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前阵子，很多人可能都被一款叫 Lessie AI 的产品刷了屏。 这期节目，我们就请到了它的创始人——于北川。 北川在 18 年以校招生身份加入抖音，亲历了抖音从 4000 万日活一路狂奔、反超快手，成长为日活仅次于微信的庞然大物的全过程。 节目前半段，我们请北川从内部视角，带我们复盘了抖音 18 - 20 年那段堪称神话的增长史：当时的抖音，在字节内部其实并不被看好？抖音最早是如何起量的，又为什么能在众多短视频产品中脱颖而出？以及，它是如何打赢 20 年那场决定命运的「抖快之战」？ 聊到后半段，我们把视角从产品转向了组织。到底是什么，让字节既高效又极致？在卷卷，甚至张一鸣手下工作，又是一种怎样的体验？ 我还问了北川一个本以为播不了的问题：既然字节优点那么多，为什么这几年还有这么多人选择离开？ 没想到，他坦然地给出了答案，也分享了自己离开后的核心思考，包括为什么要创业、做 Lessie AI 的逻辑链条，以及从大厂到创业这一路，他最深的感受与转变。 作为 96 年出生的人，北川的谈吐有着超出同龄人的成熟。他无疑也是幸运的那一个：22 岁加入抖音，赶上了移动互联网的最后一波红利，也在那几年打过最真枪实弹的仗。 但当红利散去，他和无数同龄人一样，陷入了焦虑，甚至一度感到绝望。 还好在这时——用北川自己的话说：「某种意义上，AI 拯救了所有人的灵魂。」 这句话听起来或许有些夸张，但北川说得极为真诚。 我相信很多人都会有共鸣吧。AI 不只是新技术，更让一批人，重新看见了希望的曙光。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 44 号珍藏：于北川，Lessie AI 创始人，抖音团队早期产品经理 【时光机】 Part 1 抖音是怎样起量的？ 2:29 18 年时，抖音在字节内外都不被看好？ 5:30 抖音快速增长的关键节点 8:42 抖音立项的源点：一鸣画的一条线 9:58 为什么抖音涨得越快，团队反而越焦虑？ 10:51 抖音一度把「社交」放在第一优先级，背后的考量是什么？ 15:17 为什么字节做不好社交？
16:52 同样是字节系，为啥头条「土到 low」、抖音却「有调性」？ 18:05 抖音在起量时，短视频市场什么样？ 20:32 决定抖音调性的三个关键 20:41 ① 坚决不从头条导流 20:51 ② UI 21:30 ③ 内容运营
23:04 优秀的年轻人是需要「打仗」的 25:21 为什么抖音在保有品味的同时，还能成功泛化？ 28:16 单列 vs 双列，当年在抖音内部也有非常激烈的讨论 30:36 那为什么不 AB Test 一下？
Part 2 字节的做事方式与组织文化 32:42 抖音能长到今天这么大，最核心的原因是什么？ 34:41 为什么微视会失败，而视频号能成功？ 37:19 抖音这个超级分发器，也有分发不好的东西？ 39:49 字节做事，就是分发所有「无脑」内容？ 41:10 当下抖音、小红书、快手之间的竞争格局 49:22 关键一战！抖音是怎样在 20 年春节反超快手的？ 52:57 字节最重要的增长方法论 56:07 如果时光能倒流，我会怎样重做抖音？ 58:24 字节最不一样的组织文化是什么？ 1:00:42 一个本以为播不了的问题：为什么这几年那么多人离开字节？ 1:02:46 「企业文化就是你招的前几十个人什么样」 1:04:08 在字节最核心的一点收获：极致思维 1:05:14 一鸣是怎样 push 大家追求极致的？
Part 3 创业的思考 1:06:05 为什么要从字节出来创业？ 1:07:07 我们一直在思考：什么样的产品不会被模型吃掉？ 1:09:36 简单介绍下 Lessie AI 1:11:41 分享一下产品的推敲过程
1:18:08 从大厂到创业，需要的能力模型有什么不同？ 1:20:47 灵魂拷问：如果字节也来做你们这个方向，你要怎么办？ 【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：Twilight Rush - 结冰水
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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？