Episodit
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修饼和包子都是从打工到创业的经历，修饼自己做编剧和文创IP，再到自己做自媒体IP；包子大厂出来之后创业近10年，这一期就一起聊聊这些年创业的感悟，心路历程。
【关于主播】
包子：
AI商业应用专家/总工程师，互联网连续创业者，爱好思考和认知。
全网ID：包子阿巴阿巴
修饼：
科普博主，出版科普读物《迷你物理学》，AI短片创作者。
全网ID（公众号、抖音、视频号、即刻、B 站等）：修饼/修饼想当然
【关于我们】
从AI商业化视角，聊聊AI能不能把所有行业重新做一遍。
聊聊ai领域的新发现、新机会、新认知。
出发，一起看看未来~
【听友交流】
微信号：Edward_y
【shownotes:】
2:00 修饼的创业经历
13:00 包子的创业经历
29:00 创业的个人低谷
43:30 创业后最大的变化
01:16:13 修饼即将要上线的三个新的很有吸引力的内容
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区别于之前几期我们聊了很多AI强关联的内容，这一期就跟修饼一起聊聊电影和艺术相关，更多是我们的交流，未来我们也会更多做一些我们相互认知，见识，理解的内容。
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【shownotes:】
11:00 修饼早年读书时候，看的电影有哪些
16:00 修饼聊聊以前读书时代自己的困难经历，电影带来的治愈和眼界开阔
33:30 修饼带大家看看编剧学习的大学校园和感受
43:13 电影、小说带来的很重要的价值是给予想象力，而想象力很可能是推动科学发展的重要条件
1:04:00 修饼对于喜欢电影的一些推荐和感受
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Puuttuva jakso?
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去年开始的AI被广为认知，AI已经逐渐融入到很多人的工作和一些生活中，未来AI也会像以前的电脑、5G等时代，融入新的一代的成长，这一期包子和修饼就一起聊聊AI与教育这个话题，更多探讨一些AI之下人才能力对应教育的过程，以及在历史的教育模式下，有什么正负反馈和感受，探讨一些底层的认知。
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【shownotes:】
00:44 什么样的一批人塑造了现在的AI
22:00 未来使用AI应该是会伴随儿童成长
26:20 我们到底是先知道客观事实，还是先知道定义
40:17 如果人可以一直观测所有的数据和事实，人也可以有非常高的智慧
41:30 小朋友的看图说话，不同视角的解读，正是一种创新的体现
58:00 STEM教育是值得借鉴的一种本质底层的教育
59:00 如果我们能够回到学生时代，希望学什么，怎么学习
1:14:32 修饼和包子分别给听友们关于教育和自我成长的建议
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从23 年开始，我们就在做跟 AI 相关的工作，团队里基本都是90 后、95 后、00 后，如何管理这样一个年轻的团队呢？ 我们谈了一下自己在管理方面的经验，由于我们的管理体量也不大，难免有认知盲区，欢迎听友们指正～
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【shownotes:】
01:12 传统医美行业的管理模式
08:41 00后的管理和80后90后的管理，有何不同
10:40 最好的管理就是专业力
14:17 管理的前一步，是选择什么样的人一起共事(招聘动作）
15:42 A I行业招聘人才，更看中成长曲线
24:08 00后，90后的本质区别，就是所处的马斯洛需求层级不同
34:05 找对人的作用远大于上各种管理技巧和管理工具的作用
35:53 AI团队中的人才画像是什么样的
41:46 有意识营造轻松的团队氛围，是团队持续发展的重中之重
44:56 现在00后所处的环境，导致向上努力的信心下降
49:57 00后的自我实现需求，是管理者需要去重视的
54:00 00后面临的社会命题是不同的，老饼喂不了00后
1:02:04 管理和行为学，心理学的强相关性
1:07:39 管理工具的重要性（okr,kpi,薪酬制度，职级制度）
1:08:52 利益管理和感召管理的区别
1:20:51 修饼在医美行业管理时的薪资绩效设计案例及理念
1:25:55 管理的三个关键词（定规则，提认知，打胜仗）
1:27:42 管理者需要务实，区分什么是计划和幻想
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本期嘉宾是在地产行业深耕多年的建筑师李谦，他也是很早介入 AI 的垂直领域专业人士。我们一起聊了关于房地产的现状、城市规划的历史、AI 在房地产行业的应用等话题～
【嘉宾介绍】
李谦，清华大学建筑学学士，美国密歇根大学城市设计专业硕士。
资深建筑师、房地产职业经理人。
部分建筑作品：
北京万通中心
北京中关村SOHO
北京联想总部
新伊斯坦布尔城市设计 Yeti Istanbul, Turkey (urban design)
费城 Market EastStreet, Philadelphia, PA (urban design)
华盛顿特区North Capitol Street, DC (urbandesign)
华盛顿特区 Mount VernonSquareRedevelopment
沈阳中日产业园
沈阳万科东第
青岛国家广告园
青岛水岸再开发
吉林松花湖王子大饭店
嘉宾的个人播客：陈腐粉碎机
嘉宾的个人主页：https://www.rattenstadt.com/index.html
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【shownotes:】
01:40 嘉宾做过的房地产项目
03:25 明星建筑与日常商用建筑
05:40 伊斯坦布尔欧洲区新城设计
06:28 播客陈腐粉碎机
07:31 房地产行业的现状
17:05 什么是短缺？什么是稀缺？
19:33 房地产行业最早接触 AI 的从业者
21:20 嘉宾做的两类 AI 尝试
27:17 为什么路越宽反而城市越拥堵？
28:47 芝加哥的城市规划
30:41 俄罗斯、巴黎、伦敦、纽约的路网情况
34:57 影响中国的建筑学
36:51 城市规划和建筑设计中，有哪些环节可以用到 AI？
44:19 嘉宾在做的两个AI项目（地下车库定价、现金流模型）
49:22 两个项目使用到的技术来源
51:41 产品 MVP
55:12 AI 的学习路径
01:01:56 DIY 的技术实验路径
01:04:56 朋克精神
01:09:19 如果做时间管理
01:10:34 未来的建筑师所具备的技能点变化
01:12:31 3D 打印
01:16:52 历史的数据也需要清洗 -
本期嘉宾是我们第3期聊GPT4-o的算法大神Lao，本期我们帮助一些小白或者新入行业的公司，普世和加深一些大模型训练相关的知识，也希望通过这些帮助一些公司避免模型训练时候的踩坑。
【shownotes:】01:22 大模型的基本概念？
04:50 包子对于大模型的理解
14:30 探讨智能=‘压缩’
20:00 模型训练的几种模式，高效微调PEFT，全参微调SFT的区别和比喻解释
32:50 做大模型需要哪些准备？
39:30 模型训练的链路知识和概念
49:20 一个有经验的算法的最大价值是什么
52:20 算法角度来看，GPU的各种差别？
56:40 英伟达GPU为什么成为现在的主力
01:13:15 如何评估一个模型的优劣
01:16:50 企业做模型训练之前的2个忠告
01:19:00 模型训练相关是一个庞大的知识体系，知识锚点下的自学更重要
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本期嘉宾是我们团队的视频创作者黄爽，在这一年多与AI工具的协作里，他的能力发生了哪些变迁？有哪些传统的工作方式因为 AI 发生了改变？AI 给他的工作带来了多少降本增效的成果？
【shownotes:】00:29 这一年 AI 让我们发生了哪些能力上的变迁？
06:10 文生视频、图生视频
11:13 Google翻译为什么看不懂？
19:13 有AI与没AI创作中有区别：对AI的思考变多了
28:49 AI视频案例：篮球AI视频怎么做的？
36:36 视频批量混剪项目
38:38:有了 AI 以后，降本增效的点到底在哪里？ AI能够增效到什么程度？
45:55 测试不同AI产品的标准是什么？是体感吗？
01:00:14 招聘有什么区别：更关注人本身的素质、面对变化的态度
01:02:58 快手可拎：公司数据集的力量
01:06:48 如何面对AI创作获奖的争议？
01:12:29 为什么评委看不出是AI作品？
01:19:45 AI生产视频难度在：在顶层的设计
01:23:09 对从业者的建议：多回归底层心理学
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AI可以实现创作上的普惠，个体➕AI就是一个“超级个体”。但是AI为个人服务的边界和程度到底在哪里？
本期我们将围绕“超级个体的识别特征”、“FIRE一族”、“低代码平台”等话题进行深入探讨。
欢迎你的聆听~
【Shownotes:】
00:10 AI能为个体服务到什么程度？
00:58 美国超级个体很多
03:05 超级个体和个体户的差别在哪
06:07 案例：公众号AI信息自动化推送日更怎么做的
07:19 低代码平台
15:53 个人网站AI搭建
17:26 知识锚点
19:07 英语领域：口语陪聊、翻译
21:13 纳瓦尔宝典：花钱解决和花时间
22:53 超级个体共性：创造力、学习力、自驱力
24:11 必须用快捷键
30:12 超级个体是个结果
31:11 技能、产能、势能
32:23 做自媒体是超级个体绕不开的吗？
35:39 FIRE一族
51:52 卖课是个好的变现形式吗？
55:01 个体户和企业的在运用AI上的区别有哪些？
58:33 快手的视频AI工具如何？
01:04:22 过拟合是什么意思？
01:09:54 很多公司会抗拒“超级个体”吗？
01:10:43 谈谈要不要和同事交朋友
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中美AI差距是1年吗？AI在各大垂直行业的爆发会很快发生？法律、医疗、金融、心理是AI介入的最佳行业？
本期我们将围绕“我们在追逐AI的时候容易走入哪些误区？”，对上述问题进行深入浅出的谈论。
欢迎你的聆听~
【Shownotes】
00:09 追逐AI的时候容易走入哪些误区？
02:33 AI”时差“：北京比成都快3个月
05:08 从清华智谱看商业变现
09:49 法律、医疗、金融、心理是AI“看起来好介入实则不好介入的”
13:54 知识图谱
21:24 心理学容易演变成情感咨询
25:07 情感陪伴领域
28:12 Dan模式
30:33 GPTs几条指令掏出背后的prompt
31:50 风险：3条指令让你保密措施攻破
34:56 数据质量怎么评判高低呢？
35:43 便宜的数据打标错配
38:23 数据管理包含哪些环节？
40:42 数据过度收敛，推理能力消失
42:51 数据的打标和顺序都会影响结果
45:25 训模型的实操经验非常值钱
50:57 挑一些容错率高的行业
52:57 AI会涉及数据隐私和道德的问题
01:00:29 人才缺失：串联业务和技术
01:04:06 AI重塑管理系统
01:07:53 趟这条路，写在基因里的挑战
01:11:24 AI很可爱
01:12:59 起团队，怎么搭建团队是个大坑
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“降本增效：AI会取代原画吗？美术已节省xx人天”、“XX公司裁员外包全部用AI替代”......一篇篇刷屏爆文告诉我们——AI似乎是经济下行时期企业的“救命稻草”。可是事实真的如此吗？用了AI就能起死回生吗？就能让企业扭亏为盈吗？
本期我们将聚焦“ AI降了什么本，增了什么效？"，深入讨论“AI可以直接交付的是哪些？”、“家装行业AI售前是降维打击”、“为什么收敛业务场景的共性比探索AI难的多？”等相关问题。
欢迎你的聆听~
【shownotes】
00:21 AI出来以后什么变了，什么没变？
05:57 生产资料发生了变化
06:15 从场景到量产有多远？
10:37 AI对设计师的改造：知识体系变化了
11:42 有AI和没有AI成本结构差异？
16:10 以新闻为例，看职业可预见的变化
21:00 因为相信所以看见
21:12 “手部”难题怎么解？
22:07 AI可以直接交付的是哪些？
28:04 AI哪些可以间接交付？
29:11 以家装售前为例：确定意向环节AI去打客是很厉害的
36:11 收敛业务场景的共性比探索AI难的多，难在哪儿？
41:56 图的生产：扩散模型和对抗模型
43:20 收敛业务场景的技术难点是什么？
52:47 内容建模了以后，注定了AI是仿写
53:40 仿写的灰度
56:19 盲测：AI写的 vs 人工写的， 谁赢了？
57:45 复制点：线性等比增长 和 边际成本低的增长
58:49 小团队的胜利
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近期招聘市场里的两极分化加重，可能是AI带来影响的表征之一，具备成功业务经验并能由此抽象出workflow给AI进行赋能的人成为了香饽饽，而可代替性强的工作可能直接就从招聘列表里慢慢“消失”。AI比我们想象的，离我们更近。如果说这注定是一场开卷考，那作为普通职场人的我们做好准备了吗？该如何与AI相处?
本期我们将围绕“职场人的AI学习指南”，深入浅出地探讨“AI领域有哪些基础的是需要掌握的？”、“AI感是什么？”“创造力、工程化思维、学习能力、心力 ”等话题。
欢迎你的聆听~
【Shownotes】
01:38 AI领域有哪些基础的是需要掌握的？
02:54 哪些工作场景适配哪些AI?
05:57 对大部分人来说，怎么学习AI？
06:21 真正能接触 AI的人可能只有“十万分之一”？
09:20 这两年大众为什么对ai的感知加深了？
11:13 假如已经筛选了对AI感兴趣的人，怎么能从小白切入AI的行业？
15:17 AI与职业之间关系起点回归到：你是谁，什么让你感兴趣
15:53 职场人的“三分钟热度”是好是坏？
17:12 直觉是平行宇宙给的“信号”
18:30 自洽、朋克精神
21:00 在自学AI的过程中，修饼发生了什么变化？
23:23 AI让更多人有机会做到更多“不可能”
25:02 个人创作会井喷吗？
27:09 早期探索者、中期探索者、早期大众、后期大众
28:58 AI出来以后，对包子有什么改变？
41:15 “AI感”是什么？
47:19 “灯塔”效应的背面：看不到光的时候，也要冲
53:05 AI的探索和应用哪些是让你比较兴奋的？
56:45 做AI相关的内容，受众到底是谁？会不会四不像？
01:03:37 从工蚁看“超级生命”中的单点的影响
01:07:53 AI行业需要的具体角色岗位有哪些？
01:19:02 AI虽然在早期，各行各业也有应用，有什么例子？
01:21:25 什么时候AI会井喷？
01:23:21 用AI干到大众点评优质点评
01:25:08 向内求变得更重要：创造力、工程化思维、学习能力、心力
01:27:33 努力和认知：多去看
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workflow，即工作流，简单说就是将“整块”工作拆分成“1、2、3......”的工作步骤。从有分工以来，就有工作流，只是在AI时代，它的重要性来到了前所未有的程度。想要真正落地AI提高产能，就脱离不开工作流的梳理。
本期我们将围绕“AI运用中对workflow的搭建和改造”，深入探讨“什么是内容建模？如何进行内容建模？”、“workflow可视化的工具”、“在推行workflow的时候，有哪些阻力”等相关问题。
欢迎你的聆听~
【Shownotes】
00:20 什么是workflow？
05:59 什么是内容建模，我们如何进行内容建模 ？
27:20 哪种画像的人能做建模这件事？
29:00 从编剧看理性与感性
30:17 怎么识别AI人才？
35:50 怎么识别候选人具不具备”结构化思维“？
38:10 地产等传统行业对AI接入比较少？
39:04 行业敬畏心，用方案改造行业很难行得通
40:19 地产为什么数字化和AI进程慢？
43:06 我们团队已经搭建了哪些workflow？
49:44 中台 vs 复制人
50:59 我们日常在工作中会用到哪些AI的工具呢？
52:33 如何让大厂的大模型适配到我们的工作？
54:47 数据资产会变成核心壁垒
54:59 在推行workflow的时候，有哪些阻力？
57:48 workflow可视化的工具
01:02:55 聊聊comfyui、sd、mj
01:08:05 将workflow封装成应用
01:09:27 设计师必须学AI
01:12:11 开源模型怎么挣钱呢？
01:13:22 从MIUI看开源这件事
01:16:57 大模型之间的差异性、多样性怎么体现呢？
01:18:45 为什么有的模型成本高有的成本低？
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OpenAI从来没让人失望过。一石激起千层浪，在春季发布会上推出最新大模型 GPT-4o ，能够实时“推理”音频、视觉和文本，这种多模态能力，在教育、医疗等领域将带来具大的应用潜力。
本期我们将围绕“GPT4o”带来的新变革、新机会，邀请我们的新嘉宾@AI算法工程师刘崇寒，一起与我们探讨相关问题。
欢迎你的聆听~
#AIGC #AI #人工智能
【ShowNotes】
00:26 OpenAI 的发布会后是什么样的感觉？
00:57 多模态：端到端
09:16 Pi和4o技术背后的差异
12:46 快乐的说 apple 是一个token，很丧的说 apple 是另外一个token
15:29 SORA为什么让人惊艳?
17:13 开源会落后？
18:03 随时打断随时接上，背后的技术难度在哪儿？
22:27 scaling law 失效了吗
25:22 文本卷过后，卷 long context、MoE、强化学习
32:16 4o免费开放，API价格下调，背后意味着什么？
35:02 我们人类和机器的交互方式是不是发生了变化?
38:01 苹果IOS18内置大模型
39:26 手机会向新的硬件设备迁移吗？
41:03 "指令"的消失
42:00 4o展现出“恰当”的幽默，这件事有多难？
44:50 Claude和 GPT到底有什么差异
47:43 为什么国内很多人觉得KIMI好用？
52:24 模型的好坏：普通人评判模型好不好用 vs 专业的人评判模型好不好用
53:25 现在离 AGI 的距离还有多遥远啊？
54:16 4o的发布对创业方向有什么影响
59:33 4o怎么能够用到我们自己的工作当中？
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伴随着AIGC杀入，技术的落地已经远远超出了商业化的进程，TO B？TO C？”杀手级“的应用将出现在哪里，是一个充满想象力的命题。
本期我们将聚焦在医美行业的AI商业化可能性，从经营、内容矩阵、内部管理等多种视角深入探讨AI落地医美行业所面临的挑战与机会。
欢迎你的聆听~
#AIGC #AI #人工智能
【ShowNotes】
00:09 AI介入医美矩阵：如何避免AI生成大量的垃圾内容？
09:08 成本：建立系统vs雇 100 个兼职
10:53 AIGC医美内容的监管
17:36 用AI落地医美矩阵内容，成本结构是怎样的？
21:48 企业是否真的能够实现降本增效？
24:48 用户视角看待AIGC内容轰炸
27:12 AI 是否能传达人文关怀？
34:31 非标内容与标品内容的AI生产难度？
38:05 医美线上咨询是AI的好接入点吗？
44:49 以亚朵酒店为例，看“标准化个性化”
50:47 接入AI咨询，企业应该做哪些准备？
59:58 企业端AI布局是一件1号位推动的事情
01:02:05 没有数字化的公司也能很好的生存，但AI 时代差距会断层吗？
01:04:39 “量化营销”中的非理性因素
01:10:56 谈谈相关性和因果性
01:14:05 是否有可能Ai做公允的数据参考，解决经营端与财务端的分歧？
01:24:41 企业内部员工：对AI是抗拒和阻力还是积极拥抱？
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我们在和AI交互的过程中输入的提示词就是“prompt”，它的质量直接影响着 AI 生成的内容好坏。
在这一期内容中我们聚焦到“如何利用prompt调动AIGC的产能”，深入探讨prompt与人类自然语言的差异，prompt会被“进化掉”吗，怎么高效使用prompt提高产能等问题。
欢迎你的聆听～
【ShowNotes】
00:33 prompt与自然语言有什么区别？
02:29 prompt会被“进化掉”吗？
03:48 大语言模型的“幻觉”
07:13 普通人是否需要学prompt工程？
10:38 语言的边界或许是AI的边界
17:17 AI真的能“理解”物理定律吗？
25:40 不同语言对AI模型的影响
36:32 强化学习会让GPT E人变I人吗？
36:32 AGI（通用人工智能）与Agent（助理）有什么区别？
44:45 创意这事AI到底擅长还是不擅长？
54:24 MJ和SD生成图像质量为什么不一样？
01:00:29 从Pixar(皮克斯)做动画看感性创造背后的理性
01:05:13 AIGC短片为什么让人眼前一亮的不多？
01:10:05 普通人能用上Sora吗？
01:17:21 AI技术在响应和理解prompt方面未来的趋势是什么？
【关于主播】
包子：
AI商业应用专家/总工程师，互联网连续创业者，爱好思考和认知。
ID：包子阿巴阿巴
修饼：
科普博主，出版科普读物《迷你物理学》，AI短片创作者。
ID：修饼/修饼想当然
【关于我们】
从AI商业化视角，聊聊AI能不能把所有行业重新做一遍。
聊聊AI领域的新发现、新机会、新认知。
出发，一起看看未来。
……
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