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我一直认为，在 AI 时代，组织形式的重要性被大大低估了，但长远来看，它很可能成为创业公司最核心的竞争壁垒。因此，我最近一直在和各种人探讨 AI 时代的组织形式。 在上期和 Mercor 首位中国员工虞快的对谈中，我们也曾聊到过这个话题，但没来得及深入展开。于是，我又请来了一位在湾区创业的朋友——Palona AI 的联创任川，和虞快一起做了一场活动，继续探究硅谷最先进的组织形式。 Palona AI 是少数在思考、真的在实践 AI Native 组织形式的公司，而且成立后不久，他们就把 AI 全面嵌入了研发流程中（比如他们 90% 的代码都是 AI 写的），运转效率很高。在这次的活动中，任川毫无保留地分享了他们打造 AI Native 工程团队的核心经验，对国内创业者极具参考价值，所以我们决定把他的分享剪出来，尽快分享给大家。 在本期节目的上半段，任川从工作流、人才、组织三个维度，总结了一套可复制的实操经验。下半段则是现场交流，其中不乏很多好问题，比如怎么筛选真正会用 AI 的人、如何招到并留住顶尖人才等等，也很精彩。 刚听完任川的分享时，我有点感慨也有点兴奋：这场分享的听众，或许正在见证新时代组织形式的诞生与变革。虽然这句话听起来有点大哈哈，但这确实是我当时最真实的感受。所以，也希望这期节目能给大家带来一些启发。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 41 号珍藏：任川，Palona AI 联合创始人，前 Google、LinkedIn 工程师 【时光机】 Part 1 用 AI 重构研发工作流的经验 3:51 一个例子：AI 如何远不止十倍地提效？ 5:55 ① 默认由 AI 承担所有研发工作 7:00 分享几个亲测好用的工具
8:18 ② 只要有 SOP，就没有 Claude Code 无法完成的任务 9:36 ③ 反直觉经验之减少人与人之间的交互
Part 2 AI 时代最需要什么样的人才？ 10:51 ① 人是 Context Provider 11:00 一个重要的观念转变：应该是人为 AI 提效，而不是反过来
12:33 ② 做 Fast Learner，快速掌握「最少必要知识」 13:27 ③ 每个人都是为最终结果负责的 Builder
Part 3 AI Native 的组织与分工 14:37 怎么分工更高效？ 15:34 为什么工程师也应该去跑客户？
16:16 工程团队和其他团队怎么配合？ 17:56 未来的组织结构可能什么样？怎么留住核心人才？
Part 4 Q&A 精选 19:49 我们 20 人的团队，没有一个全职的 PM 20:47 未来可能没有 Engineer，大家都是 Builder
24:22 硅谷对 AI Native 的组织形式形成共识了吗？ 26:09 大厂很难转型成 AI Native 的组织形式？ 28:59 AI 有能力处理复杂的历史代码吗？ 30:51 AI 还可以重塑什么工作流？ 31:55 该如何打造 AI Native 的组织形式？ 33:07 如何筛选出真正会用 AI 的人？分享两个方法 36:27 怎么衡量 AI Code Review 的效果？ 39:54 不同阶段的公司分别需要设立什么样的岗位？ 43:57 怎样招到并激励 AI 人才？ 【任川在节目中提到的工具&文章】 CodeRabbit：AI Code Review 工具，可以把一次代码审查的时间从 1-2 天缩短到 10 分钟 Linear：AI 项目管理工具，在其中创建任务后，可自动分配给 AI 生成代码 Devin：华人团队开发的 AI 编程工具 incident.io：日志分析与告警工具，可覆盖近一半的运维工作 刘小排公众号 @刘小排r：大家可以去其中学习下他使用 Claude Code 的方法 文章《「全职员工」的消逝与「合伙人」及「小时工」的崛起》：zhuanlan.zhihu.com 【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
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这一年，说起 AI 应用创业，相信很多人的共同感受就是：难。 融资难，找 PMF 难，养活团队难，不被模型吃掉难，更难的是，身处绝境时，到底怎样才能坚持下去。 这期节目的嘉宾 Jason，也经历了这样的过程。他是 Articuler.ai 的创始人，此前做过 5 年投资，后来去了美国，埋头创业。去年最难的时候，他拿到的融资 TS 被撤回，睡朋友家的沙发，卖掉了自己的股票垫给公司，却仍一度面临现金流即将断裂、发不出工资的窘境。 那段时间，他经常睡不着，在朋友家楼下转圈，一遍遍问自己：「我到底要不要放弃？」 而他给自己的答案始终是：「这件事我必须得做，而且就得我来做。」 穷让人绝望，却也让他们摸索出了新的 PMF 场景，撑了过来。如今，Articuler.ai 已有 7 万多注册用户、超百万美金 ARR，付费、留存和增长逐渐有了起色，与外部伙伴的合作也越来越顺，co-host 了 OpenAI Codex Meetup、AGI Summit、SF Tech Week 中的各种活动等等。 这期播客，我们就请 Jason 重点讲了讲他是怎么撑过最难的那段日子、在绝境中找到 PMF 的，以及这个华人团队，凭什么能在美国跑通 GTM、赢得本地客户的信任。 坦白讲，Jason 并不是我们播客最常邀请的那类嘉宾，也不是美元 VC 通常青睐的 Founder。但用他自己的话说，从学生时代到创业，他一直把自己看作一个 Underdog，也一直相信： Underdog 能赢。而且很多事情就该由这样的人去改变。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 53 号珍藏：Jason，Articuler.ai 创始人 【时光机】 01:52 找到新的 PMF 场景，可能恰恰是因为穷
最近 Personal Agent 非常火。而早在这波概念火起来之前，子皓就已经在做这个方向的软硬件结合产品 Ambi 了。所以国庆前，我们约他录了这期播客，请他分享几个月做下来对这个赛道的思考和实践经验，比如这件事的成本到底有多高、人们有多大需求、如何看待不同的产品路线、面对大厂该怎么竞争等等。 子皓一直是我心中很擅长 deliver 结果、或者说总能赚到钱的 founder，所以我也请他分享了为什么这么会经营。过程中，还第一次听他讲高三暑假发现商机、成为溜冰场独家代理的故事。不得不说，他在赚钱这件事上真是有天赋，而天赋之外，也有很多可被习得的经验。 其实这波 Personal Agent 的火是有迹可循的，从 Openclaw、Hermes，到 Muse、Instinct，背后的主线都是「如何让智能被更多人更好地用起来」。但奇怪的是，这个赛道上跑出来的国内产品并不多。事实上这几年，跑出来的国内 AI 产品都不多。所以节目最后，我和子皓也探讨了下这到底是为什么。我们没能得出答案，也真的希望这个局面能很快发生变化，因为我们或许已经等到了能跑出亿万级用户体量产品的 timing。 （Ambi 最近已经开放下载，42章经拿到了五个邀请码，欢迎感兴趣的朋友填写表格申请：https://my.feishu.cn/share/base/form/shrcnoeenyPxPRgTUEq3G0tWX8P 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 54 号珍藏：莫子皓，Ambi 创始人，曾任 Plaud 合伙人兼中国区 CEO。他还曾创办「米公益」，公司后被轻松筹收购。此后，他先后担任暖哇科技合伙人兼首席产品官、百川智能医疗方向产品及运营负责人 【时光机】 Part 1 对 Personal Agent 的思考 01:49 为什么最近 Personal Agent 这么火？
这几年，很多人都在用 AI 炒股。最近，模型厂和大厂也在主推 AI 在金融场景中的应用。 但 AI 到底怎样才能更好地辅助交易？会给市场带来什么变化？用上 AI，人人就都能像巴菲特一样了吗？ 这期播客，我们请到了很火的开源项目 Vibe-Trading 的作者和维护者吴浩哲，聊了聊 AI Trading 相关的各种问题。 浩哲本科毕业于武汉大学数学系，目前是香港大学在读博士生、HKUDS 成员，一直在探索 AI 与金融的结合。Vibe-Trading 开源半年，已有 3.4w 个 Star。 节目里，我们就从这个项目讲起，拆解了 AI Trading 到底是什么、由哪些部分组成、哪个环节最关键，以及它和传统量化有什么区别、人又该在交易流程中扮演什么角色。此外，我们也聊了聊最近很火的 Jev 到底能不能在 AI Trading 中发挥作用。 贯穿整期节目，还有浩哲的一个观察： 在金融里，决策很便宜，行动很贵。 你可以轻易获得成百上千个判断和信号，但真要付诸交易，「可解释性」就变得非常重要。你得知道判断是怎么来的、为什么值得相信，才能决定自己是否愿意为它付出真金白银。 节目最后，我们还聊到了一个颇有哲学意味的问题：随着 AI 越来越强，「Human in the loop」或许不是因为 AI 需要人来判断，而是人需要通过参与，来确认自己的意义感和价值…？ 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 53 号珍藏：吴浩哲，Vibe-Trading 作者及维护者，武汉大学数学系本科，香港大学在读博士生、HKUDS 成员，长期探索 AI for Finance 的研究与实践 【时光机】 01:26 介绍下 Vibe-Trading：为什么开源不到半年，就能有 3 万多 Star？
活动预告🥳：9 月 12 日，我们会请到雨鑫做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ 最近硅谷有了新热点：主权 AI 和 Personal Intelligence。简单来说，就是很多人开始相信，未来会有越来越多的应用公司和个人，训练自己的模型。 对绝大多数人来说，训练模型仍然是一件听起来遥不可及、门槛很高的事，但我们这期节目的嘉宾逯雨鑫却认为，它非常简单，简单到他此前没有 AI Lab 的经历，也不是 AI PhD，只用了 2 周和数百美元，就后训练出了两个登顶 Hugging Face Model Trending 榜首的小模型。 他具体是怎么做到的、摸索出了怎样的 Pipeline？过程中踩过哪些坑？以及无论对个人还是公司来说，训练模型最大的卡点都是数据，那么他是怎么攻克这个难题的？在蒸馏路线、数据来源上，又有哪些 secret sauce？ 节目后半段，我们还进一步讨论了主权 AI、Personal Intelligence 和 Local AI 相关的各种问题，比如这些事情普及开来的门槛在哪里、未来 AI Lab 和应用公司的分工与价值会有什么变化等等。 就在一个月前，我们还在讲 AI 应用遭受的冷遇；但录完这期，我们好像又看到了应用的曙光。也许在不久的将来，越来越多的应用公司都会成为 Neo Lab，Local AI 也可能成为一个 PC 级别的机会。而拥抱模型训练和 Local AI，最好的时间可能就是现在。 希望雨鑫摸索出的实践路径，能给应用公司和个人带来一些启发。如果你还想了解更多，也欢迎报名 shownote 末尾的线上活动，来和雨鑫直接交流（尤其欢迎应用创业者！） 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 52 号珍藏：逯雨鑫，Mind Lab 研究员；以个人开发者身份、数百美元成本微调的模型两次登顶 Hugging Face 热度榜；focus 在 post-training（蒸馏、SFT）与数据工程，近期方向为 continued pre-training 【时光机】 Part 1 训模型的实操经验 01:33 非 PhD / AI Lab 背景，凭什么能训出榜一模型？
活动预告🥳：8 月 22 日，我们会请到繁青做一场线上活动，还会有数十位 model researchers 参与，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ 近几个月，我们找了很多做模型、算法的人交流，聊下来的感受之一是：数据的重要性再次凸显出来。 市场也有很明确的对应反馈，比如一批合成数据公司在很短时间内做出了可观的收入；无论是模型厂还是互联网大厂，都在数据上更为投入。 这期节目，我们请来了较早抓住这波合成数据机会的 Evolvent AI 联合创始人孟繁青。繁青是 01 年出生的 NUS PhD，曾在 Kimi 做过一年多的 Agent 和 RL Infra。 节目里，我们从他在模型厂做 Post-training 与出来创业的不同感受聊起，也相继把有关后训练、数据、RSI/Self-Evolving/AI for AI、国内模型竞争格局，甚至蒸馏这个相对敏感的话题，都比较完整地梳理了一遍，聊出的一个最大非共识，是繁青对国内外模型差异的判断： 原本我们以为，国内更有优势的会是偏工程的 Post-training；但在他看来，国内模型真正有特色的地方，反而是 Pre-training 阶段被资源限制倒逼出来的架构创新。 基于这个认知，我们也得出了一个让人乐观的结论： 很多人会说国模很依赖蒸馏，但繁青认为，蒸馏只是一个加速手段，并不是国内模型变强的决定性因素。就算有一天海外把所有蒸馏通道都封掉，国模依然可以靠预训练的创新能力，构建起自己的竞争力。 最后，Evolvent AI 最近发布了新的研究成果 RSIBench-Data。如果有朋友想在数据、RSI 方面进行交流，也欢迎联系繁青。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 51 号珍藏：孟繁青，Evolvent AI 联合创始人；前 Kimi RL 实习生，foucs 在 RL Infra，参与 Kimi K2.5、Kimi Linear 等重要模型发版 【时光机】 Part 1 后训练与模型竞争 01:15 在 Kimi 和出来创业的感受有什么不同？