完整版36分钟：https://youtu.be/Ngd2nWp0Xfc

在这 14 分钟的即兴对谈里，我们把“副业”“销售”“升职”“人生意义”这些看似分散的主题串成了一条暗线：一切都是“人”的游戏。

开头，我们先颠覆常见的副业叙事——副业的首要目标不是立刻赚钱，而是让工程师的世界从“深”走向“广”，从 builder 走到 seller。只有站到交易一线，才会真正体会“情绪先于逻辑”的人性法则，也才懂得为什么“永远别夸自己产品有多好”。

中段，我们把视角拉回职场：升职加薪并不是一套客观流程，而是决策者对你的深层信任。当你开始像关心用户一样关心老板的欲望、恐惧与职业路径，你会发现梯子并没有想象中那么陡。

后半段，我们聊到全职奶爸经验、问题驱动 vs 意义驱动，以及如何在帮助别人与自我界限之间取得平衡。随机的 Coffee Chat、看似不可扩展的善意，恰恰提醒我们：技术人的成长不止于解题，更在于与“人”建立真实链接。

如果你也在科技公司里思考副业、销售、晋升或人生方向，希望这段对话能给你一次由点到面的提醒——先把“人”看见，一切打法才真正成立。

00:00:00 开场 & 副业观

00:02:20 工程师转型销售

00:04:45 销售启示：先情绪后逻辑

00:07:18 升职加薪是人的游戏

00:10:24 问题驱动 vs 意义驱动

00:12:05 共情、界限与 Coffee Chat

00:13:45 结语

1. 宝宝不会记恨你或觉得自己被遗弃，那是大人的情感投射

2. 睡训前不需要做睡前仪式，之后也不需要严格遵循固定时间

3. 宝宝的睡眠并不会自己适应

4. 不能限定时间

总之，这是你第一次学着跟宝宝说不。这是一个很重要的技能，祝大家都成功。

完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw

在这期视频中，我们聊了聊一个深圳泰华梧桐岛上神奇咖啡店老板的人生经历，以及他关于“发愿”和“金钱是能量”的独特见解。这个分享启发了我对自己做线上课程赚钱的全新感悟——从最初觉得“凭什么赚这个钱”的不可思议，到后来理解了“发愿要正”和持续创造价值的重要性。

视频中，我还分享了：

与合作伙伴“鸭哥”共同打造课程的经历，以及如何客观看待自己的贡献和价值。

作为一个需要上班、带娃的UP主，我是如何挤出时间来做内容创作和课程的（剧透：选择和“臣服”很重要！）。

对于“数据科学家”这个Title的看法，以及为什么我们更应该关注工作带来的“Outcome”（结果），而非仅仅是“Input”（投入）或“Output”（产出）。

在大厂环境下，数据分析师如何通过提升“Influence”（影响力）来真正驱动业务，实现个人价值。

如果你也是在科技公司工作，对个人成长、价值实现、副业探索或工作哲学有思考，相信这期内容会给你带来一些启发。

00:00:00 传奇咖啡店：愿与能量的故事

00:02:30 “金钱是能量”——第一次赚到 Stripe Payout 的震撼

00:05:10 高价课该不该卖？定价、价值感与诚实愿力

00:07:45 Builder & Seller：为什么 3:7 的分工反而最稳

00:09:40 双职工＋带娃：100 件事只做 10 件的时间算法

00:12:00 Data Scientist 是“假标题”吗？Input / Output / Outcome 三层劳动观

00:14:00 职场乐趣在 Outcome，而非 Model 或 Report

00:15:30 数据分析的核心技能：Influence & Earn Your Seat

00:17:00 结语：愿力、能量与职业杠杆的闭环

完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw

这次访谈深入探讨了AI时代普通人如何抓住机遇的核心议题——成为一名“创造者”（Builder）。视频从对一个AI Agent课程的积极反馈开始，赞扬了其基础性和启发性，特别是关于AI Agent解决长尾需求的潜力。随后，对话转向“创造者”的定义和实践，强调其不仅仅局限于编程，更是一种解决问题、创造价值的心态，即使是利用现有工具解决实际问题（如使用NotebookLM处理公司数据）也属于“创造”的范畴。

演讲者坦诚分享了自己虽然倡导“创造者精神”，但个人兴趣和职业选择更侧重于理解和分析，而非传统意义上的“构建”。访谈后半段意外转向了更深层次的哲学思辨，探讨了自由意志、宿命论、进化论的局限性，以及《臣服实验》、《与神对话》等书籍带来的关于“顺应生命之流”的启示，引人深思我们是否真的拥有选择，以及“自我”与“本我”的差异。这是一场从技术趋势到人生哲学的跨界对话，无论你是技术爱好者、产品经理，还是对未来感到迷茫的职场人，都能从中获得独特的思考。

00:00:00 访谈开始与课程反馈

00:00:41 AI Agent课程亮点：Cursor调用工具与Self-Reflection

00:01:05 AI Agent如何解决长尾软件需求

00:01:41 AI课程的“基础性”：为何不教市面流行框架？

00:02:45 普通人如何抓住AI浪潮？成为“Builder”是关键

00:03:20 Builder的行动指南：从自身需求到PMF

00:04:06 对谈：“Builder”角色的自我认知与选择

00:04:47 实践出真知：用NotebookLM“创造”解决实际问题

00:05:17 个人特质与“Builder”之路的探索

00:06:40 了解机会比抓住机会更重要？兴趣与天赋的匹配

00:07:43 理想职业竟是哲学家或“邪教头子”？

00:08:53 哲学思辨：人有自由意志吗？相对论与宿命论

00:10:38 心灵与物体：唯心与唯物的探讨

00:11:06 康德的二律背反：自由意志与因果律的矛盾

00:12:01 挑战进化论：概率与复杂性的思考

00:12:48 因果论还是自由选择？我们今天的对话是注定吗？

00:13:09 《臣服实验》带来的启示：预定的路径与吸引力

00:13:45 哲学探讨能否播出？“科学”的“邪教理论”

00:14:02 推荐阅读：《与神对话》及其与佛经、道德经的相通之处

00:14:28 “臣服”的真谛：减少内心挣扎，顺应安排

00:14:53 区分“我”与“自”：中国哲学中的自我认知

课程都可以在这里找到：lizheng.ai

完整版2小时14分钟：https://youtu.be/Lpp5ZdUtWog

这次我们请到了 Indigo，一位真正的中国互联网老兵和连续成功者。

你可能不知道 Indigo，但你一定知道新浪微博和李佳琦。作为微博的早期创始团队核心成员，Indigo 亲身经历了中国社交媒体的从 0 到 1。离开微博后，他又敏锐地抓住了网红经济的风口，早期孵化投资了李佳琦所属的公司“美腕”。

在这期访谈中，Indigo 分享了他：

从 Web 1.5 时代开始的早期创业经历，包括被新浪收购。

创办新浪微博的内部故事、早期增长策略和竞争环境。

离开微博高管职位的决策过程与财富积累。

转型投资，孵化包括美腕（李佳琦公司）、Airwallex 等项目的经历。

孵化李佳琦公司的详细过程，从“晒单网络”到抓住淘宝直播机会，再到“口红一哥”的打造和运气成分。

从中国互联网转向北美科技投资（SaaS、Cloud、AI）的心路历程和投资逻辑。

对 AI 浪潮的认知过程，以及现在专注于 AI 投资，投中 Cohere、Anthropic 等顶尖公司的故事。

如果你对中国互联网发展史、早期创业、网红经济幕后、科技投资以及如何穿越周期抓住机遇感兴趣，这期内容绝对不容错过。

YouTube 视频章节

00:00:00 开场 & 嘉宾介绍 (Indigo)

00:03:08 Indigo 的早期互联网经历：从 Web 1.5 到被新浪收购

00:05:14 揭秘：新浪微博的诞生与早期增长故事

00:09:38 回顾微博：高光、挑战、个人收获与离开

00:11:59 转型投资：从微博高管到投资人，初涉美股

00:14:00 离开体制：财富自由后的选择与移民决策

00:15:15 创立早期基金 Yingyi 及投资 Airwallex

00:16:25 同时孵化日本民宿项目“有一居”

00:17:19 孵化李佳琦公司“美腕”的完整故事

00:25:37 战略转移：从中国互联网到北美科技投资

00:27:10 投资进化：从社交媒体认知到押注 SaaS 与 Cloud

00:32:14 投资心法：如何穿越周期、保持信仰与应对波动

00:34:11 Crypto 探索：从早期挖矿到深入 DeFi

00:37:13 AI 觉醒：系统学习与认知迭代

00:41:49 重新出发：创立 AI 基金，服务温哥华“老板们”

00:44:03 押注大模型：投资 Cohere 与 Anthropic 的幕后

00:47:52 当前聚焦：抓住 AI 时代浪潮

00:48:10 结语

总有人问我，怎么才能认识那么多大佬？问题的背后，是想找个快速搞定人脉的方法。

但其实，关键不在于你用什么技巧，而是你的心态。

这期视频，我想介绍一下”认识大佬“的核心心态——“无心插柳”。

- “无心”：是跟人交往时不要算计，不要有企图心，不要结果导向。

- “插柳”：是要真心对别人好奇，愿意花时间去了解他们到底在想什么、做什么。认真看他们写的东西，听他们说的话，真正去看见这个人。

能做到这两点，你会发现贵人很快就会出现。

00:00 人人都问的人脉问题：如何认识大佬？

01:34 案例引入：我的贵人“鸭哥”和我们的合作

03:48 意想不到的初遇

05:24 关系升温的关键：“知音”

07:58 从朋友到伙伴：AI 浪潮下的合作契机

09:49 揭秘核心心态：“无心插柳”的真正含义

10:38 “无心”：放下目的性，别有企图心

10:51 “插柳”：用真诚的好奇心“看见”对方

12:28 总结：为什么“无心插柳”是最高级的社交

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3. 很多视频都比公开视频更加深度

4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养

5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。

- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai

- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/

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00:00 Introduction

03:16 研究与落地：理论和实践的鸿沟

04:51 创业之路：从理想Demo到B2B现实

10:30 Arklex：打造Agent优先的开发框架

14:37 Agent定义之辩：Workflow的重要性

22:14 Arklex核心技术：稳健与学习的融合

23:41 教授创业：价值驱动而非规模

24:48 结语

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈

https://youtu.be/A2dE2wfzOgY

内容介绍:

本次访谈深入探讨了从学术研究到创立AI公司的真实历程。嘉宾分享了在将研究成果转化为实际产品时所面临的巨大挑战和认知转变，强调了理论与工业界实践之间的差距。访谈详细介绍了嘉宾公司的两次创业尝试：早期基于获奖聊天机器人的语言学习应用，以及当前专注于构建AI Agent开发框架（Arklex）的B2B业务。其中重点讨论了AI Agent的不同定义、Workflow（工作流）在Agent系统中的核心作用、Arklex框架的设计理念及其在市场中的定位。最后，嘉宾也分享了作为教授进行创业的个人价值驱动力。

核心亮点:

研究落地鸿沟: 深刻揭示学术研究与商业落地间的实际摩擦与挑战，强调实践经验对重塑研究理念的重要性。

创业认知迭代: 从理想化的 B2C 产品到务实的 B2B 解决方案，体现了市场反馈和用户需求驱动的创业调整过程。

AI Agent 与 Workflow: 探讨 AI Agent 的不同理解角度，并着重阐述了 Workflow（工作流）对于构建可控、可靠、可扩展的企业级 Agent 应用的关键性。

Arklex 框架: 介绍了 Arklex 作为一个 Agent 开发平台，旨在融合确定性（Robustness）、灵活性与持续学习能力，简化 Agent 开发，赋能开发者。

技术转化挑战: 点明技术指标的领先（如 Benchmark 高分）不一定等同于用户体验的提升和商业成功。

价值驱动创业: 分享了学术背景创业者可能更看重技术应用带来的价值和对行业的推动作用。

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00:00 简介

03:26 嘉宾自我介绍：俞舟教授与Arklex公司

04:45 研究背景：从NLP到AI Agents

07:18 核心问题：AI Agents与NLP的现状

08:02 观点：大语言模型(LLM)是NLP的机遇而非终结

12:15 探讨：LLM时代，NLP研究还有什么价值？

15:11 案例分析：DeepSeek的创新是工程还是研究？

18:10 何为“新颖”：Transformer与GPT-3的启示

19:47 深入：大语言模型(LLM)“涌现”能力的原因

21:44 通俗解释：为什么大语言模型(LLM)能工作？

22:28 待续：研究与实际落地的差异

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈

https://youtu.be/A2dE2wfzOgY

本期访谈邀请了哥伦比亚大学教授、Arklex公司创始人俞舟。俞舟教授分享了他从早期研究自然语言处理（NLP）到创立专注于AI Agent Orchestration（AI代理协调层）公司的历程。访谈深入探讨了在大语言模型（LLM）兴起后，NLP领域的发展现状、研究方向的转变、AI Agents领域的机遇与挑战，以及对“研究新颖性”和LLM“涌现能力”等核心概念的理解。

核心亮点提炼：

嘉宾背景： 俞舟教授拥有深厚的NLP研究背景（浙大、CMU博士），现为哥大教授并创办了AI公司Arklex，专注于AI Agent的协调层技术（开源与企业版）。

NLP未死论： 俞舟教授认为LLM的出现极大地推动了NLP领域的发展，使其更受欢迎、资源更丰富，吸引了顶尖人才，为研究者（包括他自己）带来了更多机遇（如教职增加、经费易得），而非终结了这个领域。

研究价值转变： 即使很多基础任务看似被LLM解决，但研究并未停止。重心转向了如何让模型更高效、更鲁棒、成本更低、处理边缘案例、进行多模态融合等，以及探索更前瞻性的应用（如他早期研究的多模态Agent）。LLM/API降低了研究门槛，让研究者能更快探索更复杂的问题。

研究的多样性： 研究不仅包括提出全新算法（如Transformer），也包括优化效率、降低成本（如DeepSeek在架构上的贡献）以及巧妙地组合现有技术并开源分享，推动整个社区进步。

LLM涌现解密： LLM的“涌现”能力（如GPT-3的In-Context Learning）被认为是“量变引起质变”的结果。俞舟团队的研究发现，预训练数据中存在的“平行结构”（如语言中的重复模式）是模型学会In-Context Learning的关键。

LLM工作原理简述： 大模型因其巨大的容量，在学习海量数据和足够监督信号后，能够进行知识的泛化和外推，而不仅仅是复制，从而展现出强大的能力。

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