能to家庭？

02:08 我找不到比"to春晚“更简练更准确的描述这一行为的词汇了，只好自己发明了一个，这是即to C, to B, to VC之后的，另一个营销方面的创新。

03:57 机器人比自动驾驶要复杂不知道多少倍，首先。。

06:27 今天机器人面临的最大的挑战，不是让AI学会思考，而是让AI学会物理世界本身。

06:45 过去两三年才出现的人形机器人行业，到底是怎么训练机器人的？

07:17 最主流的一种训练数据的采集方式叫做“遥操作”。

07:24 “摇操作”和很多人想象的打游戏似的，拿着遥控器操控，其实不一样。

09:25 这里真正重要的其实不是“输出的动作”本身，而是“视觉里看到了什么、和输出什么样的动作”之间的对应关系。

10:17 听起来像是机器人有智能了，但其实还不是

10:24 这样训练出来的机器人，充其量是一个刷题刷出来的牛娃儿。

10:43 为了通过VLA的方式来实现“刷题智能”，过去几年，整个机器人行业都在做，疯狂的做一件事儿

11:26 很快，整个行业就会发现一件事儿，遥操作获取数据这条路，可能从根本上是无法规模化扩张的。

12:14 Jim Fan 提出了他的新观点，VLA方式的技术路线已经过时了，取而代之的新范式叫做“世界动作模型”

12:34 模型的目标也要变了，训练的逻辑也要变了，整个商业的权力结构也自然的会跟着变了。

14:10 世界动作模型本质上是什么呢？

15:08 VRA更像是条件反射，而世界动作模型更像是先做心理模拟、再行动，这其实更接近于人类。

15:55 这样的一个训练范式转变之外，Jim Fan 还提到了在世界动作模型这个新的架构之下的数据革命。

17:44 这次英伟达Jim Fan 昨晚提到的世界动作模型，和之前英伟达的和业界总说的世界模型是一回事吗？

20:08 但不管怎样，人类已经走在了一条未来会让自己都震惊的路上。

今天这期节目，不会去聊这四大头部主播的离职，到底是“谁对谁错”，想聊的是这类事件背后一个更深层的问题：“当一个个体强大到足以影响整个系统的时候，这个系统会怎么对待他？”

02:00 心理学里有一句话说“你没有办法在让你生病的环境里，去治愈你自己”。

03:32 如果我们把主播这个分身份拆掉，就会发现，主播本质上也是一种销售渠道。

04:20 当某渠道变成了公司最大的客户，甚至是命脉了，这是让许多公司又喜又忧的事情。

04:31 年初，江疏影主演的电视剧“夜色正浓”里面讲的也是这样的故事。

06:06 和传统的渠道代理商不同的是，当头部的主播又是公司员工的时候，问题的复杂度就又增加了一层。

06:36 给这些明星员工横加各种管理和指导，以时刻显示其领导地位和存在。

06:43 或者时刻提醒员工，“你今天的地位是因为我给你的机会，你需要感恩，你需要无条件的服从我。“

07:41 价值创造和价值分配，从来都不是一回事儿。

08:23 公司真正要优化的不是效率，而是可控性。

10:32 新人通常也会感激这样的机会，因此对主管的管理“服服帖帖”。

10:54 当你变得最有价值的时候，也是你最危险的时候。

最近，“与辉同行”等一系列大小直播间和名人带货的优思益翻车了。对此类的翻车，我从来都不惊讶，因为好货，并不需要这么大张旗鼓的去带。最近还有另外一个新闻，就是阿里云请了“李飞飞”做CTO。

01:40 在沸沸扬扬的林俊旸离职事件之前，林俊旸被封了很多“神”。

02:37 其实每家互联网公司，都在高调的打造各自的“大模型负责人”的 IP，不是“天才少年”，就是“天才少女”。

03:18 “打造大模型负责人IP”这件事儿的本质是什么呢？

03:28 这是一种用人来建立信任与差异的方式。

04:28 为什么这种模式在今天成立呢？

05:36 当技术差异足够大的时候，人就会消失；当技术差异不够明显的时候，人就会被放大。

05:45 那国外有什么不一样吗？

07:11 中美大模型“带货”差异的本质不是有没有人带，而是人在干什么。

07:45 为什么我们这边很少看到“叙事性”的人物？

07:49 “叙事能力”不是简单的表达能力，它需要3件东西。

08:40 缺乏“叙事能力”就很难建立“为什么是你？”的理由。

10:06 没有“叙事能力”本质是没有长期坐标系，于是公司就会看竞品做什么，我们就来做什么。

10:25 没有叙事者，就无法成为规则制定者。

10:59 无论是保健品还是大模型，背后用的是同一套逻辑。

11:06 当产品本身无法被验证，或者是差异不明显的时候，市场就不会再问这个东西到底好不好，而是会退化成一个更简单的逻辑，“我应该相信谁？”

11:51 有的产品需要一个人站在前面拼命解释，而有的产品只需要一个名字。

今天这期节目有点不一样，不聊科技，不聊商业，聊一件每年春节都会发生、马上又要发生的事—— 回家过年。

00:35 周末看到一则新闻，新闻里的当事人。。。

02:22 很多人回家过年的经历，或者把父母接到自己工作生活的城市一起生活的经历，都会在某一个节点出现一种惊人相似的轨迹。

02:53 就这样在逃离与愧疚之间反复横跳。

03:21 真正让人无力的，是你已经试过所有“正确”的方式，却一次次的失败。

03:40 当下似乎理解了，但下一次，一模一样的场景，一模一样的说辞。

04:21 然后他们开始委屈的沉默。。。

04:55 再进一步，你没法向他们证明你的人生是“对”的。

06:27 但现实中，并不是所有的关系都会以和解作为结局。

07:05 他们真正内化的一条人生信念是：“钱是用来防范风险的，不是用来享受的。”

09:12 父母用的是生存逻辑，而孩子用的是情感逻辑。

09:42 知道那条最难的边界，是不内疚的做自己。

09:49 理解父母不等于牺牲自己。

10:03 我们在外面追求“世界模型”，而他们的“世界模型”里只有你。

10:19 回家也不是为了和解，有时候只是看一眼彼此，确认都还在，然后各自回到各自的人生。

10:35 别忘了，“孝顺”这个词里面还有一个“顺”字儿，“顺着”他们，也是对彼此都温和的一种互动方式。