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进入12月，短短6天，堪称魔幻。
在政坛，有韩国总统尹锡悦突然宣布“戒严令”，引发轩然大波；而在科技圈，前有字节前实习生因“投毒”其大模型服务器而被起诉索赔802万，后有该实习生的论文荣获国际顶尖人工智能学会NeurIPS的首次“全华班”最佳论文奖，剧情之起伏纵使小说爽文也难以想象可以写出此番情景。
本期【特别号外】，让我们把视线聚焦到字节前实习生“投毒”这件事，一方贵为名校骄子，一方贵为国内首屈一指的大厂，本应是“千里马遇伯乐”，互相成就的佳话，何以竟闹到对簿公堂？令人瞠目结舌的802万索赔，与国际顶尖学会获奖的殊荣，其间关系几何？事情是何以发展到此番境地的？字节为什么要对该实习生一诉到底？该田姓实习生的研究成果价值几何，对字节有怎样的意义？大厂对研究者/实习研究者的资源分配是否存在问题？美国和日本的大厂遇到类似事件会如何处理？
本期《半球观察》，与您相约。-----------------------------------------------
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【本期您将听到】
PART 1: 字节实习生“投毒”与NeurIPS获奖事件梳理00:11 字节实习生“投毒”事件的背景，“投毒”手法
05:06 “投毒”会造成怎样的恶劣影响？
06:18 “投毒”原因何在？
23:15 其荣获NeurIPS最佳论文奖的论文做了些什么？为何有如此价值？（提到的NeurIPS最佳论文）
PART 2: 字节有没有纠结和权衡对这件事的处理？29:26 职场规则 vs 成就荣誉，这不见得是个选择题
31:23 对比之前字节实习生误删小模型造成业务损失事件，聊聊科技公司的罪与罚
40:06 字节真的需要为了一篇最佳论文去打破职场规则吗？
45:46 谈大厂对于流程正义与恶意攻击之间的判定尺度，无论Research还是业务线，都应遵守规则，保持诚实
49:12 大厂的计算资源若可以有效分配，会避免此类事件复演吗？
PART 3: 中美大厂对于GPU资源短缺，分别采取怎样的措施避免此类事件？52:18 对于硅谷大厂，GenAI优先级永远是最高 + 程序正义可以避免此类事件
55:46 对于国内大厂，字节也许为我们提供了一份标准的参考答案
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2008年10月31日，一个平平无奇的一天，比特币的白皮书发布。那时没有人意识到，这篇白皮书将会创造一个全新的，价值万亿美元的产业：加密货币（Crypto）。
2024年美国总统大选，与中国争夺比特币霸权以及对比特币的监管态度成为总统候选人特朗普与哈里斯辩论的焦点。不知不觉，加密货币话语权的争夺，竟悄然成为了大国间博弈的焦点。
我们谈起加密货币，行业内的人会出奇的狂热，无论是关于他一夜造富的神话还是那无比美好的去中心化理想愿景，“疯狂”，似乎一直是它的代名词。而对于大部分普通人来说，加密货币却会被理解为另一种“疯狂”：疯狂的行为，疯狂的犯罪，与疯狂的诈骗。
人类历史上似乎从来没有过这样一种东西，像加密货币一样，同时具备着“美好的科技愿景”，“疯狂的财富淘金”，与“阴暗的犯罪诈骗”，这三个无比极端又几乎完全互斥的特性，却又在野蛮地生长着，从一个几乎没有价值的荒芜市场，成长为一个全球不可忽视的资本力量。
从本期开始，我们将开创一个全新的系列：【“加密”通话】，与您聊聊这个疯狂，却又日渐占据我们越来越多人视野的“加密货币”，为您讲述这个关于野蛮生长的资本故事，也与您一起探讨这个故事的尽头会将人们带向怎样的一个未来。
本期为第一期，我们来一起与您分享我们对于加密货币的看法，和我们在入门加密货币时所碰到过的一些问题与产生过的一些误解。
加密货币是庞氏骗局吗？它的技术实现原理靠谱吗？它为人们创造了怎样全新的信用体系？我们现在的信用体系是怎样的？加密货币链上的项目都是在割韭菜吗？它们描述的去中心化愿景真的能实现吗？加密货币所强调的公平性与平权性对普通人有怎样的影响？
本期《半球观察》，与您相约。
披露声明：阿P与P特在节目中的观点仅代表个人看法，不构成投资建议。此播客仅用于提供信息，不作为投资参考。阿P和P特也许会持有在此节目中讨论的代币或项目的头寸。
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【本期您将听到】PART 1: 加密货币（Crypto）的科普 01:52 特朗普胜选带动加密货币热潮？ 04:09 加密货币（Crypto）是什么东西？与传统的交易有何不同？中心化交易所（区块链下）与去中心化交易所（区块链上）的区别如何？ 10:26 区块链上与区块链下生态的区别总结 （对交易所有一定基础了解的朋友可以直接跳转到这里） 12:21 比特币/加密货币的区块链网络，技术原理是怎样的？ 13:12 我们现行的中心化信用体系是怎样的？货币其实只是方便记账的编号？！
20:45 加密货币所提出的去中心化信用体系是怎样的？其实是如何清晰地记大锅帐？！ 28:35 区块链上的去中心化交易所是个什么东西？是我们现实中的一级市场吗？对比中心化交易所有何利弊？PART 2: 普通人入局的门槛与担忧
37:13 普通人如何获得加密货币？在哪里交易？出入金与政府监管是怎样？会有法律风险吗？ 44:23 加密货币存在的一些灰产都有哪些？我们该如何注意？ 45:00 加密货币之间鱼龙混杂，我该如何挑选加密货币去投资？ 49:53 代币发行（ICO）其实类似传统市场的股票IPO募资，那他在法律上被如何认定？ 52:05 以太坊ICO时在法律上是如何被认定的？是证券发行行为吗？为何可以不受证券管理委员会的监管？ 55:11 区块链上对代币的交易，其实是以物易物？为什么加密货币被认定为数字实体？去中心化交易所（DEX）有哪些迷人之处？ 1:29:40 加密货币市场里有对普通人割韭菜的行为吗？普通人该如何避免被割韭菜？PART 3: 加密货币交易相比其他交易的魅力之处
59:11 相比中心化交易所进行自动化交易的高额成本，加密货币的中心化交易所自动化交易API免费是对散户交易的一种平权吗？中心化交易所的自动化交易会有坑吗？ 1:07:01 区块链上去中心化交易所会有诸多限制，使机构投资者和散户的资源差距不会那么明显，这是否是一种去中心化理想中公平性的体现？ 1:07:55 从DEXX盗窃事件看，普通人在去中心化交易所需要注意的坑有哪些？ 1:09:35 普通人入局的各种选择有哪些？普通人交易有哪些门槛？需要有哪些基础知识？ 1:12:13 加密货币（Crypto）最适合哪类人入局？ 1:13:23 去中心化交易所（DEX）可以实现HFT的交易平权，对比中心化交易所对普通人魅力何在？从Jump Trading套利的例子来看中心化交易所中机构的巨大优势。PART 4: 加密货币有无技术含量？国内政府政策几何？与听友群事前征集提问的答疑
1:22:07 政府没收加密货币，加密货币会消失吗？从盐城事件说起 1:24:51 比特币为什么被称为数字黄金？真的有很多国家以比特币为锚发行货币吗？再谈中美为何就比特币霸权展开博弈，以及小国在加密大潮下的悲歌。 1:31:11 加密货币有技术含量吗？其对人类的意义何在？ 1:35:12 国内政府为什么在大力扶持发展区块链行业？政策几何？ 1:38:02 对节目的通篇总结与收尾 -
Estão a faltar episódios?
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美国东部时间2024年11月5日稍晚，随着宾夕法尼亚州和佐治亚州两大重要摇摆州唱票结束，前总统特朗普锁定胜局，并于晚间发表胜选演说。
本次大选，最引人注目的莫过于“硅谷钢铁侠”马斯克的强力加入，其为特朗普的高调站台和直接或间接的“政治献金”，以及在X（原推特）平台上的高调言论无疑对特朗普的再当选起到了不可忽视的作用。
本期作为特别番外，阿P与P特将与大家一起聊聊马斯克的种种作为与特朗普当选之间的联系，以及其未来将对硅谷或整个科技行业带来怎样的影响。
本期《半球观察》，与您相约。
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【本期您将听到】 1:06 硅谷集体右转了吗？ 8:20 主流媒体不再为本次大选背书，意味着什么？ 9:56 马斯克此前收购推特，是否在下一盘大棋？ 16:19 马斯克为何会支持特朗普？ 19:24特朗普上台，会对硅谷带来新故事吗？ 28:56 特朗普对Crypto的监管承诺，意味着什么？ -
美国东部时间11月5日，2024年的美国大选拉开了帷幕。备受争议的前总统特朗普以秋风扫落叶之势几乎拿下了所有的摇摆州，并于晚些时候发表了胜选演说，完成了不可思议的强势回归。
在特朗普的第一个任期内，其发起的各类对华制裁和一系列关税贸易制裁，拉开了中美贸易战的大幕。
本期《半球观察》，阿P与P特和大家一起聊聊“制裁”，这个自二战以来几乎一直都未有停歇过的话题。
301调查和10043法案对普通中国人与学生造成了怎样的后果？TikTok的两次制裁有何不同？欧洲对中国的新能源汽车加征关税，是否意味着更多国家加入对华制裁的队伍中来？历史上美国对日本和欧洲的制裁是怎样的，对华制裁会取得一样的效果吗？
本期《半球观察》，与您相约。
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【本期您将听到】PART1: 最近的新闻
00:43 Linux内核也开始制裁了？ 10:15 ETH Zurich的制裁 14:54 美国历史上对RSA加密算法的出口制裁 21:07 华为的台积电PART2: 美国欧洲对华的制裁历史
29:47 TikTok - 两次危机，第一次和第二次的不同 47:44 欧洲和美国对中国新能源汽车的制裁
贸易战 1:04:00 美国对中国贸易战 1:06:58 10043制裁, 在美国工作的出口管制, 301法案 1:11:58 日美纺织品争端和汽车争端 1:26:46 制裁下的在美华人：饶毅前妻吴瑛教授的遭遇PART3: 我们的观点
1:30:29 从日本的经验来看没用 1:34:41 制裁是不是个内政问题
制裁到底有用吗面对制裁，该刚还是该怂
1:49:07 辜鸿铭：越看得起西方世界，西方世界就越看不起你？
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本月科技圈最重磅的新闻，莫过于今年的诺贝尔物理学奖与化学奖都颁发给了AI相关的工作。
一石激起千层浪，本次诺奖一经公布，便引发了全网范围内的争议和大讨论，有的朋友欢欣鼓舞，认为“AI被认为成了自然科学，属于AI的时代来了”；还有的朋友表现出深深的忧虑，认为“相关领域深耕多年，到头来不如AI，未来的自然科学研究何去何从”。
本期，阿P和P特与大家一起，从普通计算机行业从业者和学生的角度，与大家一起聊一聊本次诺贝尔奖的诸多疑问和看似不合理背后的合理性，以及未来的自然科学研究将会何去何从。
本期《半球观察》，与您相约。
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【本期您将听到】
PART 1: 诺贝尔物理学奖
00:00:43 诺贝尔物理学奖给AI相关工作，有何争议？
00:05:25 诺贝尔奖物理学奖给神经网络，是怎么一回事？
00:09:28 诺贝尔物理学奖颁奖词说Hinton的理论成就，是怎么一回事？神经网络怎么就和物理有关系了？
00:18:25 神经网络和热力学统计物理/复杂系统，他们有关联是偶然吗？
00:37:11 为什么选择在今年把诺奖颁发给AI？是因为生成式AI浪潮吗？
PART2: 诺贝尔化学奖
00:38:57 诺贝尔化学奖颁发给AlphaFold，AlphaFold原理几何，解决了什么问题？
00:46:03 诺贝尔奖几年后是否就会颁发给AI本人了？
00:47:56 诺贝尔化学奖给AlphaFold对未来科研模式有何影响和启迪？
PART3: 诺贝尔奖颁给AI，对未来科研的影响几何？
00:59:06 这次诺贝尔奖颁发给AI，未来30年后回首，是否会成为一个科研模式上的关键转折点？未来的科研是不是不会再那么追求可解释性了？
01:03:43 人类社会需不需要担心诺贝尔奖颁发给AI这件事？
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本期《半球观察》终于有嘉宾啦！你一定听说过Apple的WWDC，Google的I/O等等诸多的开发者大会，但你有没有想过这样的开发者大会到底是什么样的人在组织，不同的公司组织这样的大会有什么不同的目的呢？
本期我们邀请到了在中国一家知名2B独角兽公司长年培育开发者社区的 Kiki 和我们一起分享一下在国内和国外分别和开发者打交道，卖面向开发者的SaaS产品，有什么样的经验和门道还有血泪教训。这一波GenAI浪潮，给国内的开发者生态带来了怎样的颠覆呢，让我们一起来听听吧！
本期登场人物
Kiki - 某SaaS独角兽的开源社区运营
P特 - 本节目驻东半球主播
阿P - 本节目驻西半球主播
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【本期您将会听到】
00:00:10 上期勘误
00:04:18 聊聊我们为啥会开始做播客
00:08:28 开发者社区运营都在干啥
00:12:30 商业化运营的SaaS公司为啥要做开源社区
00:16:44 开发者聚会（meetup）都是些什么人在参加，聊什么
00:19:50 中国和美国的开发者聚会（meetup）有这么大的差别？
00:23:35 日本的开发者聚会（meetup）又是怎么一回事呢
00:33:26 开发者聚会（meetup）的目的除了卖产品居然还能招聘？
00:34:13 开发者社区怎么帮助扎根中国的SaaS公司出海
00:40:32 Product Lead Growth (PLG)模式：商业项目通过开源项目在社区形成的影响力与商业转化
00:41:40 TiDB的成功经验分析
00:44:35 中国公司的PLG出海不同阶段
00:47:05 Dify出海成功经验分析，日本的GenAI市场异军突起
00:53:40 GenAI时代，中国本土市场与海外市场的差异和发展趋势
01:01:21 传统时代和GenAI时代运营开源社区有什么不同
01:08:05 AI Infra/SaaS创业公司的退出
01:15:45 SaaS大厂的开发者大会和创业公司有什么区别，MongoDB
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自2022年底以来，ChatGPT引领的生成式AI浪潮席卷而来，各式各样的大模型轮番登场，人们的生活似乎也正在被一个又一个与大模型的对话框占满。大模型相关的创业者和创业公司如雨后春笋般你方唱罢我登场，AGI似乎近在咫尺。
我们将开创一个全新的系列：【漫谈AGI】，在这个纷繁复杂而又飞速发展的时代，与您分享我们关于AGI和LLM在业界，学界和不同国界的进展，未来，和可能性。
本期为第二期，我们来与您聊一聊Open AI在五天前最新发布的推理大模型：o1，谈一谈o1背后的架构原理和可能的技术路线，以及聊一聊这2年来，在中国，美国和日本，大模型的创业生态和入局大模型的大公司分别都各自有着怎样的机会，和他们背后的故事。
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【本期您将会听到】00:19 - o1诞生的背景，o1目前可以达到怎样的一种能力？o1可能采取的架构和训练方法的分析与猜测。
03:59 - 陶哲轩评价o1可以达到数学系medium graduate的水平。
09:27 - OpenAI新提出的inference time scaling law是什么？到底是噱头还是真的未来的技术路线？聊一聊硅谷之前的三条到达AGI的可能路线和各自遇到的问题。
17:51 - o1为什么隐藏掉了思维链的思考过程？背后的原因猜测与分析。在大模型业界，也许也会存在类似于传统软件与硬件之间的“安迪比尔定律”，即神经网络架构的发展与强化学习对模型能力的加强呈现相辅相成的关系。
25:23 - 国内的大模型公司会跟进这次OpenAI提出的技术路线吗？怎么跟进？
28:27 - 聊聊中国的大模型生态。DeepSeek，Moonshot，MiniMax，智谱，捏TA，以及一众大厂。中国的生态似乎更偏娱乐化。
39:20 - 聊聊美国的大模型生态。Cursor，Perplexity，Flux，OpenAI，Anthropic...美国的生态似乎在强调效率至上。
54:12 - 聊聊日本的大模型生态。几乎只有Sakana AI。Sakana AI的产品，理念，融资，和未来发展。
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自2022年底以来，ChatGPT引领的生成式AI浪潮席卷而来，各式各样的大模型轮番登场，人们的生活似乎也正在被一个又一个与大模型的对话框占满。大模型相关的创业者和创业公司如雨后春笋般你方唱罢我登场，AGI似乎近在咫尺。
从本期开始，我们将开创一个全新的系列：【漫谈AGI】，在这个纷繁复杂而又飞速发展的时代，与您分享我们关于AGI和LLM在业界，学界和不同国界的进展，未来，和可能性。
本期为第一期，我们来一起与您聊聊AI Agent，这个被无数人视为最AI Native的LLM产品方案，又被无数人视为最没有想象力和注定将被下一个KillerApp推下王座的时代眼泪。
大模型的潮水逐渐落去后，AIGC的应用落地成为了新一轮竞赛的首要课题。AI Agent，这个复杂而又符合直觉的赛道，似乎成为了大模型落地最有前景的产品路线。
AI Agent究竟是什么？它背后的LLM的基础能力对他有着怎样的制约？它的落地场景是什么？它擅长什么又不擅长什么？AI Agent应该做的更泛娱乐化和有趣，还是应该效率为王，帮助人们去做有用而又机械的工作？关于LLM的未来，我们应该如何去想象？
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精选片段 00:59 - Agent概念已存在多年，为什么想聊AI Agent？为什么AI Agent随着LLM又火了？ 02:52 - LLM的一些概念科普。什么是训练？什么是微调？什么是推理？什么是Token？什么是Prompt？什么是Serving？ 25:24 - 大模型的快慢思考能力是如何来的？从技术角度来看慢思考。 30:01 - AI Agent带来的个性化的廉价化，实际在针对人们一直以来的固有需求制造市场，它是一类全新的商品。LLM加持的AI Agent之所以会被大量用于提供情绪价值，是因为过去没有一种可以大规模生产化的廉价方式去为人们的普遍需求服务。 37:01 - 情感需求这些私人化的个性化很难量化（小红书做社区文化的一些例子）。AI Agent即使使私人个性化廉价化，但如何做好个性化依然是个不小的挑战。 44:48 - 效率型的个性化（如秘书）的廉价化，会降低交流和沟通成本。但很难最终代替人，它更像是人类能力的增强。 48:45 - LLM的Memory和长上下文，对Agent的影响几何？有没有使理解力变得更加廉价化？他的局限性在哪里？55:30 - 现阶段AI Agent的理解力主要局限在哪？如何让AI Agent获得类似人类的更深层次的理解力？ 1:03:23 - 对于AI Agent，用语音交流远比用文本要顺应人的直觉。为什么现有的语音技术在AI Agent应用没有那么广泛？ 1:07:57 - 语音处理技术为什么那么贵？（如语音克隆）为什么现在还很难普及？ 1:14:27 - 大模型的幻觉的产生，业界如何用技术去解决它？他会限制Agent的发展吗？ 1:17:29 - 从人类的角度看LLM的幻觉，以及业界的解决方案和未来的技术路线。（RAG，思维链，知识图谱） 1:22:08 - 大模型是因为没有长期记忆和没有办法做复杂的思考而具有幻觉的吗？如果大模型真的具有了长期记忆和复杂思考后，他会出现更高级的具有创造性的能力吗？ 1:26:12 - Scaling Law会让LLM具有创造性和复杂思考的能力吗？Scaling Law更像填鸭式教育，创造性也许不会产生。 1:30:58 - Scaling Law可以解决长期记忆吗？ 1:33:14 - Scaling Law提升的是基座模型的能力，算力发展后，也许未来AGI会诞生于Agents之中。时间线00:59 - Agent概念已存在多年，为什么想聊AI Agent？为什么AI Agent随着LLM又火了？
02:52 - LLM的一些概念科普。什么是训练？什么是微调？什么是推理？什么是Token？什么是Prompt？什么是Serving？
03:15 - 什么是训练（Training）？
08:47 - 什么是微调（Finetuning）？12:56 - 什么是推理（Inference，On Serving Phase）？此处有些不准确之处，推理是针对训练好的模型，然后对他进行输入，然后他按照既定训练给出输出，这之间发生的过程。该过程中只会激活（Active）少量的Parameters，因此一般认为具有稀疏性。
14:49 - 什么是Prompt？什么是Token？
19:30 - 为什么这波大模型会带来Agent的大爆发？20:24 - 快慢思考。对于大模型和人类，什么是快思考，什么是慢思考？
25:24 - 大模型的快慢思考能力是如何来的？从技术角度来看慢思考。27:19 - 有趣的Agent和有用的Agent。
30:01 - AI Agent带来的个性化的廉价化，实际在针对人们一直以来的固有需求制造市场，它是一类全新的商品。LLM加持的AI Agent之所以会被大量用于提供情绪价值，是因为过去没有一种可以大规模生产化的廉价方式去为人们的普遍需求服务。
37:01 - 情感需求这些私人化的个性化很难量化（小红书做社区文化的一些例子）。AI Agent即使使私人个性化廉价化，但如何做好个性化依然是个不小的挑战。
44:48 - 效率型的个性化（如秘书）的廉价化，会降低交流和沟通成本。但很难最终代替人，它更像是人类能力的增强。
48:45 - LLM的Memory和长上下文，对Agent的影响几何？有没有使理解力变得更加廉价化？他的局限性在哪里？
55:30 - 现阶段AI Agent的理解力主要局限在哪？如何让AI Agent获得类似人类的更深层次的理解力？1:03:23 - 对于AI Agent，用语音交流远比用文本要顺应人的直觉。为什么现有的语音技术在AI Agent应用没有那么广泛？
1:07:57 - 语音处理技术为什么那么贵？（如语音克隆）为什么现在还很难普及？
1:11:55 - 语音技术距离出现真正好用，成本低廉的端到端处理模型，还有一段路要走1:14:27 - 大模型的幻觉的产生，业界如何用技术去解决它？他会限制Agent的发展吗？
1:17:29 - 从人类的角度看LLM的幻觉，以及业界的解决方案和未来的技术路线。（RAG，思维链，知识图谱）
1:22:08 - 大模型是因为没有长期记忆和没有办法做复杂的思考而具有幻觉的吗？如果大模型真的具有了长期记忆和复杂思考后，他会出现更高级的具有创造性的能力吗？
1:26:12 - Scaling Law会让LLM具有创造性和复杂思考的能力吗？Scaling Law更像填鸭式教育，创造性也许不会产生。
1:30:58 - Scaling Law可以解决长期记忆吗？
1:33:14 - Scaling Law提升的是基座模型的能力，未来算力发展后，也许AGI会诞生于Agents之中。
1:37:20 - Scaling Law在未来依然还有很长路发展。未来也许为了训练模型具有结构化思维，会产生专门的新的文件格式。
1:40:54 - AI Agents综合了工程，认知心理，计算机科学，和哲学的思考，他会推动你思考人类思维的本质。
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7月的我们，在月初经历了萝卜快跑与自动驾驶带来的科技震撼和对未来失业的焦虑，在月末也见识到了几乎波及到每个人日常生活的微软全球大宕机。科技似乎在让我们的生活变得更美好的同时，总会伴随着一些无法避免的问题。本期，P特和阿P一起，与大家从作为软件工程师出发的技术的角度聊一聊这两件科技新鲜事，也谈一谈作为一个普通人对AI代替人工的焦虑和担忧。
本期《半球观察》，与您相约。
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精选片段 05:15 - Windows大宕机的原因，其背后的技术细节与C++bug 19:44 - 本次自动驾驶的技术细节，端到端模型与之前的模型有何不同？Rule-based vs Learn-based的路线区别是什么？ 37:00 - 日本的自动驾驶生态如何？ 40:30 - 日本的劳动力短缺现状，与货运市场自动驾驶生态。对比中美，日本的货运自动驾驶更具成本优势和利益空间。（列举出了2021年的数据） 51:15 - 对于自动驾驶，需要有一个定量化的安全尺度，制订好以统计数据量化的法规，严格依法依规监管，除法律规定外允许自动驾驶出事故，对于行业发展至关重要 55:45 - 中美政策监管尺度的不同，是否会反向作用导致技术上产生差距？ 59:30 - 自动驾驶企业取得成功，是技术制胜还是政策因素更加具有决定性作用？会对经济产生足够的正向作用吗？ 01:06:40 - 自动驾驶可行性若在中国取得验证，会推动美国与其他国家放开 01:11:45 - 接下来两年，需要关注“萝卜快跑”们的哪方面？技术路线拼到最后，一定是在拼安全 01:14:23 - 自动驾驶会给美国司机带来失业焦虑吗？ 01:18:45 - 作为重资产行业，Robotaxi未来的形态是寡头垄断，还是会是个人持有分摊风险？大公司也许会自发去只卖产品和服务，收益和风险归个人。时间线00:32 - Windows大宕机，以及在全球造成的影响
05:15 - Windows大宕机的原因，其背后的技术细节与C++bug
11:10 - 自动驾驶的系统会不会发生宕机及其背后的安全
15:28 - Waymo，和萝卜快跑
19:44 - 本次自动驾驶的技术细节，端到端模型与之前的模型有何不同？Rule-based vs Learn-based的路线区别是什么？
28:36 - 为什么现在存活下来的自动驾驶初创所剩无几？
30:44 - L3和L4，自动驾驶和辅助驾驶的区别
31:50 - 激光雷达和摄像头方案的技术争议，与端到端模型的联系
37:00 - 日本的自动驾驶生态如何？
40:30 - 日本的劳动力短缺现状，与货运市场自动驾驶生态。对比中美，日本的货运自动驾驶更具成本优势和利益空间。（列举出了2021年的数据）
44:00 - 日本的自动驾驶市场，对海外的创业公司有吸引力吗？
46:15 - 中美日对自动驾驶的政策态度，政策对自动驾驶技术落地至关重要
49:05 - 从Cruise的事故看自动驾驶在市场与民众间的接受度
51:15 - 对于自动驾驶，需要有一个定量化的安全尺度，制订好以统计数据量化的法规，严格依法依规监管，除法律规定外允许自动驾驶出事故，对于行业发展至关重要
55:45 - 中美政策监管尺度的不同，是否会反向作用导致技术上产生差距？
59:30 - 自动驾驶企业取得成功，是技术制胜还是政策因素更加具有决定性作用？会对经济产生足够的正向作用吗？
01:06:40 - 自动驾驶可行性若在中国取得验证，会推动美国与其他国家放开
01:11:45 - 接下来两年，需要关注“萝卜快跑”们的哪方面？技术路线拼到最后，一定是在拼安全。
01:14:23 - 自动驾驶会给美国司机带来失业焦虑吗？
01:18:45 - 作为重资产行业，Robotaxi未来的形态是寡头垄断，还是会是个人持有分摊风险？大公司也许会自发去只卖产品和服务，收益和风险归个人。
01:32:35 - 产业革命会带来巨大变化，出行作为人的四大基本需求之一，它的革命会带来新的变化
