十字路口Crossing

➤ 本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。

这期播客，我们聊的主题是：在 AI 时代，PhD 怎么拿到一个理想的结果？

我们聊了 PhD 路上的 10 个关键问题：慢科研，还是快科研？学校和导师怎么选？内地、香港、美国如何选？怎样争取研究机会与实习机会？论文发表之后，如何通过开源和社交媒体，让研究被更多人看见，产生真正的影响？如果本科就能进入 AI Labs，读 PhD 还值得吗？

我们也聊到了 PhD 圈里的“大粉理论”：小红书的粉丝量超过论文引用数。这个说法背后，是研究成果传播方式的变化。

最后，我们还聊了 RSI、数商、Benchmark 等近期受到关注的话题。

如果你正准备读 PhD，或正在为研究、毕业和求职感到焦虑，希望这场对话能帮你想清楚：下一步，什么值得投入，又该从哪里开始。

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🟢 快问快答

00:23 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座

02:29 北大到港大：EMNLP 最佳论文开局

🟢 PhD 路上的 10 个关键问题

03:28 AI 时代，PhD 怎么拿到理想的结果？

08:07 AI 论文大水漫灌，顶会怎么办？

12:16 “大粉理论”：小红书粉丝>论文引用

16:50 PhD 从入学到毕业，要过哪几关？

20:08 没论文、没实习，PhD 怎么冷启动？

25:28 选学校还是选导师？

28:12 慢科研 or 快科研？

31:08 内地、香港、美国，去哪读 PhD？

35:27 导师创业，PhD 得到了什么？

36:52 本科能进 AI Labs，还要读 PhD 吗？

🟢 热议话题

39:58 小米 MiMo 为什么直播后训练？

42:03 数据公司的高估值能持续多久？

46:00 RSI：AI 能自己训练自己吗？

47:46 Video-MME：怎样做出有影响力的 Benchmark？

🟢 AI 时代的选择

49:00 AI 时代，CS 还值得学吗？专业热度下降意味着什么？

50:20 给高三生的专业建议

51:24 给 PhD 的最后建议：饭要吃，觉要睡

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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➤ Claude Code 和 Codex 越来越强，AI 应用创业者还能做什么？

本周「十字路口」的嘉宾是 Treg 创始人 Jason Zhou 和 Founding Engineer 石天鑫。创业 9 个多月，从设计 Agent SuperDesign，到全自动增长 Agent，再到为 Agent 提供数据和工具的 Treg，他们接连经历了方向调整。

我们一致认为：新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 的生态里长出来。

这期我们沿着他们三次转型的经历，聊了为什么垂直 Agent 面临着“绝境”、「0 人公司」为什么比想象中难做，为什么 AI 干了很多活却未必带来增长，也聊了 Ego、ChatCut 等围绕 Coding Agent 生长的产品，以及同时运行多个 Agent 后，人开始遇到的新瓶颈。

对一个创业团队来说，怎样找到值得做好的那一部分，又怎样借助模型的进步继续往前走？Treg 的故事，提供了一个正在发生的样本。

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🟢 Part 1｜三次 Pivot

[00:02:18] 9 个月、三次转型：SuperDesign、增长 Agent 与 Treg

[00:03:10] 从周末项目到 6000+ GitHub Star

[00:04:59] 模型吞噬应用：为什么放弃 SuperDesign？

[00:06:59] 「0 人公司」的创业浪潮是错误假设

🟢 Part 2｜终于找到了新方向！

[00:14:42] 一个 Codex 插件，意外改变了增长曲线

[00:17:36] 从增长 Agent 中拆出最有价值的一层

[00:18:04] Agent 最常买什么工具？

[00:20:13] 浏览器抓不到的数据，就是工具市场的价值

[00:21:57] Treg 为什么更像 Costco？

[00:23:39] 应用公司的数据飞轮

🟢 Part 3｜Codex / Claude Code 正在成为新平台

[00:25:38] 三次转型后的教训：站在 Claude Code 和 Codex 的肩膀上

[00:26:43] Ego(lite)、ChatCut：围绕 Coding Agent 生长的新工具

[00:31:56] 从 Vibe Island 到 Orca：多 Agent 时代的新机会

🟢 Part 4｜人和 Agent，究竟该怎么一起工作？

[00:34:25] 转型阵痛期决定：两个月不做产品

[00:35:01] 「0 人公司」并不成立

[00:36:18] Loop Engineering 要怎么搞？

[00:38:50] 同时跑 5–10 个 Session，人开始成为瓶颈

[00:40:13] Claude Code 还是 Codex？

[00:41:41] Grok Bot 与云端沙盒

[00:43:22] 国产模型、视频模型与高速模型分别适合什么场景？

🟢 Part 5｜把才华埋葬在昨天，继续创业

[00:45:08] 当程序员再也写不过 AI

[00:46:05] 人生的十字路口：从单项技能走向跨领域能力

[00:47:15] 三次转型中，最想放弃的时刻

[00:49:05] Fail Fast：让注定失败的方向尽快结束

[00:49:22] 如果相信 AGI 会到来，为什么还要创业？

[00:50:28] 即使有了万能模型，它依然需要更好的工具

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🚗 这是一期「公路播客」——从乌镇到上海，我们和老朋友鸭哥边开边聊，看看这位重度 AI 用户最近又把自己的工作和生活折腾成了什么样。

➤ 本周「十字路口」的嘉宾，可能是我认识的人里把 AI 用得最狠的一位。

鸭哥是 Superlinear Academy 联合创始人、哥大 PhD，先后在微软、Pinterest、Samsara 工作。代码让 AI 写，自媒体让 AI 运营；从孩子受伤后的就医判断、保险理赔，到几千张幼儿园照片的处理，他也都让 AI 帮忙。他说：“有了 AI，我感觉自己强得可怕。”

这期播客，我们聊了刚刚爆火的 Jev 的来龙去脉，聊了 Manus、Grok Bot、Muse 如何给 AI 一台永不关机的云端电脑，也聊了鸭哥交给 AI 运营的「0 人自媒体公司」如何在半年内做到 5700 粉丝。最后，我们把话题引向一个更有趣的问题：AI 时代，最奖励什么样的能力、什么样的人？

🟢 播客提到的参考链接：

• Superlinear Academy

• Intake Skill

• Semantic Search

• GPT 3D Skill

• 可达鸭：Demo 演示、GitHub 仓库

• 全部 Skill / Axiom / 思维方式：Context Infrastructure、Skill 目录

• Apple Health 导出

• 幼儿园照片：照片同步、导入 Apple Photos

• 观点蒸馏 Skill

🟢 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。

鸭哥为十字路口的听众提供了专属折扣码：CROSSING

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大家也可以先体验30天Stay Superlinear会员

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🟢 Part 1｜Jev：为何此刻爆发

[00:00:58] GPT + JSON Mode？

[00:02:11] 爆火的三个条件

[00:05:29] Agent 里的分类器

🟢 Part 2｜“有了AI，我感觉自己强得可怕！”

[00:12:20] Manus、Grok Bot、Muse，和云端电脑开始持久化的趋势

[00:14:15] 基模击穿一整套工业

[00:17:35] AI 变强，管理原则没变

[00:24:28] 无限复制的专家天团

🟢 Part 3｜Context 才是真正的基础设施

[00:29:40] 给 AI 装上耳朵和眼睛的一年期实验

[00:30:44] 如何帮助 AI 积攒 Context？

[00:33:10] 为什么没有把 Context 搬上云端？

[00:34:19] 微信聊天记录如何让 AI 如虎添翼？

[00:46:30] Context Infrastructure 的三要素

🟢 Part 4｜鸭哥的「0 人公司」：半年做到 5700 粉丝

[00:36:15] 0 人运营一个 AI 自媒体

[00:40:32] 半年：1600+ 邮件订阅、5700+ X 粉丝

[00:42:23] 从自动发布到自我改进

[00:47:03] 「0 人公司」真的赚到钱了吗？

🟢 Part 5｜AI 时代最奖励什么样的人？

[00:49:22] 领域经验 × 管理 AI

[00:52:28] 鸭哥的「老鸭汤」

[01:02:43] 鸭哥的孩子如何学 AI？

[01:07:11] 什么软件不会被 Vibe Coding 摧毁？

[01:08:11] 下一代 AI Native 公司

[01:10:52] 人类最后的堡垒：哪些事仍不能交给 AI？

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➤ 三年前，山音从上戏毕业，毫不犹豫，离开了电影行业。

KK 也在广告公司朝九晚五。

成为导演，曾是他们遥不可及的梦想。

两年后，他们梦想成真，成为 AI 导演，创作出优秀作品，并登上国内外电影节的舞台。

没有 AI，这一切都不可能实现。

➤ 「十字路口」一直关注 AI 时代的积极行动者。KK 和山音正是这样的人：AI 释放了他们的创作潜能，他们也用积极的行动，把原本遥远的导演梦变成了现实。

我们也一直关注 AI 时代的创业机会。这两位一线创作者，同时也是 AI 视频产品最重度的用户。本周，我们既聊他们被 AI 改变的人生，也从他们的真实创作经验出发，讨论 AI 应用创业的一个主流赛道——视频产品：

- [00:10:20] 用 AI 拍电影，今天最顶级的水平是什么？

- [00:07:32] 在众多 AI 视频产品中，他们不约而同选择 CapCut Video Studio 的原因是什么？

- [01:00:00] Seedance、Minimax……同一部片子为什么要混用多个模型？

- [00:16:24] 今天还有什么是 AI 做不到的吗？

- [00:33:35] 底层模型趋同之后，AI 视频产品的壁垒在哪？

- [01:01:42] 当视频的生成速度超过人类的观看速度，会带来哪些创新机会？

- [00:15:47] AI 时代的创作者困境：AI 无限，人生有限。要怎么面对？

如果你也在用 AI 做内容、做电影、做产品——我想这期播客都会带给你直接或间接的启发。

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➤ 两年前，我原本和于红约好录一期播客聊 AI 投资。那时，她是美团龙珠合伙人，正带领团队 All in AI。

两年后，这场对谈终于发生。她却已经离开了深耕 15 年的 VC 行业，创办「兔咚咚」，投身儿童 SEL 教育（Social and Emotional Learning，社会情感学习）。

这场转身背后，是一个远不止属于父母的问题：当 AI 让知识变得唾手可得，我们究竟还需要培养什么？面对职业、关系与人生选择，如何认识自己、理解他人，并在不确定中积极行动？

我想这是每个人都不断面对的问题。一方面，我们都希望拥有自由、快乐和探索自我的空间；另一方面，我们也会担心：如果今天不多做一点，未来是不是会失去更多选择。

在这期内容中，于红和我从教育聊到投资，从孩子的成长聊到成年人的选择，试着重新回答：AI 时代，什么才是真正不会过时的能力？

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🟢 AI 时代学什么？

00:39 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模、创业前经历

02:20 AI 正热，却离开了 VC

06:11 AI 时代的必修课是什么？

09:40 英语，还值得花那么多时间吗？

11:02 给女儿写一个专属识字 App

🟢 如何学习成为幸福的人？

13:35 社会情感学习（SEL），到底学什么？

18:10 接纳情绪，到底在接纳什么？

24:34 如何联系情绪能力

32:37 养育孩子，也把自己重新养一遍

37:42 批判性思维：看到的与想到的

🟢 把终点放在 30 岁

42:33 到底该不该卷孩子？

43:22 拒绝藤校，也算成功？

46:27 你想孩子成为什么样的 30 岁的大人

53:00 名校，能多打开多少机会之门？

01:05:41 清华博士：“我不能浪费我的分数”

01:06:01 离开 GGV：8 位数 Carry 的取舍

01:10:09 选伴侣，比换工作更难

01:20:31 孩子选错了，父母该拦吗？

🟢 投资中那些重要的事

01:23:45 错过的公司倒了，就算看对了？

01:26:20 跟着 GGV 合伙人学提问

01:30:44 跟着王兴学到的事

01:36:42 投资最不快乐的事

01:42:04 学校没教的创业者必修课

01:46:23 把“我有个想法”换成“我有个假设”

01:47:24 积极心态，也要刻意练习

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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 in-context learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。

本期节目还有一个及时的注脚：就在我们录完节目后的第二周，Generalist 发布 GEN-1.5 ——只给机器人看一段 3-12 秒的动作示范作为 "physical prompt"，不做微调、不更新参数，它就能当场尝试完成新任务（10 项任务平均成功率约 59%）。ICL 随即成为全球具身智能领域最受关注的话题之一，而这正是梦迪持续押注的方向。

除了 ICL，我们还聊到：

• 预训练的天花板

• 真正的泛化

• Scaling Law 的信号与陷阱

• 跑通稳定的数据闭环

• 叠衣服 demo 的误导

• 行业的泡沫与进步

• 年轻 PI 的真实生活与研究选择

穿越所有的技术话题之后，这还是一期关于人生选择、环境与长期主义的对话，希望可以是给所有站在中美之间、学术与产业之间、跟随热点与坚持长线之间的年轻人的一份参考。

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🟢 从四驱车到机器人

00:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍

02:31 清华车辆工程，通向机器人的起点

05:59 为四驱车捡废铁的女孩

07:18 衡水中学，竞赛班里的另一面

12:02 CMU 最佳博士论文：预训练之外

19:19 Adaptation 为何越来越受重视？

🟢 从解题人到出题人

23:51 创造性工具使用：没有刀怎么切蛋糕？

26:30 斯坦福：李飞飞与吴佳俊，两种导师

30:57 从斯坦福回到清华

34:17 5 年后，凭什么成为顶尖研究者？

40:06 选最好的，还是最适合的？

42:24 她会回复怎样的套磁邮件？

🟢 具身 Scaling Law 的信号

44:44 具身创业：进步与泡沫共存

46:39 数据与世界模型，风向为何反复？

49:07 低 Loss，不等于高成功率

50:47 机器人还在 GPT-1 阶段？

56:04 In-Context Learning：机器人能懂你家吗？

58:19 数据闭环的“鸡生蛋”难题

01:03:21 具身数据，难在定义需求

01:05:18 遥操作、仿真、UMI 与人类数据

🟢 只有乐观才可能成功

01:09:56 博士面试里的 Research Taste

01:14:08 跟年轻 AP 读博，是一场创业？

01:17:25 AI 论文泛滥，还能怎么看？

01:19:22 具身马拉松，跑到第几公里？

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➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟，中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed——这条路直通大模型的最前沿，但毕业时，他却转身向具身走去，成为深朴智能（Simple AI）首席科学家。为什么呢？

他想离开的不是大模型，而是只能跟随既定计划的状态。他说：「风浪越大，鱼越贵」 ——具身的路线、评估和产品都还没有共识，风险更高，却也给了年轻研究者定义问题的空间。

本期播客中，我们从 GPT-6 Astra 出发，讨论了「OpenAI 会不会降维打击具身模型」的问题。王家伟认为，通用大模型会承担越来越多理解与规划，但当杯子开始滑落，机器人仍需要能快速反应的动作模型。

深朴智能因此从 HiFi-UMI 数据、具身基础模型、Agentic OS 一直做到本体：开源 2,000 小时数据，内部积累数万小时；模型已观察到一定的 Zero-shot 泛化；Agentic OS 则把上层意图与底层动作连接起来。

最后，我们讨论了在美国的具身同行们最新发布的各种工作：GEN-1.5 对预训练与自然涌现的验证、π0.7 对 steerability 的强化、以及 Skild AI 为 Demo 专门训练的 In-Context Learning 是否被高估。

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🟢 于是转身向具身走去

00:00 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍

04:02 GPT-6 Astra 操控机械臂

06:27 OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？

09:28 中科大少年班怎么选人？

13:14 聪明，是会提好问题

14:54 “风浪越大鱼越贵”

19:44 DeepSeek：不靠工作强度换成果

21:32 从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent

🟢 深朴的选择

25:24 深朴为什么必须做全栈？

26:40 HiFi-UMI：开源 2,000 小时

32:01 GPT-6 比人更会标数据

34:15 Zero-Shot：不靠后训练的新任务

🟢 什么才是具身智能的「智能」？

36:10 不追逐“世界模型”概念

36:55 Context：从一秒因果到长期记忆

41:52 Scaling 趋势，不等于 Scaling Law

44:34 Agentic OS：具身不只是一个模型

48:09 没有公认 Benchmark，如何证明模型？

🟢 前沿点评

54:14 Astra：通用智能外溢到物理世界

55:53 GEN-1.5 与 π0.7

57:34 被高估的 In-Context Learning

01:00:04 具身领域：噱头可能大于真实

01:07:47 离开大模型舒适区

01:09:57 三年后，机器人能帮人洗碗吗？

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➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。

2026 年的具身智能，已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？

我们讨论了当下最热门的话题：GPT-6 Astra 的能力边界在哪里？如果 OpenAI、Anthropic 要做具身，会形成降维打击吗？

这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场，由我（Koji）主持，参与讨论的四位嘉宾是：

• 韩铮：苏度科技联合创始人兼 CEO

• 沈宇军：蚂蚁灵波科技首席科学家

• 王潜：自变量机器人创始人兼 CEO

• 许华哲：破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授

透过这场对话，你会了解到：1）不同路线的核心假设和风险；2）判断哪些指标是领先指标；3）Astra 带给具身的冲击和启发，与创业公司护城河；4）具身智能商业化短期 vs 长期逻辑；5）被高估/低估的领域，可能对应投资机会或风险。

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🟢 数据之争：仿真与真实之间

00:27 仿真与真机，不是二选一

04:00 真实传感器的不完美

06:14 Real-to-Sim：更难的 Gap

🟢 智能之争：Astra 的冲击与启发

08:18 GPT-6 Astra：降维打击具身行业？

09:21 “智能的本体存在于数据”

15:00 麻婆豆腐，不能证明模型变好

19:08 具身会反过来改变大模型

23:01 高成功率与泛化性，缺一不可

🟢 场景之争：跨过泡沫的指标

24:48 跨过泡沫的唯一指标？

25:44 高成功率是商业化前提

26:55 客户持续付钱

29:11 后训练落地与基础模型跃迁

🟢 五年后回看：什么被高估，什么被低估？

31:16 五年后，什么被高估？

33:27 落地是一场系统工程

35:01 具身不会复刻语言模型

38:33 没有物质复制，就没有真正 RSI

40:19 造飞机，像今天做 App

41:25 百万小时数据迷思

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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人 & CEO 陈安妮 ——作为中国漫画行业的领军人物，她将分享 AI 将如何重塑内容行业。

22 岁刚毕业，陈安妮创办了快看漫画。此后 12 年，她几乎经历了一家创业公司所能遇到的全部剧情： 被骗过 ——签了协议的投资人迟迟不打款，一句句「下星期给」硬生生拖断了公司现金流； 被救过 ——最绝望的时刻，一位陌生投资人的神秘打款把公司救了回来； 被捧上神坛过 ——泼天的流量、增长神话、2 亿美金的融资；也被疼痛击倒过 ——那轮救命融资落定后，她整整一个月身体僵硬疼痛、站不起来，只能躺在办公室的沙发上办公。

12 年后的今天，主业已稳步增长，她却决定把下一程押在从零做一个 AI Native 产品 Livo，「一个实时活着的 AI 世界」：AI 角色有自己的故事和梦想——你耽误他当海贼王，他会愤怒离开，甚至把你拉黑；你说的每一句话都在触发蝴蝶效应；而整个产品最重要的功能，名字就叫「命运」。

这期节目，我们把这 12 年的剧情一段段聊开：现金流被拖断时的绝地求生；确立使命后的「跪着也要把这条路走完」——流量高峰期在算法推荐池中加入人工干预，看着数据在一两个月内掉了 30%，几年后 IP 衍生收入却占到一半以上；以及穿过所有起落之后，她真正的方法论「游戏精神」：应无所住而生其心，不害怕失败，让好奇心而不是恐惧驱动自己。

如果你正走在创业的隧道里，或者你好奇一位 12 年的 CEO 如何把大起大落熬成继续在 AI 时代冒险的勇气，这期节目也许会给你久违的力量。也请听到最后——她对 22 岁那个刚刚创业的自己，只想说一句话：「尽情享受喽」。

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📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

00:11 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模

🟢 Part 1｜Livo：AI 时代的故事新范式

01:23 Livo 为什么被定义为“AI 时代全新的讲故事范式”？

04:48 判断 Agent 是不是真正“活着”，关键是碳基生命还是自主意识？

06:43 Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品，核心体验有何不同？

14:35 当 Agent 世界已成共识，Livo 真正押注的非共识是什么？

19:05 从“漫画加互动”到“AI 为底座”，快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段？

23:04 一万个用户经历一万个故事，Livo 如何保留群体共鸣？

26:02 做到哪三个层次，Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”？

🟢 Part 2｜AI Native：组织管理与产品实践

08:47 没有单一主导者的 Livo 团队，如何用 Yes and Hope 和“群体智能”拍板？

12:03 不再独自拍板后，CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用？

🟢 Part 3｜创业 12 年：生死转折、商业化与游戏精神

28:28 只画了两年漫画的陈安妮，为什么毕业后选择做 CEO？

30:58 投资人签约后迟迟不打款，快看第一次现金流断裂如何出现转机？

35:27 《对不起，我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么？

38:05 数据、留存和收入都在上涨，创始人为什么反而想离开快看？

42:21 主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%，为什么仍坚持这个决定？

47:05 2 亿美元融资前后，经历了怎样的压力？

50:58 融资完成后的身体疼痛，让她重新理解了商业化什么？

56:08 经历两次现金流危机后，她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心？

01:02:34 CEO 拥有最高决策权，如何与“所有灵魂平等”同时成立？

01:06:12 从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”，为什么过去的成功经验反而会成为阻碍？

🟢 Part 4｜AI 与内容行业：技术、创作与人的价值

01:09:40 被新技术追赶的焦虑中，Gemini 如何帮陈安妮找回做 Livo 的初心？

01:12:46 “复古人文主义”为什么不反对 AI，却反对把 AI 当成内容噱头？

01:14:29 AI 会杀死内容行业，还是把创作者推向更像导演的新角色？

01:15:44 如果回到 12 年前，陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议？

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是卷卷，本名任利锋，数美万物创始人、CEO。他曾带领团队孵化抖音，并完成从 0 到 1 的全过程，被不少人认为是抖音崛起的重要推动者。

这是一场接近 3 小时的长谈：我们从抖音最初如何被立项聊起，聊到数美万物最新发布的 Hi3D 3.0 2048³ 模型，也聊到他们从 Maker OS 走向「制造业 OS」的野心。

聊完卷卷，我最强烈的感受是：基础模型不会吞噬一切。

大语言模型与多模态模型看起来能生成万物，但一旦进入实体制造，仍需要能产出「生产级」3D 资产的模型。而真正困难的，往往发生在模型之后：如何拆件、如何加连接结构、如何适配不同材料与设备；如何把毛绒的曲面展开成纸样、把图片转成刺绣机能识别的针迹；又如何在高并发、每一件都不同的订单里，把产品按时交付到用户手上。

这也解释了数美万物为何从 3D 大模型一路延伸到工具、工厂、交易与生态，并把目标从 Maker OS 推向制造业 OS ——他们要做的，是一条把普通人的创造欲真正送进现实世界的生产管线。

这是一场关于 AI、趋势、产品、野心与修行的长谈，也是一个做过超级产品的人，重新成为创业新手的故事。

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00:25 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历

02:33 抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会？

09:29 抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见？

12:04 抖音和 AI 3D，都是透过行业关键变量判断到的大机会

19:05 卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业？

23:43 工厂只关心订单、收入和利润时，数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂？

26:26 互联网产品的增长渴望，与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突？

28:12 离开字节创业，是因为对自己不满意吗？

36:05 决定创业后，做的第一件事

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🤸 37:14 现场视频演示 Hi3D 3.0 模型效果：纯音频听众可跳至 55:16 继续收听。

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55:16 从一张图到直接打印，Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置？

01:00:06 Seedance 2.5 等视频模型越来越强，游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗？

01:01:53 3D 是最难获取数据的模态，数美万物如何从产业带获得训练数据？

01:06:31 女性 Maker 市场正在高速增长

01:15:44 造好物超过 20% 的投稿率从何而来，拿到实物为何会再次激发创作？

01:19:16 “生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室

01:28:12 3D 打印会不会见顶，桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场？

01:32:47 从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场，为何仍困在同质化与创作者收益问题？

01:39:19 抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用，哪些会在 AI 3D 创业中失效？

01:54:40 AI 时代还会出现新的抖音吗？

01:58:49 创业如何成为修行？

02:02:03 劝一些人“没事别创业”，又会支持另外一些人创业

02:05:12 成功的定义

02:10:18 “我本质上是自卑的人”

02:16:42 从“好人”变成负责任的 CEO

02:22:51 好运气

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