中文 AI / 大模型 / Agent 长访谈，多为 2-4h 中英双语放送
本期是英伟达研究副总裁、Cosmos Lab 负责人刘洺堉的 4 小时深度访谈，录制于黄仁勋访华后一个月。他从 20 年前的求学之路讲起——从台北交大的无线通讯，到马里兰大学的计算机视觉博士，再到加入英伟达做生成式研究的完整脉络。访谈核心是 Cosmos 世界模型：从 Sora 之后的一封联名信立项，到黄仁勋"你就做到 Cosmos 97"的期许，再到 Cosmos 3 把 22 个模型统一为双塔架构、把语言视频音频动作四种模态融进一个模型。他也分享了近距离观察英伟达的十年：不裁员、Top 5 邮件、Mission is the boss、"Are you a crybaby?"，以及他对模型竞争终局的判断——模型能力终将收敛，你不需要击败所有对手。
清华大学人工智能学院助理教授、元环智能首席科学家刘子鸣分享了他从北大物理到 MIT、再到回国创业的学术与创业历程。 他提出了 AI for AI 的独特路线——AI for Physics of AI for AI，强调在自动化研究之前必须先通过物理学方法论理解 AI 的内部机制。 刘子鸣深入剖析了 2026 年中美 New Labs 的资本狂潮、元模型的可行性、OPHIS 结构化研究框架，以及"Vibe Training"——让每个人都能够训练自己模型的终极愿景。
vLLM 联合创始人兼首席科学家游凯超分享了他从清华特奖得主到开源创业者的完整历程。 这期三小时深度对谈覆盖了学术界的论文通货膨胀、伯克利开源基因、vLLM 的创业内幕、 模型与基础设施 Co-design 的方法论，以及开源社区在 AI 时代的演进方向。
蚂蚁灵波首席科学家沈宇军与小君深度对谈，分享了灵波从创立到发布第二代具身基础模型的完整历程。 沈宇军坚持"具身原生"路线——从物理世界需求出发，完全重新训练机器人基础模型，而非在数字世界模型上嫁接。 他认为机器人的GPT-1时刻尚未到来，核心瓶颈在于具身数据的scale up，目标是从6万小时迈向百万小时级别。
硅谷机器人公司 Physical Intelligence (Pi) 的研究员柯立一鸣（K）与小峻进行了一场近4小时的深度对谈。K 从个人成长经历讲起——安徽芜湖的竞赛少年、三次换专业、博士七年做筷子机器人——完整勾勒出一个"看起来乖实则叛逆"的研究者画像。访谈深入讲解了 Pi 从 Pi0 到 Pi0.6★ 三代模型的研究历程（能力→泛化→表现），剖析了强化学习在机器人中的本质问题（探索、归因、奖励函数），并绘制了一幅完整的机器人江湖谱系图——从 CMU 传统派到 Berkeley 机器学习派，从特斯拉到 Figure、1X，从中美硬件产业链对比到机器人自我繁殖的科幻想象。K 以"贪心算法 vs 动态规划"比喻人生哲学，反思硅谷的生产力崇拜，展现了一位在科学与人文之间寻找平衡的研究者的独特视角。
前SpaceX火箭首席制造工程师洪力德（Louis Hong）口述SpaceX开发史与马斯克管理内幕。 七年内部视角讲述猎鹰9号从一年发射一次到年产百次的量产扩张、马斯克"可乐罐"式第一原理推问、"接受你辞呈"的冷酷管理、十倍级思维。 深入星链的物理逻辑、SpaceX收购xAI与太空数据中心的底层原因、太空产业链Apple/Android双生态投资框架，以及为什么2026年是太空赛道的转折点。
小群对安克创新创始人阳萌的4小时深度访谈。阳萌系统性地阐述了他用15年创业实践提炼出的一套消费电子公司理论体系：从消费者的"一三五七"分层、品类的"浅海与深海"、公司的三种类型，到CEO治理的"国王vs总统"模式。访谈深入讨论了安克从"五系品质公司"向"七系极致创新公司"的艰难转型，包括自研存算一体芯片的决策逻辑、三层护城河理论、AI中台日均1500亿Token的组织实验，以及"创造者拿七股东拿三"的分配哲学。
何小鹏返场深度访谈。他详细解释了小鹏汽车去年叫停"小几十个亿"旧智驾体系、全面转向AI原生路线的巨大赌注， 提出了"缝合怪"概念来批判软件工程+AI工具的传统路径。机器人方面，他分享了Iron人形机器人的诞生、那场"是不是 真人"的舆论风暴、以及通用人形机器人"两成胜率"的冷静判断。此外还谈及GX旗舰SUV的技术融合、L4自动驾驶18-24个月 的时间预判、"30年五家车企"的产业终局，以及技术剧变下CEO从逻辑论到公理层的焦虑与信念重构。
真格基金管理合伙人代雨森复盘"Year of R"预测被打脸的经历，深度分析了AI行业6个月来的叙事变迁——从模型王座轮流转到Anthropic组织优势，从Return问题的三步链条到Harness作为新操作系统的崛起。他提出了Agent进入人类世界的三步走框架，并反思了移动互联网金科玉律在AI时代为何全面失效。
Freda Duan 返场小君的商业访谈录，深度拆解 Tokenmaxxing 的本质、Anthropic 递归自我改进的飞轮、 AI 时代组织架构的底层逻辑（从"把电机塞进蒸汽机"到"接力赛变篮球赛"），以及 Mag 7 现金流悬崖和 IPO 浪潮的市场冲击。后半段转向感性的维度——在 AI 能回答 95% 信息型问题的时代，人与人之间还剩下什么。
俄亥俄州立大学教授、斯隆研究奖得主苏煜从技术史纵深复盘了 AI Agent 的演化——从 1950 年代的逻辑智能体到今天的 Language Agent。 他深入剖析了 OpenClaw Moment 与 ChatGPT Moment 的类比、Coding 作为数字世界根基的洞见、以及 Agent 从通用到专精的关键瓶颈。 苏煜还分享了他的创业公司 New Cognition 的愿景：让 Agent 通过持续学习构建"工作世界模型"，成为各个领域的专家。
小米大模型负责人罗福莉的 3.5 小时深度对谈：从春节凌晨 2 点 OpenClaw 觉醒，到 MiMo V2 系列 (Pro / Omni / TTS) 的"悄无声息伏击"，再到 Agent 时代后训练算力 1:1、组织扁平化、AGI 两年内可期。 当下范式已从 Chat 切到 Agent —— 1T 基座 + 后训练敏捷性是新的入场券。
小米大模型团队负责人罗福莉的第一次长时间技术访谈。她系统阐述了 OpenClaw 如何成为一个划时代的 Agent 框架，以及 Agent 范式如何从根本上改变了模型训练的经济学——从预训练主导向后训练与预训练并重转变。访谈涵盖 MIMO V2 家族（Pro/Omni/TTS）的架构哲学、Hybrid Attention + MTP 的技术选择、1T 参数模型的训练挑战、组织平权实验，以及对 AGI 时间线和中美代差的判断。
张小珺对 24 岁 Axiom 创始人洪乐潼的 4 小时长访谈。00 后华人女孩、MIT 摩根奖得主、 斯坦福数学博士辍学、A 轮 16 亿美元。访谈把 AI for Math 的来龙去脉讲透——从 1960s ATP 到 2024 年 DeepMind AlphaProof，再到 2025/12 Axiom 拿下 Putnam 满分 98.93%； 也讲透了洪乐潼的创业心智：蛮力型选手、对苦难上瘾、bet system not model、 把自己定义成 "research scientist intern" 而非 CEO。
24岁的00后华人女孩洪乐潼创办了AI for Math公司Axiom，7个月内从0到16亿美元估值。在这期4小时的深度访谈中，她讲述了从广州奥数少年到MIT蛮力型选手，从斯坦佛法学院到硅谷创业者的独特轨迹。她分享了形式化证明（Lean）如何将数学变成可验证的代码，Axiom如何在普特南数学竞赛拿到满分，以及她为何认为超级智能应该是专用的（ASI）而非通用的（AGI）。
广密与主持人小俊回顾 2026 Q1 全球大模型进展。核心判断：Coding 已从 chatbot 第一幕跨入 agent 第二幕，Opus 4.5→4.6 带来 GPT-3→GPT-4 级别的代际提升。深度分析硅谷御三家 Anthropic/OpenAI/Google 的战略分化、组织文化差异与关键误判，探讨模型成为新一代操作系统的终局路径，以及白领通缩与失业的社会影响。
自然选择创始人 Tristan 张小帆深度阐述 AI 社交产品 Elys（极乐世界）的底层范式：从低维标签到高维 Context 的转变，Context 飞轮的设计逻辑，以及"做自己、构建主体性"这一 AI 时代的核心命题。同时分享了他从音频平台窄播到恋爱游戏再到 AI 创业的三段经历，以及面对 ChatGPT 等巨头的竞争策略。
张小珺《商业访谈录》第 134 期：和光轮智能 CEO 谢晨把 AI 的"数据"这架马车 做成一次产业综述。从数据 = 教育的第一性类比，到朱玉可提出的数据金字塔 （真机 / 仿真 / 人类第一人称视频），再到为什么特斯拉模式在具身不成立、 BEHAVIOR Challenge 的 26%、为什么"先失败再成功的数据最贵"，一直到终局： 一家 AI 教育公司，提供环境让模型自己修炼内功。
光轮智能创始人兼CEO谢晨（Steve）以跨越物理、量化金融、自动驾驶、具身智能的独特视角，完成了一期关于AI数据产业的深度综述。从数据≈教育的第一性框架，到数据金字塔的构成与定价，到"先失败再成功"的数据质量新标准，再到五家大模型团队角逐机器人大脑的版图——这期节目试图用一集讲清楚驱动AI的三驾马车之一：数据。
谢赛宁的第一次播客访谈，7 小时马拉松对谈， 覆盖 SJTU ACM Class、UCSD 屠卓文、FAIR 何恺明、NYU 李飞飞， 到 2024 年和 Yann LeCun 共同创立 AMI Labs 的全过程。 贯穿主线：representation learning 是 12 年都没解决的核心问题， LLM 是 virtual intelligence，world model 才是真问题。
NYU 助理教授谢赛宁（Saining Xie）在 7 小时的深度对谈中，完整回顾了从交大 ACM 班到 NYU、从表征学习研究到与杨立昆联合创立 Emi Labs 的历程。他系统阐述了何为世界模型、为什么 LLM 不是通往通用智能的地基，分享了两次拒绝 Ilya Sutskever 的底层逻辑，以及 DiT 如何从一篇被拒稿的论文变成 Sora 的骨架。
张小珺对星海图创始人高继扬的 3 小时访谈。92 年生人、清华电子系物理竞赛保送、 USC PhD 三年半毕业、Waymo 两年、Momenta 两年作为"鲶鱼"轮换感知/定位/规控/NOA、 23 年 5 月放弃 1000 万美金期权创业。访谈把具身智能创业的"反浪漫"逻辑讲透—— 从曾国藩式的"儒家清流到事功"自我重塑，到智能定义本体的轮式双臂选型， 再到 200~250 元/小时的真实数据成本账、VLM+VLA 双系统、 以及"传播周期决定壁垒"的大厂 vs 创业公司分析。访谈录制时正逢联合创始人许华哲离职。
3小时深度访谈，星海图创始人高继扬复盘了从清华物理竞赛到Waymo、Momenta再到创业的全路径。访谈核心覆盖：Waymo与Tesla两条自动驾驶路线的本质分歧（robotics-driven vs AI-native）、Momenta量产文化如何塑造"以客户为中心"的价值观、放弃千万美元期权创业的决策逻辑、具身智能为何必须全栈（整机+智能+数据闭环）、真实数据一小时仅200元的成本账、从开发者市场到生产力市场的"跨越鸿沟"战略、以及许华哲离开背后的价值观取舍。高继扬用"拆解+测量"的工程师思维贯穿全程，展现了一个在"链条极长、毫无浪漫"的机器人行业中步步为营的创始人画像。
印奇在AI行业深耕15年后，从旷视科技联合创始人到同时出任千里科技与阶跃星辰董事长。这场深度对谈中，他复盘了AI 1.0时代的战略失误——"把把都上"的安防之战、上市作为目标的迷失，并提出做基模的商业模式排除法（to B和纯C端软件都不成立），明确"软硬结合+终端"的路线。他坦诚讨论了聪明人的ego陷阱、AI时代组织形态的挑战，以及用"想做×能做×可做"三要素交集做战略取舍的方法论。
妙鸭相机创始人张月光创业两年后首次公开对话。他从京都鸭川边的彻夜思考讲起，回顾了从大厂到创业的觉醒历程，深度剖析了妙鸭为何不是AI Native产品、互联网设计与AI Native设计的范式差异。访谈覆盖了他对AI陪伴赛道、乙女游戏（星棉）、Agent产品（Doky）、新媒介新交互平台理论的系统思考，以及"90分等于0分"的单向门产品哲学。
张小俊在智谱IPO上市当天与CEO张鹏进行了一场三小时深度长谈。从清华实验室到港交所，从"第一个吃螃蟹"的科技成果转化到全球大模型第一股，张鹏完整回顾了智谱六年半的创业历程：技术路线的选择（GLM架构）、ChatGPT前后的融资冰火两重天、百模大战的焦虑、Scaling Law的不迷信、To B与To C的路径抉择、DeepSeek冲击后的反思，以及始终不变的AGI信仰。
