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十字路口Crossing: Daily Summaries Delivered
by Koji
AI 正在给各行各业带来改变，我们在「十字路口」关注变革与机会，寻找、访谈和凝聚 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。 「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。
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- Today1h 20m
“我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪：具身智能、世界模型、真正的泛化
➤ 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。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 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 Taste01:14:08 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？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- 4 days ago1h 9m
于是转身向具身走去｜对话王家伟：24 岁的具身智能首席科学家
➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟是 24 岁的深朴智能（Simple AI）首席科学家。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。**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。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 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 Law44:34 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 π0.757:34 被高估的 In-Context Learning01:00:04 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？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- 1 weeks ago42 min
当具身智能走到十字路口｜对谈苏度、蚂蚁灵波、自变量、破壳：四种一线判断
➤ 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。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 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 RSI40:19 造飞机，像今天做 App41:25 百万小时数据迷思欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- 2 weeks ago1h 16m
她被骗过、被救过、被捧上神坛过、被疼痛击倒过，决定在AI时代继续冒险｜对谈陈安妮
➤ 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」。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 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？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- 2 weeks ago2h 30m
对卷卷的3小时访谈：从抖音到AI 3D、创业的过山车、成为制造业OS的野心、基础模型不会吞噬一切！
➤ 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。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。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41:34 Hi3D 3.0 模型与旧版本和友商相比，为何能在几何层面还原文字与复杂符号？49:33 Hi3D 3.0 的跃升，来自更多高质量数据、技术路线变化，还是后处理算法？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 CEO02:22:51 好运气欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- 3 weeks ago48 min
AI 下半场，不会只剩一个超级模型｜对谈 Kevin Ding：Pyromind 创始人/CEO
➤ 本周「十字路口」的嘉宾是 Pyromind 创始人 / CEO Kevin Ding。Pyromind 所在的赛道，常被称作 RL as a Service，也就是强化学习即服务、或后训练即服务。公司前不久完成天使轮融资，投资方包括高瓴、百度风投、蓝驰、Atypical 等机构。但在 Kevin 看来，RL as a Service 只是起点，不是终点。他在节目里说，Service 只解决了一半问题；真正要让 Agent 在生产环境中持续改进，还需要把训练、奖励、反馈、部署和数据回流串成一条可以自动循环的管道——也就是 Pyromind 正在押注的 AutoRL。我们也聊到了 Pyromind 的真实落地场景：工业质检、工艺参数优化、GUI Agent、Coding Agent，以及企业里那些 ROI 明确、数据足够富集、好坏标准相对清楚的生产问题。同时，这期也会讨论一个非常现实的问题：企业 AI 到底怎样才能不是项目制咨询？Kevin 坦诚，第一次进入客户场景时，FDE 的工作不可省：要理解数据制式、评价基准、业务流程和奖励信号。但 Pyromind 追求的是让这部分工作在相似模态和相似场景中逐渐递减，把一次性交付沉淀成可以横向复制的 AutoRL 管道。Kevin 重点分享了他们的新工作 PyroDash：一个由 4B 小模型、强基座模型和协作引擎组成的大小模型协作架构。Kevin 认为，这背后对应的是一个更大的判断：需求世界是多元的，不是所有问题都应该被收拢到一个中心化大模型里解决。这期适合所有关心 AI Agent、后训练、企业智能、工业 AI 和 AI infra 的朋友。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:23 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、收入及利润、团队规模、创业前经历、PMF 跑通了吗？01:55 为何 AI 终局更像 Agent 蜂群而非超级基础模型一统天下？03:44 为什么 RSI 在这一年变得重要？05:21 RL as a Service 解决了哪一半问题？08:32 Pyromind 如何优选最适合 AutoRL 的客户？10:16 初次进入场景为何 FDE 不可省，后续工作量又如何递减？22:13 如何能让工业客户算清 ROI？23:22 哪三条标准决定一个企业需求该接还是拒绝？26:29 企业 AI 为何绕不开成本、效率与隐私的不可能三角，后训练如何破解？27:03 PyroDash 怎样让 4B Worker Model 与 Base Model 协作，兼顾效果与成本？29:23 Harness 能改善流程和速度，但仍解不了哪些企业的关键需求？34:02 两个 FDE 如何支撑十几个 B 端客户，Pyromind 又把哪些工作收回产品层？38:20 模型越训越好、训练需求越少，Pyromind 究竟赚得更多还是更少？40:58 中国 SaaS 难做，Pyromind 为何认为 AI ToB 能把 ROI 重新算清？42:06 云厂商也能做后训练、又掌握算力，Pyromind 会被吞掉吗？47:47 Hugging Face 上小模型下载仍占主流，为什么需求不会都归拢到一个 Base Model？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- 4 weeks ago1h 3m
22 岁的具身 CEO、5 轮融资、过亿美元、“不知天有多高”、“一年吃了十年的苦”｜对谈黄一：萝博派对创始人/CEO
🚥 本周「十字路口」的嘉宾是黄一，RoboParty 萝博派对创始人兼 CEO。2004 年出生的他今年 22 岁，在一年内迅速完成 5 轮融资，累计超过 1 亿美元；股东既有知名 VC，也有小米、宁德等产业方。他形容这一年是“度过了一个压缩的人生”：把可能十年要吃的苦，一年吃完。他也坦率地说，大学毕业就创业的好处是“你不知道天有多高”——不是自信重要，是自大重要；在对行业还没有清晰认知之前的“愚昧之巅”，反而是最适合创业的时刻。很少有创业者像黄一一样，愿意把自己的 knowhow 讲得这么细：怎么融第一笔钱、怎么选 FA、怎么挑 TS、怎么看产业方的钱、公司注册在哪……在这期节目里，我们还聊了他从哈工大寝室里拉着同学一起造机器人的起点；他花两三天“追求”一位浙大工程师的招人方式；他如何理解“画饼的最高境界是自己先相信”；以及他对具身行业的判断：如果把具身智能比作 42 公里的马拉松，机器人本体已跑完 1/4，小脑大概跑了一半，但大脑可能才跑了一两公里。如果你想了解这一代年轻创业者如何做决策、如何管理同样年轻的团队、以及如何与泡沫共处，这期节目会是一个难得的样本。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:00 快问快答：年龄、MBTI、星座、毕业院校01:50 创业仅一年，黄一为何说自己经历了“压缩的人生”，把十年的苦一年吃完？02:27 一年 5 轮、融资过亿美元，VC 投 22 岁的黄一时到底在投什么？05:24 市面上 FA 众多，创业者该如何选择？07:30 明知具身存在泡沫，创业者如何借势而不被泡沫吞没？08:30 同时拿到多份 TS 后，如何挑选既适合当下、又能支持后续轮次的机构？10:02 小米、宁德等产业方的钱，和纯 VC 的钱到底有什么不同？12:04 RoboParty 为什么一两个月就融一轮？融资节奏由什么决定？14:30 为什么“愚昧之巅”，反而可能是创业的最佳时刻？17:27 黄一花两三天“追”一位浙大工程师，靠什么让对方相信尚不存在的团队蓝图？20:08 第一代机器人“做完感觉没用”，开源后发生了什么，竟然改变了 RoboParty 的方向？21:05 从结构到算法全栈开源，RoboParty 未来靠什么建立壁垒、赚到钱？25:19 为什么不看好轮式机器人？26:55 从“愚昧之巅”往下走，哪些时刻会让年轻 CEO 的认知被瞬间打散？29:33 从第一代原型机 RPO 走向 RP1，真正让团队从“自大”滑向现实的难题是什么？32:25 RP1 相比上一代原型机，解决了哪些真实使用问题？35:46 十年后的具身终局，会由 OpenAI、智谱式模型公司，还是更懂 Robotics 的创业公司做出来？37:54 近 150 人的 RoboParty 如何用“蜂巢结构”控制管理半径，又如何与制造流程兼容？42:25 22 岁 CEO 如何管理比自己年长、且在具体领域更懂行的同事？43:53 为什么高薪大厂人才愿意降薪加入？RoboParty 又如何做到一年半几乎零主动离职？47:00 如今约 300 家具身公司，到 2030 年可能只剩多少家进入下一轮竞争？50:04 大脑、小脑和本体方向都在探索，黄一如何决定 RoboParty 做什么、不做什么？53:46 RP1 为什么先服务科研教育，而不是家庭、工厂或文娱场景？01:01:42 把具身智能比作 42 公里的马拉松，本体、小脑和大脑分别跑到第几公里？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
- Aug 9, 202656 min
「模型能力已经够了，要卷就卷 infra」｜对谈戴冠兰：Runta 创始人
🎪 十字路口将邀请戴冠兰在8.16(周日)举办 Agent Infra 线上闭门分享会，深入展开播客未尽的话题。欢迎对 Agent Infra 领域感兴趣的工程师、创业者参与。为保证沟通效果，仅限 20 人。点击这里报名。🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Runta 创始人/CEO 戴冠兰。Runta 是 Agent Infra 领域的硅谷明星创业公司，刚完成由 a16z 投资的 2000 万美元 Seed 轮；Jeff Dean、李飞飞等也以个人天使身份参与投资。冠兰曾是 Cloudflare 和 Kong 的早期团队成员，他选择在此刻创业的判断很直接：模型能力已经够了，要卷就卷 infra ——未来一定会有比人类更多的 agent，AI 领域的关键问题将变成：它们跑在哪？怎么管？出了事谁来负责？在这期对谈里，我们从 token 文化的急转弯聊起：短短半年，token maxxing（用得越多越光荣）迅速转向 token minimizing（ROI、预算、归因、节流），这背后折射出了哪些值得关注的信号？此外，你还会听到：当软件的执行从“逻辑清晰的确定性”变成“LLM 的概率性”：AI 正在如何动摇整个数字世界的地基？AI 时代的“水电煤”将由谁来建？为什么这一次，创业公司反而比巨头更有机会？几十亿个 agent 同时开工的世界会长什么样？今天的互联网和云，接得住吗？为什么人类会在一次次点击「允许」中，不知不觉交出边界与控制权？为什么说“未来 10 个月，必然会有一场灾难性的事故”？那场事故，又会如何把所有人重新“教育”一遍？📢 Runta 正在硅谷和新加坡两地的办公室招聘以下岗位：Core Runtime（hypervisor/VM 定制与调度）、Cloud Infra（IaC 与多云）、Product Engineering（Agent Experience 与 DX）。感兴趣的朋友欢迎联系：hiring@runta.com🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:00 快问快答：年龄、MBTI、星座、毕业院校01:32 Runta种子轮融了2000万美元，如何拿到Jeff Dean和李飞飞的个人投资？05:04 a16z为何罕见地为一家Seed轮公司专门写Blog？07:33 Token Maxxing为何在三到六个月内转向Token Minimizing？12:55 为何放弃在Kong的位置，第一次以CEO身份创业？17:50 Agent Infra为何更可能是创业公司的机会，而不是公有云的生意？18:49 面对Anthropic和OpenAI，Runta的差异化在哪里？21:05 E2B、Daytona式Sandbox为何难以承载长程Agent？25:12 企业说自己有几百个Agent，Agent的边界究竟怎么划？26:23 AI 如何吞噬人的权限边界？28:39 为什么灾难性的Agent事故必然会发生？32:28 Runta 95%以上的开发工作都在Vibe Coding，人类工程师还不可替代在哪？33:28 Agent安全出问题，根源更可能在模型、Harness还是执行底座？37:27 “模型能力已经够了”，为什么下一场竞争要卷Infra？42:16 冠兰早期加入 Cloudflare 和 Kong ——职场新人应该如何选对 startup 中的赢家？45:14 年轻人信息有限，如何在面试前真正看懂一家创业公司？48:31 300万美元做天使投资，投给谁？50:10 Claude Code还是Codex？54:30 5个好消息、5个坏消息欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 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 的网站在小宇宙查看该单集文稿
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AI 正在给各行各业带来改变，我们在「十字路口」关注变革与机会，寻找、访谈和凝聚 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。 「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。
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