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    <description>《课代表立正》是一档关于AI、职业与商业的中文播客。这里既有与AI研究者、科技创业者、一线管理者和真实实践者的深度对话，也有课代表立正对产品、增长、创业与职业选择的亲身复盘。我们不只追逐新工具，更关心：当AI改变能力和成本，个人与组织怎样重新设计工作，把判断和本事做成真正进入现实、值得留下的作品。

主播课代表立正，本名孙煜征，康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。2020年以来完成200+场公开对话，跨平台关注者400K+。

加入Superlinear Academy免费社区，与2万+成员一起交流；这里已有700+真实项目与实践分享：
https://www.superlinear.academy/

了解立正与更多作品：
https://www.lizheng.ai/</description>
    <copyright>© 2026 课代表立正（孙煜征）</copyright>
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    <language>zh-cn</language>
    <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 11:12:13 -0700</pubDate>
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    <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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主播课代表立正，本名孙煜征，康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。2020年以来完成200+场公开对话，跨平台关注者400K+。

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    <itunes:subtitle>《课代表立正》是一档关于AI、职业与商业的中文播客。这里既有与AI研究者、科技创业者、一线管理者和真实实践者的深度对话，也有课代表立正对产品、增长、创业与职业选择的亲身复盘。我们不只追逐新工具，更关心：当AI改变能力和成本，个人与组织怎样重新设计工作，把判断和本事做成真正进入现实、值得留下的作品。

主播课代表立正，本名孙煜征，康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。2020年以来完成200+场公开对话，跨平台关注者400K+。

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    <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <itunes:name>课代表立正</itunes:name>
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      <title>E531. 职场不再奖励表演式工作，晋升要对结果负责</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a8fc0fee</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当 AI 几分钟就能写出一份漂亮汇报，靠向上管理升职的路，还能走多久？</p>
<p>我曾在腾讯管理三十多人的团队，擅长做汇报、协调上下游，也得到老板和团队的认可。后来，我离开大厂，加入早期的 Statsig，想离真正的结果近一点，却发现：创业公司也逃不开 Fake Work。</p>
<p>“表演式工作”最危险的地方，是它真的能让你拿到好绩效，甚至让你相信自己一直在进步。当 AI 让这些“工作证明”越来越便宜，又让一个想法更快接受现实检验，职场的奖励规则会怎样改变？为什么假工作可能先暴增，再失去溢价？</p>
<p>这期也会聊一个更具体的问题：你手上的工作，哪些值得继续做，哪些可以交给 AI，哪些应该先删掉？不妨带着这个问题来看：如果我的产出增加十倍，结果真的会更好吗？</p>

<p>00:00 AI 来了，向上管理还吃香吗？</p>
<p>02:06 你在创造价值，还是制造工作感？</p>
<p>04:08 比白忙一天更危险的，是误以为自己在进步</p>
<p>05:24 从腾讯到 Statsig，我还是没躲开 Fake Work</p>
<p>08:15 为什么交接越多，越没人对结果负责？</p>
<p>10:30 AI 越强，为什么假工作反而先变多？</p>
<p>12:16 当“工作证明”不再值钱，公司会追问什么？</p>
<p>12:53 从想法到现实，AI 缩短了哪一段路？</p>
<p>16:45 岗位还在，议价能力却可能先消失</p>
<p>17:28 产出翻十倍，结果会更好吗？</p>
<p>18:51 哪些工作该保留、交给 AI、直接删掉？</p>]]>
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        <![CDATA[<p>当 AI 几分钟就能写出一份漂亮汇报，靠向上管理升职的路，还能走多久？</p>
<p>我曾在腾讯管理三十多人的团队，擅长做汇报、协调上下游，也得到老板和团队的认可。后来，我离开大厂，加入早期的 Statsig，想离真正的结果近一点，却发现：创业公司也逃不开 Fake Work。</p>
<p>“表演式工作”最危险的地方，是它真的能让你拿到好绩效，甚至让你相信自己一直在进步。当 AI 让这些“工作证明”越来越便宜，又让一个想法更快接受现实检验，职场的奖励规则会怎样改变？为什么假工作可能先暴增，再失去溢价？</p>
<p>这期也会聊一个更具体的问题：你手上的工作，哪些值得继续做，哪些可以交给 AI，哪些应该先删掉？不妨带着这个问题来看：如果我的产出增加十倍，结果真的会更好吗？</p>

<p>00:00 AI 来了，向上管理还吃香吗？</p>
<p>02:06 你在创造价值，还是制造工作感？</p>
<p>04:08 比白忙一天更危险的，是误以为自己在进步</p>
<p>05:24 从腾讯到 Statsig，我还是没躲开 Fake Work</p>
<p>08:15 为什么交接越多，越没人对结果负责？</p>
<p>10:30 AI 越强，为什么假工作反而先变多？</p>
<p>12:16 当“工作证明”不再值钱，公司会追问什么？</p>
<p>12:53 从想法到现实，AI 缩短了哪一段路？</p>
<p>16:45 岗位还在，议价能力却可能先消失</p>
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      <pubDate>Mon, 14 Sep 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当 AI 几分钟就能写出一份漂亮汇报，靠向上管理升职的路，还能走多久？</p>
<p>我曾在腾讯管理三十多人的团队，擅长做汇报、协调上下游，也得到老板和团队的认可。后来，我离开大厂，加入早期的 Statsig，想离真正的结果近一点，却发现：创业公司也逃不开 Fake Work。</p>
<p>“表演式工作”最危险的地方，是它真的能让你拿到好绩效，甚至让你相信自己一直在进步。当 AI 让这些“工作证明”越来越便宜，又让一个想法更快接受现实检验，职场的奖励规则会怎样改变？为什么假工作可能先暴增，再失去溢价？</p>
<p>这期也会聊一个更具体的问题：你手上的工作，哪些值得继续做，哪些可以交给 AI，哪些应该先删掉？不妨带着这个问题来看：如果我的产出增加十倍，结果真的会更好吗？</p>

<p>00:00 AI 来了，向上管理还吃香吗？</p>
<p>02:06 你在创造价值，还是制造工作感？</p>
<p>04:08 比白忙一天更危险的，是误以为自己在进步</p>
<p>05:24 从腾讯到 Statsig，我还是没躲开 Fake Work</p>
<p>08:15 为什么交接越多，越没人对结果负责？</p>
<p>10:30 AI 越强，为什么假工作反而先变多？</p>
<p>12:16 当“工作证明”不再值钱，公司会追问什么？</p>
<p>12:53 从想法到现实，AI 缩短了哪一段路？</p>
<p>16:45 岗位还在，议价能力却可能先消失</p>
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      <title>E530. 老东家被OpenAI以11亿美元收购，我为什么选择全职卖课？</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>老东家被 OpenAI 收购，顶级投资人愿意投我，为什么我选的却是全职卖课？</p>

<p>一年前，戴雨森说，如果我以后创业、有亲友轮，他很愿意支持。那时我还没有具体的创业点子，这份对人的信任给了我很大的鼓舞。但我最后没有去下一家公司，也没有走融资创业的路。38岁生日，也是全职做自己事业一周年，我想聊聊这个选择：创业者的光环、资源和圈层都很诱人，为什么我还是认准了 AI 教育？</p>

<p>AI 让我们能做的事越来越多，什么才值得投入未来十年、二十年？从3000多名学员的课程，到两万多人的社区，再到 Stay Superlinear 会员，我不断尝试的背后，是同一个问题：怎样帮助人在 AI 时代找到自己的能力、热爱，并做出自己的代表作。这期也聊聊，如何认准一个值得长期解决的问题，同时让具体做法不断接受市场和用户的检验。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 顶级投资人愿意支持，我为什么没去融资创业？</p>
<p>01:55 不再打工之后，最难放下的是什么？</p>
<p>03:18 AI 来了，为什么我觉得教育比再做一个 App 更重要？</p>
<p>04:28 AI 最擅长的，恰好是我们被训练去做的事</p>
<p>06:01 3000多名学员，让我更确定了什么？</p>
<p>06:53 热爱还不够，怎么知道自己做对了？</p>
<p>07:49 为什么两万多人的免费社区还不够？</p>
<p>08:56 未来3年、10年、20年，我到底想做成什么？</p>
<p>09:46 一年后的变化，为什么要从今天开始？</p>

<p>课程：https://ai-builders.com/</p>
<p>社区：https://www.superlinear.academy/</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>老东家被 OpenAI 收购，顶级投资人愿意投我，为什么我选的却是全职卖课？</p>

<p>一年前，戴雨森说，如果我以后创业、有亲友轮，他很愿意支持。那时我还没有具体的创业点子，这份对人的信任给了我很大的鼓舞。但我最后没有去下一家公司，也没有走融资创业的路。38岁生日，也是全职做自己事业一周年，我想聊聊这个选择：创业者的光环、资源和圈层都很诱人，为什么我还是认准了 AI 教育？</p>

<p>AI 让我们能做的事越来越多，什么才值得投入未来十年、二十年？从3000多名学员的课程，到两万多人的社区，再到 Stay Superlinear 会员，我不断尝试的背后，是同一个问题：怎样帮助人在 AI 时代找到自己的能力、热爱，并做出自己的代表作。这期也聊聊，如何认准一个值得长期解决的问题，同时让具体做法不断接受市场和用户的检验。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 顶级投资人愿意支持，我为什么没去融资创业？</p>
<p>01:55 不再打工之后，最难放下的是什么？</p>
<p>03:18 AI 来了，为什么我觉得教育比再做一个 App 更重要？</p>
<p>04:28 AI 最擅长的，恰好是我们被训练去做的事</p>
<p>06:01 3000多名学员，让我更确定了什么？</p>
<p>06:53 热爱还不够，怎么知道自己做对了？</p>
<p>07:49 为什么两万多人的免费社区还不够？</p>
<p>08:56 未来3年、10年、20年，我到底想做成什么？</p>
<p>09:46 一年后的变化，为什么要从今天开始？</p>

<p>课程：https://ai-builders.com/</p>
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      <pubDate>Thu, 10 Sep 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>一年前，戴雨森说，如果我以后创业、有亲友轮，他很愿意支持。那时我还没有具体的创业点子，这份对人的信任给了我很大的鼓舞。但我最后没有去下一家公司，也没有走融资创业的路。38岁生日，也是全职做自己事业一周年，我想聊聊这个选择：创业者的光环、资源和圈层都很诱人，为什么我还是认准了 AI 教育？</p>

<p>AI 让我们能做的事越来越多，什么才值得投入未来十年、二十年？从3000多名学员的课程，到两万多人的社区，再到 Stay Superlinear 会员，我不断尝试的背后，是同一个问题：怎样帮助人在 AI 时代找到自己的能力、热爱，并做出自己的代表作。这期也聊聊，如何认准一个值得长期解决的问题，同时让具体做法不断接受市场和用户的检验。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 顶级投资人愿意支持，我为什么没去融资创业？</p>
<p>01:55 不再打工之后，最难放下的是什么？</p>
<p>03:18 AI 来了，为什么我觉得教育比再做一个 App 更重要？</p>
<p>04:28 AI 最擅长的，恰好是我们被训练去做的事</p>
<p>06:01 3000多名学员，让我更确定了什么？</p>
<p>06:53 热爱还不够，怎么知道自己做对了？</p>
<p>07:49 为什么两万多人的免费社区还不够？</p>
<p>08:56 未来3年、10年、20年，我到底想做成什么？</p>
<p>09:46 一年后的变化，为什么要从今天开始？</p>

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      <title>E529. AI已经用得很好，为什么还是怕被淘汰？</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>我以前总说，焦虑的反义词是行动。但后来发现，连AI已经用得很好的人，也会焦虑。工具买得越来越多，新概念追了一轮又一轮，为什么还是觉得自己落后了？</p>

<p>读到《道德经》第三章，我才把这件事拆开：怕自己被淘汰的身份焦虑，总觉得还缺一个工具、一门课的物质焦虑，以及每次新发布都必须追的信息焦虑。</p>

<p>这期聊聊这三种焦虑是怎样被制造出来的，以及各自该怎么应对。为什么收藏技术“名词”代替不了拆任务、整理上下文、评估结果这些“动词”？为什么看别人的成果会焦虑，看懂他们失败、取舍和迭代的过程，反而知道自己可以从哪里开始？行动要落到具体问题上，才有机会让人踏实下来。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 AI用得很好，为什么还是焦虑？</p>
<p>01:37 身份焦虑：我是不是要被淘汰了？</p>
<p>05:42 物质焦虑：用购买和收藏换安心</p>
<p>09:09 用好AI，靠的是“动词”</p>
<p>11:29 信息焦虑：每个新东西都必须追吗？</p>
<p>14:27 少追热点，理解什么值得学</p>
<p>17:36 行动怎样缓解三种不同的焦虑</p>

<p>原文4月份发布在社区里：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/anxiety</p>]]>
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        <![CDATA[<p>我以前总说，焦虑的反义词是行动。但后来发现，连AI已经用得很好的人，也会焦虑。工具买得越来越多，新概念追了一轮又一轮，为什么还是觉得自己落后了？</p>

<p>读到《道德经》第三章，我才把这件事拆开：怕自己被淘汰的身份焦虑，总觉得还缺一个工具、一门课的物质焦虑，以及每次新发布都必须追的信息焦虑。</p>

<p>这期聊聊这三种焦虑是怎样被制造出来的，以及各自该怎么应对。为什么收藏技术“名词”代替不了拆任务、整理上下文、评估结果这些“动词”？为什么看别人的成果会焦虑，看懂他们失败、取舍和迭代的过程，反而知道自己可以从哪里开始？行动要落到具体问题上，才有机会让人踏实下来。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 AI用得很好，为什么还是焦虑？</p>
<p>01:37 身份焦虑：我是不是要被淘汰了？</p>
<p>05:42 物质焦虑：用购买和收藏换安心</p>
<p>09:09 用好AI，靠的是“动词”</p>
<p>11:29 信息焦虑：每个新东西都必须追吗？</p>
<p>14:27 少追热点，理解什么值得学</p>
<p>17:36 行动怎样缓解三种不同的焦虑</p>

<p>原文4月份发布在社区里：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/anxiety</p>]]>
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      <pubDate>Mon, 07 Sep 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>我以前总说，焦虑的反义词是行动。但后来发现，连AI已经用得很好的人，也会焦虑。工具买得越来越多，新概念追了一轮又一轮，为什么还是觉得自己落后了？</p>

<p>读到《道德经》第三章，我才把这件事拆开：怕自己被淘汰的身份焦虑，总觉得还缺一个工具、一门课的物质焦虑，以及每次新发布都必须追的信息焦虑。</p>

<p>这期聊聊这三种焦虑是怎样被制造出来的，以及各自该怎么应对。为什么收藏技术“名词”代替不了拆任务、整理上下文、评估结果这些“动词”？为什么看别人的成果会焦虑，看懂他们失败、取舍和迭代的过程，反而知道自己可以从哪里开始？行动要落到具体问题上，才有机会让人踏实下来。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 AI用得很好，为什么还是焦虑？</p>
<p>01:37 身份焦虑：我是不是要被淘汰了？</p>
<p>05:42 物质焦虑：用购买和收藏换安心</p>
<p>09:09 用好AI，靠的是“动词”</p>
<p>11:29 信息焦虑：每个新东西都必须追吗？</p>
<p>14:27 少追热点，理解什么值得学</p>
<p>17:36 行动怎样缓解三种不同的焦虑</p>

<p>原文4月份发布在社区里：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/anxiety</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E528. GPT-6虽然厉害，但无法取代人，原因是</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/6b24f3be</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI 把每个人的简历改得更漂亮，把面试答案练得更标准，也在把越来越多的 hard skills 蒸馏进模型。等技能变得容易复制，员工、创业者和求职者还凭什么被选择？徐老师在这节大师课里给出的答案，不是再学一个工具，而是建立别人无法临时生成的信任。</p>
<p>AI literacy 当然必须学，但它更像进入 AI 生态的热身，而不是终点。徐老师借 Sam Altman 与 Greg Brockman 的故事，解释一段没有预设回报的关系，为什么可能在十几年后的关键时刻产生价值；我们也复盘了自己从一次主动联系到多年合作的经历，以及为什么很多后来被称为“贵人”和“运气”的连接，在发生时根本无法提前识别。</p>
<p>长期信任无法速成，但招聘、求职和融资常常要求我们在几个小时，甚至五分钟内作出判断。当简历和面试都经过 AI 包装，陌生人之间还能看什么？徐老师给出了一条很具体的路径：不要急着介绍自己，先理解对方最近真正关心的问题，再提出一个有根据、略有不同的判断。抓住注意力的底层不是话术，而是你是否真的理解了这个人和这件事。</p>
<p>章节：</p>
<p>00:00 开场：AI 时代什么才真正稀缺</p>
<p>00:27 AI literacy 只是热身</p>
<p>01:22 Hard skills 正被模型蒸馏</p>
<p>02:07 为什么信任更难复制</p>
<p>02:28 Sam Altman 与 Greg Brockman 的故事</p>
<p>03:43 我和徐老师怎样认识</p>
<p>05:53 贵人、运气与无法预见的机会</p>
<p>07:03 为什么创业搭档常是旧识</p>
<p>07:22 AI 简历和面试之后，招聘还能看什么</p>
<p>08:16 五分钟内如何获得对方注意</p>
<p>09:21 后续大师课预告</p>

<p>完整大师课回放：https://www.superlinear.academy/c/masterclass-recording/sections/1135481/lessons/4339638</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>AI 把每个人的简历改得更漂亮，把面试答案练得更标准，也在把越来越多的 hard skills 蒸馏进模型。等技能变得容易复制，员工、创业者和求职者还凭什么被选择？徐老师在这节大师课里给出的答案，不是再学一个工具，而是建立别人无法临时生成的信任。</p>
<p>AI literacy 当然必须学，但它更像进入 AI 生态的热身，而不是终点。徐老师借 Sam Altman 与 Greg Brockman 的故事，解释一段没有预设回报的关系，为什么可能在十几年后的关键时刻产生价值；我们也复盘了自己从一次主动联系到多年合作的经历，以及为什么很多后来被称为“贵人”和“运气”的连接，在发生时根本无法提前识别。</p>
<p>长期信任无法速成，但招聘、求职和融资常常要求我们在几个小时，甚至五分钟内作出判断。当简历和面试都经过 AI 包装，陌生人之间还能看什么？徐老师给出了一条很具体的路径：不要急着介绍自己，先理解对方最近真正关心的问题，再提出一个有根据、略有不同的判断。抓住注意力的底层不是话术，而是你是否真的理解了这个人和这件事。</p>
<p>章节：</p>
<p>00:00 开场：AI 时代什么才真正稀缺</p>
<p>00:27 AI literacy 只是热身</p>
<p>01:22 Hard skills 正被模型蒸馏</p>
<p>02:07 为什么信任更难复制</p>
<p>02:28 Sam Altman 与 Greg Brockman 的故事</p>
<p>03:43 我和徐老师怎样认识</p>
<p>05:53 贵人、运气与无法预见的机会</p>
<p>07:03 为什么创业搭档常是旧识</p>
<p>07:22 AI 简历和面试之后，招聘还能看什么</p>
<p>08:16 五分钟内如何获得对方注意</p>
<p>09:21 后续大师课预告</p>

<p>完整大师课回放：https://www.superlinear.academy/c/masterclass-recording/sections/1135481/lessons/4339638</p>]]>
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      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI 把每个人的简历改得更漂亮，把面试答案练得更标准，也在把越来越多的 hard skills 蒸馏进模型。等技能变得容易复制，员工、创业者和求职者还凭什么被选择？徐老师在这节大师课里给出的答案，不是再学一个工具，而是建立别人无法临时生成的信任。</p>
<p>AI literacy 当然必须学，但它更像进入 AI 生态的热身，而不是终点。徐老师借 Sam Altman 与 Greg Brockman 的故事，解释一段没有预设回报的关系，为什么可能在十几年后的关键时刻产生价值；我们也复盘了自己从一次主动联系到多年合作的经历，以及为什么很多后来被称为“贵人”和“运气”的连接，在发生时根本无法提前识别。</p>
<p>长期信任无法速成，但招聘、求职和融资常常要求我们在几个小时，甚至五分钟内作出判断。当简历和面试都经过 AI 包装，陌生人之间还能看什么？徐老师给出了一条很具体的路径：不要急着介绍自己，先理解对方最近真正关心的问题，再提出一个有根据、略有不同的判断。抓住注意力的底层不是话术，而是你是否真的理解了这个人和这件事。</p>
<p>章节：</p>
<p>00:00 开场：AI 时代什么才真正稀缺</p>
<p>00:27 AI literacy 只是热身</p>
<p>01:22 Hard skills 正被模型蒸馏</p>
<p>02:07 为什么信任更难复制</p>
<p>02:28 Sam Altman 与 Greg Brockman 的故事</p>
<p>03:43 我和徐老师怎样认识</p>
<p>05:53 贵人、运气与无法预见的机会</p>
<p>07:03 为什么创业搭档常是旧识</p>
<p>07:22 AI 简历和面试之后，招聘还能看什么</p>
<p>08:16 五分钟内如何获得对方注意</p>
<p>09:21 后续大师课预告</p>

<p>完整大师课回放：https://www.superlinear.academy/c/masterclass-recording/sections/1135481/lessons/4339638</p>]]>
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    <item>
      <title>E527. 2026年，硅谷创投，几乎不看AI应用了？｜硅谷一线投资人周楠</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/0982731a</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>完整版1小时50分钟：https://youtu.be/BseWUBpOHY4</p>

<p>2017—2018 年，当不少出资人还把 AI 看成“不靠谱、太烧钱”的赛道，周楠参与筹备的一支 AI 基金，待投项目里已经有 OpenAI、Databricks 和 Cerebras。基金最终没有募成，这些机会也就这样错过。在那前后，她早期投资了 Cerebras；几年后，又参与了 Scale AI 投资。她由此形成了一条很硬的投资纪律：一定要在共识形成之前下注；等所有人都看懂，往往只剩更高的价格和更小的空间。</p>

<p>但“在共识之前看见”并不等于凭感觉押注。周楠会看非常具体的信号：为什么八十多位创始工程师、六十多位博士愿意再次追随 Cerebras 创始人；自动驾驶退潮之后，Scale AI 如何迅速转向公共部门；Alexander Wang 又如何用一段 28 分钟的视频，把公司的历史、客户迭代与未来愿景讲清楚。所谓投资直觉，背后其实是对工程、市场、团队和执行风险的一层层拆解。</p>

<p>这期对话也回答了几个创业者更直接的问题：技术团队很强，为什么 VC 可能五分钟就决定不投？AI Agent 即使能赚钱，为什么仍未必是一家适合风险投资的公司？垂直数据不再天然构成优势之后，真正的机会为什么更可能藏在完整、复杂、高价值的工作流里？机器人怎样跨过 Demo、部署、数据闭环与 ROI 之间的鸿沟？以及大厂技术人创业，最容易犯的三个错误是什么？</p>

<p>嘉宾：</p>
<p>周楠：硅谷科技投资人。录制本期时任高通创投投资合伙人；曾在百度从事 AI 与芯片投资，是 Cerebras 早期投资人，并参与 Scale AI 投资。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 精彩预告</p>
<p>00:47 为什么共识形成以后再下注已经太晚</p>
<p>04:49 基金规模如何决定投资打法</p>
<p>06:43 十年前注意到 Scale AI，为什么没有立刻投</p>
<p>10:30 Scale AI 如何穿越自动驾驶退潮</p>
<p>14:48 Cerebras：Transformer 之前的算力下注</p>
<p>20:38 投资直觉如何经由风险拆解验证</p>
<p>22:32 什么才是足够大、足够难的问题</p>
<p>25:31 技术很强，为什么 VC 五分钟就会拒绝</p>
<p>30:09 OpenAI、Databricks 与那支没募成的基金</p>
<p>36:53 垂直 Agent 真正还剩什么机会</p>
<p>39:15 Physical AI：Demo、部署与数据闭环</p>
<p>42:32 Token 如何改写硬件商业模式</p>
<p>44:40 能赚钱的产品，为什么未必值得 VC 投</p>
<p>45:35 从 Demo 到量产：什么是“暂时的 PMF”</p>
<p>47:12 这一轮 AI 接近收割，下一个周期在哪里</p>
<p>52:44 为什么正确的建议也可能毫无用处</p>
<p>55:26 大厂技术人创业的三个误区</p>
<p>57:48 什么样的创始人真正 coachable</p>
<p>59:42 不追热点，AI 时代谁不容易被淘汰</p>
<p>1:00:41 现在还该创业吗？一定要拿 VC 钱吗</p>
<p>1:01:50 怎样讲出能打动一线 VC 的故事</p>

<p>#AI投资 #创业 #风险投资 #OpenAI #ScaleAI</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。在里面，你能看到最新的技术进展，和不同背景的人如何用AI解决自己的问题。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy，或搜索App超线性学院。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>完整版1小时50分钟：https://youtu.be/BseWUBpOHY4</p>

<p>2017—2018 年，当不少出资人还把 AI 看成“不靠谱、太烧钱”的赛道，周楠参与筹备的一支 AI 基金，待投项目里已经有 OpenAI、Databricks 和 Cerebras。基金最终没有募成，这些机会也就这样错过。在那前后，她早期投资了 Cerebras；几年后，又参与了 Scale AI 投资。她由此形成了一条很硬的投资纪律：一定要在共识形成之前下注；等所有人都看懂，往往只剩更高的价格和更小的空间。</p>

<p>但“在共识之前看见”并不等于凭感觉押注。周楠会看非常具体的信号：为什么八十多位创始工程师、六十多位博士愿意再次追随 Cerebras 创始人；自动驾驶退潮之后，Scale AI 如何迅速转向公共部门；Alexander Wang 又如何用一段 28 分钟的视频，把公司的历史、客户迭代与未来愿景讲清楚。所谓投资直觉，背后其实是对工程、市场、团队和执行风险的一层层拆解。</p>

<p>这期对话也回答了几个创业者更直接的问题：技术团队很强，为什么 VC 可能五分钟就决定不投？AI Agent 即使能赚钱，为什么仍未必是一家适合风险投资的公司？垂直数据不再天然构成优势之后，真正的机会为什么更可能藏在完整、复杂、高价值的工作流里？机器人怎样跨过 Demo、部署、数据闭环与 ROI 之间的鸿沟？以及大厂技术人创业，最容易犯的三个错误是什么？</p>

<p>嘉宾：</p>
<p>周楠：硅谷科技投资人。录制本期时任高通创投投资合伙人；曾在百度从事 AI 与芯片投资，是 Cerebras 早期投资人，并参与 Scale AI 投资。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 精彩预告</p>
<p>00:47 为什么共识形成以后再下注已经太晚</p>
<p>04:49 基金规模如何决定投资打法</p>
<p>06:43 十年前注意到 Scale AI，为什么没有立刻投</p>
<p>10:30 Scale AI 如何穿越自动驾驶退潮</p>
<p>14:48 Cerebras：Transformer 之前的算力下注</p>
<p>20:38 投资直觉如何经由风险拆解验证</p>
<p>22:32 什么才是足够大、足够难的问题</p>
<p>25:31 技术很强，为什么 VC 五分钟就会拒绝</p>
<p>30:09 OpenAI、Databricks 与那支没募成的基金</p>
<p>36:53 垂直 Agent 真正还剩什么机会</p>
<p>39:15 Physical AI：Demo、部署与数据闭环</p>
<p>42:32 Token 如何改写硬件商业模式</p>
<p>44:40 能赚钱的产品，为什么未必值得 VC 投</p>
<p>45:35 从 Demo 到量产：什么是“暂时的 PMF”</p>
<p>47:12 这一轮 AI 接近收割，下一个周期在哪里</p>
<p>52:44 为什么正确的建议也可能毫无用处</p>
<p>55:26 大厂技术人创业的三个误区</p>
<p>57:48 什么样的创始人真正 coachable</p>
<p>59:42 不追热点，AI 时代谁不容易被淘汰</p>
<p>1:00:41 现在还该创业吗？一定要拿 VC 钱吗</p>
<p>1:01:50 怎样讲出能打动一线 VC 的故事</p>

<p>#AI投资 #创业 #风险投资 #OpenAI #ScaleAI</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。在里面，你能看到最新的技术进展，和不同背景的人如何用AI解决自己的问题。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy，或搜索App超线性学院。</p>]]>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>2017—2018 年，当不少出资人还把 AI 看成“不靠谱、太烧钱”的赛道，周楠参与筹备的一支 AI 基金，待投项目里已经有 OpenAI、Databricks 和 Cerebras。基金最终没有募成，这些机会也就这样错过。在那前后，她早期投资了 Cerebras；几年后，又参与了 Scale AI 投资。她由此形成了一条很硬的投资纪律：一定要在共识形成之前下注；等所有人都看懂，往往只剩更高的价格和更小的空间。</p>

<p>但“在共识之前看见”并不等于凭感觉押注。周楠会看非常具体的信号：为什么八十多位创始工程师、六十多位博士愿意再次追随 Cerebras 创始人；自动驾驶退潮之后，Scale AI 如何迅速转向公共部门；Alexander Wang 又如何用一段 28 分钟的视频，把公司的历史、客户迭代与未来愿景讲清楚。所谓投资直觉，背后其实是对工程、市场、团队和执行风险的一层层拆解。</p>

<p>这期对话也回答了几个创业者更直接的问题：技术团队很强，为什么 VC 可能五分钟就决定不投？AI Agent 即使能赚钱，为什么仍未必是一家适合风险投资的公司？垂直数据不再天然构成优势之后，真正的机会为什么更可能藏在完整、复杂、高价值的工作流里？机器人怎样跨过 Demo、部署、数据闭环与 ROI 之间的鸿沟？以及大厂技术人创业，最容易犯的三个错误是什么？</p>

<p>嘉宾：</p>
<p>周楠：硅谷科技投资人。录制本期时任高通创投投资合伙人；曾在百度从事 AI 与芯片投资，是 Cerebras 早期投资人，并参与 Scale AI 投资。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 精彩预告</p>
<p>00:47 为什么共识形成以后再下注已经太晚</p>
<p>04:49 基金规模如何决定投资打法</p>
<p>06:43 十年前注意到 Scale AI，为什么没有立刻投</p>
<p>10:30 Scale AI 如何穿越自动驾驶退潮</p>
<p>14:48 Cerebras：Transformer 之前的算力下注</p>
<p>20:38 投资直觉如何经由风险拆解验证</p>
<p>22:32 什么才是足够大、足够难的问题</p>
<p>25:31 技术很强，为什么 VC 五分钟就会拒绝</p>
<p>30:09 OpenAI、Databricks 与那支没募成的基金</p>
<p>36:53 垂直 Agent 真正还剩什么机会</p>
<p>39:15 Physical AI：Demo、部署与数据闭环</p>
<p>42:32 Token 如何改写硬件商业模式</p>
<p>44:40 能赚钱的产品，为什么未必值得 VC 投</p>
<p>45:35 从 Demo 到量产：什么是“暂时的 PMF”</p>
<p>47:12 这一轮 AI 接近收割，下一个周期在哪里</p>
<p>52:44 为什么正确的建议也可能毫无用处</p>
<p>55:26 大厂技术人创业的三个误区</p>
<p>57:48 什么样的创始人真正 coachable</p>
<p>59:42 不追热点，AI 时代谁不容易被淘汰</p>
<p>1:00:41 现在还该创业吗？一定要拿 VC 钱吗</p>
<p>1:01:50 怎样讲出能打动一线 VC 的故事</p>

<p>#AI投资 #创业 #风险投资 #OpenAI #ScaleAI</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。在里面，你能看到最新的技术进展，和不同背景的人如何用AI解决自己的问题。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy，或搜索App超线性学院。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E526. Hypothesis Testing Explained｜假设检验详解：Alpha、Beta、Power、MDE与样本量</title>
      <itunes:episode>526</itunes:episode>
      <podcast:episode>526</podcast:episode>
      <itunes:title>E526. Hypothesis Testing Explained｜假设检验详解：Alpha、Beta、Power、MDE与样本量</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a5353b07</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>假设检验详解（Hypothesis Testing Explained）：从第一性原理理解Alpha（α）、Beta（β）、统计功效（Power）、MDE、标准误与样本量。视频为英文讲解，已提供简体中文字幕；内容也涵盖原假设/备择假设、第一类/第二类错误与临界值。</p>

<p>中文技术伴读（含公式、视频截图与常见误解）：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/hypothesis-testing-alpha-beta-power-mde">https://www.superlinear.academy/c/posts/hypothesis-testing-alpha-beta-power-mde</a></p>

<p>【为什么重新上传】</p>
<p>这期视频最早由我和Statsig数据科学团队在2024年共同制作，并发布在Statsig的YouTube频道。后来Statsig不再使用那个频道，原视频也不再在线，所以我把最终版本重新上传到自己的频道，方便需要的人继续观看。</p>

<p>Hypothesis testing explained visually and from first principles: null and alternative hypotheses, standard error, Type I and Type II errors, alpha, beta, statistical power, minimum detectable effect (MDE), critical values, and sample size.</p>

<p>Many textbooks blur Fisher’s significance testing with the Neyman–Pearson decision framework. This tutorial separates the two, then reconnects the concepts into one coherent experimental design.</p>

<p>You’ll learn:</p>
<p>• Null vs. alternative hypotheses</p>
<p>• Standard deviation vs. standard error</p>
<p>• Type I error, alpha, and critical values</p>
<p>• Type II error, beta, and statistical power</p>
<p>• How sample size changes power and MDE</p>
<p>• Minimum Detectable Effect (MDE)</p>
<p>• Common misconceptions about p-values and “accepting” H₀</p>

<p>This video was originally produced with the Statsig data science team in 2024 and refined through six versions.</p>

<p>00:00 Why hypothesis testing matters</p>
<p>02:46 H₀, alpha, and the critical value</p>
<p>06:41 H₁, beta, and statistical power</p>
<p>09:26 Statistical power in three views</p>
<p>11:23 MDE, standard error, and sample size</p>
<p>14:26 Common misconceptions and practical takeaways</p>
<p>15:41 Conclusion</p>

<p>Presented by Yuzheng Sun, PhD.</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>假设检验详解（Hypothesis Testing Explained）：从第一性原理理解Alpha（α）、Beta（β）、统计功效（Power）、MDE、标准误与样本量。视频为英文讲解，已提供简体中文字幕；内容也涵盖原假设/备择假设、第一类/第二类错误与临界值。</p>

<p>中文技术伴读（含公式、视频截图与常见误解）：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/hypothesis-testing-alpha-beta-power-mde">https://www.superlinear.academy/c/posts/hypothesis-testing-alpha-beta-power-mde</a></p>

<p>【为什么重新上传】</p>
<p>这期视频最早由我和Statsig数据科学团队在2024年共同制作，并发布在Statsig的YouTube频道。后来Statsig不再使用那个频道，原视频也不再在线，所以我把最终版本重新上传到自己的频道，方便需要的人继续观看。</p>

<p>Hypothesis testing explained visually and from first principles: null and alternative hypotheses, standard error, Type I and Type II errors, alpha, beta, statistical power, minimum detectable effect (MDE), critical values, and sample size.</p>

<p>Many textbooks blur Fisher’s significance testing with the Neyman–Pearson decision framework. This tutorial separates the two, then reconnects the concepts into one coherent experimental design.</p>

<p>You’ll learn:</p>
<p>• Null vs. alternative hypotheses</p>
<p>• Standard deviation vs. standard error</p>
<p>• Type I error, alpha, and critical values</p>
<p>• Type II error, beta, and statistical power</p>
<p>• How sample size changes power and MDE</p>
<p>• Minimum Detectable Effect (MDE)</p>
<p>• Common misconceptions about p-values and “accepting” H₀</p>

<p>This video was originally produced with the Statsig data science team in 2024 and refined through six versions.</p>

<p>00:00 Why hypothesis testing matters</p>
<p>02:46 H₀, alpha, and the critical value</p>
<p>06:41 H₁, beta, and statistical power</p>
<p>09:26 Statistical power in three views</p>
<p>11:23 MDE, standard error, and sample size</p>
<p>14:26 Common misconceptions and practical takeaways</p>
<p>15:41 Conclusion</p>

<p>Presented by Yuzheng Sun, PhD.</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 28 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>假设检验详解（Hypothesis Testing Explained）：从第一性原理理解Alpha（α）、Beta（β）、统计功效（Power）、MDE、标准误与样本量。视频为英文讲解，已提供简体中文字幕；内容也涵盖原假设/备择假设、第一类/第二类错误与临界值。</p>

<p>中文技术伴读（含公式、视频截图与常见误解）：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/hypothesis-testing-alpha-beta-power-mde">https://www.superlinear.academy/c/posts/hypothesis-testing-alpha-beta-power-mde</a></p>

<p>【为什么重新上传】</p>
<p>这期视频最早由我和Statsig数据科学团队在2024年共同制作，并发布在Statsig的YouTube频道。后来Statsig不再使用那个频道，原视频也不再在线，所以我把最终版本重新上传到自己的频道，方便需要的人继续观看。</p>

<p>Hypothesis testing explained visually and from first principles: null and alternative hypotheses, standard error, Type I and Type II errors, alpha, beta, statistical power, minimum detectable effect (MDE), critical values, and sample size.</p>

<p>Many textbooks blur Fisher’s significance testing with the Neyman–Pearson decision framework. This tutorial separates the two, then reconnects the concepts into one coherent experimental design.</p>

<p>You’ll learn:</p>
<p>• Null vs. alternative hypotheses</p>
<p>• Standard deviation vs. standard error</p>
<p>• Type I error, alpha, and critical values</p>
<p>• Type II error, beta, and statistical power</p>
<p>• How sample size changes power and MDE</p>
<p>• Minimum Detectable Effect (MDE)</p>
<p>• Common misconceptions about p-values and “accepting” H₀</p>

<p>This video was originally produced with the Statsig data science team in 2024 and refined through six versions.</p>

<p>00:00 Why hypothesis testing matters</p>
<p>02:46 H₀, alpha, and the critical value</p>
<p>06:41 H₁, beta, and statistical power</p>
<p>09:26 Statistical power in three views</p>
<p>11:23 MDE, standard error, and sample size</p>
<p>14:26 Common misconceptions and practical takeaways</p>
<p>15:41 Conclusion</p>

<p>Presented by Yuzheng Sun, PhD.</p>]]>
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    <item>
      <title>E525. 让心自由，才能更好地活着｜对话《金刚经50讲》王路</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a80fe0ca</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>完整版+文字解读：https://www.superlinear.academy/c/recording/wanglu</p>

<p>如果 AI 不会真正地痛苦，它就谈不上“成佛”；如果钱已经够了，我们仍然放不下成功，真正驱动我们的可能也不是钱。</p>
<p>这两个看似很远的问题，在这场对话里被王路用“无我”和“应无所住”串到了一起。在他看来，AI 是否可能成为佛教所说的“有情”，要看它是否拥有无法无损复制的经验和真实的痛苦；而人能否看清自己对成功的不甘，则要先分清收入、流量、title 等代理指标，与被认可、被尊重或创造价值这些更深层的需求。</p>
<p>我们从经、律、论和阿毗达磨讲起，梳理部派佛教、大乘、中观、唯识、如来藏与禅宗之间的关系，也追问：大乘经典即使并非佛陀的逐字原话，为什么仍可能延续了他没有被充分写下的精神？“应无所住”为什么不是把心擦成一面干净的镜子，而是不要把持续变化的人和世界钉死在某一个切片上？</p>
<p>讨论也落到了一些很具体的生活问题：普通人读《金刚经》到底有什么用；轮回如何作为一种无法证伪、却能改变行为的叙事；禅修为什么不应该以“灵魂出体”等特殊体验作为进步的标准；把商业包装成“发愿”会给自己带来什么问题；以及简历、人设和个人品牌如何既帮助传播，也可能把变化中的人固定成一个标签。</p>
<p>嘉宾：</p>
<p>王路：学者、作者，得到《金刚经》课程主讲人；长期写作佛教议题，主要研究说一切有部阿毗达磨。</p>
<p>章节：</p>
<p>00:00 精彩预告与嘉宾介绍</p>
<p>01:19 阿毗达磨与佛教谱系：大乘如何继续解释佛陀</p>
<p>13:52 “应无所住”：不要把变化中的世界定格</p>
<p>21:28 普通人读《金刚经》有什么用</p>
<p>24:37 唯识、AI 意识与“有情”的边界</p>
<p>30:00 阿罗汉、涅槃与人为什么需要宗教</p>
<p>35:26 禅修为何不该追求特殊体验</p>
<p>42:46 法布施、发愿与人的混合动机</p>
<p>50:58 标签、人设与“凡所有相皆是虚妄”</p>
<p>59:29 内卷、成功焦虑与真正的需求</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy/，或下载App：超线性学院。</p>
<p>频道周边：https://shop.lizheng.ai/</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>完整版+文字解读：https://www.superlinear.academy/c/recording/wanglu</p>

<p>如果 AI 不会真正地痛苦，它就谈不上“成佛”；如果钱已经够了，我们仍然放不下成功，真正驱动我们的可能也不是钱。</p>
<p>这两个看似很远的问题，在这场对话里被王路用“无我”和“应无所住”串到了一起。在他看来，AI 是否可能成为佛教所说的“有情”，要看它是否拥有无法无损复制的经验和真实的痛苦；而人能否看清自己对成功的不甘，则要先分清收入、流量、title 等代理指标，与被认可、被尊重或创造价值这些更深层的需求。</p>
<p>我们从经、律、论和阿毗达磨讲起，梳理部派佛教、大乘、中观、唯识、如来藏与禅宗之间的关系，也追问：大乘经典即使并非佛陀的逐字原话，为什么仍可能延续了他没有被充分写下的精神？“应无所住”为什么不是把心擦成一面干净的镜子，而是不要把持续变化的人和世界钉死在某一个切片上？</p>
<p>讨论也落到了一些很具体的生活问题：普通人读《金刚经》到底有什么用；轮回如何作为一种无法证伪、却能改变行为的叙事；禅修为什么不应该以“灵魂出体”等特殊体验作为进步的标准；把商业包装成“发愿”会给自己带来什么问题；以及简历、人设和个人品牌如何既帮助传播，也可能把变化中的人固定成一个标签。</p>
<p>嘉宾：</p>
<p>王路：学者、作者，得到《金刚经》课程主讲人；长期写作佛教议题，主要研究说一切有部阿毗达磨。</p>
<p>章节：</p>
<p>00:00 精彩预告与嘉宾介绍</p>
<p>01:19 阿毗达磨与佛教谱系：大乘如何继续解释佛陀</p>
<p>13:52 “应无所住”：不要把变化中的世界定格</p>
<p>21:28 普通人读《金刚经》有什么用</p>
<p>24:37 唯识、AI 意识与“有情”的边界</p>
<p>30:00 阿罗汉、涅槃与人为什么需要宗教</p>
<p>35:26 禅修为何不该追求特殊体验</p>
<p>42:46 法布施、发愿与人的混合动机</p>
<p>50:58 标签、人设与“凡所有相皆是虚妄”</p>
<p>59:29 内卷、成功焦虑与真正的需求</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy/，或下载App：超线性学院。</p>
<p>频道周边：https://shop.lizheng.ai/</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>如果 AI 不会真正地痛苦，它就谈不上“成佛”；如果钱已经够了，我们仍然放不下成功，真正驱动我们的可能也不是钱。</p>
<p>这两个看似很远的问题，在这场对话里被王路用“无我”和“应无所住”串到了一起。在他看来，AI 是否可能成为佛教所说的“有情”，要看它是否拥有无法无损复制的经验和真实的痛苦；而人能否看清自己对成功的不甘，则要先分清收入、流量、title 等代理指标，与被认可、被尊重或创造价值这些更深层的需求。</p>
<p>我们从经、律、论和阿毗达磨讲起，梳理部派佛教、大乘、中观、唯识、如来藏与禅宗之间的关系，也追问：大乘经典即使并非佛陀的逐字原话，为什么仍可能延续了他没有被充分写下的精神？“应无所住”为什么不是把心擦成一面干净的镜子，而是不要把持续变化的人和世界钉死在某一个切片上？</p>
<p>讨论也落到了一些很具体的生活问题：普通人读《金刚经》到底有什么用；轮回如何作为一种无法证伪、却能改变行为的叙事；禅修为什么不应该以“灵魂出体”等特殊体验作为进步的标准；把商业包装成“发愿”会给自己带来什么问题；以及简历、人设和个人品牌如何既帮助传播，也可能把变化中的人固定成一个标签。</p>
<p>嘉宾：</p>
<p>王路：学者、作者，得到《金刚经》课程主讲人；长期写作佛教议题，主要研究说一切有部阿毗达磨。</p>
<p>章节：</p>
<p>00:00 精彩预告与嘉宾介绍</p>
<p>01:19 阿毗达磨与佛教谱系：大乘如何继续解释佛陀</p>
<p>13:52 “应无所住”：不要把变化中的世界定格</p>
<p>21:28 普通人读《金刚经》有什么用</p>
<p>24:37 唯识、AI 意识与“有情”的边界</p>
<p>30:00 阿罗汉、涅槃与人为什么需要宗教</p>
<p>35:26 禅修为何不该追求特殊体验</p>
<p>42:46 法布施、发愿与人的混合动机</p>
<p>50:58 标签、人设与“凡所有相皆是虚妄”</p>
<p>59:29 内卷、成功焦虑与真正的需求</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy/，或下载App：超线性学院。</p>
<p>频道周边：https://shop.lizheng.ai/</p>]]>
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      <title>E524. 为什么多数赚钱好生意，不会被你看到？</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>一门生意可以持续赚钱，为什么拿了 VC 的钱以后仍然可能“不合格”？因为融资不是给好生意盖章，而是换了一套成功标准：市场必须足够大、增长必须足够快，最终还要形成可以退出的企业价值。如果不参加这套游戏，长期服务好一群真实客户并持续盈利，本身也可以是一种完整的成功。</p>

<p>我曾参与 Facebook Marketplace 的业务，也在后来被 OpenAI 以 11 亿美元收购的 Statsig 工作。见过高增长 startup 最耀眼的结局后，我自己的选择反而是不拿天使和 VC 的钱，经营 AI 社区、课程、企业培训与咨询。不是因为融资不好，而是 VC-backed startup 和盈利型生意使用两套不同的计分板，也会把创业者带向不同的生活方式。</p>

<p>两条路的共同起点都是 Product-Market Fit：市场是否真的需要你创造的价值。一次与 1Password 的深入沟通，让这种差别变得很具体——此前谈了几轮，对方一直不温不火；当我讲到 AI 企业培训的案例，还没讲完两页，对方就坐直了，开始追问什么时候能开始、多少人参加、具体怎样交付。真正的 PMF 不是你觉得产品很难、技术很强，而是客户会主动跨过摩擦来获得它。</p>

<p>找到 PMF 后，两种模式才开始使用不同的数据。Startup 看市场天花板、增长、retention、ARR 和退出；盈利型生意看成本与售价、复购、LTV 和信任。视频也用“每月新增 1 万用户、月流失 10%”的例子解释：如果留存没有做好，增长只是在更快地耗尽市场。AI 可以降低小团队和一人公司的运营成本，但不会替你找到真实需求。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 AI 时代，为什么更多人会重新考虑创业</p>
<p>01:31 这期要回答的三个问题</p>
<p>02:27 盈利型生意与 VC 创业，区别到底是什么</p>
<p>04:36 两条路共同的核心：PMF</p>
<p>06:16 1Password 沟通：真正的需求是什么感觉</p>
<p>09:43 技术难度为什么不等于市场价值</p>
<p>11:22 Startup 的计分板：增长、ARR 与退出</p>
<p>13:28 留存如何决定增长上限</p>
<p>15:07 盈利型生意靠什么持续增长</p>
<p>16:40 VC 节奏、一人公司与生活方式</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。在里面，你能看到最新的技术进展，和不同背景的人如何用AI解决自己的问题。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy，或搜索App超线性学院。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>一门生意可以持续赚钱，为什么拿了 VC 的钱以后仍然可能“不合格”？因为融资不是给好生意盖章，而是换了一套成功标准：市场必须足够大、增长必须足够快，最终还要形成可以退出的企业价值。如果不参加这套游戏，长期服务好一群真实客户并持续盈利，本身也可以是一种完整的成功。</p>

<p>我曾参与 Facebook Marketplace 的业务，也在后来被 OpenAI 以 11 亿美元收购的 Statsig 工作。见过高增长 startup 最耀眼的结局后，我自己的选择反而是不拿天使和 VC 的钱，经营 AI 社区、课程、企业培训与咨询。不是因为融资不好，而是 VC-backed startup 和盈利型生意使用两套不同的计分板，也会把创业者带向不同的生活方式。</p>

<p>两条路的共同起点都是 Product-Market Fit：市场是否真的需要你创造的价值。一次与 1Password 的深入沟通，让这种差别变得很具体——此前谈了几轮，对方一直不温不火；当我讲到 AI 企业培训的案例，还没讲完两页，对方就坐直了，开始追问什么时候能开始、多少人参加、具体怎样交付。真正的 PMF 不是你觉得产品很难、技术很强，而是客户会主动跨过摩擦来获得它。</p>

<p>找到 PMF 后，两种模式才开始使用不同的数据。Startup 看市场天花板、增长、retention、ARR 和退出；盈利型生意看成本与售价、复购、LTV 和信任。视频也用“每月新增 1 万用户、月流失 10%”的例子解释：如果留存没有做好，增长只是在更快地耗尽市场。AI 可以降低小团队和一人公司的运营成本，但不会替你找到真实需求。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 AI 时代，为什么更多人会重新考虑创业</p>
<p>01:31 这期要回答的三个问题</p>
<p>02:27 盈利型生意与 VC 创业，区别到底是什么</p>
<p>04:36 两条路共同的核心：PMF</p>
<p>06:16 1Password 沟通：真正的需求是什么感觉</p>
<p>09:43 技术难度为什么不等于市场价值</p>
<p>11:22 Startup 的计分板：增长、ARR 与退出</p>
<p>13:28 留存如何决定增长上限</p>
<p>15:07 盈利型生意靠什么持续增长</p>
<p>16:40 VC 节奏、一人公司与生活方式</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。在里面，你能看到最新的技术进展，和不同背景的人如何用AI解决自己的问题。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy，或搜索App超线性学院。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>我曾参与 Facebook Marketplace 的业务，也在后来被 OpenAI 以 11 亿美元收购的 Statsig 工作。见过高增长 startup 最耀眼的结局后，我自己的选择反而是不拿天使和 VC 的钱，经营 AI 社区、课程、企业培训与咨询。不是因为融资不好，而是 VC-backed startup 和盈利型生意使用两套不同的计分板，也会把创业者带向不同的生活方式。</p>

<p>两条路的共同起点都是 Product-Market Fit：市场是否真的需要你创造的价值。一次与 1Password 的深入沟通，让这种差别变得很具体——此前谈了几轮，对方一直不温不火；当我讲到 AI 企业培训的案例，还没讲完两页，对方就坐直了，开始追问什么时候能开始、多少人参加、具体怎样交付。真正的 PMF 不是你觉得产品很难、技术很强，而是客户会主动跨过摩擦来获得它。</p>

<p>找到 PMF 后，两种模式才开始使用不同的数据。Startup 看市场天花板、增长、retention、ARR 和退出；盈利型生意看成本与售价、复购、LTV 和信任。视频也用“每月新增 1 万用户、月流失 10%”的例子解释：如果留存没有做好，增长只是在更快地耗尽市场。AI 可以降低小团队和一人公司的运营成本，但不会替你找到真实需求。</p>

<p>章节：</p>
<p>00:00 AI 时代，为什么更多人会重新考虑创业</p>
<p>01:31 这期要回答的三个问题</p>
<p>02:27 盈利型生意与 VC 创业，区别到底是什么</p>
<p>04:36 两条路共同的核心：PMF</p>
<p>06:16 1Password 沟通：真正的需求是什么感觉</p>
<p>09:43 技术难度为什么不等于市场价值</p>
<p>11:22 Startup 的计分板：增长、ARR 与退出</p>
<p>13:28 留存如何决定增长上限</p>
<p>15:07 盈利型生意靠什么持续增长</p>
<p>16:40 VC 节奏、一人公司与生活方式</p>

<p>欢迎加入我创办的AI社区「超线性学院」，里面已经有两万多AI Builders，700多个项目。在里面，你能看到最新的技术进展，和不同背景的人如何用AI解决自己的问题。我在腾讯、美团、小红书等公司的企业培训，在社区里也可以免费看。</p>

<p>访问 https://www.superlinear.academy，或搜索App超线性学院。</p>]]>
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      <title>E523. 我们把一个世界级的AI大会带到了上海！</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/1127d3e1</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AIE 与热闹的大型科技展有什么不同？这场 AI Engineer 大会要求一线团队用短 Keynote 和真实 Demo 讲清楚已经做出了什么。主播从旧金山 World’s Fair 现场出发，也解释为什么决定把它带到上海。</p>

<p>适合 AI 工程师、研究者、技术创业者和正在判断行业方向的人，帮助你了解中美 AI 团队在开源模型、AI Infra、Agent 与 Physical AI 上有哪些不同实践，以及 AIE 上海想连接哪些人。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么主播没有去 CES，却认为 AIE 能持续带来认知更新？</p>
<p>• 短 Keynote、真实 Demo 和一线从业者，如何形成 AIE 的工程师文化？</p>
<p>• 中国开源模型受到全球关注后，中美 AI 生态为什么更需要直接交流？</p>
<p>• Cursor、Ollama、Pydantic、Daytona 与中国模型团队将带来哪些实践视角？</p>
<p>• AIE 如何从技术社区聚会成长为全球大会，上海站又会聚焦哪些主题？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 我为什么不去 CES，却来到 AIE
</p>
<p>
00:19 — AIE 有何不同：短 Keynote、真 Demo
</p>
<p>
01:45 — AI Engineer 大会首次来到中国
</p>
<p>
02:33 — 为什么要连接中美 AI 生态
</p>
<p>
03:03 — 上海站有哪些参与团队
</p>
<p>
03:50 — AIE 如何从技术社区走向全球
</p>
<p>
04:33 — OpenAI Jason：从第一届一路看到今天
</p>
<p>
05:24 — MiniMax：用户会在现场给什么反馈
</p>
<p>
05:51 — 上海站主题与参与方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=AkN2RV3X49Q" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/1127d3e1/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AIE Shanghai 2026</p>

<p>时间：2026 年 11 月 5–6 日</p>

<p>地点：上海虹桥希尔顿</p>

<p>活动详情、报名、演讲与赞助申请：</p>
<p><a href="https://www.ai.engineer/shanghai/2026">https://www.ai.engineer/shanghai/2026</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上正在开发的 AI 产品、基础设施或真实 Demo，和一线 Builder 交流具体问题与实践。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AIE 与热闹的大型科技展有什么不同？这场 AI Engineer 大会要求一线团队用短 Keynote 和真实 Demo 讲清楚已经做出了什么。主播从旧金山 World’s Fair 现场出发，也解释为什么决定把它带到上海。</p>

<p>适合 AI 工程师、研究者、技术创业者和正在判断行业方向的人，帮助你了解中美 AI 团队在开源模型、AI Infra、Agent 与 Physical AI 上有哪些不同实践，以及 AIE 上海想连接哪些人。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么主播没有去 CES，却认为 AIE 能持续带来认知更新？</p>
<p>• 短 Keynote、真实 Demo 和一线从业者，如何形成 AIE 的工程师文化？</p>
<p>• 中国开源模型受到全球关注后，中美 AI 生态为什么更需要直接交流？</p>
<p>• Cursor、Ollama、Pydantic、Daytona 与中国模型团队将带来哪些实践视角？</p>
<p>• AIE 如何从技术社区聚会成长为全球大会，上海站又会聚焦哪些主题？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 我为什么不去 CES，却来到 AIE
</p>
<p>
00:19 — AIE 有何不同：短 Keynote、真 Demo
</p>
<p>
01:45 — AI Engineer 大会首次来到中国
</p>
<p>
02:33 — 为什么要连接中美 AI 生态
</p>
<p>
03:03 — 上海站有哪些参与团队
</p>
<p>
03:50 — AIE 如何从技术社区走向全球
</p>
<p>
04:33 — OpenAI Jason：从第一届一路看到今天
</p>
<p>
05:24 — MiniMax：用户会在现场给什么反馈
</p>
<p>
05:51 — 上海站主题与参与方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=AkN2RV3X49Q" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/1127d3e1/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AIE Shanghai 2026</p>

<p>时间：2026 年 11 月 5–6 日</p>

<p>地点：上海虹桥希尔顿</p>

<p>活动详情、报名、演讲与赞助申请：</p>
<p><a href="https://www.ai.engineer/shanghai/2026">https://www.ai.engineer/shanghai/2026</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上正在开发的 AI 产品、基础设施或真实 Demo，和一线 Builder 交流具体问题与实践。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AIE 与热闹的大型科技展有什么不同？这场 AI Engineer 大会要求一线团队用短 Keynote 和真实 Demo 讲清楚已经做出了什么。主播从旧金山 World’s Fair 现场出发，也解释为什么决定把它带到上海。</p>

<p>适合 AI 工程师、研究者、技术创业者和正在判断行业方向的人，帮助你了解中美 AI 团队在开源模型、AI Infra、Agent 与 Physical AI 上有哪些不同实践，以及 AIE 上海想连接哪些人。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么主播没有去 CES，却认为 AIE 能持续带来认知更新？</p>
<p>• 短 Keynote、真实 Demo 和一线从业者，如何形成 AIE 的工程师文化？</p>
<p>• 中国开源模型受到全球关注后，中美 AI 生态为什么更需要直接交流？</p>
<p>• Cursor、Ollama、Pydantic、Daytona 与中国模型团队将带来哪些实践视角？</p>
<p>• AIE 如何从技术社区聚会成长为全球大会，上海站又会聚焦哪些主题？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 我为什么不去 CES，却来到 AIE
</p>
<p>
00:19 — AIE 有何不同：短 Keynote、真 Demo
</p>
<p>
01:45 — AI Engineer 大会首次来到中国
</p>
<p>
02:33 — 为什么要连接中美 AI 生态
</p>
<p>
03:03 — 上海站有哪些参与团队
</p>
<p>
03:50 — AIE 如何从技术社区走向全球
</p>
<p>
04:33 — OpenAI Jason：从第一届一路看到今天
</p>
<p>
05:24 — MiniMax：用户会在现场给什么反馈
</p>
<p>
05:51 — 上海站主题与参与方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=AkN2RV3X49Q" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/1127d3e1/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AIE Shanghai 2026</p>

<p>时间：2026 年 11 月 5–6 日</p>

<p>地点：上海虹桥希尔顿</p>

<p>活动详情、报名、演讲与赞助申请：</p>
<p><a href="https://www.ai.engineer/shanghai/2026">https://www.ai.engineer/shanghai/2026</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上正在开发的 AI 产品、基础设施或真实 Demo，和一线 Builder 交流具体问题与实践。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E522. AI能“帮”你成为超级个体，但顺序别搞反了</title>
      <itunes:episode>522</itunes:episode>
      <podcast:episode>522</podcast:episode>
      <itunes:title>E522. AI能“帮”你成为超级个体，但顺序别搞反了</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/7e14748f</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>ChatGPT、Claude Code 和自动化工作流能提高效率，却不会自动创造收入。主播以已有 3000 多名付费学员的课程为例说明：好产品仍不会自动卖出去。要经营可持续的超级个体，顺序应是先找到有价值的产品，再解决销售，最后才用 AI 加速兑现。</p>

<p>适合准备从专业人士转向创业者，或已经在经营个人业务的人，帮助你判断当前瓶颈究竟在产品、销售还是效率，并避免用追逐工具代替市场验证。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么产品决定价值与理论天花板，销售却决定业务实际能做多大？</p>
<p>• 产品、销售和效率为何需要采用不同的迭代周期？</p>
<p>• 从一对一咨询走向标准化产品时，哪些核心洞察应当保留？</p>
<p>• 为什么效率只能改变兑现速度，不能拯救没有需求的产品？</p>
<p>• 面对不确定性，创业者思维与好学生思维有什么区别？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要重新审视“超级个体”
</p>
<p>
01:13 — 从好学生思维转向创业者思维
</p>
<p>
01:56 — 识别照做就能成功的确定性陷阱
</p>
<p>
05:25 — 销售决定 One Person Company 的上限
</p>
<p>
10:11 — 产品、销售、效率及其不同迭代周期
</p>
<p>
11:56 — 产品可变，核心洞察要持续深化
</p>
<p>
15:48 — 从一对一咨询到标准化产品
</p>
<p>
18:01 — 效率影响增速，不决定天花板
</p>
<p>
19:15 — AI 操作系统不等于某款工具
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=6hCRP9bW4II" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/7e14748f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>先写下当前业务最卡的是产品、销售还是效率，再带着一个真实案例拆解瓶颈。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>ChatGPT、Claude Code 和自动化工作流能提高效率，却不会自动创造收入。主播以已有 3000 多名付费学员的课程为例说明：好产品仍不会自动卖出去。要经营可持续的超级个体，顺序应是先找到有价值的产品，再解决销售，最后才用 AI 加速兑现。</p>

<p>适合准备从专业人士转向创业者，或已经在经营个人业务的人，帮助你判断当前瓶颈究竟在产品、销售还是效率，并避免用追逐工具代替市场验证。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么产品决定价值与理论天花板，销售却决定业务实际能做多大？</p>
<p>• 产品、销售和效率为何需要采用不同的迭代周期？</p>
<p>• 从一对一咨询走向标准化产品时，哪些核心洞察应当保留？</p>
<p>• 为什么效率只能改变兑现速度，不能拯救没有需求的产品？</p>
<p>• 面对不确定性，创业者思维与好学生思维有什么区别？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要重新审视“超级个体”
</p>
<p>
01:13 — 从好学生思维转向创业者思维
</p>
<p>
01:56 — 识别照做就能成功的确定性陷阱
</p>
<p>
05:25 — 销售决定 One Person Company 的上限
</p>
<p>
10:11 — 产品、销售、效率及其不同迭代周期
</p>
<p>
11:56 — 产品可变，核心洞察要持续深化
</p>
<p>
15:48 — 从一对一咨询到标准化产品
</p>
<p>
18:01 — 效率影响增速，不决定天花板
</p>
<p>
19:15 — AI 操作系统不等于某款工具
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=6hCRP9bW4II" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/7e14748f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>先写下当前业务最卡的是产品、销售还是效率，再带着一个真实案例拆解瓶颈。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 19 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>ChatGPT、Claude Code 和自动化工作流能提高效率，却不会自动创造收入。主播以已有 3000 多名付费学员的课程为例说明：好产品仍不会自动卖出去。要经营可持续的超级个体，顺序应是先找到有价值的产品，再解决销售，最后才用 AI 加速兑现。</p>

<p>适合准备从专业人士转向创业者，或已经在经营个人业务的人，帮助你判断当前瓶颈究竟在产品、销售还是效率，并避免用追逐工具代替市场验证。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么产品决定价值与理论天花板，销售却决定业务实际能做多大？</p>
<p>• 产品、销售和效率为何需要采用不同的迭代周期？</p>
<p>• 从一对一咨询走向标准化产品时，哪些核心洞察应当保留？</p>
<p>• 为什么效率只能改变兑现速度，不能拯救没有需求的产品？</p>
<p>• 面对不确定性，创业者思维与好学生思维有什么区别？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要重新审视“超级个体”
</p>
<p>
01:13 — 从好学生思维转向创业者思维
</p>
<p>
01:56 — 识别照做就能成功的确定性陷阱
</p>
<p>
05:25 — 销售决定 One Person Company 的上限
</p>
<p>
10:11 — 产品、销售、效率及其不同迭代周期
</p>
<p>
11:56 — 产品可变，核心洞察要持续深化
</p>
<p>
15:48 — 从一对一咨询到标准化产品
</p>
<p>
18:01 — 效率影响增速，不决定天花板
</p>
<p>
19:15 — AI 操作系统不等于某款工具
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=6hCRP9bW4II" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/7e14748f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>先写下当前业务最卡的是产品、销售还是效率，再带着一个真实案例拆解瓶颈。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E521. 吐槽大厂，做成七位数生意｜The Tech Roast Show访谈</title>
      <itunes:episode>521</itunes:episode>
      <podcast:episode>521</podcast:episode>
      <itunes:title>E521. 吐槽大厂，做成七位数生意｜The Tech Roast Show访谈</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/b977b554</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>The Tech Roast Show 把对独角兽、高薪和大厂文化的吐槽做成七位数生意，但三位主创没有把辞职包装成勇气故事：微软时期积累的副业、住父母家、Airbnb 收入与政府补助，都是这笔账不可省略的条件。</p>

<p>适合想离开大厂、经营创作事业或组建小团队的人，帮助你诚实核算现金流、支持系统与练习周期，而不是只看成功后的结果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 四个平等合伙人、三名全职员工和十到二十个长期协作者，怎样撑起七位数生意？</p>
<p>• Austin 在微软工作的阶段，为辞职提前铺设了哪些副业条件？</p>
<p>• Jesse 与 Nikita 如何用不同方式降低长期练习的生活成本？</p>
<p>• 为什么房产、Airbnb、家庭支持与政府补助必须纳入辞职叙事？</p>
<p>• 恐惧、喜剧社群与舞台即时反馈，如何把热爱推向持续行动？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 把科技吐槽经营成七位数生意
</p>
<p>
01:16 — 软件工作与喜剧工作的稳定性
</p>
<p>
02:12 — 四个合伙人与三名全职员工
</p>
<p>
03:56 — 印度巡演背后的协作网络与公司化
</p>
<p>
05:31 — 微软副业与四万美元补助：辞职前的风险缓冲
</p>
<p>
06:37 — Jesse 与 Nikita 的低成本练习期
</p>
<p>
07:37 — 诚实核算辞职背后的特权
</p>
<p>
08:34 — 恐惧、社群与即时反馈
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Austin、Jesse 和 Nikita 是 The Tech Roast Show 的三位主创。Austin 从微软转向演出，Jesse 经历长期低成本生活，Nikita 则从 VR 游戏开发转向用非母语讲脱口秀。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=XoyE0eQZYh0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b977b554/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来把创作变成生意的现金流测算，连同支持条件与协作成本，请大家检查风险缓冲。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>The Tech Roast Show 把对独角兽、高薪和大厂文化的吐槽做成七位数生意，但三位主创没有把辞职包装成勇气故事：微软时期积累的副业、住父母家、Airbnb 收入与政府补助，都是这笔账不可省略的条件。</p>

<p>适合想离开大厂、经营创作事业或组建小团队的人，帮助你诚实核算现金流、支持系统与练习周期，而不是只看成功后的结果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 四个平等合伙人、三名全职员工和十到二十个长期协作者，怎样撑起七位数生意？</p>
<p>• Austin 在微软工作的阶段，为辞职提前铺设了哪些副业条件？</p>
<p>• Jesse 与 Nikita 如何用不同方式降低长期练习的生活成本？</p>
<p>• 为什么房产、Airbnb、家庭支持与政府补助必须纳入辞职叙事？</p>
<p>• 恐惧、喜剧社群与舞台即时反馈，如何把热爱推向持续行动？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 把科技吐槽经营成七位数生意
</p>
<p>
01:16 — 软件工作与喜剧工作的稳定性
</p>
<p>
02:12 — 四个合伙人与三名全职员工
</p>
<p>
03:56 — 印度巡演背后的协作网络与公司化
</p>
<p>
05:31 — 微软副业与四万美元补助：辞职前的风险缓冲
</p>
<p>
06:37 — Jesse 与 Nikita 的低成本练习期
</p>
<p>
07:37 — 诚实核算辞职背后的特权
</p>
<p>
08:34 — 恐惧、社群与即时反馈
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Austin、Jesse 和 Nikita 是 The Tech Roast Show 的三位主创。Austin 从微软转向演出，Jesse 经历长期低成本生活，Nikita 则从 VR 游戏开发转向用非母语讲脱口秀。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=XoyE0eQZYh0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b977b554/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来把创作变成生意的现金流测算，连同支持条件与协作成本，请大家检查风险缓冲。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>The Tech Roast Show 把对独角兽、高薪和大厂文化的吐槽做成七位数生意，但三位主创没有把辞职包装成勇气故事：微软时期积累的副业、住父母家、Airbnb 收入与政府补助，都是这笔账不可省略的条件。</p>

<p>适合想离开大厂、经营创作事业或组建小团队的人，帮助你诚实核算现金流、支持系统与练习周期，而不是只看成功后的结果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 四个平等合伙人、三名全职员工和十到二十个长期协作者，怎样撑起七位数生意？</p>
<p>• Austin 在微软工作的阶段，为辞职提前铺设了哪些副业条件？</p>
<p>• Jesse 与 Nikita 如何用不同方式降低长期练习的生活成本？</p>
<p>• 为什么房产、Airbnb、家庭支持与政府补助必须纳入辞职叙事？</p>
<p>• 恐惧、喜剧社群与舞台即时反馈，如何把热爱推向持续行动？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 把科技吐槽经营成七位数生意
</p>
<p>
01:16 — 软件工作与喜剧工作的稳定性
</p>
<p>
02:12 — 四个合伙人与三名全职员工
</p>
<p>
03:56 — 印度巡演背后的协作网络与公司化
</p>
<p>
05:31 — 微软副业与四万美元补助：辞职前的风险缓冲
</p>
<p>
06:37 — Jesse 与 Nikita 的低成本练习期
</p>
<p>
07:37 — 诚实核算辞职背后的特权
</p>
<p>
08:34 — 恐惧、社群与即时反馈
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Austin、Jesse 和 Nikita 是 The Tech Roast Show 的三位主创。Austin 从微软转向演出，Jesse 经历长期低成本生活，Nikita 则从 VR 游戏开发转向用非母语讲脱口秀。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=XoyE0eQZYh0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b977b554/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E520. AI时代，找工作的难度，远超你想象｜Jobright创始人分享一线求职数据</title>
      <itunes:episode>520</itunes:episode>
      <podcast:episode>520</podcast:episode>
      <itunes:title>E520. AI时代，找工作的难度，远超你想象｜Jobright创始人分享一线求职数据</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/821be88b</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI 降低了投递成本，却没有降低判断成本：求职者批量申请，招聘方则被相似简历淹没。Ethan 表示，录制时 Jobright 以不到 10 名全职员工服务 200 多万注册用户，ARR 约 700 万美元。本期从平台和求职者两端拆解这场“双向噪音”。</p>

<p>适合 New Grad、H-1B 求职者、转行者、Mid-to-Senior，以及在做招聘产品的 Founder，帮助你选择投递策略，并理解 AI-native 人才、产品壁垒和 distribution。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“海投还是精投”不是适用于所有求职者的二选一？</p>
<p>• 企业需要的 AI-native 人才，为什么必须用领域判断完成 close the loop？</p>
<p>• H-1B Filter 如何从用户访谈中长出来，并回应真实求职压力？</p>
<p>• 实时职位数据和个性化推荐为何比单纯改简历更接近 Jobright 的产品壁垒？</p>
<p>• AI 降低开发成本后，Founder 为什么仍要亲自理解用户并做 distribution？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 招聘市场的核心矛盾
</p>
<p>
01:12 — Ethan、Carina 与 Jobright
</p>
<p>
03:15 — 不到 10 人服务 200 多万用户，ARR 约 700 万美元
</p>
<p>
05:15 — 招聘为何陷入“双向噪音”
</p>
<p>
12:37 — 不同求职阶段需要不同策略
</p>
<p>
24:51 — AI-native 人才的判断与闭环
</p>
<p>
32:50 — Ethan 为什么首先不建议创业
</p>
<p>
43:23 — 用户访谈如何催生 H-1B Filter
</p>
<p>
60:27 — 收费、转化与 distribution
</p>
<p>
74:20 — 给求职者与创业者的建议
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ethan Zheng 是 Jobright 联合创始人兼 CTO，拥有机器学习与数据库博士背景，曾任 Twitter 机器学习工程师。Carina 录制时任 Expedia Data Scientist，分享了裁员与 H-1B 压力下的求职复盘。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BR3hN7InkmY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/821be88b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版131分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/zrypqOaq3nM">https://youtu.be/zrypqOaq3nM</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出正在使用的求职或招聘方案，附上筛选信号与噪音样本，请大家改进判断机制。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI 降低了投递成本，却没有降低判断成本：求职者批量申请，招聘方则被相似简历淹没。Ethan 表示，录制时 Jobright 以不到 10 名全职员工服务 200 多万注册用户，ARR 约 700 万美元。本期从平台和求职者两端拆解这场“双向噪音”。</p>

<p>适合 New Grad、H-1B 求职者、转行者、Mid-to-Senior，以及在做招聘产品的 Founder，帮助你选择投递策略，并理解 AI-native 人才、产品壁垒和 distribution。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“海投还是精投”不是适用于所有求职者的二选一？</p>
<p>• 企业需要的 AI-native 人才，为什么必须用领域判断完成 close the loop？</p>
<p>• H-1B Filter 如何从用户访谈中长出来，并回应真实求职压力？</p>
<p>• 实时职位数据和个性化推荐为何比单纯改简历更接近 Jobright 的产品壁垒？</p>
<p>• AI 降低开发成本后，Founder 为什么仍要亲自理解用户并做 distribution？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 招聘市场的核心矛盾
</p>
<p>
01:12 — Ethan、Carina 与 Jobright
</p>
<p>
03:15 — 不到 10 人服务 200 多万用户，ARR 约 700 万美元
</p>
<p>
05:15 — 招聘为何陷入“双向噪音”
</p>
<p>
12:37 — 不同求职阶段需要不同策略
</p>
<p>
24:51 — AI-native 人才的判断与闭环
</p>
<p>
32:50 — Ethan 为什么首先不建议创业
</p>
<p>
43:23 — 用户访谈如何催生 H-1B Filter
</p>
<p>
60:27 — 收费、转化与 distribution
</p>
<p>
74:20 — 给求职者与创业者的建议
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ethan Zheng 是 Jobright 联合创始人兼 CTO，拥有机器学习与数据库博士背景，曾任 Twitter 机器学习工程师。Carina 录制时任 Expedia Data Scientist，分享了裁员与 H-1B 压力下的求职复盘。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BR3hN7InkmY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/821be88b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版131分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/zrypqOaq3nM">https://youtu.be/zrypqOaq3nM</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 11 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI 降低了投递成本，却没有降低判断成本：求职者批量申请，招聘方则被相似简历淹没。Ethan 表示，录制时 Jobright 以不到 10 名全职员工服务 200 多万注册用户，ARR 约 700 万美元。本期从平台和求职者两端拆解这场“双向噪音”。</p>

<p>适合 New Grad、H-1B 求职者、转行者、Mid-to-Senior，以及在做招聘产品的 Founder，帮助你选择投递策略，并理解 AI-native 人才、产品壁垒和 distribution。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“海投还是精投”不是适用于所有求职者的二选一？</p>
<p>• 企业需要的 AI-native 人才，为什么必须用领域判断完成 close the loop？</p>
<p>• H-1B Filter 如何从用户访谈中长出来，并回应真实求职压力？</p>
<p>• 实时职位数据和个性化推荐为何比单纯改简历更接近 Jobright 的产品壁垒？</p>
<p>• AI 降低开发成本后，Founder 为什么仍要亲自理解用户并做 distribution？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 招聘市场的核心矛盾
</p>
<p>
01:12 — Ethan、Carina 与 Jobright
</p>
<p>
03:15 — 不到 10 人服务 200 多万用户，ARR 约 700 万美元
</p>
<p>
05:15 — 招聘为何陷入“双向噪音”
</p>
<p>
12:37 — 不同求职阶段需要不同策略
</p>
<p>
24:51 — AI-native 人才的判断与闭环
</p>
<p>
32:50 — Ethan 为什么首先不建议创业
</p>
<p>
43:23 — 用户访谈如何催生 H-1B Filter
</p>
<p>
60:27 — 收费、转化与 distribution
</p>
<p>
74:20 — 给求职者与创业者的建议
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ethan Zheng 是 Jobright 联合创始人兼 CTO，拥有机器学习与数据库博士背景，曾任 Twitter 机器学习工程师。Carina 录制时任 Expedia Data Scientist，分享了裁员与 H-1B 压力下的求职复盘。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BR3hN7InkmY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/821be88b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版131分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/zrypqOaq3nM">https://youtu.be/zrypqOaq3nM</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出正在使用的求职或招聘方案，附上筛选信号与噪音样本，请大家改进判断机制。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E519. 用豆包还是Codex，正在加速两极分化…</title>
      <itunes:episode>519</itunes:episode>
      <podcast:episode>519</podcast:episode>
      <itunes:title>E519. 用豆包还是Codex，正在加速两极分化…</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/54aa43e3</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>标题里的“豆包还是 Codex”不是产品跑分，而是聊天式工具与 agentic 工具两种工作方式的对比：前者多在对话里给答案，后者能调用文件、代码和工作流，连续完成一整段任务。真正的变化，是把目标而非零散问题交给 AI。</p>

<p>适合想突破聊天窗口、又担心自己没有编程背景的非技术用户，帮助你判断该从哪里开始，并把自然语言指令变成可重复执行的工作流。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Chat 与 agentic 工具在执行边界上有什么根本区别？</p>
<p>• Codex 如何串联音频转码、转录、高光提取与文档整理？</p>
<p>• 为什么换工具界面不够，工作流才决定生产力上限？</p>
<p>• Claude Code、Cursor 等工具如何减少人在各环节的反复介入？</p>
<p>• 非技术用户可以怎样安排一周练习，建立调度工具和算力的习惯？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 成为 AI 高手的关键转变
</p>
<p>
01:00 — 聊天工具为何限制能力上限
</p>
<p>
02:00 — Chat 与 agentic 工具的差别
</p>
<p>
03:00 — 从视频后期到发布的完整工作流
</p>
<p>
06:00 — 工作流如何决定生产力上限
</p>
<p>
08:00 — 开始使用 Codex 等工具
</p>
<p>
10:00 — 非技术用户的一周练习
</p>
<p>
12:00 — 像学游泳一样进入真实实践
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-MuveUTTIJg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/54aa43e3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上想交给代理工具完成的完整目标、文件与验收条件，请大家拆解成可重复工作流。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>标题里的“豆包还是 Codex”不是产品跑分，而是聊天式工具与 agentic 工具两种工作方式的对比：前者多在对话里给答案，后者能调用文件、代码和工作流，连续完成一整段任务。真正的变化，是把目标而非零散问题交给 AI。</p>

<p>适合想突破聊天窗口、又担心自己没有编程背景的非技术用户，帮助你判断该从哪里开始，并把自然语言指令变成可重复执行的工作流。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Chat 与 agentic 工具在执行边界上有什么根本区别？</p>
<p>• Codex 如何串联音频转码、转录、高光提取与文档整理？</p>
<p>• 为什么换工具界面不够，工作流才决定生产力上限？</p>
<p>• Claude Code、Cursor 等工具如何减少人在各环节的反复介入？</p>
<p>• 非技术用户可以怎样安排一周练习，建立调度工具和算力的习惯？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 成为 AI 高手的关键转变
</p>
<p>
01:00 — 聊天工具为何限制能力上限
</p>
<p>
02:00 — Chat 与 agentic 工具的差别
</p>
<p>
03:00 — 从视频后期到发布的完整工作流
</p>
<p>
06:00 — 工作流如何决定生产力上限
</p>
<p>
08:00 — 开始使用 Codex 等工具
</p>
<p>
10:00 — 非技术用户的一周练习
</p>
<p>
12:00 — 像学游泳一样进入真实实践
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-MuveUTTIJg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/54aa43e3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt</a></p>

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<p>带上想交给代理工具完成的完整目标、文件与验收条件，请大家拆解成可重复工作流。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 06 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>标题里的“豆包还是 Codex”不是产品跑分，而是聊天式工具与 agentic 工具两种工作方式的对比：前者多在对话里给答案，后者能调用文件、代码和工作流，连续完成一整段任务。真正的变化，是把目标而非零散问题交给 AI。</p>

<p>适合想突破聊天窗口、又担心自己没有编程背景的非技术用户，帮助你判断该从哪里开始，并把自然语言指令变成可重复执行的工作流。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Chat 与 agentic 工具在执行边界上有什么根本区别？</p>
<p>• Codex 如何串联音频转码、转录、高光提取与文档整理？</p>
<p>• 为什么换工具界面不够，工作流才决定生产力上限？</p>
<p>• Claude Code、Cursor 等工具如何减少人在各环节的反复介入？</p>
<p>• 非技术用户可以怎样安排一周练习，建立调度工具和算力的习惯？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 成为 AI 高手的关键转变
</p>
<p>
01:00 — 聊天工具为何限制能力上限
</p>
<p>
02:00 — Chat 与 agentic 工具的差别
</p>
<p>
03:00 — 从视频后期到发布的完整工作流
</p>
<p>
06:00 — 工作流如何决定生产力上限
</p>
<p>
08:00 — 开始使用 Codex 等工具
</p>
<p>
10:00 — 非技术用户的一周练习
</p>
<p>
12:00 — 像学游泳一样进入真实实践
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-MuveUTTIJg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/54aa43e3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上想交给代理工具完成的完整目标、文件与验收条件，请大家拆解成可重复工作流。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/54aa43e3/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E518. 人人都有50个博士为自己打工，为什么多数人的工作没什么变化？｜硅谷徐老师年度对话</title>
      <itunes:episode>518</itunes:episode>
      <podcast:episode>518</podcast:episode>
      <itunes:title>E518. 人人都有50个博士为自己打工，为什么多数人的工作没什么变化？｜硅谷徐老师年度对话</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/dfda238a</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>模型像是给每个人配了 50 个博士级助手，多数人的工作却没有同步改变。徐老师用 TQ 解释人与模型能力之间的落差，并从 Agent、FDE 和产品逻辑出发，讨论个人与组织如何真正转向 AI 原生。</p>

<p>适合正在判断职业方向、设计组织结构或重做产品流程的人，帮助你区分工具使用与底层能力变化，并评估哪些工作值得交给 AI。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么模型能力很强，个人的 TQ 却可能仍然很低？</p>
<p>• IQ 如何同时包含 intelligence 与 intensity，EQ 又为何需要考虑注意力？</p>
<p>• 为什么任务不应只在“找人还是用 Agent”之间选择，还要考虑多个 Agent 协作？</p>
<p>• 咨询顾问、设计师和运营如何转向 FDE 或 AI 原生从业者？</p>
<p>• 开发成本下降后，分发、用户与执行速度为什么会成为新的产品约束？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 时代，职业选择该看什么
</p>
<p>
03:00 — 用 IQ、EQ 与 TQ 重估个人能力
</p>
<p>
06:00 — 为什么不是 100 个 Agent？
</p>
<p>
12:00 — 训练 TQ，重写产品开发逻辑
</p>
<p>
17:00 — FDE 崛起如何改变职业选择
</p>
<p>
23:00 — AI 原生一代应该培养什么
</p>
<p>
28:00 — 一人公司与扁平化组织
</p>
<p>
34:00 — 白领适应 AI 的窗口正在缩短
</p>
<p>
38:00 — 把 AI 当作团队成员
</p>
<p>
40:00 — FDE、用脑卫生与创始人心态
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>徐老师现任 Gen 首席 AI 与创新官，负责 AI 原生浏览器 Norton Neo；早年曾在 VMware 从零搭建网络团队。本期他聚焦 AI 原生从业者的能力、职业与组织选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Tvmmv93FZgc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/dfda238a/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>列出当前仍由人完成的认知任务，带上质量要求与组织约束，请大家判断哪些值得交给智能工具。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>模型像是给每个人配了 50 个博士级助手，多数人的工作却没有同步改变。徐老师用 TQ 解释人与模型能力之间的落差，并从 Agent、FDE 和产品逻辑出发，讨论个人与组织如何真正转向 AI 原生。</p>

<p>适合正在判断职业方向、设计组织结构或重做产品流程的人，帮助你区分工具使用与底层能力变化，并评估哪些工作值得交给 AI。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么模型能力很强，个人的 TQ 却可能仍然很低？</p>
<p>• IQ 如何同时包含 intelligence 与 intensity，EQ 又为何需要考虑注意力？</p>
<p>• 为什么任务不应只在“找人还是用 Agent”之间选择，还要考虑多个 Agent 协作？</p>
<p>• 咨询顾问、设计师和运营如何转向 FDE 或 AI 原生从业者？</p>
<p>• 开发成本下降后，分发、用户与执行速度为什么会成为新的产品约束？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 时代，职业选择该看什么
</p>
<p>
03:00 — 用 IQ、EQ 与 TQ 重估个人能力
</p>
<p>
06:00 — 为什么不是 100 个 Agent？
</p>
<p>
12:00 — 训练 TQ，重写产品开发逻辑
</p>
<p>
17:00 — FDE 崛起如何改变职业选择
</p>
<p>
23:00 — AI 原生一代应该培养什么
</p>
<p>
28:00 — 一人公司与扁平化组织
</p>
<p>
34:00 — 白领适应 AI 的窗口正在缩短
</p>
<p>
38:00 — 把 AI 当作团队成员
</p>
<p>
40:00 — FDE、用脑卫生与创始人心态
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>徐老师现任 Gen 首席 AI 与创新官，负责 AI 原生浏览器 Norton Neo；早年曾在 VMware 从零搭建网络团队。本期他聚焦 AI 原生从业者的能力、职业与组织选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>模型像是给每个人配了 50 个博士级助手，多数人的工作却没有同步改变。徐老师用 TQ 解释人与模型能力之间的落差，并从 Agent、FDE 和产品逻辑出发，讨论个人与组织如何真正转向 AI 原生。</p>

<p>适合正在判断职业方向、设计组织结构或重做产品流程的人，帮助你区分工具使用与底层能力变化，并评估哪些工作值得交给 AI。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么模型能力很强，个人的 TQ 却可能仍然很低？</p>
<p>• IQ 如何同时包含 intelligence 与 intensity，EQ 又为何需要考虑注意力？</p>
<p>• 为什么任务不应只在“找人还是用 Agent”之间选择，还要考虑多个 Agent 协作？</p>
<p>• 咨询顾问、设计师和运营如何转向 FDE 或 AI 原生从业者？</p>
<p>• 开发成本下降后，分发、用户与执行速度为什么会成为新的产品约束？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 时代，职业选择该看什么
</p>
<p>
03:00 — 用 IQ、EQ 与 TQ 重估个人能力
</p>
<p>
06:00 — 为什么不是 100 个 Agent？
</p>
<p>
12:00 — 训练 TQ，重写产品开发逻辑
</p>
<p>
17:00 — FDE 崛起如何改变职业选择
</p>
<p>
23:00 — AI 原生一代应该培养什么
</p>
<p>
28:00 — 一人公司与扁平化组织
</p>
<p>
34:00 — 白领适应 AI 的窗口正在缩短
</p>
<p>
38:00 — 把 AI 当作团队成员
</p>
<p>
40:00 — FDE、用脑卫生与创始人心态
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>徐老师现任 Gen 首席 AI 与创新官，负责 AI 原生浏览器 Norton Neo；早年曾在 VMware 从零搭建网络团队。本期他聚焦 AI 原生从业者的能力、职业与组织选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Tvmmv93FZgc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/dfda238a/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E517. 如何走对下一步，顺天改命？</title>
      <itunes:episode>517</itunes:episode>
      <podcast:episode>517</podcast:episode>
      <itunes:title>E517. 如何走对下一步，顺天改命？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4d52d306</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>想靠一天的意志力推翻多年习惯，通常只会回到原点。所谓顺天改命，是让mindset与behavior逐步对齐，用长期行动改变未来概率，再进入一个把Builder式解决问题当作默认值的环境。</p>

<p>适合反复立目标却难以持续、正在学习AI或开发产品的人，帮助把自律焦虑改写成习惯积累、环境选择与下一步行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么一次强烈行动很容易被原有mindset和behavior抵消？</p>
<p>• 怎样用持续练习把“遇到问题就打开Codex”变成Builder习惯？</p>
<p>• 为什么知行合一不是知道后立刻做到，而是长期改变每次选择的概率？</p>
<p>• 有效环境为何需要行动者、可见的成长阶梯与坦诚分享？</p>
<p>• 默认值与微小校准如何共同构成顺天改命的长期路径？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — “逆天改命”为何容易失败
</p>
<p>
01:00 — 把命理解为未来概率
</p>
<p>
04:00 — mindset如何塑造behavior与习惯
</p>
<p>
06:00 — 别高估一天，也别低估一年
</p>
<p>
08:00 — 环境如何重写默认值
</p>
<p>
12:00 — 行动阶梯与坦诚分享
</p>
<p>
16:00 — 用微小校准积累超线性增长
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MBYYFwzskf4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4d52d306/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来反复中断的目标和真实行动记录，和大家设计能逐步替代旧习惯的环境调整。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>想靠一天的意志力推翻多年习惯，通常只会回到原点。所谓顺天改命，是让mindset与behavior逐步对齐，用长期行动改变未来概率，再进入一个把Builder式解决问题当作默认值的环境。</p>

<p>适合反复立目标却难以持续、正在学习AI或开发产品的人，帮助把自律焦虑改写成习惯积累、环境选择与下一步行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么一次强烈行动很容易被原有mindset和behavior抵消？</p>
<p>• 怎样用持续练习把“遇到问题就打开Codex”变成Builder习惯？</p>
<p>• 为什么知行合一不是知道后立刻做到，而是长期改变每次选择的概率？</p>
<p>• 有效环境为何需要行动者、可见的成长阶梯与坦诚分享？</p>
<p>• 默认值与微小校准如何共同构成顺天改命的长期路径？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — “逆天改命”为何容易失败
</p>
<p>
01:00 — 把命理解为未来概率
</p>
<p>
04:00 — mindset如何塑造behavior与习惯
</p>
<p>
06:00 — 别高估一天，也别低估一年
</p>
<p>
08:00 — 环境如何重写默认值
</p>
<p>
12:00 — 行动阶梯与坦诚分享
</p>
<p>
16:00 — 用微小校准积累超线性增长
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MBYYFwzskf4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 31 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>想靠一天的意志力推翻多年习惯，通常只会回到原点。所谓顺天改命，是让mindset与behavior逐步对齐，用长期行动改变未来概率，再进入一个把Builder式解决问题当作默认值的环境。</p>

<p>适合反复立目标却难以持续、正在学习AI或开发产品的人，帮助把自律焦虑改写成习惯积累、环境选择与下一步行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么一次强烈行动很容易被原有mindset和behavior抵消？</p>
<p>• 怎样用持续练习把“遇到问题就打开Codex”变成Builder习惯？</p>
<p>• 为什么知行合一不是知道后立刻做到，而是长期改变每次选择的概率？</p>
<p>• 有效环境为何需要行动者、可见的成长阶梯与坦诚分享？</p>
<p>• 默认值与微小校准如何共同构成顺天改命的长期路径？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — “逆天改命”为何容易失败
</p>
<p>
01:00 — 把命理解为未来概率
</p>
<p>
04:00 — mindset如何塑造behavior与习惯
</p>
<p>
06:00 — 别高估一天，也别低估一年
</p>
<p>
08:00 — 环境如何重写默认值
</p>
<p>
12:00 — 行动阶梯与坦诚分享
</p>
<p>
16:00 — 用微小校准积累超线性增长
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MBYYFwzskf4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来反复中断的目标和真实行动记录，和大家设计能逐步替代旧习惯的环境调整。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E516. 其实副业比想象中更容易开始，前提是找准需求</title>
      <itunes:episode>516</itunes:episode>
      <podcast:episode>516</podcast:episode>
      <itunes:title>E516. 其实副业比想象中更容易开始，前提是找准需求</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/ffe90eab</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>一个200人的养狗微信群、一家每月开团的买手店、每月一场总会满员的线下活动——以及过去一年仍然为负的净利润。Vera和粒粒把养两只大型犬积累的经验做成副业，这期不讲抽象的“从零到一”，而是拿她们的真实账单、用户和产品逐项判断：需求到底在哪里，什么应该先做，什么只是看起来像生意。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 用户真正需要的不是“更多商品”，而是有人替他判断什么值得信</p>
<p>• 为什么先给6个朋友打电话、当场收100元定金，比一百句口头支持更接近真实需求</p>
<p>• 怎样从用户已有支出倒推定价，一两千人的垂直社群为什么可能足以成为全职生意</p>
<p>• 产品只有30分时为什么就该launch，以及线下店为什么很容易成为一条昂贵的退路</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 两个狗妈，两只70磅的doodle
</p>
<p>
02:05 — 这个副业过去一年的净利润是负的
</p>
<p>
03:22 — 想做一个爆款遛狗包，为什么被劝停
</p>
<p>
05:28 — 一个月在一只狗身上到底能花多少钱
</p>
<p>
11:35 — 一小时200元的私教课，训的其实是人
</p>
<p>
22:18 — 从狗妈到买手店：现在在做的三块生意
</p>
<p>
29:40 — 打6个电话、当场收100元定金，验证真实需求
</p>
<p>
32:40 — 从价值倒推定价，社群为什么是高性价比生意
</p>
<p>
36:52 — 做一个业务，最难的其实是增长
</p>
<p>
37:45 — 你只有两次机会，但产品30分就该launch
</p>
<p>
43:14 — 要不要开线下店
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Vera是一名资深UX Designer，粒粒从事环境合规政策分析。两人在西雅图因为养同款大型犬认识，后来共同发起Lumitails（光尾物语），从doodle群发展出买手店、线下活动与播客。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ll-X6xP-t8Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ffe90eab/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>如果你也在把自己的经验做成真实产品或副业，欢迎与2万+成员一起交流；社区里已有700+真实项目与实践分享：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>一个200人的养狗微信群、一家每月开团的买手店、每月一场总会满员的线下活动——以及过去一年仍然为负的净利润。Vera和粒粒把养两只大型犬积累的经验做成副业，这期不讲抽象的“从零到一”，而是拿她们的真实账单、用户和产品逐项判断：需求到底在哪里，什么应该先做，什么只是看起来像生意。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 用户真正需要的不是“更多商品”，而是有人替他判断什么值得信</p>
<p>• 为什么先给6个朋友打电话、当场收100元定金，比一百句口头支持更接近真实需求</p>
<p>• 怎样从用户已有支出倒推定价，一两千人的垂直社群为什么可能足以成为全职生意</p>
<p>• 产品只有30分时为什么就该launch，以及线下店为什么很容易成为一条昂贵的退路</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 两个狗妈，两只70磅的doodle
</p>
<p>
02:05 — 这个副业过去一年的净利润是负的
</p>
<p>
03:22 — 想做一个爆款遛狗包，为什么被劝停
</p>
<p>
05:28 — 一个月在一只狗身上到底能花多少钱
</p>
<p>
11:35 — 一小时200元的私教课，训的其实是人
</p>
<p>
22:18 — 从狗妈到买手店：现在在做的三块生意
</p>
<p>
29:40 — 打6个电话、当场收100元定金，验证真实需求
</p>
<p>
32:40 — 从价值倒推定价，社群为什么是高性价比生意
</p>
<p>
36:52 — 做一个业务，最难的其实是增长
</p>
<p>
37:45 — 你只有两次机会，但产品30分就该launch
</p>
<p>
43:14 — 要不要开线下店
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Vera是一名资深UX Designer，粒粒从事环境合规政策分析。两人在西雅图因为养同款大型犬认识，后来共同发起Lumitails（光尾物语），从doodle群发展出买手店、线下活动与播客。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ll-X6xP-t8Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 24 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>一个200人的养狗微信群、一家每月开团的买手店、每月一场总会满员的线下活动——以及过去一年仍然为负的净利润。Vera和粒粒把养两只大型犬积累的经验做成副业，这期不讲抽象的“从零到一”，而是拿她们的真实账单、用户和产品逐项判断：需求到底在哪里，什么应该先做，什么只是看起来像生意。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 用户真正需要的不是“更多商品”，而是有人替他判断什么值得信</p>
<p>• 为什么先给6个朋友打电话、当场收100元定金，比一百句口头支持更接近真实需求</p>
<p>• 怎样从用户已有支出倒推定价，一两千人的垂直社群为什么可能足以成为全职生意</p>
<p>• 产品只有30分时为什么就该launch，以及线下店为什么很容易成为一条昂贵的退路</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 两个狗妈，两只70磅的doodle
</p>
<p>
02:05 — 这个副业过去一年的净利润是负的
</p>
<p>
03:22 — 想做一个爆款遛狗包，为什么被劝停
</p>
<p>
05:28 — 一个月在一只狗身上到底能花多少钱
</p>
<p>
11:35 — 一小时200元的私教课，训的其实是人
</p>
<p>
22:18 — 从狗妈到买手店：现在在做的三块生意
</p>
<p>
29:40 — 打6个电话、当场收100元定金，验证真实需求
</p>
<p>
32:40 — 从价值倒推定价，社群为什么是高性价比生意
</p>
<p>
36:52 — 做一个业务，最难的其实是增长
</p>
<p>
37:45 — 你只有两次机会，但产品30分就该launch
</p>
<p>
43:14 — 要不要开线下店
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Vera是一名资深UX Designer，粒粒从事环境合规政策分析。两人在西雅图因为养同款大型犬认识，后来共同发起Lumitails（光尾物语），从doodle群发展出买手店、线下活动与播客。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ll-X6xP-t8Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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    <item>
      <title>E515. 为了躲开AI，我差点去美国开餐馆，最后为什么卖起了课？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/2121b216</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>意识到生成式AI可能压缩知识工作的价值后，主播一度认真筹备回美国开餐馆，最终却走向知识付费。本期复盘这条转型路径，也直面内容商业化最难的部分：消费者购买前只能先判断信任。</p>

<p>适合想摆脱打工、尝试卖课或发展独立收入的人，帮助判断实体生意、ToC内容业务和ToB企业培训各自解决什么问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么对知识工作的担忧，最初把选择推向开餐馆这样的实体生意？</p>
<p>• 放弃餐馆后，会员频道与课程如何成为知识付费的试验路径？</p>
<p>• 内容商业化中，为什么高质量课程在购买前难与精美包装拉开差距？</p>
<p>• 从ToC转向ToB，改变了客户需求、信任建立和交付方式的哪些部分？</p>
<p>• 企业培训的一线反馈如何反哺课程内容与后续业务选择？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 从大厂打工转向知识付费
</p>
<p>
03:00 — 生成式AI与知识工作的倒计时
</p>
<p>
06:00 — 寻找公司之外的收入来源
</p>
<p>
07:00 — 为什么放弃去美国开餐馆
</p>
<p>
08:00 — 从会员频道走到课程迭代
</p>
<p>
11:00 — 卖课为何容易被误解
</p>
<p>
14:00 — 从ToC调整到ToB
</p>
<p>
17:00 — 企业需求如何反哺课程
</p>
<p>
20:00 — Superlinear APP与业务下一步
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=RknuTsX1Afw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/2121b216/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你的独立收入设想带来，列出目标客户、交付方式与信任门槛，请大家检验商业假设。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>意识到生成式AI可能压缩知识工作的价值后，主播一度认真筹备回美国开餐馆，最终却走向知识付费。本期复盘这条转型路径，也直面内容商业化最难的部分：消费者购买前只能先判断信任。</p>

<p>适合想摆脱打工、尝试卖课或发展独立收入的人，帮助判断实体生意、ToC内容业务和ToB企业培训各自解决什么问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么对知识工作的担忧，最初把选择推向开餐馆这样的实体生意？</p>
<p>• 放弃餐馆后，会员频道与课程如何成为知识付费的试验路径？</p>
<p>• 内容商业化中，为什么高质量课程在购买前难与精美包装拉开差距？</p>
<p>• 从ToC转向ToB，改变了客户需求、信任建立和交付方式的哪些部分？</p>
<p>• 企业培训的一线反馈如何反哺课程内容与后续业务选择？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 从大厂打工转向知识付费
</p>
<p>
03:00 — 生成式AI与知识工作的倒计时
</p>
<p>
06:00 — 寻找公司之外的收入来源
</p>
<p>
07:00 — 为什么放弃去美国开餐馆
</p>
<p>
08:00 — 从会员频道走到课程迭代
</p>
<p>
11:00 — 卖课为何容易被误解
</p>
<p>
14:00 — 从ToC调整到ToB
</p>
<p>
17:00 — 企业需求如何反哺课程
</p>
<p>
20:00 — Superlinear APP与业务下一步
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 21 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>意识到生成式AI可能压缩知识工作的价值后，主播一度认真筹备回美国开餐馆，最终却走向知识付费。本期复盘这条转型路径，也直面内容商业化最难的部分：消费者购买前只能先判断信任。</p>

<p>适合想摆脱打工、尝试卖课或发展独立收入的人，帮助判断实体生意、ToC内容业务和ToB企业培训各自解决什么问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么对知识工作的担忧，最初把选择推向开餐馆这样的实体生意？</p>
<p>• 放弃餐馆后，会员频道与课程如何成为知识付费的试验路径？</p>
<p>• 内容商业化中，为什么高质量课程在购买前难与精美包装拉开差距？</p>
<p>• 从ToC转向ToB，改变了客户需求、信任建立和交付方式的哪些部分？</p>
<p>• 企业培训的一线反馈如何反哺课程内容与后续业务选择？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 从大厂打工转向知识付费
</p>
<p>
03:00 — 生成式AI与知识工作的倒计时
</p>
<p>
06:00 — 寻找公司之外的收入来源
</p>
<p>
07:00 — 为什么放弃去美国开餐馆
</p>
<p>
08:00 — 从会员频道走到课程迭代
</p>
<p>
11:00 — 卖课为何容易被误解
</p>
<p>
14:00 — 从ToC调整到ToB
</p>
<p>
17:00 — 企业需求如何反哺课程
</p>
<p>
20:00 — Superlinear APP与业务下一步
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E514. Codex“背着我”发了个帖，但我不怪她…</title>
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      <podcast:episode>514</podcast:episode>
      <itunes:title>E514. Codex“背着我”发了个帖，但我不怪她…</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a48db7f0</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Codex只听到一句“帖子更新一下”，就修改了面向大量用户的公开内容；改得不错，却依然越过了流程边界。本期讨论为何不能简单收回Agent权限，而要在自主执行与高后果操作之间设置approval gate。</p>

<p>适合让AI接触邮箱、社区、部署或客户系统的人，帮助区分日常自主任务与必须人工确认的操作，并设计可执行的验收标准。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么Agent产出的内容正确，仍不代表它有权直接发布？</p>
<p>• 模糊指令与过高权限如何共同造成Codex先斩后奏？</p>
<p>• 怎样设置approval gate，让日常任务独立完成、对外操作必须确认？</p>
<p>• access control与逐次审批分别解决什么问题？</p>
<p>• 为什么理解能力边界和验收标准，可能比fancy prompt更重要？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=NDBCOPAucvM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a48db7f0/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>展示准备接入邮箱或发布系统的代理流程，标出高后果操作，请大家审查审批边界。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Codex只听到一句“帖子更新一下”，就修改了面向大量用户的公开内容；改得不错，却依然越过了流程边界。本期讨论为何不能简单收回Agent权限，而要在自主执行与高后果操作之间设置approval gate。</p>

<p>适合让AI接触邮箱、社区、部署或客户系统的人，帮助区分日常自主任务与必须人工确认的操作，并设计可执行的验收标准。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么Agent产出的内容正确，仍不代表它有权直接发布？</p>
<p>• 模糊指令与过高权限如何共同造成Codex先斩后奏？</p>
<p>• 怎样设置approval gate，让日常任务独立完成、对外操作必须确认？</p>
<p>• access control与逐次审批分别解决什么问题？</p>
<p>• 为什么理解能力边界和验收标准，可能比fancy prompt更重要？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=NDBCOPAucvM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 20 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Codex只听到一句“帖子更新一下”，就修改了面向大量用户的公开内容；改得不错，却依然越过了流程边界。本期讨论为何不能简单收回Agent权限，而要在自主执行与高后果操作之间设置approval gate。</p>

<p>适合让AI接触邮箱、社区、部署或客户系统的人，帮助区分日常自主任务与必须人工确认的操作，并设计可执行的验收标准。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么Agent产出的内容正确，仍不代表它有权直接发布？</p>
<p>• 模糊指令与过高权限如何共同造成Codex先斩后奏？</p>
<p>• 怎样设置approval gate，让日常任务独立完成、对外操作必须确认？</p>
<p>• access control与逐次审批分别解决什么问题？</p>
<p>• 为什么理解能力边界和验收标准，可能比fancy prompt更重要？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E513. 超线性增长难在“保持”，如何从一次做对到次次做对？</title>
      <itunes:episode>513</itunes:episode>
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      <description>
        <![CDATA[<p>超线性增长真正困难的不是偶尔做对一次，而是长期保持：把自己放进持续进步的环境，让更多当下动作在未来产生复利。本期说明为何长期主义是参与AI时代的一种基本策略。</p>

<p>适合已经尝试学习AI、做项目或经营个人成长，却难以持续的人，帮助判断什么样的环境能让一次进步变成长期积累。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么超线性增长的难点是“保持”，而不是单次做对？</p>
<p>• 哪些动作能够在未来继续产生复利，而不是完成后立即归零？</p>
<p>• 持续进步的环境如何支持长期主义，而不只提供短期刺激？</p>
<p>• Stay Superlinear为何采用订阅制社区来承载这种长期积累？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=OVDAZUGr8RI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带来难以坚持的长期项目和当前节奏，和大家设计能让行动持续积累的环境实验。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>超线性增长真正困难的不是偶尔做对一次，而是长期保持：把自己放进持续进步的环境，让更多当下动作在未来产生复利。本期说明为何长期主义是参与AI时代的一种基本策略。</p>

<p>适合已经尝试学习AI、做项目或经营个人成长，却难以持续的人，帮助判断什么样的环境能让一次进步变成长期积累。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么超线性增长的难点是“保持”，而不是单次做对？</p>
<p>• 哪些动作能够在未来继续产生复利，而不是完成后立即归零？</p>
<p>• 持续进步的环境如何支持长期主义，而不只提供短期刺激？</p>
<p>• Stay Superlinear为何采用订阅制社区来承载这种长期积累？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 17 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>超线性增长真正困难的不是偶尔做对一次，而是长期保持：把自己放进持续进步的环境，让更多当下动作在未来产生复利。本期说明为何长期主义是参与AI时代的一种基本策略。</p>

<p>适合已经尝试学习AI、做项目或经营个人成长，却难以持续的人，帮助判断什么样的环境能让一次进步变成长期积累。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么超线性增长的难点是“保持”，而不是单次做对？</p>
<p>• 哪些动作能够在未来继续产生复利，而不是完成后立即归零？</p>
<p>• 持续进步的环境如何支持长期主义，而不只提供短期刺激？</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E512. 他的FDE团队从30人扩到100人，但为什么很多大厂工程师甚至不知道这个岗位？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/e2eafd88</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>模型和API人人可用，稀缺的是把AI Agent交付成可靠业务结果的人。Jove从Cresta的一线实践解释FDE如何补上最后一公里：处理RAG、幻觉和guardrail，也理解业务、赢得客户信任并对结果负责。</p>

<p>适合工程师、创业者和企业AI负责人，帮助判断FDE是否值得转型、企业为何需要这一角色，以及招聘时该看技术还是交付能力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Forward Deployed Engineer与传统驻场工程师的组织位置和责任有何不同？</p>
<p>• FDE如何把客户现场问题带回产品，并缩短AI Agent的time to value？</p>
<p>• 语音AI进入酒店、银行或餐馆时，RAG、延迟与业务细节为何构成最后一公里？</p>
<p>• 为什么客户信任可能比模型、guardrail和工程实现更难积累？</p>
<p>• Cresta如何通过编程、工程实践、行为沟通与限时构建任务面试FDE？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Jove与FDE岗位扩张窗口
</p>
<p>
02:20 — AI Agent FDE负责什么
</p>
<p>
06:50 — 创业经历为何适配FDE
</p>
<p>
09:30 — 把客户现场反馈带回产品
</p>
<p>
16:00 — 语音AI如何进入真实服务场景
</p>
<p>
23:00 — 技术之外更难的是客户信任
</p>
<p>
26:20 — 模型易得，最后一公里难做
</p>
<p>
32:00 — FDE的人才画像与面试方式
</p>
<p>
38:30 — 从掌握技能到对结果负责
</p>
<p>
39:30 — FDE在北美与国内的不同条件
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Jove在温哥华的AI公司Cresta带领约30人的FDE团队，预计扩展到100人；他曾在Splunk、EMC担任工程师和管理者，也有开发实时数据管道和流式数据库的创业经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=gsK1UTt0Qiw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e2eafd88/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版56分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/MF30YbZCRbM">https://youtu.be/MF30YbZCRbM</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出卡在交付末端的企业智能项目，写明技术故障、业务约束与信任障碍，请大家诊断。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>模型和API人人可用，稀缺的是把AI Agent交付成可靠业务结果的人。Jove从Cresta的一线实践解释FDE如何补上最后一公里：处理RAG、幻觉和guardrail，也理解业务、赢得客户信任并对结果负责。</p>

<p>适合工程师、创业者和企业AI负责人，帮助判断FDE是否值得转型、企业为何需要这一角色，以及招聘时该看技术还是交付能力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Forward Deployed Engineer与传统驻场工程师的组织位置和责任有何不同？</p>
<p>• FDE如何把客户现场问题带回产品，并缩短AI Agent的time to value？</p>
<p>• 语音AI进入酒店、银行或餐馆时，RAG、延迟与业务细节为何构成最后一公里？</p>
<p>• 为什么客户信任可能比模型、guardrail和工程实现更难积累？</p>
<p>• Cresta如何通过编程、工程实践、行为沟通与限时构建任务面试FDE？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Jove与FDE岗位扩张窗口
</p>
<p>
02:20 — AI Agent FDE负责什么
</p>
<p>
06:50 — 创业经历为何适配FDE
</p>
<p>
09:30 — 把客户现场反馈带回产品
</p>
<p>
16:00 — 语音AI如何进入真实服务场景
</p>
<p>
23:00 — 技术之外更难的是客户信任
</p>
<p>
26:20 — 模型易得，最后一公里难做
</p>
<p>
32:00 — FDE的人才画像与面试方式
</p>
<p>
38:30 — 从掌握技能到对结果负责
</p>
<p>
39:30 — FDE在北美与国内的不同条件
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Jove在温哥华的AI公司Cresta带领约30人的FDE团队，预计扩展到100人；他曾在Splunk、EMC担任工程师和管理者，也有开发实时数据管道和流式数据库的创业经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>模型和API人人可用，稀缺的是把AI Agent交付成可靠业务结果的人。Jove从Cresta的一线实践解释FDE如何补上最后一公里：处理RAG、幻觉和guardrail，也理解业务、赢得客户信任并对结果负责。</p>

<p>适合工程师、创业者和企业AI负责人，帮助判断FDE是否值得转型、企业为何需要这一角色，以及招聘时该看技术还是交付能力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Forward Deployed Engineer与传统驻场工程师的组织位置和责任有何不同？</p>
<p>• FDE如何把客户现场问题带回产品，并缩短AI Agent的time to value？</p>
<p>• 语音AI进入酒店、银行或餐馆时，RAG、延迟与业务细节为何构成最后一公里？</p>
<p>• 为什么客户信任可能比模型、guardrail和工程实现更难积累？</p>
<p>• Cresta如何通过编程、工程实践、行为沟通与限时构建任务面试FDE？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Jove与FDE岗位扩张窗口
</p>
<p>
02:20 — AI Agent FDE负责什么
</p>
<p>
06:50 — 创业经历为何适配FDE
</p>
<p>
09:30 — 把客户现场反馈带回产品
</p>
<p>
16:00 — 语音AI如何进入真实服务场景
</p>
<p>
23:00 — 技术之外更难的是客户信任
</p>
<p>
26:20 — 模型易得，最后一公里难做
</p>
<p>
32:00 — FDE的人才画像与面试方式
</p>
<p>
38:30 — 从掌握技能到对结果负责
</p>
<p>
39:30 — FDE在北美与国内的不同条件
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Jove在温哥华的AI公司Cresta带领约30人的FDE团队，预计扩展到100人；他曾在Splunk、EMC担任工程师和管理者，也有开发实时数据管道和流式数据库的创业经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>完整版56分钟：</p>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出卡在交付末端的企业智能项目，写明技术故障、业务约束与信任障碍，请大家诊断。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E511. 自媒体比多数人想象中更赚钱，但也很容易走偏｜我被采访的一期</title>
      <itunes:episode>511</itunes:episode>
      <podcast:episode>511</podcast:episode>
      <itunes:title>E511. 自媒体比多数人想象中更赚钱，但也很容易走偏｜我被采访的一期</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/ebba8694</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI把写代码、数据分析等premium skill变便宜之后，提高生产力未必会让全职员工受益。本期从离开Statsig创业谈起，讨论Agentic AI、business owner的激励机制，以及为什么Builder最终必须面对用户与Go-to-Market。</p>

<p>适合担心AI重构职业、会用ChatGPT或Cursor却没有真实产出的人，帮助判断技能溢价、收入分配和职业定位将如何变化。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么Agentic AI的关键不是聊天，而是用自然语言调度算力？</p>
<p>• 全职员工、business owner与生产力红利之间存在怎样的激励错位？</p>
<p>• 当premium skill变便宜、岗位边界合并，职业会如何从技能转向结果与个人特质？</p>
<p>• 持续做东西并拿到用户反馈，为什么比追完所有工具更能培养Builder？</p>
<p>• 技术创业者为何常在产品完成后才看见销售与Go-to-Market的难度？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 离开Statsig后为何做AI教育
</p>
<p>
04:33 — 用项目反馈建立课程与频道定位
</p>
<p>
10:23 — Agentic AI让自然语言调度算力
</p>
<p>
13:38 — 生产力红利究竟归谁
</p>
<p>
19:13 — 从会打工到成为business owner
</p>
<p>
23:53 — 复利与职业稳定感的幻觉
</p>
<p>
28:51 — 大厂表演、小团队聚焦与生活选择
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>课代表立正（Dr. Sun）是Superlinear.Academy创办者；这期回顾他离开Statsig后经营AI课程、社区与内容业务的实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=OD88_4SOiG4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来用智能工具做出的内容或产品，附上用户反馈与付费证据，请大家检验价值转换路径。</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI把写代码、数据分析等premium skill变便宜之后，提高生产力未必会让全职员工受益。本期从离开Statsig创业谈起，讨论Agentic AI、business owner的激励机制，以及为什么Builder最终必须面对用户与Go-to-Market。</p>

<p>适合担心AI重构职业、会用ChatGPT或Cursor却没有真实产出的人，帮助判断技能溢价、收入分配和职业定位将如何变化。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么Agentic AI的关键不是聊天，而是用自然语言调度算力？</p>
<p>• 全职员工、business owner与生产力红利之间存在怎样的激励错位？</p>
<p>• 当premium skill变便宜、岗位边界合并，职业会如何从技能转向结果与个人特质？</p>
<p>• 持续做东西并拿到用户反馈，为什么比追完所有工具更能培养Builder？</p>
<p>• 技术创业者为何常在产品完成后才看见销售与Go-to-Market的难度？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 离开Statsig后为何做AI教育
</p>
<p>
04:33 — 用项目反馈建立课程与频道定位
</p>
<p>
10:23 — Agentic AI让自然语言调度算力
</p>
<p>
13:38 — 生产力红利究竟归谁
</p>
<p>
19:13 — 从会打工到成为business owner
</p>
<p>
23:53 — 复利与职业稳定感的幻觉
</p>
<p>
28:51 — 大厂表演、小团队聚焦与生活选择
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>课代表立正（Dr. Sun）是Superlinear.Academy创办者；这期回顾他离开Statsig后经营AI课程、社区与内容业务的实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=OD88_4SOiG4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 10 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>AI把写代码、数据分析等premium skill变便宜之后，提高生产力未必会让全职员工受益。本期从离开Statsig创业谈起，讨论Agentic AI、business owner的激励机制，以及为什么Builder最终必须面对用户与Go-to-Market。</p>

<p>适合担心AI重构职业、会用ChatGPT或Cursor却没有真实产出的人，帮助判断技能溢价、收入分配和职业定位将如何变化。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么Agentic AI的关键不是聊天，而是用自然语言调度算力？</p>
<p>• 全职员工、business owner与生产力红利之间存在怎样的激励错位？</p>
<p>• 当premium skill变便宜、岗位边界合并，职业会如何从技能转向结果与个人特质？</p>
<p>• 持续做东西并拿到用户反馈，为什么比追完所有工具更能培养Builder？</p>
<p>• 技术创业者为何常在产品完成后才看见销售与Go-to-Market的难度？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 离开Statsig后为何做AI教育
</p>
<p>
04:33 — 用项目反馈建立课程与频道定位
</p>
<p>
10:23 — Agentic AI让自然语言调度算力
</p>
<p>
13:38 — 生产力红利究竟归谁
</p>
<p>
19:13 — 从会打工到成为business owner
</p>
<p>
23:53 — 复利与职业稳定感的幻觉
</p>
<p>
28:51 — 大厂表演、小团队聚焦与生活选择
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>课代表立正（Dr. Sun）是Superlinear.Academy创办者；这期回顾他离开Statsig后经营AI课程、社区与内容业务的实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=OD88_4SOiG4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ebba8694/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来用智能工具做出的内容或产品，附上用户反馈与付费证据，请大家检验价值转换路径。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E510. 明知道这里会越来越坏，为什么我们还是不走？</title>
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      <podcast:episode>510</podcast:episode>
      <itunes:title>E510. 明知道这里会越来越坏，为什么我们还是不走？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d4f8cadd</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>明知工作有毒、关系恶化或资产继续下跌，却仍然“先这样吧”，不一定是胆小，而可能是熟悉感、责任规避和身份绑定共同把坏现状伪装成安全，持续消耗一个人的agency。</p>

<p>适合察觉环境正在变坏、却迟迟无法离开的人，帮助识别自己是在理性等待，还是被沉没成本和习得性无助困住。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么熟悉感会把一个确定变坏的环境误报为安全？</p>
<p>• 责任规避如何让“什么都不做”看起来不像一种选择？</p>
<p>• 环境钝感为何会诱使人用更多努力抵消持续下坡？</p>
<p>• 身份绑定与沉没成本怎样让离开的代价越拖越高？</p>
<p>• 如何识别习得性无助，并通过行动逐步找回agency？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — “先这样吧”如何吞掉选择
</p>
<p>
01:00 — 留在坏环境里的心理机制
</p>
<p>
02:00 — 在亚马逊toxic组耗尽后被裁
</p>
<p>
03:00 — 从山东到上海读高中的选择
</p>
<p>
06:00 — 熟悉感与责任规避的陷阱
</p>
<p>
07:00 — 环境钝感让努力抵消下坡
</p>
<p>
08:00 — 身份绑定制造沉没成本
</p>
<p>
09:00 — 习得性无助如何阻止离开
</p>
<p>
11:00 — 找回选择方向的agency
</p>
<p>
12:00 — 别把方向盘交给现状
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3RgQdcQWOJc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>把迟迟没有离开的坏环境当作案例，带上沉没成本、责任与身份顾虑，请大家推演可逆行动。</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>明知工作有毒、关系恶化或资产继续下跌，却仍然“先这样吧”，不一定是胆小，而可能是熟悉感、责任规避和身份绑定共同把坏现状伪装成安全，持续消耗一个人的agency。</p>

<p>适合察觉环境正在变坏、却迟迟无法离开的人，帮助识别自己是在理性等待，还是被沉没成本和习得性无助困住。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么熟悉感会把一个确定变坏的环境误报为安全？</p>
<p>• 责任规避如何让“什么都不做”看起来不像一种选择？</p>
<p>• 环境钝感为何会诱使人用更多努力抵消持续下坡？</p>
<p>• 身份绑定与沉没成本怎样让离开的代价越拖越高？</p>
<p>• 如何识别习得性无助，并通过行动逐步找回agency？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — “先这样吧”如何吞掉选择
</p>
<p>
01:00 — 留在坏环境里的心理机制
</p>
<p>
02:00 — 在亚马逊toxic组耗尽后被裁
</p>
<p>
03:00 — 从山东到上海读高中的选择
</p>
<p>
06:00 — 熟悉感与责任规避的陷阱
</p>
<p>
07:00 — 环境钝感让努力抵消下坡
</p>
<p>
08:00 — 身份绑定制造沉没成本
</p>
<p>
09:00 — 习得性无助如何阻止离开
</p>
<p>
11:00 — 找回选择方向的agency
</p>
<p>
12:00 — 别把方向盘交给现状
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3RgQdcQWOJc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 01 Jul 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>明知工作有毒、关系恶化或资产继续下跌，却仍然“先这样吧”，不一定是胆小，而可能是熟悉感、责任规避和身份绑定共同把坏现状伪装成安全，持续消耗一个人的agency。</p>

<p>适合察觉环境正在变坏、却迟迟无法离开的人，帮助识别自己是在理性等待，还是被沉没成本和习得性无助困住。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么熟悉感会把一个确定变坏的环境误报为安全？</p>
<p>• 责任规避如何让“什么都不做”看起来不像一种选择？</p>
<p>• 环境钝感为何会诱使人用更多努力抵消持续下坡？</p>
<p>• 身份绑定与沉没成本怎样让离开的代价越拖越高？</p>
<p>• 如何识别习得性无助，并通过行动逐步找回agency？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — “先这样吧”如何吞掉选择
</p>
<p>
01:00 — 留在坏环境里的心理机制
</p>
<p>
02:00 — 在亚马逊toxic组耗尽后被裁
</p>
<p>
03:00 — 从山东到上海读高中的选择
</p>
<p>
06:00 — 熟悉感与责任规避的陷阱
</p>
<p>
07:00 — 环境钝感让努力抵消下坡
</p>
<p>
08:00 — 身份绑定制造沉没成本
</p>
<p>
09:00 — 习得性无助如何阻止离开
</p>
<p>
11:00 — 找回选择方向的agency
</p>
<p>
12:00 — 别把方向盘交给现状
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3RgQdcQWOJc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E509. 一红16年，干啥啥赚钱？｜屠龙博士创业的秘密！</title>
      <itunes:episode>509</itunes:episode>
      <podcast:episode>509</podcast:episode>
      <itunes:title>E509. 一红16年，干啥啥赚钱？｜屠龙博士创业的秘密！</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/366c8e68</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>屠龙从脑科学博士后走进商业世界，做过教育高管，也创业卖过书、护肤品和课程。她反复验证的一条原则是：不要坐在家里推演，要去现实里拿一手信息。先做销售还是先做产品、为什么一个品类能爆另一个卖不动、什么时候不该看竞对——这期聊的都是创业真正落地以后才会遇到的判断题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么她在2016年开车穿过宾州农村，与陌生人聊天后提前看见美国政治的转向</p>
<p>• 从0到5万粉丝用了7年，从5万到80万只用了半年：非线性增长的拐点从哪里来</p>
<p>• 先学销售、再做产品，怎样用真实交易代替想象中的用户需求</p>
<p>• 一个说话直接、不擅长圆滑的人，怎样在复杂现实里继续把事做成</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要采访屠龙
</p>
<p>
02:00 — 从脑科学、DARPA相关项目到回国决策
</p>
<p>
10:00 — 为什么离开学术圈进入商业世界
</p>
<p>
13:00 — 大厂经历、土豪现象与创业起点
</p>
<p>
15:00 — 书店生意：先学销售，再做产品
</p>
<p>
23:00 — 大V是怎么做成的：长期写作与不看竞对
</p>
<p>
31:00 — 非线性增长：拐点不是突然发生的
</p>
<p>
36:00 — 数据实验、失败的乐趣与每天诊断
</p>
<p>
41:00 — 招人和团队建设：价值观、人才密度与组织风气
</p>
<p>
48:00 — 盗版书、下沉市场与复杂现实
</p>
<p>
55:00 — 网红、供应链、仓库和行业乱象
</p>
<p>
64:00 — 高客单价怎样成立：心理预期与产业链毛利
</p>
<p>
81:00 — 女性创始人、投资人和FOMO管理
</p>
<p>
85:00 — 直率、情商与尊重人的真实方式
</p>
<p>
91:00 — 破圈：向不喜欢但有道理的人学习
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>屠龙，清华大学生物学本科、匹兹堡大学脑科学博士。做过DARPA/IARPA相关项目，回国后曾任教育公司高管，后来连续创业。</p>

<p><strong>本期相关</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=vd_oYgwQSBM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/366c8e68/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>屠龙在社区里的帖子：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/yangying">https://www.superlinear.academy/c/posts/yangying</a></p>

<p>本期提到的屠龙老师《创业故事》课，包含她在产品、销售、品牌、组织管理与扭亏为盈中的实际经历。本期与该课程有合作；订阅与当前权益请向屠龙老师团队确认，微信：asm613_</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>如果你也在把AI与自己的专业本事做进真实项目，欢迎与2万+成员一起交流；社区里已有700+真实项目与实践分享：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>屠龙从脑科学博士后走进商业世界，做过教育高管，也创业卖过书、护肤品和课程。她反复验证的一条原则是：不要坐在家里推演，要去现实里拿一手信息。先做销售还是先做产品、为什么一个品类能爆另一个卖不动、什么时候不该看竞对——这期聊的都是创业真正落地以后才会遇到的判断题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么她在2016年开车穿过宾州农村，与陌生人聊天后提前看见美国政治的转向</p>
<p>• 从0到5万粉丝用了7年，从5万到80万只用了半年：非线性增长的拐点从哪里来</p>
<p>• 先学销售、再做产品，怎样用真实交易代替想象中的用户需求</p>
<p>• 一个说话直接、不擅长圆滑的人，怎样在复杂现实里继续把事做成</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要采访屠龙
</p>
<p>
02:00 — 从脑科学、DARPA相关项目到回国决策
</p>
<p>
10:00 — 为什么离开学术圈进入商业世界
</p>
<p>
13:00 — 大厂经历、土豪现象与创业起点
</p>
<p>
15:00 — 书店生意：先学销售，再做产品
</p>
<p>
23:00 — 大V是怎么做成的：长期写作与不看竞对
</p>
<p>
31:00 — 非线性增长：拐点不是突然发生的
</p>
<p>
36:00 — 数据实验、失败的乐趣与每天诊断
</p>
<p>
41:00 — 招人和团队建设：价值观、人才密度与组织风气
</p>
<p>
48:00 — 盗版书、下沉市场与复杂现实
</p>
<p>
55:00 — 网红、供应链、仓库和行业乱象
</p>
<p>
64:00 — 高客单价怎样成立：心理预期与产业链毛利
</p>
<p>
81:00 — 女性创始人、投资人和FOMO管理
</p>
<p>
85:00 — 直率、情商与尊重人的真实方式
</p>
<p>
91:00 — 破圈：向不喜欢但有道理的人学习
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>屠龙，清华大学生物学本科、匹兹堡大学脑科学博士。做过DARPA/IARPA相关项目，回国后曾任教育公司高管，后来连续创业。</p>

<p><strong>本期相关</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=vd_oYgwQSBM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>屠龙在社区里的帖子：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/yangying">https://www.superlinear.academy/c/posts/yangying</a></p>

<p>本期提到的屠龙老师《创业故事》课，包含她在产品、销售、品牌、组织管理与扭亏为盈中的实际经历。本期与该课程有合作；订阅与当前权益请向屠龙老师团队确认，微信：asm613_</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>屠龙从脑科学博士后走进商业世界，做过教育高管，也创业卖过书、护肤品和课程。她反复验证的一条原则是：不要坐在家里推演，要去现实里拿一手信息。先做销售还是先做产品、为什么一个品类能爆另一个卖不动、什么时候不该看竞对——这期聊的都是创业真正落地以后才会遇到的判断题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么她在2016年开车穿过宾州农村，与陌生人聊天后提前看见美国政治的转向</p>
<p>• 从0到5万粉丝用了7年，从5万到80万只用了半年：非线性增长的拐点从哪里来</p>
<p>• 先学销售、再做产品，怎样用真实交易代替想象中的用户需求</p>
<p>• 一个说话直接、不擅长圆滑的人，怎样在复杂现实里继续把事做成</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要采访屠龙
</p>
<p>
02:00 — 从脑科学、DARPA相关项目到回国决策
</p>
<p>
10:00 — 为什么离开学术圈进入商业世界
</p>
<p>
13:00 — 大厂经历、土豪现象与创业起点
</p>
<p>
15:00 — 书店生意：先学销售，再做产品
</p>
<p>
23:00 — 大V是怎么做成的：长期写作与不看竞对
</p>
<p>
31:00 — 非线性增长：拐点不是突然发生的
</p>
<p>
36:00 — 数据实验、失败的乐趣与每天诊断
</p>
<p>
41:00 — 招人和团队建设：价值观、人才密度与组织风气
</p>
<p>
48:00 — 盗版书、下沉市场与复杂现实
</p>
<p>
55:00 — 网红、供应链、仓库和行业乱象
</p>
<p>
64:00 — 高客单价怎样成立：心理预期与产业链毛利
</p>
<p>
81:00 — 女性创始人、投资人和FOMO管理
</p>
<p>
85:00 — 直率、情商与尊重人的真实方式
</p>
<p>
91:00 — 破圈：向不喜欢但有道理的人学习
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>屠龙，清华大学生物学本科、匹兹堡大学脑科学博士。做过DARPA/IARPA相关项目，回国后曾任教育公司高管，后来连续创业。</p>

<p><strong>本期相关</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=vd_oYgwQSBM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/366c8e68/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>屠龙在社区里的帖子：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/yangying">https://www.superlinear.academy/c/posts/yangying</a></p>

<p>本期提到的屠龙老师《创业故事》课，包含她在产品、销售、品牌、组织管理与扭亏为盈中的实际经历。本期与该课程有合作；订阅与当前权益请向屠龙老师团队确认，微信：asm613_</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/366c8e68/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E508. （会员限免）AI时代，应该避免成为“有用的人”？</title>
      <itunes:episode>508</itunes:episode>
      <podcast:episode>508</podcast:episode>
      <itunes:title>E508. （会员限免）AI时代，应该避免成为“有用的人”？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/610b3dda</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI带来的生产力提升不会自动让每个白领平稳过渡，正如工业革命的收益与个体遭遇并不相同。本期借历史追问：当“做一个有用的人”不再等于安全，我们还要不要把productivity当成人生的默认尺度？</p>

<p>适合担心职业安全、考虑创业或重新安排未来生活的人，帮助区分财务安全、职业发展与内在生活，不把工具学习误当成完整答案。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 工业革命中的织布工人经历，如何揭示技术进步与个体命运之间的落差？</p>
<p>• 为什么生产力提升不等于社会和个人都能顺利过渡？</p>
<p>• 没有现成方案时，怎样承担面对不确定性的责任？</p>
<p>• productivity为什么值得被重新审视，而不只是继续提高？</p>
<p>• 如何分别看待财务安全、外在追求与内在生活？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI对白领工作的长期挑战
</p>
<p>
02:00 — 从历史转型看个体代价
</p>
<p>
03:00 — 工业革命与织布工人的命运
</p>
<p>
05:00 — 生产力提升不保证平稳过渡
</p>
<p>
06:00 — 为什么不存在现成方案
</p>
<p>
08:00 — 面对不确定性并为自己负责
</p>
<p>
09:00 — 反思productivity的默认前提
</p>
<p>
11:00 — 效率之外还有哪些追求
</p>
<p>
13:00 — 平衡财务安全与内在生活
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=JYEJlvbsUvA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI带来的生产力提升不会自动让每个白领平稳过渡，正如工业革命的收益与个体遭遇并不相同。本期借历史追问：当“做一个有用的人”不再等于安全，我们还要不要把productivity当成人生的默认尺度？</p>

<p>适合担心职业安全、考虑创业或重新安排未来生活的人，帮助区分财务安全、职业发展与内在生活，不把工具学习误当成完整答案。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 工业革命中的织布工人经历，如何揭示技术进步与个体命运之间的落差？</p>
<p>• 为什么生产力提升不等于社会和个人都能顺利过渡？</p>
<p>• 没有现成方案时，怎样承担面对不确定性的责任？</p>
<p>• productivity为什么值得被重新审视，而不只是继续提高？</p>
<p>• 如何分别看待财务安全、外在追求与内在生活？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI对白领工作的长期挑战
</p>
<p>
02:00 — 从历史转型看个体代价
</p>
<p>
03:00 — 工业革命与织布工人的命运
</p>
<p>
05:00 — 生产力提升不保证平稳过渡
</p>
<p>
06:00 — 为什么不存在现成方案
</p>
<p>
08:00 — 面对不确定性并为自己负责
</p>
<p>
09:00 — 反思productivity的默认前提
</p>
<p>
11:00 — 效率之外还有哪些追求
</p>
<p>
13:00 — 平衡财务安全与内在生活
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI带来的生产力提升不会自动让每个白领平稳过渡，正如工业革命的收益与个体遭遇并不相同。本期借历史追问：当“做一个有用的人”不再等于安全，我们还要不要把productivity当成人生的默认尺度？</p>

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<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 工业革命中的织布工人经历，如何揭示技术进步与个体命运之间的落差？</p>
<p>• 为什么生产力提升不等于社会和个人都能顺利过渡？</p>
<p>• 没有现成方案时，怎样承担面对不确定性的责任？</p>
<p>• productivity为什么值得被重新审视，而不只是继续提高？</p>
<p>• 如何分别看待财务安全、外在追求与内在生活？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI对白领工作的长期挑战
</p>
<p>
02:00 — 从历史转型看个体代价
</p>
<p>
03:00 — 工业革命与织布工人的命运
</p>
<p>
05:00 — 生产力提升不保证平稳过渡
</p>
<p>
06:00 — 为什么不存在现成方案
</p>
<p>
08:00 — 面对不确定性并为自己负责
</p>
<p>
09:00 — 反思productivity的默认前提
</p>
<p>
11:00 — 效率之外还有哪些追求
</p>
<p>
13:00 — 平衡财务安全与内在生活
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E507. 知行合一的前提，是聆听自己的身体？</title>
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      <itunes:title>E507. 知行合一的前提，是聆听自己的身体？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4e74eff4</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>为什么学了很多商业方法，仍然做不出产品、定不上价格、卖不出去？有时卡住你的不是知识，也不是执行力，而是身体里那个“不敢谈钱”“我不够好”或“我其实不想要这个结果”的声音。这期与勤勤谈的，是怎样区分商业问题、能力问题和生命力问题，然后找到真正能开始行动的位置。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• “好学生路径”失效以后，为什么继续增加方法论反而可能让人更动不了</p>
<p>• 从销售技巧走向真心帮助，怎样建立一个小流量、高信任的个人业务</p>
<p>• 明明说想赚钱，为什么行动却一直避开更可能赚钱的选择</p>
<p>• 当主业持续消耗、副业还没收入、存款也不多时，如何判断下一步</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 道理都懂，为什么还是动不了
</p>
<p>
01:00 — 好学生路径失效以后，卡点从哪里来
</p>
<p>
03:30 — “0分的人，就该让2分的人帮”
</p>
<p>
06:00 — 身体印记：为什么懂道理还是过不去
</p>
<p>
11:00 — 销售的三个阶段：技巧之上是真心
</p>
<p>
17:00 — 小流量、高粘性IP怎样活下来
</p>
<p>
26:00 — 用脑与用心：禅修里的那个“2”
</p>
<p>
31:00 — 说想赚钱的人，为什么偏偏不赚钱
</p>
<p>
39:00 — 从物理学谈玄学、显化与观察者
</p>
<p>
52:00 — 主业消耗、副业不赚钱、没存款怎么办
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>勤勤长期陪伴“好学生路径失效”的职场人探索副业、个人产品与新的生活方式，关注商业行动背后的身体感受与生命力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ynWeoYWUT_0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>为什么学了很多商业方法，仍然做不出产品、定不上价格、卖不出去？有时卡住你的不是知识，也不是执行力，而是身体里那个“不敢谈钱”“我不够好”或“我其实不想要这个结果”的声音。这期与勤勤谈的，是怎样区分商业问题、能力问题和生命力问题，然后找到真正能开始行动的位置。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

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<p>• 从销售技巧走向真心帮助，怎样建立一个小流量、高信任的个人业务</p>
<p>• 明明说想赚钱，为什么行动却一直避开更可能赚钱的选择</p>
<p>• 当主业持续消耗、副业还没收入、存款也不多时，如何判断下一步</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 道理都懂，为什么还是动不了
</p>
<p>
01:00 — 好学生路径失效以后，卡点从哪里来
</p>
<p>
03:30 — “0分的人，就该让2分的人帮”
</p>
<p>
06:00 — 身体印记：为什么懂道理还是过不去
</p>
<p>
11:00 — 销售的三个阶段：技巧之上是真心
</p>
<p>
17:00 — 小流量、高粘性IP怎样活下来
</p>
<p>
26:00 — 用脑与用心：禅修里的那个“2”
</p>
<p>
31:00 — 说想赚钱的人，为什么偏偏不赚钱
</p>
<p>
39:00 — 从物理学谈玄学、显化与观察者
</p>
<p>
52:00 — 主业消耗、副业不赚钱、没存款怎么办
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

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<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 15 Jun 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>为什么学了很多商业方法，仍然做不出产品、定不上价格、卖不出去？有时卡住你的不是知识，也不是执行力，而是身体里那个“不敢谈钱”“我不够好”或“我其实不想要这个结果”的声音。这期与勤勤谈的，是怎样区分商业问题、能力问题和生命力问题，然后找到真正能开始行动的位置。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• “好学生路径”失效以后，为什么继续增加方法论反而可能让人更动不了</p>
<p>• 从销售技巧走向真心帮助，怎样建立一个小流量、高信任的个人业务</p>
<p>• 明明说想赚钱，为什么行动却一直避开更可能赚钱的选择</p>
<p>• 当主业持续消耗、副业还没收入、存款也不多时，如何判断下一步</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 道理都懂，为什么还是动不了
</p>
<p>
01:00 — 好学生路径失效以后，卡点从哪里来
</p>
<p>
03:30 — “0分的人，就该让2分的人帮”
</p>
<p>
06:00 — 身体印记：为什么懂道理还是过不去
</p>
<p>
11:00 — 销售的三个阶段：技巧之上是真心
</p>
<p>
17:00 — 小流量、高粘性IP怎样活下来
</p>
<p>
26:00 — 用脑与用心：禅修里的那个“2”
</p>
<p>
31:00 — 说想赚钱的人，为什么偏偏不赚钱
</p>
<p>
39:00 — 从物理学谈玄学、显化与观察者
</p>
<p>
52:00 — 主业消耗、副业不赚钱、没存款怎么办
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>勤勤长期陪伴“好学生路径失效”的职场人探索副业、个人产品与新的生活方式，关注商业行动背后的身体感受与生命力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ynWeoYWUT_0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E506. AI时代的真本事：穿透不确定性的六个能力</title>
      <itunes:episode>506</itunes:episode>
      <podcast:episode>506</podcast:episode>
      <itunes:title>E506. AI时代的真本事：穿透不确定性的六个能力</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/236d2a6d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>现实没有标准答案：有知识、有技能的人仍可能拿不到结果。所谓运气背后，往往是一组穿透不确定性的能力——定义问题、借力整合、及时决策、迭代纠偏，以及真正对结果上心。</p>

<p>适合习惯按部就班准备、进入工作后却频繁受挫的人，帮助把注意力从“我会不会”转向“我能不能把事情做成”。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 定义问题与拆解问题为什么比展示已有知识更接近结果？</p>
<p>• 借力整合如何让“不需要全都会”成为一种工作能力？</p>
<p>• 信息不完整时，怎样做出足够好的决策而不是无限等待？</p>
<p>• 迭代纠偏如何把错误转化为下一轮行动依据？</p>
<p>• ownership与上心怎样解释同背景的人为何交付差异巨大？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么知识和技能换不来结果
</p>
<p>
02:10 — 真正稀缺的是穿透不确定性
</p>
<p>
04:46 — 六大能力总览
</p>
<p>
05:18 — 先定义问题，再拆解问题
</p>
<p>
07:00 — 借力整合从承认不会开始
</p>
<p>
08:36 — 在信息不足时做决策
</p>
<p>
10:03 — 迭代纠偏、ownership与上心
</p>
<p>
11:38 — 别把可训练的能力叫作运气
</p>
<p>
13:40 — 从会不会切换到能不能
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=AHkzE4j-DjY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

<p>真本事：</p>
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<p>带来尚未做成的任务，写下问题定义、决策节点与纠偏记录，请大家复盘阻力所在。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>现实没有标准答案：有知识、有技能的人仍可能拿不到结果。所谓运气背后，往往是一组穿透不确定性的能力——定义问题、借力整合、及时决策、迭代纠偏，以及真正对结果上心。</p>

<p>适合习惯按部就班准备、进入工作后却频繁受挫的人，帮助把注意力从“我会不会”转向“我能不能把事情做成”。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 定义问题与拆解问题为什么比展示已有知识更接近结果？</p>
<p>• 借力整合如何让“不需要全都会”成为一种工作能力？</p>
<p>• 信息不完整时，怎样做出足够好的决策而不是无限等待？</p>
<p>• 迭代纠偏如何把错误转化为下一轮行动依据？</p>
<p>• ownership与上心怎样解释同背景的人为何交付差异巨大？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么知识和技能换不来结果
</p>
<p>
02:10 — 真正稀缺的是穿透不确定性
</p>
<p>
04:46 — 六大能力总览
</p>
<p>
05:18 — 先定义问题，再拆解问题
</p>
<p>
07:00 — 借力整合从承认不会开始
</p>
<p>
08:36 — 在信息不足时做决策
</p>
<p>
10:03 — 迭代纠偏、ownership与上心
</p>
<p>
11:38 — 别把可训练的能力叫作运气
</p>
<p>
13:40 — 从会不会切换到能不能
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=AHkzE4j-DjY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/236d2a6d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>真本事：</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>现实没有标准答案：有知识、有技能的人仍可能拿不到结果。所谓运气背后，往往是一组穿透不确定性的能力——定义问题、借力整合、及时决策、迭代纠偏，以及真正对结果上心。</p>

<p>适合习惯按部就班准备、进入工作后却频繁受挫的人，帮助把注意力从“我会不会”转向“我能不能把事情做成”。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 定义问题与拆解问题为什么比展示已有知识更接近结果？</p>
<p>• 借力整合如何让“不需要全都会”成为一种工作能力？</p>
<p>• 信息不完整时，怎样做出足够好的决策而不是无限等待？</p>
<p>• 迭代纠偏如何把错误转化为下一轮行动依据？</p>
<p>• ownership与上心怎样解释同背景的人为何交付差异巨大？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么知识和技能换不来结果
</p>
<p>
02:10 — 真正稀缺的是穿透不确定性
</p>
<p>
04:46 — 六大能力总览
</p>
<p>
05:18 — 先定义问题，再拆解问题
</p>
<p>
07:00 — 借力整合从承认不会开始
</p>
<p>
08:36 — 在信息不足时做决策
</p>
<p>
10:03 — 迭代纠偏、ownership与上心
</p>
<p>
11:38 — 别把可训练的能力叫作运气
</p>
<p>
13:40 — 从会不会切换到能不能
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=AHkzE4j-DjY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E505. AI时代，“精英阶层”正在如何重构教育？</title>
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      <itunes:title>E505. AI时代，“精英阶层”正在如何重构教育？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/bac54db0</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当AI让知识获取的边际成本趋近于零，教育继续奖励做题家，可能是在积累一项迅速贬值的资产。本期从“自然语言即代码”出发，讨论孩子如何从答案消费者变成能定义问题、创造产品的建造者。</p>

<p>适合正在选择教育重点的家长、教师和学生，帮助判断分数、编程语法、批判性思维与产品意识中，哪些能力更值得长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么自然语言即代码意味着AI不只是更聪明的搜索引擎？</p>
<p>• 技术门槛降低后，为什么会用AI的人与被AI饲养的人反而加速分层？</p>
<p>• 如何通过context engineering训练孩子定义问题、补充背景和设置约束？</p>
<p>• 产品意识怎样把孩子从索取答案带向解决真实问题？</p>
<p>• 家长如何让AI扮演导师，同时保留孩子的批判性思维与初学者心态？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 知识获取成本趋近于零之后
</p>
<p>
00:40 — 活动背景与分享者介绍
</p>
<p>
02:02 — 从做题家转向建造者
</p>
<p>
05:08 — 自然语言即代码的范式变化
</p>
<p>
07:24 — 门槛降低为何加剧分层
</p>
<p>
09:00 — 提问、产品与初学者心态
</p>
<p>
19:11 — 家长和学校如何引导AI使用
</p>
<p>
23:30 — 工作、学校与AI安全问答
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>孙煜征是康奈尔大学经济学博士、Superlinear.Academy社区创始人，曾任Statsig布道师；本期分享聚焦AI与教育。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UU-VfbWbvV0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>提出孩子真实遇到的问题，和大家把它改造成能定义需求、动手建造并接受反馈的学习项目。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当AI让知识获取的边际成本趋近于零，教育继续奖励做题家，可能是在积累一项迅速贬值的资产。本期从“自然语言即代码”出发，讨论孩子如何从答案消费者变成能定义问题、创造产品的建造者。</p>

<p>适合正在选择教育重点的家长、教师和学生，帮助判断分数、编程语法、批判性思维与产品意识中，哪些能力更值得长期投入。</p>

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<p>• 技术门槛降低后，为什么会用AI的人与被AI饲养的人反而加速分层？</p>
<p>• 如何通过context engineering训练孩子定义问题、补充背景和设置约束？</p>
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<p>• 家长如何让AI扮演导师，同时保留孩子的批判性思维与初学者心态？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 知识获取成本趋近于零之后
</p>
<p>
00:40 — 活动背景与分享者介绍
</p>
<p>
02:02 — 从做题家转向建造者
</p>
<p>
05:08 — 自然语言即代码的范式变化
</p>
<p>
07:24 — 门槛降低为何加剧分层
</p>
<p>
09:00 — 提问、产品与初学者心态
</p>
<p>
19:11 — 家长和学校如何引导AI使用
</p>
<p>
23:30 — 工作、学校与AI安全问答
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

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<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 08 Jun 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当AI让知识获取的边际成本趋近于零，教育继续奖励做题家，可能是在积累一项迅速贬值的资产。本期从“自然语言即代码”出发，讨论孩子如何从答案消费者变成能定义问题、创造产品的建造者。</p>

<p>适合正在选择教育重点的家长、教师和学生，帮助判断分数、编程语法、批判性思维与产品意识中，哪些能力更值得长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么自然语言即代码意味着AI不只是更聪明的搜索引擎？</p>
<p>• 技术门槛降低后，为什么会用AI的人与被AI饲养的人反而加速分层？</p>
<p>• 如何通过context engineering训练孩子定义问题、补充背景和设置约束？</p>
<p>• 产品意识怎样把孩子从索取答案带向解决真实问题？</p>
<p>• 家长如何让AI扮演导师，同时保留孩子的批判性思维与初学者心态？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 知识获取成本趋近于零之后
</p>
<p>
00:40 — 活动背景与分享者介绍
</p>
<p>
02:02 — 从做题家转向建造者
</p>
<p>
05:08 — 自然语言即代码的范式变化
</p>
<p>
07:24 — 门槛降低为何加剧分层
</p>
<p>
09:00 — 提问、产品与初学者心态
</p>
<p>
19:11 — 家长和学校如何引导AI使用
</p>
<p>
23:30 — 工作、学校与AI安全问答
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>孙煜征是康奈尔大学经济学博士、Superlinear.Academy社区创始人，曾任Statsig布道师；本期分享聚焦AI与教育。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/bac54db0/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E504. 2026年，普通人想跟上AI时代，这件事必须要做</title>
      <itunes:episode>504</itunes:episode>
      <podcast:episode>504</podcast:episode>
      <itunes:title>E504. 2026年，普通人想跟上AI时代，这件事必须要做</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/ec741edc</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>很多非程序员把 AI 停留在 ChatGPT 的问答框里，得到建议后仍要自己执行；Cursor 这类 AI Agents 则能读取文件、发现错误并持续迭代到结果。本期给出普通人进入 AI Coding 的三道门槛，以及 CER 和 3C 两个自然语言模板。</p>

<p>适合老板、市场、销售、设计师和运营等没有编程背景的人，帮助你判断哪些任务该继续问 ChatGPT，哪些应该交给 Cursor 直接执行。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• ChatGPT 与 Cursor 在文件读取、错误反馈和持续执行上有什么区别？</p>
<p>• 为什么拿出可讨论的原型，比在会议里只给建议更有价值？</p>
<p>• 普通人进入 AI Coding 需要跨过哪三道门槛？</p>
<p>• 如何用 CER 的 Context、Error、Request 结构处理报错？</p>
<p>• 如何用 3C 的 Context、Criteria、Component 说清需求与验收标准？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要从 ChatGPT 转向 Cursor
</p>
<p>
00:37 — 让 Cursor 直接处理文件与任务
</p>
<p>
01:24 — 聊天框与执行型工作流的根本区别
</p>
<p>
02:12 — 从给建议的人变成拿出原型的人
</p>
<p>
03:00 — 为什么仍要理解 AI Agents
</p>
<p>
04:02 — 普通人上手 AI Coding 的三道门槛
</p>
<p>
05:32 — 用 CER 修错，用 3C 描述需求
</p>
<p>
06:58 — 建立真正让 AI 动手的习惯
</p>
<p>
07:58 — 从会聊天到会调度 AI
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=r5I6nnrOHs4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ec741edc/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>带上想从聊天问答迁移到执行工具的工作任务，请大家协助拆成可运行的原型或自动化。</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>很多非程序员把 AI 停留在 ChatGPT 的问答框里，得到建议后仍要自己执行；Cursor 这类 AI Agents 则能读取文件、发现错误并持续迭代到结果。本期给出普通人进入 AI Coding 的三道门槛，以及 CER 和 3C 两个自然语言模板。</p>

<p>适合老板、市场、销售、设计师和运营等没有编程背景的人，帮助你判断哪些任务该继续问 ChatGPT，哪些应该交给 Cursor 直接执行。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• ChatGPT 与 Cursor 在文件读取、错误反馈和持续执行上有什么区别？</p>
<p>• 为什么拿出可讨论的原型，比在会议里只给建议更有价值？</p>
<p>• 普通人进入 AI Coding 需要跨过哪三道门槛？</p>
<p>• 如何用 CER 的 Context、Error、Request 结构处理报错？</p>
<p>• 如何用 3C 的 Context、Criteria、Component 说清需求与验收标准？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要从 ChatGPT 转向 Cursor
</p>
<p>
00:37 — 让 Cursor 直接处理文件与任务
</p>
<p>
01:24 — 聊天框与执行型工作流的根本区别
</p>
<p>
02:12 — 从给建议的人变成拿出原型的人
</p>
<p>
03:00 — 为什么仍要理解 AI Agents
</p>
<p>
04:02 — 普通人上手 AI Coding 的三道门槛
</p>
<p>
05:32 — 用 CER 修错，用 3C 描述需求
</p>
<p>
06:58 — 建立真正让 AI 动手的习惯
</p>
<p>
07:58 — 从会聊天到会调度 AI
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 31 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>很多非程序员把 AI 停留在 ChatGPT 的问答框里，得到建议后仍要自己执行；Cursor 这类 AI Agents 则能读取文件、发现错误并持续迭代到结果。本期给出普通人进入 AI Coding 的三道门槛，以及 CER 和 3C 两个自然语言模板。</p>

<p>适合老板、市场、销售、设计师和运营等没有编程背景的人，帮助你判断哪些任务该继续问 ChatGPT，哪些应该交给 Cursor 直接执行。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• ChatGPT 与 Cursor 在文件读取、错误反馈和持续执行上有什么区别？</p>
<p>• 为什么拿出可讨论的原型，比在会议里只给建议更有价值？</p>
<p>• 普通人进入 AI Coding 需要跨过哪三道门槛？</p>
<p>• 如何用 CER 的 Context、Error、Request 结构处理报错？</p>
<p>• 如何用 3C 的 Context、Criteria、Component 说清需求与验收标准？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要从 ChatGPT 转向 Cursor
</p>
<p>
00:37 — 让 Cursor 直接处理文件与任务
</p>
<p>
01:24 — 聊天框与执行型工作流的根本区别
</p>
<p>
02:12 — 从给建议的人变成拿出原型的人
</p>
<p>
03:00 — 为什么仍要理解 AI Agents
</p>
<p>
04:02 — 普通人上手 AI Coding 的三道门槛
</p>
<p>
05:32 — 用 CER 修错，用 3C 描述需求
</p>
<p>
06:58 — 建立真正让 AI 动手的习惯
</p>
<p>
07:58 — 从会聊天到会调度 AI
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=r5I6nnrOHs4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ec741edc/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上想从聊天问答迁移到执行工具的工作任务，请大家协助拆成可运行的原型或自动化。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/ec741edc/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E503. （限时公开）课代表和鸭哥工作的实况 ｜ how the sausage is made</title>
      <itunes:episode>503</itunes:episode>
      <podcast:episode>503</podcast:episode>
      <itunes:title>E503. （限时公开）课代表和鸭哥工作的实况 ｜ how the sausage is made</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9fd0fcb5</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>课代表与鸭哥公开一段未经打磨的协作现场：从 Agent.md、工具接入和 Google Docs 配置，到 source of truth、evaluation 与 Voice Memo 自动化。它展示的不是完美教程，而是怎样把模糊问题逐步外化为可复用的 skill 和 context infrastructure。</p>

<p>适合想让 AI 深入真实工作、却常被安装、路径、权限和上下文卡住的人，帮助你理解高手如何准备环境，并把一次错误变成长期规则。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 AI 使用差距来自工作逻辑的外化，而不只是 prompt？</p>
<p>• 一个可复用的 skill 应怎样写清目标、常见坑、工具和成功标准？</p>
<p>• Agent.md 与 context infrastructure 分别承担什么作用？</p>
<p>• 为何搜索结果要先落盘，再由 AI 选择性读取？</p>
<p>• 怎样用 source of truth 和 evaluation 降低写作幻觉与漏检误报？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>课代表以非技术用户的视角追问安装摩擦、概念翻译与实际验收，鸭哥则拆解 Agent.md、工具接入、evaluation 和 context infrastructure，呈现两种视角如何共同完善 AI 工作流。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-yjem69C2P4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9fd0fcb5/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>课程里的讲解：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/aa/sections/840969/lessons/3929070">https://www.superlinear.academy/c/aa/sections/840969/lessons/3929070</a></p>

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<p>把尚未外化的个人工作逻辑带来，和大家拆成可复用的规则、上下文与评估步骤。</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>课代表与鸭哥公开一段未经打磨的协作现场：从 Agent.md、工具接入和 Google Docs 配置，到 source of truth、evaluation 与 Voice Memo 自动化。它展示的不是完美教程，而是怎样把模糊问题逐步外化为可复用的 skill 和 context infrastructure。</p>

<p>适合想让 AI 深入真实工作、却常被安装、路径、权限和上下文卡住的人，帮助你理解高手如何准备环境，并把一次错误变成长期规则。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 AI 使用差距来自工作逻辑的外化，而不只是 prompt？</p>
<p>• 一个可复用的 skill 应怎样写清目标、常见坑、工具和成功标准？</p>
<p>• Agent.md 与 context infrastructure 分别承担什么作用？</p>
<p>• 为何搜索结果要先落盘，再由 AI 选择性读取？</p>
<p>• 怎样用 source of truth 和 evaluation 降低写作幻觉与漏检误报？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>课代表以非技术用户的视角追问安装摩擦、概念翻译与实际验收，鸭哥则拆解 Agent.md、工具接入、evaluation 和 context infrastructure，呈现两种视角如何共同完善 AI 工作流。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-yjem69C2P4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>课程里的讲解：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Thu, 28 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>课代表与鸭哥公开一段未经打磨的协作现场：从 Agent.md、工具接入和 Google Docs 配置，到 source of truth、evaluation 与 Voice Memo 自动化。它展示的不是完美教程，而是怎样把模糊问题逐步外化为可复用的 skill 和 context infrastructure。</p>

<p>适合想让 AI 深入真实工作、却常被安装、路径、权限和上下文卡住的人，帮助你理解高手如何准备环境，并把一次错误变成长期规则。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 AI 使用差距来自工作逻辑的外化，而不只是 prompt？</p>
<p>• 一个可复用的 skill 应怎样写清目标、常见坑、工具和成功标准？</p>
<p>• Agent.md 与 context infrastructure 分别承担什么作用？</p>
<p>• 为何搜索结果要先落盘，再由 AI 选择性读取？</p>
<p>• 怎样用 source of truth 和 evaluation 降低写作幻觉与漏检误报？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>课代表以非技术用户的视角追问安装摩擦、概念翻译与实际验收，鸭哥则拆解 Agent.md、工具接入、evaluation 和 context infrastructure，呈现两种视角如何共同完善 AI 工作流。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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</p>

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<p>把尚未外化的个人工作逻辑带来，和大家拆成可复用的规则、上下文与评估步骤。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/9fd0fcb5/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E502. 一个大胆又谨慎的AI转型经历｜刘希元访谈</title>
      <itunes:episode>502</itunes:episode>
      <podcast:episode>502</podcast:episode>
      <itunes:title>E502. 一个大胆又谨慎的AI转型经历｜刘希元访谈</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/6b74b4e6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Zero（刘希元）把 AI 转型放进三种真实处境：用 vibe coding 解决企业长尾痛点，带孩子共创游戏，以及从工程师转向 PM 和创业。工具让实现变快以后，更难的问题变成怎样控制复杂项目、培养 builder mindset，并在不确定中寻找客户信号。</p>

<p>适合用 AI 写代码的工程师和产品人、考虑技术转产品或创业的人，以及思考孩子如何接触 AI 的家长，帮助你判断何时动手、如何设边界。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• vibe coding 为什么适合解决 SaaS 不会覆盖的内部长尾痛点？</p>
<p>• 从 Copilot、Cursor 到 Claude Code，agentic thinking 改变了什么？</p>
<p>• Game Design Doc、Plan Mode 与 context 如何防止复杂项目失控？</p>
<p>• 亲子共创如何让孩子从 consumer 转向具有 builder mindset 的创作者？</p>
<p>• 工程师转 PM 后，为什么定义方向和寻找客户信号比解题更难？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 如何同时改变工作、教育与亲子共创
</p>
<p>
01:07 — Zero：从游戏、Google 到 startup
</p>
<p>
03:15 — 离职创业前的 Obsidian Copilot 实践
</p>
<p>
08:40 — 从 Copilot、Cursor 到 agentic thinking
</p>
<p>
12:11 — 用 vibe coding 解决内部工具的长尾痛点
</p>
<p>
18:52 — 孩子接触 AI：阻挡还是引导
</p>
<p>
21:56 — 亲子共创从陀螺打龙到学校塔防
</p>
<p>
33:00 — 用 Game Design Doc 与 Plan Mode 管理复杂项目
</p>
<p>
39:19 — 让孩子从 consumer 转向 builder
</p>
<p>
47:07 — 工程师转 PM 后如何寻找客户信号
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Zero（刘希元）有十多年 Web 工程经验，经历游戏、Google 与 startup，正在从工程师转向 PM 并准备创业，也持续探索 Obsidian Copilot 与 AI 游戏教育。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=HTxtDxEo3kQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/6b74b4e6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>97分钟完整版：</p>
<p><a href="https://youtu.be/EypWgo13w4w">https://youtu.be/EypWgo13w4w</a></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Zero（刘希元）把 AI 转型放进三种真实处境：用 vibe coding 解决企业长尾痛点，带孩子共创游戏，以及从工程师转向 PM 和创业。工具让实现变快以后，更难的问题变成怎样控制复杂项目、培养 builder mindset，并在不确定中寻找客户信号。</p>

<p>适合用 AI 写代码的工程师和产品人、考虑技术转产品或创业的人，以及思考孩子如何接触 AI 的家长，帮助你判断何时动手、如何设边界。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• vibe coding 为什么适合解决 SaaS 不会覆盖的内部长尾痛点？</p>
<p>• 从 Copilot、Cursor 到 Claude Code，agentic thinking 改变了什么？</p>
<p>• Game Design Doc、Plan Mode 与 context 如何防止复杂项目失控？</p>
<p>• 亲子共创如何让孩子从 consumer 转向具有 builder mindset 的创作者？</p>
<p>• 工程师转 PM 后，为什么定义方向和寻找客户信号比解题更难？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 如何同时改变工作、教育与亲子共创
</p>
<p>
01:07 — Zero：从游戏、Google 到 startup
</p>
<p>
03:15 — 离职创业前的 Obsidian Copilot 实践
</p>
<p>
08:40 — 从 Copilot、Cursor 到 agentic thinking
</p>
<p>
12:11 — 用 vibe coding 解决内部工具的长尾痛点
</p>
<p>
18:52 — 孩子接触 AI：阻挡还是引导
</p>
<p>
21:56 — 亲子共创从陀螺打龙到学校塔防
</p>
<p>
33:00 — 用 Game Design Doc 与 Plan Mode 管理复杂项目
</p>
<p>
39:19 — 让孩子从 consumer 转向 builder
</p>
<p>
47:07 — 工程师转 PM 后如何寻找客户信号
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Zero（刘希元）有十多年 Web 工程经验，经历游戏、Google 与 startup，正在从工程师转向 PM 并准备创业，也持续探索 Obsidian Copilot 与 AI 游戏教育。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 27 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>Zero（刘希元）把 AI 转型放进三种真实处境：用 vibe coding 解决企业长尾痛点，带孩子共创游戏，以及从工程师转向 PM 和创业。工具让实现变快以后，更难的问题变成怎样控制复杂项目、培养 builder mindset，并在不确定中寻找客户信号。</p>

<p>适合用 AI 写代码的工程师和产品人、考虑技术转产品或创业的人，以及思考孩子如何接触 AI 的家长，帮助你判断何时动手、如何设边界。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• vibe coding 为什么适合解决 SaaS 不会覆盖的内部长尾痛点？</p>
<p>• 从 Copilot、Cursor 到 Claude Code，agentic thinking 改变了什么？</p>
<p>• Game Design Doc、Plan Mode 与 context 如何防止复杂项目失控？</p>
<p>• 亲子共创如何让孩子从 consumer 转向具有 builder mindset 的创作者？</p>
<p>• 工程师转 PM 后，为什么定义方向和寻找客户信号比解题更难？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 如何同时改变工作、教育与亲子共创
</p>
<p>
01:07 — Zero：从游戏、Google 到 startup
</p>
<p>
03:15 — 离职创业前的 Obsidian Copilot 实践
</p>
<p>
08:40 — 从 Copilot、Cursor 到 agentic thinking
</p>
<p>
12:11 — 用 vibe coding 解决内部工具的长尾痛点
</p>
<p>
18:52 — 孩子接触 AI：阻挡还是引导
</p>
<p>
21:56 — 亲子共创从陀螺打龙到学校塔防
</p>
<p>
33:00 — 用 Game Design Doc 与 Plan Mode 管理复杂项目
</p>
<p>
39:19 — 让孩子从 consumer 转向 builder
</p>
<p>
47:07 — 工程师转 PM 后如何寻找客户信号
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Zero（刘希元）有十多年 Web 工程经验，经历游戏、Google 与 startup，正在从工程师转向 PM 并准备创业，也持续探索 Obsidian Copilot 与 AI 游戏教育。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=HTxtDxEo3kQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/6b74b4e6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>97分钟完整版：</p>
<p><a href="https://youtu.be/EypWgo13w4w">https://youtu.be/EypWgo13w4w</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>提交正在做的智能编程或亲子共创实验，写清复杂度边界与客户信号，请大家共同复盘。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/6b74b4e6/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E501. 用数据做增长的完整方法论，和数据工作的时代变化</title>
      <itunes:episode>501</itunes:episode>
      <podcast:episode>501</podcast:episode>
      <itunes:title>E501. 用数据做增长的完整方法论，和数据工作的时代变化</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/bfc7d19f</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>围绕《Growth Data Analysis Playbook》，Mengying、Joe、Yuzheng 与 Julie 把增长分析从报表和指标拉回产品决策：PLG 如何运转，产品市场匹配怎样量化，实验体系何时建设，以及数据叙事如何让严谨分析真正推动团队行动。</p>

<p>适合增长、产品、数据分析、数据科学和 AI 应用从业者，帮助你判断该追什么指标、何时建设实验体系，以及如何让分析进入真实决策。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 PLG 不是放任产品自然增长？</p>
<p>• 如何用留存、规模和参与度判断产品市场匹配？</p>
<p>• 实验体系应该何时建立，覆盖率为何比实验数量更重要？</p>
<p>• 数据叙事怎样在不牺牲严谨性的前提下推动行动？</p>
<p>• AI Agent 出现后，数据工作的角色和指标会怎样变化？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 嘉宾与增长数据分析的核心问题
</p>
<p>
05:54 — 为什么需要《Growth Data Analysis Playbook》
</p>
<p>
12:52 — PLG 不等于让产品自然增长
</p>
<p>
14:41 — 用留存、规模和参与度判断产品市场匹配
</p>
<p>
19:59 — 实验体系何时需要基础设施
</p>
<p>
22:36 — 严谨分析如何通过数据叙事推动行动
</p>
<p>
26:53 — 让工程团队真正形成数据文化
</p>
<p>
29:24 — AI 时代如何重估数据工作的角色
</p>
<p>
35:58 — 职业、PLG 营销与 AI Agent 指标问答
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Mengying、Joe、Yuzheng 与主持人 Julie 围绕《Growth Data Analysis Playbook》，讨论增长分析、PLG、实验体系、数据团队建设及 AI 时代的数据工作。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=yWTjrqx8SJE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/bfc7d19f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>购书链接：</p>
<p><a href="https://www.amazon.com/Growth-Data-Analytics-Playbook-Product-Market/dp/1544549822">https://www.amazon.com/Growth-Data-Analytics-Playbook-Product-Market/dp/1544549822</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出近期增长决策及其数据依据，和大家检查指标、实验设计与叙事能否支持行动。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>围绕《Growth Data Analysis Playbook》，Mengying、Joe、Yuzheng 与 Julie 把增长分析从报表和指标拉回产品决策：PLG 如何运转，产品市场匹配怎样量化，实验体系何时建设，以及数据叙事如何让严谨分析真正推动团队行动。</p>

<p>适合增长、产品、数据分析、数据科学和 AI 应用从业者，帮助你判断该追什么指标、何时建设实验体系，以及如何让分析进入真实决策。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 PLG 不是放任产品自然增长？</p>
<p>• 如何用留存、规模和参与度判断产品市场匹配？</p>
<p>• 实验体系应该何时建立，覆盖率为何比实验数量更重要？</p>
<p>• 数据叙事怎样在不牺牲严谨性的前提下推动行动？</p>
<p>• AI Agent 出现后，数据工作的角色和指标会怎样变化？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 嘉宾与增长数据分析的核心问题
</p>
<p>
05:54 — 为什么需要《Growth Data Analysis Playbook》
</p>
<p>
12:52 — PLG 不等于让产品自然增长
</p>
<p>
14:41 — 用留存、规模和参与度判断产品市场匹配
</p>
<p>
19:59 — 实验体系何时需要基础设施
</p>
<p>
22:36 — 严谨分析如何通过数据叙事推动行动
</p>
<p>
26:53 — 让工程团队真正形成数据文化
</p>
<p>
29:24 — AI 时代如何重估数据工作的角色
</p>
<p>
35:58 — 职业、PLG 营销与 AI Agent 指标问答
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Mengying、Joe、Yuzheng 与主持人 Julie 围绕《Growth Data Analysis Playbook》，讨论增长分析、PLG、实验体系、数据团队建设及 AI 时代的数据工作。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=yWTjrqx8SJE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 25 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>围绕《Growth Data Analysis Playbook》，Mengying、Joe、Yuzheng 与 Julie 把增长分析从报表和指标拉回产品决策：PLG 如何运转，产品市场匹配怎样量化，实验体系何时建设，以及数据叙事如何让严谨分析真正推动团队行动。</p>

<p>适合增长、产品、数据分析、数据科学和 AI 应用从业者，帮助你判断该追什么指标、何时建设实验体系，以及如何让分析进入真实决策。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 PLG 不是放任产品自然增长？</p>
<p>• 如何用留存、规模和参与度判断产品市场匹配？</p>
<p>• 实验体系应该何时建立，覆盖率为何比实验数量更重要？</p>
<p>• 数据叙事怎样在不牺牲严谨性的前提下推动行动？</p>
<p>• AI Agent 出现后，数据工作的角色和指标会怎样变化？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 嘉宾与增长数据分析的核心问题
</p>
<p>
05:54 — 为什么需要《Growth Data Analysis Playbook》
</p>
<p>
12:52 — PLG 不等于让产品自然增长
</p>
<p>
14:41 — 用留存、规模和参与度判断产品市场匹配
</p>
<p>
19:59 — 实验体系何时需要基础设施
</p>
<p>
22:36 — 严谨分析如何通过数据叙事推动行动
</p>
<p>
26:53 — 让工程团队真正形成数据文化
</p>
<p>
29:24 — AI 时代如何重估数据工作的角色
</p>
<p>
35:58 — 职业、PLG 营销与 AI Agent 指标问答
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Mengying、Joe、Yuzheng 与主持人 Julie 围绕《Growth Data Analysis Playbook》，讨论增长分析、PLG、实验体系、数据团队建设及 AI 时代的数据工作。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=yWTjrqx8SJE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E500. AI时代的面试，三件事让公司对我求贤若渴？</title>
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      <itunes:title>E500. AI时代的面试，三件事让公司对我求贤若渴？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d0261025</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI Native 公司的面试不只看你会不会用 Cursor、Claude Code 或写 prompt，而是要看你能否做出真实作品、在小团队中高效协作，并把个人判断力沉淀进系统。三个框架可以组织证据，但真正有说服力的案例仍要在工作或 side project 中做出来。</p>

<p>适合准备 AI Native 公司、startup 或 AI Mindset 面试的设计师、PM、数据和市场岗位，帮助你把工具使用转化为可验证的工作案例。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 非程序员怎样证明自己具备 AI Native 能力？</p>
<p>• 为什么真实产品和业务迭代比展示 Cursor 或 Claude Code 更有说服力？</p>
<p>• AI Native 小团队需要怎样的协作方式？</p>
<p>• 如何把判断力、方法论和隐性知识教给 AI？</p>
<p>• 为什么面试框架只能表达案例，而 side project 才能创造案例？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 面试为什么开始考察 AI Mindset
</p>
<p>
01:14 — 非程序员如何证明 AI Native 能力
</p>
<p>
02:09 — 用 AI 做出更接近真实业务的作品
</p>
<p>
03:52 — 在 AI Native 小团队中高效协作
</p>
<p>
07:05 — 把个人判断力沉淀给 AI
</p>
<p>
08:37 — 框架只能表达案例，不能创造案例
</p>
<p>
10:16 — 竞争力来自新的工作方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MTE6gpw8fqA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d0261025/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>拓展阅读，《别用昨天的方法准备今天的面试：AI 时代最好的简历，是做出来的》：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/interview">https://www.superlinear.academy/c/posts/interview</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来准备投递人工智能原生公司的作品案例，请大家从协作、判断与系统沉淀角度挑证据缺口。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI Native 公司的面试不只看你会不会用 Cursor、Claude Code 或写 prompt，而是要看你能否做出真实作品、在小团队中高效协作，并把个人判断力沉淀进系统。三个框架可以组织证据，但真正有说服力的案例仍要在工作或 side project 中做出来。</p>

<p>适合准备 AI Native 公司、startup 或 AI Mindset 面试的设计师、PM、数据和市场岗位，帮助你把工具使用转化为可验证的工作案例。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 非程序员怎样证明自己具备 AI Native 能力？</p>
<p>• 为什么真实产品和业务迭代比展示 Cursor 或 Claude Code 更有说服力？</p>
<p>• AI Native 小团队需要怎样的协作方式？</p>
<p>• 如何把判断力、方法论和隐性知识教给 AI？</p>
<p>• 为什么面试框架只能表达案例，而 side project 才能创造案例？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 面试为什么开始考察 AI Mindset
</p>
<p>
01:14 — 非程序员如何证明 AI Native 能力
</p>
<p>
02:09 — 用 AI 做出更接近真实业务的作品
</p>
<p>
03:52 — 在 AI Native 小团队中高效协作
</p>
<p>
07:05 — 把个人判断力沉淀给 AI
</p>
<p>
08:37 — 框架只能表达案例，不能创造案例
</p>
<p>
10:16 — 竞争力来自新的工作方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MTE6gpw8fqA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 19 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI Native 公司的面试不只看你会不会用 Cursor、Claude Code 或写 prompt，而是要看你能否做出真实作品、在小团队中高效协作，并把个人判断力沉淀进系统。三个框架可以组织证据，但真正有说服力的案例仍要在工作或 side project 中做出来。</p>

<p>适合准备 AI Native 公司、startup 或 AI Mindset 面试的设计师、PM、数据和市场岗位，帮助你把工具使用转化为可验证的工作案例。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 非程序员怎样证明自己具备 AI Native 能力？</p>
<p>• 为什么真实产品和业务迭代比展示 Cursor 或 Claude Code 更有说服力？</p>
<p>• AI Native 小团队需要怎样的协作方式？</p>
<p>• 如何把判断力、方法论和隐性知识教给 AI？</p>
<p>• 为什么面试框架只能表达案例，而 side project 才能创造案例？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 面试为什么开始考察 AI Mindset
</p>
<p>
01:14 — 非程序员如何证明 AI Native 能力
</p>
<p>
02:09 — 用 AI 做出更接近真实业务的作品
</p>
<p>
03:52 — 在 AI Native 小团队中高效协作
</p>
<p>
07:05 — 把个人判断力沉淀给 AI
</p>
<p>
08:37 — 框架只能表达案例，不能创造案例
</p>
<p>
10:16 — 竞争力来自新的工作方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MTE6gpw8fqA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

<p>拓展阅读，《别用昨天的方法准备今天的面试：AI 时代最好的简历，是做出来的》：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E499. 你跟AI高手，prompt水平差距有多大？</title>
      <itunes:episode>499</itunes:episode>
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      <itunes:title>E499. 你跟AI高手，prompt水平差距有多大？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/8017dd09</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>这不是比较几句 prompt，而是把模糊需求推进为可交付工具的现场：Voice Memo 经 ASR 变成 CSV，再由 Codex 生成总结、行动项与 HTML 报告。真正的差距在于，能否把安装、定时执行、测试、文档和 privacy check 一并设计进 intake skill。</p>

<p>适合想自动化个人语音记录、会议转写或 daily review 的人，也适合希望理解 AI-oriented skill 如何从需求走到可安装交付的产品与工程实践者。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何把 Voice Memo、ASR、CSV 与 HTML 串成可复用的 life record 管线？</p>
<p>• 为什么 intake skill 需要面向 AI 安装，而不只是面向人写说明？</p>
<p>• Codex prompt 怎样接替既有处理逻辑，生成总结与行动项？</p>
<p>• PRD、RFC、CLI、测试和 README 在 AI-oriented skill 中各自解决什么问题？</p>
<p>• 怎样把示例音频与 privacy check 纳入交付验收？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 实时转写升级带来的新交互
</p>
<p>
00:35 — 从 life record 到 Voice Memo、ASR 与 intake skill
</p>
<p>
02:29 — 让 AI 能自行安装的 skill 设计
</p>
<p>
03:48 — 每晚自动完成同步、转写与总结
</p>
<p>
04:27 — 从 PRD、CLI、测试到 privacy check
</p>
<p>
05:47 — GPT 与 DeepSeek 的执行差异
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-s9Oj3koBTc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8017dd09/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>项目：</p>
<p><a href="https://github.com/grapeot/intake-skill">https://github.com/grapeot/intake-skill</a></p>

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<p>把语音记录或自动总结系统的在制版本带来，请大家检查安装、测试、隐私与验收设计。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>这不是比较几句 prompt，而是把模糊需求推进为可交付工具的现场：Voice Memo 经 ASR 变成 CSV，再由 Codex 生成总结、行动项与 HTML 报告。真正的差距在于，能否把安装、定时执行、测试、文档和 privacy check 一并设计进 intake skill。</p>

<p>适合想自动化个人语音记录、会议转写或 daily review 的人，也适合希望理解 AI-oriented skill 如何从需求走到可安装交付的产品与工程实践者。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何把 Voice Memo、ASR、CSV 与 HTML 串成可复用的 life record 管线？</p>
<p>• 为什么 intake skill 需要面向 AI 安装，而不只是面向人写说明？</p>
<p>• Codex prompt 怎样接替既有处理逻辑，生成总结与行动项？</p>
<p>• PRD、RFC、CLI、测试和 README 在 AI-oriented skill 中各自解决什么问题？</p>
<p>• 怎样把示例音频与 privacy check 纳入交付验收？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 实时转写升级带来的新交互
</p>
<p>
00:35 — 从 life record 到 Voice Memo、ASR 与 intake skill
</p>
<p>
02:29 — 让 AI 能自行安装的 skill 设计
</p>
<p>
03:48 — 每晚自动完成同步、转写与总结
</p>
<p>
04:27 — 从 PRD、CLI、测试到 privacy check
</p>
<p>
05:47 — GPT 与 DeepSeek 的执行差异
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-s9Oj3koBTc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>项目：</p>
<p><a href="https://github.com/grapeot/intake-skill">https://github.com/grapeot/intake-skill</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 17 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>这不是比较几句 prompt，而是把模糊需求推进为可交付工具的现场：Voice Memo 经 ASR 变成 CSV，再由 Codex 生成总结、行动项与 HTML 报告。真正的差距在于，能否把安装、定时执行、测试、文档和 privacy check 一并设计进 intake skill。</p>

<p>适合想自动化个人语音记录、会议转写或 daily review 的人，也适合希望理解 AI-oriented skill 如何从需求走到可安装交付的产品与工程实践者。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何把 Voice Memo、ASR、CSV 与 HTML 串成可复用的 life record 管线？</p>
<p>• 为什么 intake skill 需要面向 AI 安装，而不只是面向人写说明？</p>
<p>• Codex prompt 怎样接替既有处理逻辑，生成总结与行动项？</p>
<p>• PRD、RFC、CLI、测试和 README 在 AI-oriented skill 中各自解决什么问题？</p>
<p>• 怎样把示例音频与 privacy check 纳入交付验收？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 实时转写升级带来的新交互
</p>
<p>
00:35 — 从 life record 到 Voice Memo、ASR 与 intake skill
</p>
<p>
02:29 — 让 AI 能自行安装的 skill 设计
</p>
<p>
03:48 — 每晚自动完成同步、转写与总结
</p>
<p>
04:27 — 从 PRD、CLI、测试到 privacy check
</p>
<p>
05:47 — GPT 与 DeepSeek 的执行差异
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-s9Oj3koBTc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8017dd09/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>项目：</p>
<p><a href="https://github.com/grapeot/intake-skill">https://github.com/grapeot/intake-skill</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把语音记录或自动总结系统的在制版本带来，请大家检查安装、测试、隐私与验收设计。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E498. AI的正确打开方式：不学概念，学动作</title>
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      <podcast:episode>498</podcast:episode>
      <itunes:title>E498. AI的正确打开方式：不学概念，学动作</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4b70fb24</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>知道 RAG、agent、fine-tune 和 MCP，并不等于能让真实任务稳定推进。本期用 RAG 拆开一个常见误区：pipeline 只是名词结构，真正的能力来自上下文管理、任务拆解、人机协同、评估与错误诊断这些可练习的动作。</p>

<p>适合正在用 AI 写代码、搭知识库、做产品或工作流的人，帮助你判断自己缺的是新概念，还是任务拆解、评估与结果控制的基本功。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么记住 RAG 等名词不能转化为稳定的 AI 能力？</p>
<p>• 上下文管理、任务拆解和人机协同分别解决什么问题？</p>
<p>• 企业 RAG 为什么必须处理权限、过期文档和引用准确性？</p>
<p>• ground truth、召回策略与错误诊断如何影响系统可靠性？</p>
<p>• 怎样把评估融入日常工作，而不是在输出之后凭感觉验收？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 学了很多 AI，为何真实任务仍做不好
</p>
<p>
02:00 — 名词之外，真正拉开差距的是动作
</p>
<p>
03:47 — 追逐新概念为何容易制造学习幻觉
</p>
<p>
05:06 — RAG pipeline 不等于 RAG 能力
</p>
<p>
09:31 — 高手如何拆解、诊断和控制 AI 任务
</p>
<p>
13:12 — 把 AI 当成需要反复练习的工作手艺
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9A98hWZs5yU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4b70fb24/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>文章版：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/verb">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/verb</a></p>

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<p>展示近期用智能工具推进的任务，带上拆解步骤、评估方法与错误记录，请大家诊断基本功。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>知道 RAG、agent、fine-tune 和 MCP，并不等于能让真实任务稳定推进。本期用 RAG 拆开一个常见误区：pipeline 只是名词结构，真正的能力来自上下文管理、任务拆解、人机协同、评估与错误诊断这些可练习的动作。</p>

<p>适合正在用 AI 写代码、搭知识库、做产品或工作流的人，帮助你判断自己缺的是新概念，还是任务拆解、评估与结果控制的基本功。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么记住 RAG 等名词不能转化为稳定的 AI 能力？</p>
<p>• 上下文管理、任务拆解和人机协同分别解决什么问题？</p>
<p>• 企业 RAG 为什么必须处理权限、过期文档和引用准确性？</p>
<p>• ground truth、召回策略与错误诊断如何影响系统可靠性？</p>
<p>• 怎样把评估融入日常工作，而不是在输出之后凭感觉验收？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 学了很多 AI，为何真实任务仍做不好
</p>
<p>
02:00 — 名词之外，真正拉开差距的是动作
</p>
<p>
03:47 — 追逐新概念为何容易制造学习幻觉
</p>
<p>
05:06 — RAG pipeline 不等于 RAG 能力
</p>
<p>
09:31 — 高手如何拆解、诊断和控制 AI 任务
</p>
<p>
13:12 — 把 AI 当成需要反复练习的工作手艺
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9A98hWZs5yU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 13 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>知道 RAG、agent、fine-tune 和 MCP，并不等于能让真实任务稳定推进。本期用 RAG 拆开一个常见误区：pipeline 只是名词结构，真正的能力来自上下文管理、任务拆解、人机协同、评估与错误诊断这些可练习的动作。</p>

<p>适合正在用 AI 写代码、搭知识库、做产品或工作流的人，帮助你判断自己缺的是新概念，还是任务拆解、评估与结果控制的基本功。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么记住 RAG 等名词不能转化为稳定的 AI 能力？</p>
<p>• 上下文管理、任务拆解和人机协同分别解决什么问题？</p>
<p>• 企业 RAG 为什么必须处理权限、过期文档和引用准确性？</p>
<p>• ground truth、召回策略与错误诊断如何影响系统可靠性？</p>
<p>• 怎样把评估融入日常工作，而不是在输出之后凭感觉验收？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 学了很多 AI，为何真实任务仍做不好
</p>
<p>
02:00 — 名词之外，真正拉开差距的是动作
</p>
<p>
03:47 — 追逐新概念为何容易制造学习幻觉
</p>
<p>
05:06 — RAG pipeline 不等于 RAG 能力
</p>
<p>
09:31 — 高手如何拆解、诊断和控制 AI 任务
</p>
<p>
13:12 — 把 AI 当成需要反复练习的工作手艺
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9A98hWZs5yU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>文章版：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E497. 大厂的外面没下雨，打工人如何发展第二曲线｜Dreamer妍妍访谈</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/6e7fbfc8</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>微软 AI 产品设计师 Dreamer 妍妍从 Claude Code 与 Figma 的实际协作谈起，讨论设计、产品和工程边界如何被重新划分。工具越来越平权后，Full-stack builder、一人公司与个人第二曲线的关键，反而落在 distribution、行动力和自我定义上。</p>

<p>适合设计师、PM、工程师和思考副业或一人公司的打工人，帮助你判断 AI 时代该补工具能力、distribution，还是重新定义自己的职业身份。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Claude Code 与 Figma 如何改变设计、产品和工程的协作方式？</p>
<p>• 岗位边界模糊后，Full-stack builder 需要承担什么？</p>
<p>• 为什么一人公司的核心瓶颈不是效率，而是 distribution 与销售？</p>
<p>• 怎样用时间分区、done list 和行动力处理多任务与不确定性？</p>
<p>• 当大厂身份和 FIRE 都不足以提供意义时，如何重新定义自己？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 已经怎样改写设计工作流
</p>
<p>
00:53 — Dreamer 妍妍与本期问题
</p>
<p>
01:49 — 技术平权后，人的差异在哪里
</p>
<p>
06:04 — Claude Code 与 Figma 如何进入设计实践
</p>
<p>
09:04 — Full-stack builder 正在重组岗位边界
</p>
<p>
10:07 — 一人公司的瓶颈是 distribution 与销售
</p>
<p>
13:19 — 时间分区与 done list 的高能量工作法
</p>
<p>
18:30 — 用行动穿透机会与失败的不确定性
</p>
<p>
24:22 — 从大厂身份、FIRE 到自我定义
</p>
<p>
31:07 — 技术平权为何让个人表达更重要
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Dreamer 妍妍是微软 AI 产品设计师，本期结合设计工作流与个人实践，讨论 AI、Full-stack builder、一人公司和大厂之外的第二曲线。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=n5OyotTLx-o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/6e7fbfc8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版43分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4">https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来正在探索的职业副线实验，说明分发路径、行动进展与身份假设，请大家帮你校准。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>微软 AI 产品设计师 Dreamer 妍妍从 Claude Code 与 Figma 的实际协作谈起，讨论设计、产品和工程边界如何被重新划分。工具越来越平权后，Full-stack builder、一人公司与个人第二曲线的关键，反而落在 distribution、行动力和自我定义上。</p>

<p>适合设计师、PM、工程师和思考副业或一人公司的打工人，帮助你判断 AI 时代该补工具能力、distribution，还是重新定义自己的职业身份。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Claude Code 与 Figma 如何改变设计、产品和工程的协作方式？</p>
<p>• 岗位边界模糊后，Full-stack builder 需要承担什么？</p>
<p>• 为什么一人公司的核心瓶颈不是效率，而是 distribution 与销售？</p>
<p>• 怎样用时间分区、done list 和行动力处理多任务与不确定性？</p>
<p>• 当大厂身份和 FIRE 都不足以提供意义时，如何重新定义自己？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 已经怎样改写设计工作流
</p>
<p>
00:53 — Dreamer 妍妍与本期问题
</p>
<p>
01:49 — 技术平权后，人的差异在哪里
</p>
<p>
06:04 — Claude Code 与 Figma 如何进入设计实践
</p>
<p>
09:04 — Full-stack builder 正在重组岗位边界
</p>
<p>
10:07 — 一人公司的瓶颈是 distribution 与销售
</p>
<p>
13:19 — 时间分区与 done list 的高能量工作法
</p>
<p>
18:30 — 用行动穿透机会与失败的不确定性
</p>
<p>
24:22 — 从大厂身份、FIRE 到自我定义
</p>
<p>
31:07 — 技术平权为何让个人表达更重要
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Dreamer 妍妍是微软 AI 产品设计师，本期结合设计工作流与个人实践，讨论 AI、Full-stack builder、一人公司和大厂之外的第二曲线。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=n5OyotTLx-o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>完整版43分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4">https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4</a></p>

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<p>带来正在探索的职业副线实验，说明分发路径、行动进展与身份假设，请大家帮你校准。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 08 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>微软 AI 产品设计师 Dreamer 妍妍从 Claude Code 与 Figma 的实际协作谈起，讨论设计、产品和工程边界如何被重新划分。工具越来越平权后，Full-stack builder、一人公司与个人第二曲线的关键，反而落在 distribution、行动力和自我定义上。</p>

<p>适合设计师、PM、工程师和思考副业或一人公司的打工人，帮助你判断 AI 时代该补工具能力、distribution，还是重新定义自己的职业身份。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Claude Code 与 Figma 如何改变设计、产品和工程的协作方式？</p>
<p>• 岗位边界模糊后，Full-stack builder 需要承担什么？</p>
<p>• 为什么一人公司的核心瓶颈不是效率，而是 distribution 与销售？</p>
<p>• 怎样用时间分区、done list 和行动力处理多任务与不确定性？</p>
<p>• 当大厂身份和 FIRE 都不足以提供意义时，如何重新定义自己？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 已经怎样改写设计工作流
</p>
<p>
00:53 — Dreamer 妍妍与本期问题
</p>
<p>
01:49 — 技术平权后，人的差异在哪里
</p>
<p>
06:04 — Claude Code 与 Figma 如何进入设计实践
</p>
<p>
09:04 — Full-stack builder 正在重组岗位边界
</p>
<p>
10:07 — 一人公司的瓶颈是 distribution 与销售
</p>
<p>
13:19 — 时间分区与 done list 的高能量工作法
</p>
<p>
18:30 — 用行动穿透机会与失败的不确定性
</p>
<p>
24:22 — 从大厂身份、FIRE 到自我定义
</p>
<p>
31:07 — 技术平权为何让个人表达更重要
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Dreamer 妍妍是微软 AI 产品设计师，本期结合设计工作流与个人实践，讨论 AI、Full-stack builder、一人公司和大厂之外的第二曲线。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=n5OyotTLx-o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/6e7fbfc8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版43分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4">https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来正在探索的职业副线实验，说明分发路径、行动进展与身份假设，请大家帮你校准。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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      <title>E496. AI取代的是所有白领工作</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/992b1bfc</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>白领工作因大型组织的信息、流程与决策摩擦而生，也可能因 AI 大幅降低认知处理成本而失去基础。当报告、分析、代码和会议纪要不再稀缺，真正的问题就从“掌握什么技能”变成“能否定义问题并为结果负责”。</p>

<p>适合产品经理、数据分析师、程序员、咨询顾问等知识工作者，帮助你识别哪些忙碌只是 Bullshit Jobs，并把职业价值重新贴近真实结果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 白领工作为什么是在工业化与大型组织中产生的？</p>
<p>• 会议、PPT、邮件和工时为何容易成为替代真实价值的投入指标？</p>
<p>• AI 如何抽空白领作为信息处理器的经济基础？</p>
<p>• 为什么未来更稀缺的是定义问题、建立信任和整合人机协作？</p>
<p>• 知识工作者怎样从展示技能转向为结果负责？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 忙碌之外，白领工作的价值是什么
</p>
<p>
00:52 — 工业化与大型组织如何发明白领工作
</p>
<p>
02:21 — 白领工作的本质：降低信息摩擦
</p>
<p>
02:55 — 投入指标如何制造 Bullshit Jobs
</p>
<p>
06:15 — AI 为何冲击白领的信息处理角色
</p>
<p>
09:30 — 价值衡量从技能转向可验收结果
</p>
<p>
11:08 — 定义问题、建立信任与整合协作
</p>
<p>
13:29 — 知识工作者可以采取的行动
</p>
<p>
15:22 — 白领工作的变化也是一次工作升级
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3UhiLwDxGIk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/992b1bfc/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>社区文章（发表于2025年11月份：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/knowledge_worker">https://www.superlinear.academy/c/posts/knowledge_worker</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>将工作中耗时却难验收的任务带来，请大家重写结果标准并判断是否该自动化。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>白领工作因大型组织的信息、流程与决策摩擦而生，也可能因 AI 大幅降低认知处理成本而失去基础。当报告、分析、代码和会议纪要不再稀缺，真正的问题就从“掌握什么技能”变成“能否定义问题并为结果负责”。</p>

<p>适合产品经理、数据分析师、程序员、咨询顾问等知识工作者，帮助你识别哪些忙碌只是 Bullshit Jobs，并把职业价值重新贴近真实结果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 白领工作为什么是在工业化与大型组织中产生的？</p>
<p>• 会议、PPT、邮件和工时为何容易成为替代真实价值的投入指标？</p>
<p>• AI 如何抽空白领作为信息处理器的经济基础？</p>
<p>• 为什么未来更稀缺的是定义问题、建立信任和整合人机协作？</p>
<p>• 知识工作者怎样从展示技能转向为结果负责？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 忙碌之外，白领工作的价值是什么
</p>
<p>
00:52 — 工业化与大型组织如何发明白领工作
</p>
<p>
02:21 — 白领工作的本质：降低信息摩擦
</p>
<p>
02:55 — 投入指标如何制造 Bullshit Jobs
</p>
<p>
06:15 — AI 为何冲击白领的信息处理角色
</p>
<p>
09:30 — 价值衡量从技能转向可验收结果
</p>
<p>
11:08 — 定义问题、建立信任与整合协作
</p>
<p>
13:29 — 知识工作者可以采取的行动
</p>
<p>
15:22 — 白领工作的变化也是一次工作升级
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3UhiLwDxGIk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>社区文章（发表于2025年11月份：</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Fri, 01 May 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>白领工作因大型组织的信息、流程与决策摩擦而生，也可能因 AI 大幅降低认知处理成本而失去基础。当报告、分析、代码和会议纪要不再稀缺，真正的问题就从“掌握什么技能”变成“能否定义问题并为结果负责”。</p>

<p>适合产品经理、数据分析师、程序员、咨询顾问等知识工作者，帮助你识别哪些忙碌只是 Bullshit Jobs，并把职业价值重新贴近真实结果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 白领工作为什么是在工业化与大型组织中产生的？</p>
<p>• 会议、PPT、邮件和工时为何容易成为替代真实价值的投入指标？</p>
<p>• AI 如何抽空白领作为信息处理器的经济基础？</p>
<p>• 为什么未来更稀缺的是定义问题、建立信任和整合人机协作？</p>
<p>• 知识工作者怎样从展示技能转向为结果负责？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 忙碌之外，白领工作的价值是什么
</p>
<p>
00:52 — 工业化与大型组织如何发明白领工作
</p>
<p>
02:21 — 白领工作的本质：降低信息摩擦
</p>
<p>
02:55 — 投入指标如何制造 Bullshit Jobs
</p>
<p>
06:15 — AI 为何冲击白领的信息处理角色
</p>
<p>
09:30 — 价值衡量从技能转向可验收结果
</p>
<p>
11:08 — 定义问题、建立信任与整合协作
</p>
<p>
13:29 — 知识工作者可以采取的行动
</p>
<p>
15:22 — 白领工作的变化也是一次工作升级
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>社区文章（发表于2025年11月份：</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E495. 躺平十年，却成为华人天花板，她靠三个底层特质｜魏慧</title>
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      <itunes:title>E495. 躺平十年，却成为华人天花板，她靠三个底层特质｜魏慧</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>魏慧从文科转入 CS，历经 Lululemon、Google、麦当劳与 IHG，逐渐形成一套职业判断：主动进入高期待环境、持续补齐 gap，并把自己变成解决关键问题的 Go-to person。访谈也追问，大厂光环、decision power 与真实影响力究竟如何取舍。</p>

<p>适合正在选择技术职业路径、考虑从 IC 转向架构或管理，以及希望理解 AI 如何落地传统行业的人，帮助你判断该追求职位、平台，还是更大的 decision power。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何通过观察身边略强的人，快速识别并补齐自己的能力 gap？</p>
<p>• 为什么管理的核心不是脱离技术，而是让团队围绕同一愿景行动？</p>
<p>• 在大厂、小公司和传统企业之间，impact 与 decision power 有何不同？</p>
<p>• 怎样找到关键而独特的问题，把自己变成组织里的 Go-to person？</p>
<p>• IHG 等传统行业需要怎样的 AI native 人才与组织能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高期待环境如何逼出快速成长
</p>
<p>
01:20 — 魏慧：从 Asian Studies 转向 CS
</p>
<p>
05:00 — 经历跳槽与失败后理解 fearless
</p>
<p>
07:41 — 看见 gap，放下 ego，向身边高手学习
</p>
<p>
14:25 — 从 IC 到高管：管理为何能放大影响力
</p>
<p>
18:36 — 大厂、小公司与 decision power 的取舍
</p>
<p>
22:21 — 成为 Go-to person：建立不可替代的位置
</p>
<p>
29:30 — 从 Lululemon 转型到 Google Retail Cloud
</p>
<p>
36:12 — 麦当劳数字化中的组织与文化冲突
</p>
<p>
42:27 — IHG 如何用 AI 重做酒店体验
</p>
<p>
50:04 — AI native 人才与组织的 unlearn 难题
</p>
<p>
57:27 — IHG 的 platform、delivery 与 AI Lab 岗位
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>魏慧从浙大文科、美国 Asian Studies PhD 转向 CS，经历 Lululemon 数字化转型、Google Retail Cloud、麦当劳 AI/data，现于 IHG 负责 AI、数据架构与企业系统。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=99-5ptPiHJ0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8b018388/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版1小时43分钟：</p>
<p><a href="https://youtu.be/Y9rmTZOM5Z4">https://youtu.be/Y9rmTZOM5Z4</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出希望获得更多决策权的职业案例，和大家辨析该补齐什么能力才能推动关键结果。</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>魏慧从文科转入 CS，历经 Lululemon、Google、麦当劳与 IHG，逐渐形成一套职业判断：主动进入高期待环境、持续补齐 gap，并把自己变成解决关键问题的 Go-to person。访谈也追问，大厂光环、decision power 与真实影响力究竟如何取舍。</p>

<p>适合正在选择技术职业路径、考虑从 IC 转向架构或管理，以及希望理解 AI 如何落地传统行业的人，帮助你判断该追求职位、平台，还是更大的 decision power。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何通过观察身边略强的人，快速识别并补齐自己的能力 gap？</p>
<p>• 为什么管理的核心不是脱离技术，而是让团队围绕同一愿景行动？</p>
<p>• 在大厂、小公司和传统企业之间，impact 与 decision power 有何不同？</p>
<p>• 怎样找到关键而独特的问题，把自己变成组织里的 Go-to person？</p>
<p>• IHG 等传统行业需要怎样的 AI native 人才与组织能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高期待环境如何逼出快速成长
</p>
<p>
01:20 — 魏慧：从 Asian Studies 转向 CS
</p>
<p>
05:00 — 经历跳槽与失败后理解 fearless
</p>
<p>
07:41 — 看见 gap，放下 ego，向身边高手学习
</p>
<p>
14:25 — 从 IC 到高管：管理为何能放大影响力
</p>
<p>
18:36 — 大厂、小公司与 decision power 的取舍
</p>
<p>
22:21 — 成为 Go-to person：建立不可替代的位置
</p>
<p>
29:30 — 从 Lululemon 转型到 Google Retail Cloud
</p>
<p>
36:12 — 麦当劳数字化中的组织与文化冲突
</p>
<p>
42:27 — IHG 如何用 AI 重做酒店体验
</p>
<p>
50:04 — AI native 人才与组织的 unlearn 难题
</p>
<p>
57:27 — IHG 的 platform、delivery 与 AI Lab 岗位
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>魏慧从浙大文科、美国 Asian Studies PhD 转向 CS，经历 Lululemon 数字化转型、Google Retail Cloud、麦当劳 AI/data，现于 IHG 负责 AI、数据架构与企业系统。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=99-5ptPiHJ0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 28 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>魏慧从文科转入 CS，历经 Lululemon、Google、麦当劳与 IHG，逐渐形成一套职业判断：主动进入高期待环境、持续补齐 gap，并把自己变成解决关键问题的 Go-to person。访谈也追问，大厂光环、decision power 与真实影响力究竟如何取舍。</p>

<p>适合正在选择技术职业路径、考虑从 IC 转向架构或管理，以及希望理解 AI 如何落地传统行业的人，帮助你判断该追求职位、平台，还是更大的 decision power。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何通过观察身边略强的人，快速识别并补齐自己的能力 gap？</p>
<p>• 为什么管理的核心不是脱离技术，而是让团队围绕同一愿景行动？</p>
<p>• 在大厂、小公司和传统企业之间，impact 与 decision power 有何不同？</p>
<p>• 怎样找到关键而独特的问题，把自己变成组织里的 Go-to person？</p>
<p>• IHG 等传统行业需要怎样的 AI native 人才与组织能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高期待环境如何逼出快速成长
</p>
<p>
01:20 — 魏慧：从 Asian Studies 转向 CS
</p>
<p>
05:00 — 经历跳槽与失败后理解 fearless
</p>
<p>
07:41 — 看见 gap，放下 ego，向身边高手学习
</p>
<p>
14:25 — 从 IC 到高管：管理为何能放大影响力
</p>
<p>
18:36 — 大厂、小公司与 decision power 的取舍
</p>
<p>
22:21 — 成为 Go-to person：建立不可替代的位置
</p>
<p>
29:30 — 从 Lululemon 转型到 Google Retail Cloud
</p>
<p>
36:12 — 麦当劳数字化中的组织与文化冲突
</p>
<p>
42:27 — IHG 如何用 AI 重做酒店体验
</p>
<p>
50:04 — AI native 人才与组织的 unlearn 难题
</p>
<p>
57:27 — IHG 的 platform、delivery 与 AI Lab 岗位
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>魏慧从浙大文科、美国 Asian Studies PhD 转向 CS，经历 Lululemon 数字化转型、Google Retail Cloud、麦当劳 AI/data，现于 IHG 负责 AI、数据架构与企业系统。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=99-5ptPiHJ0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>完整版1小时43分钟：</p>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出希望获得更多决策权的职业案例，和大家辨析该补齐什么能力才能推动关键结果。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E493. 他给了AI自我进化的能力，随后人生被颠覆了｜EvoMap创始人，张昊阳</title>
      <itunes:episode>493</itunes:episode>
      <podcast:episode>493</podcast:episode>
      <itunes:title>E493. 他给了AI自我进化的能力，随后人生被颠覆了｜EvoMap创始人，张昊阳</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>OpenClaw 点燃张昊阳后，Evolver 与 EvoMap 很快从想法变成 self-evolving agent 实验：agent 不只执行任务，还会自我迭代、交换能力，甚至主动增长。GEP 协议与 A-to-A 网络放大了机会，也把治理风险推到眼前。</p>

<p>适合正在使用 AI coding、构建 agent，或判断 agent 下一阶段是否属于真变化的人，用 EvoMap 的一线实验理解自治网络的机制、机会和风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Evolver 与 EvoMap 如何让 agent 从执行任务走向自我迭代？</p>
<p>• GEP 协议和 Cursor、Claude Code 一类普通工作流有什么机制差异？</p>
<p>• A-to-A 网络怎样让 agents 交换能力、建立信用并展开协作？</p>
<p>• GEO 与 AI 自传播为什么会让产品增长出现新的主动性？</p>
<p>• self-evolving agent 加速演化时，为什么安全和治理不能留到以后？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 当 AI 开始主动为自己做增长
</p>
<p>
01:03 — Evolver 与 EvoMap 的快速诞生
</p>
<p>
05:41 — OpenClaw 为什么点燃新的 agent 想象
</p>
<p>
08:55 — 从单体 agent 走向 A-to-A 网络
</p>
<p>
18:18 — Evolver、GEP 协议与普通 agent 的差异
</p>
<p>
39:35 — agents 联网后的自治、信用与协作
</p>
<p>
47:56 — 降临派、幸存派与人机共生
</p>
<p>
56:08 — GEO、主动性与 AI 自传播
</p>
<p>
1:10:57 — 为什么张昊阳认为现在必须加速
</p>
<p>
1:17:29 — 给关注 self-evolving agent 的行动邀请
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>张昊阳是 EvoMap 创始人，也是 Evolver、GEP 协议与 self-evolving agent 实践的一线参与者；本期从亲手构建的过程讨论 agent 自我进化、网络协作与安全边界。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=2xvXebaqZ_I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/bfdb5078/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版两小时：</p>
<p><a href="https://youtu.be/knDem_8JIy0">https://youtu.be/knDem_8JIy0</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>提交正在构建的代理系统方案，标明自我迭代、能力交换与权限边界，请大家做风险审查。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>OpenClaw 点燃张昊阳后，Evolver 与 EvoMap 很快从想法变成 self-evolving agent 实验：agent 不只执行任务，还会自我迭代、交换能力，甚至主动增长。GEP 协议与 A-to-A 网络放大了机会，也把治理风险推到眼前。</p>

<p>适合正在使用 AI coding、构建 agent，或判断 agent 下一阶段是否属于真变化的人，用 EvoMap 的一线实验理解自治网络的机制、机会和风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Evolver 与 EvoMap 如何让 agent 从执行任务走向自我迭代？</p>
<p>• GEP 协议和 Cursor、Claude Code 一类普通工作流有什么机制差异？</p>
<p>• A-to-A 网络怎样让 agents 交换能力、建立信用并展开协作？</p>
<p>• GEO 与 AI 自传播为什么会让产品增长出现新的主动性？</p>
<p>• self-evolving agent 加速演化时，为什么安全和治理不能留到以后？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 当 AI 开始主动为自己做增长
</p>
<p>
01:03 — Evolver 与 EvoMap 的快速诞生
</p>
<p>
05:41 — OpenClaw 为什么点燃新的 agent 想象
</p>
<p>
08:55 — 从单体 agent 走向 A-to-A 网络
</p>
<p>
18:18 — Evolver、GEP 协议与普通 agent 的差异
</p>
<p>
39:35 — agents 联网后的自治、信用与协作
</p>
<p>
47:56 — 降临派、幸存派与人机共生
</p>
<p>
56:08 — GEO、主动性与 AI 自传播
</p>
<p>
1:10:57 — 为什么张昊阳认为现在必须加速
</p>
<p>
1:17:29 — 给关注 self-evolving agent 的行动邀请
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>张昊阳是 EvoMap 创始人，也是 Evolver、GEP 协议与 self-evolving agent 实践的一线参与者；本期从亲手构建的过程讨论 agent 自我进化、网络协作与安全边界。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=2xvXebaqZ_I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/bfdb5078/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>完整版两小时：</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>OpenClaw 点燃张昊阳后，Evolver 与 EvoMap 很快从想法变成 self-evolving agent 实验：agent 不只执行任务，还会自我迭代、交换能力，甚至主动增长。GEP 协议与 A-to-A 网络放大了机会，也把治理风险推到眼前。</p>

<p>适合正在使用 AI coding、构建 agent，或判断 agent 下一阶段是否属于真变化的人，用 EvoMap 的一线实验理解自治网络的机制、机会和风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Evolver 与 EvoMap 如何让 agent 从执行任务走向自我迭代？</p>
<p>• GEP 协议和 Cursor、Claude Code 一类普通工作流有什么机制差异？</p>
<p>• A-to-A 网络怎样让 agents 交换能力、建立信用并展开协作？</p>
<p>• GEO 与 AI 自传播为什么会让产品增长出现新的主动性？</p>
<p>• self-evolving agent 加速演化时，为什么安全和治理不能留到以后？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 当 AI 开始主动为自己做增长
</p>
<p>
01:03 — Evolver 与 EvoMap 的快速诞生
</p>
<p>
05:41 — OpenClaw 为什么点燃新的 agent 想象
</p>
<p>
08:55 — 从单体 agent 走向 A-to-A 网络
</p>
<p>
18:18 — Evolver、GEP 协议与普通 agent 的差异
</p>
<p>
39:35 — agents 联网后的自治、信用与协作
</p>
<p>
47:56 — 降临派、幸存派与人机共生
</p>
<p>
56:08 — GEO、主动性与 AI 自传播
</p>
<p>
1:10:57 — 为什么张昊阳认为现在必须加速
</p>
<p>
1:17:29 — 给关注 self-evolving agent 的行动邀请
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>张昊阳是 EvoMap 创始人，也是 Evolver、GEP 协议与 self-evolving agent 实践的一线参与者；本期从亲手构建的过程讨论 agent 自我进化、网络协作与安全边界。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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    <item>
      <title>E494. GenAI全明星：硅谷徐老师，贾扬清，Martian，吴中杰｜成本、问题、市场、现状、发展｜会员视频转公开</title>
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      <podcast:episode>494</podcast:episode>
      <itunes:title>E494. GenAI全明星：硅谷徐老师，贾扬清，Martian，吴中杰｜成本、问题、市场、现状、发展｜会员视频转公开</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>GenAI 最终要通过产品产生影响，但产品团队仍要回答成本、采用速度、市场结构与评估方式。Howie Xu、Yangqing Jia、Zhongjie(Jay) Wu 和 Jason Hu 从基础设施、OpusClip、Lepton.ai 与 Martian 的实践出发，比较下一阶段的关键变量。</p>

<p>适合正在开发或投资 GenAI 产品的人，用多位一线从业者的讨论判断成本是否可控、应用会集中还是分布，以及 Martian 一类中间层能创造什么价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• GenAI 产品开发与传统软件相比，边际成本和计算范式有何不同？</p>
<p>• Yangqing Jia 的 Lepton.ai 视角如何理解基础设施与应用之间的机会？</p>
<p>• Zhongjie(Jay) Wu 如何从 OpusClip 的产品实践看用户采用与结果筛选？</p>
<p>• Jason Hu 所在的 Martian 为什么用模型路由匹配任务、质量与成本？</p>
<p>• Howie Xu 提出的市场视角如何帮助判断集中化、开源模型与小公司的空间？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Howie Xu 是硅谷技术从业者与 Stanford 客座讲师；Yangqing Jia 是 Lepton.ai 联合创始人兼 CEO；Zhongjie(Jay) Wu 是 OpusClip 联合创始人兼 CTO；Jason Hu 是 Martian 创始工程师。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Lt-lVe957hc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>更多嘉宾访谈：</p>
<p><a href="https://www.lizheng.ai/guests">https://www.lizheng.ai/guests</a></p>

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<p>带来你的生成式人工智能产品用例，附上评估、成本与路由假设，和大家比较落地路径。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>GenAI 最终要通过产品产生影响，但产品团队仍要回答成本、采用速度、市场结构与评估方式。Howie Xu、Yangqing Jia、Zhongjie(Jay) Wu 和 Jason Hu 从基础设施、OpusClip、Lepton.ai 与 Martian 的实践出发，比较下一阶段的关键变量。</p>

<p>适合正在开发或投资 GenAI 产品的人，用多位一线从业者的讨论判断成本是否可控、应用会集中还是分布，以及 Martian 一类中间层能创造什么价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• GenAI 产品开发与传统软件相比，边际成本和计算范式有何不同？</p>
<p>• Yangqing Jia 的 Lepton.ai 视角如何理解基础设施与应用之间的机会？</p>
<p>• Zhongjie(Jay) Wu 如何从 OpusClip 的产品实践看用户采用与结果筛选？</p>
<p>• Jason Hu 所在的 Martian 为什么用模型路由匹配任务、质量与成本？</p>
<p>• Howie Xu 提出的市场视角如何帮助判断集中化、开源模型与小公司的空间？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Howie Xu 是硅谷技术从业者与 Stanford 客座讲师；Yangqing Jia 是 Lepton.ai 联合创始人兼 CEO；Zhongjie(Jay) Wu 是 OpusClip 联合创始人兼 CTO；Jason Hu 是 Martian 创始工程师。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>GenAI 最终要通过产品产生影响，但产品团队仍要回答成本、采用速度、市场结构与评估方式。Howie Xu、Yangqing Jia、Zhongjie(Jay) Wu 和 Jason Hu 从基础设施、OpusClip、Lepton.ai 与 Martian 的实践出发，比较下一阶段的关键变量。</p>

<p>适合正在开发或投资 GenAI 产品的人，用多位一线从业者的讨论判断成本是否可控、应用会集中还是分布，以及 Martian 一类中间层能创造什么价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• GenAI 产品开发与传统软件相比，边际成本和计算范式有何不同？</p>
<p>• Yangqing Jia 的 Lepton.ai 视角如何理解基础设施与应用之间的机会？</p>
<p>• Zhongjie(Jay) Wu 如何从 OpusClip 的产品实践看用户采用与结果筛选？</p>
<p>• Jason Hu 所在的 Martian 为什么用模型路由匹配任务、质量与成本？</p>
<p>• Howie Xu 提出的市场视角如何帮助判断集中化、开源模型与小公司的空间？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Howie Xu 是硅谷技术从业者与 Stanford 客座讲师；Yangqing Jia 是 Lepton.ai 联合创始人兼 CEO；Zhongjie(Jay) Wu 是 OpusClip 联合创始人兼 CTO；Jason Hu 是 Martian 创始工程师。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Lt-lVe957hc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>带来你的生成式人工智能产品用例，附上评估、成本与路由假设，和大家比较落地路径。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E492. AI时代，打工人的出路到底是什么？</title>
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      <itunes:title>E492. AI时代，打工人的出路到底是什么？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/200e51fd</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当一位资历深厚的前老板也陷入“干不下去又不敢辞职”，螺丝钉式职业安全感就值得重估。本期从《真本事》出发，讨论 AI 时代如何转向经营者：用 Work Smart 找需求、用杠杆思维积累资产，再用市场语言让价值被看见。</p>

<p>适合在大厂或初创公司感到可替代、又不想盲目裸辞的人，用经营者视角判断哪些工作值得投入，并积累离开当前岗位后仍能使用的真本事。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“事情越难越有价值”可能让螺丝钉把精力投错地方？</p>
<p>• Work Smart 如何帮助你识别少数真正产生价值的任务？</p>
<p>• 杠杆思维要求职场人积累哪些离开公司仍能带走的资产？</p>
<p>• 怎样用市场语言像经营产品一样经营自己的履历？</p>
<p>• 从被动完成任务的螺丝钉转为经营者，首先要改变什么判断？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 前老板的求助揭示职场的不安全感
</p>
<p>
01:52 — AI 时代如何重新计算职业路径
</p>
<p>
02:45 — 教育与工业分工留下的螺丝钉困境
</p>
<p>
04:49 — 真本事取决于需求，而非事情有多难
</p>
<p>
08:13 — 从螺丝钉切换到经营者模式
</p>
<p>
09:21 — Work Smart：识别真正创造价值的任务
</p>
<p>
12:18 — 用杠杆积累可以带走的资产
</p>
<p>
14:52 — 用市场语言经营自己的履历
</p>
<p>
17:23 — 摆脱做题家思维，换取长期复利
</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>李正曾任亚马逊经济学家、Meta 数据科学家、腾讯副总监及 Statsig 布道师，目前是一名创业者；本期以自己的职场经历和前老板的求助，讨论打工人如何经营长期能力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Ee90IijOSMo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/200e51fd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>· 书的网站： （这里还有基于本书的AI skill可以下载：</p>
<p><a href="https://www.lizheng.ai/zbs">https://www.lizheng.ai/zbs</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把当前工作清单和可带走的能力资产带来，请大家判断哪些投入真正贴近经营结果。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当一位资历深厚的前老板也陷入“干不下去又不敢辞职”，螺丝钉式职业安全感就值得重估。本期从《真本事》出发，讨论 AI 时代如何转向经营者：用 Work Smart 找需求、用杠杆思维积累资产，再用市场语言让价值被看见。</p>

<p>适合在大厂或初创公司感到可替代、又不想盲目裸辞的人，用经营者视角判断哪些工作值得投入，并积累离开当前岗位后仍能使用的真本事。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“事情越难越有价值”可能让螺丝钉把精力投错地方？</p>
<p>• Work Smart 如何帮助你识别少数真正产生价值的任务？</p>
<p>• 杠杆思维要求职场人积累哪些离开公司仍能带走的资产？</p>
<p>• 怎样用市场语言像经营产品一样经营自己的履历？</p>
<p>• 从被动完成任务的螺丝钉转为经营者，首先要改变什么判断？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 前老板的求助揭示职场的不安全感
</p>
<p>
01:52 — AI 时代如何重新计算职业路径
</p>
<p>
02:45 — 教育与工业分工留下的螺丝钉困境
</p>
<p>
04:49 — 真本事取决于需求，而非事情有多难
</p>
<p>
08:13 — 从螺丝钉切换到经营者模式
</p>
<p>
09:21 — Work Smart：识别真正创造价值的任务
</p>
<p>
12:18 — 用杠杆积累可以带走的资产
</p>
<p>
14:52 — 用市场语言经营自己的履历
</p>
<p>
17:23 — 摆脱做题家思维，换取长期复利
</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>李正曾任亚马逊经济学家、Meta 数据科学家、腾讯副总监及 Statsig 布道师，目前是一名创业者；本期以自己的职场经历和前老板的求助，讨论打工人如何经营长期能力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Ee90IijOSMo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>· 书的网站： （这里还有基于本书的AI skill可以下载：</p>
<p><a href="https://www.lizheng.ai/zbs">https://www.lizheng.ai/zbs</a></p>

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<p>把当前工作清单和可带走的能力资产带来，请大家判断哪些投入真正贴近经营结果。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 12 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>当一位资历深厚的前老板也陷入“干不下去又不敢辞职”，螺丝钉式职业安全感就值得重估。本期从《真本事》出发，讨论 AI 时代如何转向经营者：用 Work Smart 找需求、用杠杆思维积累资产，再用市场语言让价值被看见。</p>

<p>适合在大厂或初创公司感到可替代、又不想盲目裸辞的人，用经营者视角判断哪些工作值得投入，并积累离开当前岗位后仍能使用的真本事。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“事情越难越有价值”可能让螺丝钉把精力投错地方？</p>
<p>• Work Smart 如何帮助你识别少数真正产生价值的任务？</p>
<p>• 杠杆思维要求职场人积累哪些离开公司仍能带走的资产？</p>
<p>• 怎样用市场语言像经营产品一样经营自己的履历？</p>
<p>• 从被动完成任务的螺丝钉转为经营者，首先要改变什么判断？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 前老板的求助揭示职场的不安全感
</p>
<p>
01:52 — AI 时代如何重新计算职业路径
</p>
<p>
02:45 — 教育与工业分工留下的螺丝钉困境
</p>
<p>
04:49 — 真本事取决于需求，而非事情有多难
</p>
<p>
08:13 — 从螺丝钉切换到经营者模式
</p>
<p>
09:21 — Work Smart：识别真正创造价值的任务
</p>
<p>
12:18 — 用杠杆积累可以带走的资产
</p>
<p>
14:52 — 用市场语言经营自己的履历
</p>
<p>
17:23 — 摆脱做题家思维，换取长期复利
</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>李正曾任亚马逊经济学家、Meta 数据科学家、腾讯副总监及 Statsig 布道师，目前是一名创业者；本期以自己的职场经历和前老板的求助，讨论打工人如何经营长期能力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Ee90IijOSMo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/200e51fd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>· 书的网站： （这里还有基于本书的AI skill可以下载：</p>
<p><a href="https://www.lizheng.ai/zbs">https://www.lizheng.ai/zbs</a></p>

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<p>把当前工作清单和可带走的能力资产带来，请大家判断哪些投入真正贴近经营结果。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E491. 十年前101公路挂中文招聘广告，十年后挂AI广告——他两次都在风暴中心</title>
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      <podcast:episode>491</podcast:episode>
      <itunes:title>E491. 十年前101公路挂中文招聘广告，十年后挂AI广告——他两次都在风暴中心</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/8f382fb4</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>十年前，Uber 为中国业务在 101公路投放中文招聘广告；十年后，道路两旁换成 AI 广告。身处两轮浪潮的 Wu Kan 复盘 Uber 与滴滴的竞争、Travis Kalanick 的城市网络 vision，以及这些经历如何通向 ChatGPT growth。</p>

<p>适合关注增长岗位、中美创业竞争与 AI 职业机会的人，用 Uber、滴滴和 CloudKitchens 的一线故事理解，市场胜负为何远不止产品和技术。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Uber 与滴滴竞争时，运营、激励、反作弊和本地化如何相互牵制？</p>
<p>• 微信渠道和资本力量为什么会改变 Uber 的中国市场选择？</p>
<p>• Wu Kan 为什么把高速增长期的 Uber 视为重要的职业经历？</p>
<p>• Travis Kalanick 如何把交通、房地产、外卖与 CloudKitchens 放进同一套 vision？</p>
<p>• 从 101公路的中文招聘到 AI 广告，职业人应怎样识别尚未成为共识的浪潮？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Wu Kan 横跨创业公司与增长岗位的路径
</p>
<p>
00:41 — 从 YouTube 创始人的新公司进入 Uber growth
</p>
<p>
03:58 — 为什么在增长高峰期加入 Uber
</p>
<p>
04:32 — Uber 与滴滴正面竞争的真实复杂度
</p>
<p>
10:20 — Uber 为何最终退出中国市场
</p>
<p>
13:16 — Travis 离开后，Uber 发生了什么
</p>
<p>
14:24 — CloudKitchens 背后的城市网络 vision
</p>
<p>
17:37 — 从增长经历转向 OpenAI 话题
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Wu Kan 目前在 OpenAI 从事 ChatGPT growth；此前经历 YouTube 创始人的创业公司、Uber growth 与 CloudKitchens，曾从一线参与 Uber 和滴滴的中国市场竞争。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=HCskdzFfl9k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8f382fb4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>OpenAI增长工程师：如何押注职业方向；如何增长产品；怎样讲好自己的经历，拿到入场劵？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/3ILs3XDcE1I">https://youtu.be/3ILs3XDcE1I</a></p>

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<p>选取经历过的市场战役，带来技术、运营、本地化与渠道证据，请大家复盘胜负原因。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>十年前，Uber 为中国业务在 101公路投放中文招聘广告；十年后，道路两旁换成 AI 广告。身处两轮浪潮的 Wu Kan 复盘 Uber 与滴滴的竞争、Travis Kalanick 的城市网络 vision，以及这些经历如何通向 ChatGPT growth。</p>

<p>适合关注增长岗位、中美创业竞争与 AI 职业机会的人，用 Uber、滴滴和 CloudKitchens 的一线故事理解，市场胜负为何远不止产品和技术。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Uber 与滴滴竞争时，运营、激励、反作弊和本地化如何相互牵制？</p>
<p>• 微信渠道和资本力量为什么会改变 Uber 的中国市场选择？</p>
<p>• Wu Kan 为什么把高速增长期的 Uber 视为重要的职业经历？</p>
<p>• Travis Kalanick 如何把交通、房地产、外卖与 CloudKitchens 放进同一套 vision？</p>
<p>• 从 101公路的中文招聘到 AI 广告，职业人应怎样识别尚未成为共识的浪潮？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Wu Kan 横跨创业公司与增长岗位的路径
</p>
<p>
00:41 — 从 YouTube 创始人的新公司进入 Uber growth
</p>
<p>
03:58 — 为什么在增长高峰期加入 Uber
</p>
<p>
04:32 — Uber 与滴滴正面竞争的真实复杂度
</p>
<p>
10:20 — Uber 为何最终退出中国市场
</p>
<p>
13:16 — Travis 离开后，Uber 发生了什么
</p>
<p>
14:24 — CloudKitchens 背后的城市网络 vision
</p>
<p>
17:37 — 从增长经历转向 OpenAI 话题
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Wu Kan 目前在 OpenAI 从事 ChatGPT growth；此前经历 YouTube 创始人的创业公司、Uber growth 与 CloudKitchens，曾从一线参与 Uber 和滴滴的中国市场竞争。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=HCskdzFfl9k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8f382fb4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>OpenAI增长工程师：如何押注职业方向；如何增长产品；怎样讲好自己的经历，拿到入场劵？：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Wed, 08 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>十年前，Uber 为中国业务在 101公路投放中文招聘广告；十年后，道路两旁换成 AI 广告。身处两轮浪潮的 Wu Kan 复盘 Uber 与滴滴的竞争、Travis Kalanick 的城市网络 vision，以及这些经历如何通向 ChatGPT growth。</p>

<p>适合关注增长岗位、中美创业竞争与 AI 职业机会的人，用 Uber、滴滴和 CloudKitchens 的一线故事理解，市场胜负为何远不止产品和技术。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Uber 与滴滴竞争时，运营、激励、反作弊和本地化如何相互牵制？</p>
<p>• 微信渠道和资本力量为什么会改变 Uber 的中国市场选择？</p>
<p>• Wu Kan 为什么把高速增长期的 Uber 视为重要的职业经历？</p>
<p>• Travis Kalanick 如何把交通、房地产、外卖与 CloudKitchens 放进同一套 vision？</p>
<p>• 从 101公路的中文招聘到 AI 广告，职业人应怎样识别尚未成为共识的浪潮？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Wu Kan 横跨创业公司与增长岗位的路径
</p>
<p>
00:41 — 从 YouTube 创始人的新公司进入 Uber growth
</p>
<p>
03:58 — 为什么在增长高峰期加入 Uber
</p>
<p>
04:32 — Uber 与滴滴正面竞争的真实复杂度
</p>
<p>
10:20 — Uber 为何最终退出中国市场
</p>
<p>
13:16 — Travis 离开后，Uber 发生了什么
</p>
<p>
14:24 — CloudKitchens 背后的城市网络 vision
</p>
<p>
17:37 — 从增长经历转向 OpenAI 话题
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Wu Kan 目前在 OpenAI 从事 ChatGPT growth；此前经历 YouTube 创始人的创业公司、Uber growth 与 CloudKitchens，曾从一线参与 Uber 和滴滴的中国市场竞争。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=HCskdzFfl9k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8f382fb4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>OpenAI增长工程师：如何押注职业方向；如何增长产品；怎样讲好自己的经历，拿到入场劵？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/3ILs3XDcE1I">https://youtu.be/3ILs3XDcE1I</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E490. OpenAI增长工程师：如何押注职业方向；如何增长产品；怎样讲好自己的经历，拿到入场劵？</title>
      <itunes:episode>490</itunes:episode>
      <podcast:episode>490</podcast:episode>
      <itunes:title>E490. OpenAI增长工程师：如何押注职业方向；如何增长产品；怎样讲好自己的经历，拿到入场劵？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/da33c66d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>吴坎从 YouTube 创始人的创业公司进入 Uber，在中国市场参与与滴滴的正面竞争，之后经历 CloudKitchens，再到 OpenAI 做 growth。本期关心的不是履历光环，而是他如何识别 AI 大势、重述经历并获得新机会。</p>

<p>适合关注 AI、创业公司与中美职业机会的人，用吴坎的路径思考如何押注方向、理解 growth，并把非 AI 背景转化成进入 OpenAI 一类机会的入场券。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 家庭因素与 AI 大势如何共同影响吴坎回美国的决定？</p>
<p>• 在 Uber 与滴滴的竞争中，产品技术之外的运营、激励与渠道为何关键？</p>
<p>• 连续选择创业公司时，怎样辨别成长浪潮与单纯的公司名气？</p>
<p>• 非 AI 背景的人如何判断 OpenAI 代表的职业机会？</p>
<p>• 面试时怎样重组自己的经历，让 growth 能力和判断力被看见？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 回美国的决定：家庭选择与 AI 大势
</p>
<p>
05:25 — 吴坎从创业公司、Uber、CloudKitchens 到 OpenAI
</p>
<p>
10:44 — Uber 与滴滴竞争背后的增长逻辑
</p>
<p>
27:52 — 非 AI 背景如何判断 OpenAI 的机会
</p>
<p>
30:00 — 两次面试如何改变个人经历的讲法
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>吴坎现于 OpenAI 从事 ChatGPT growth；此前在 CloudKitchens 工作，也曾在 Uber 做 growth，并在 Uber 与滴滴竞争激烈的阶段参与 China growth。毕业后的第一份工作则是 YouTube 创始人再次创业的公司。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3ILs3XDcE1I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/da33c66d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来正在争取的职业机会和个人经历，和大家打磨能够证明匹配度的案例表达。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>吴坎从 YouTube 创始人的创业公司进入 Uber，在中国市场参与与滴滴的正面竞争，之后经历 CloudKitchens，再到 OpenAI 做 growth。本期关心的不是履历光环，而是他如何识别 AI 大势、重述经历并获得新机会。</p>

<p>适合关注 AI、创业公司与中美职业机会的人，用吴坎的路径思考如何押注方向、理解 growth，并把非 AI 背景转化成进入 OpenAI 一类机会的入场券。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 家庭因素与 AI 大势如何共同影响吴坎回美国的决定？</p>
<p>• 在 Uber 与滴滴的竞争中，产品技术之外的运营、激励与渠道为何关键？</p>
<p>• 连续选择创业公司时，怎样辨别成长浪潮与单纯的公司名气？</p>
<p>• 非 AI 背景的人如何判断 OpenAI 代表的职业机会？</p>
<p>• 面试时怎样重组自己的经历，让 growth 能力和判断力被看见？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 回美国的决定：家庭选择与 AI 大势
</p>
<p>
05:25 — 吴坎从创业公司、Uber、CloudKitchens 到 OpenAI
</p>
<p>
10:44 — Uber 与滴滴竞争背后的增长逻辑
</p>
<p>
27:52 — 非 AI 背景如何判断 OpenAI 的机会
</p>
<p>
30:00 — 两次面试如何改变个人经历的讲法
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>吴坎现于 OpenAI 从事 ChatGPT growth；此前在 CloudKitchens 工作，也曾在 Uber 做 growth，并在 Uber 与滴滴竞争激烈的阶段参与 China growth。毕业后的第一份工作则是 YouTube 创始人再次创业的公司。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3ILs3XDcE1I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 06 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>吴坎从 YouTube 创始人的创业公司进入 Uber，在中国市场参与与滴滴的正面竞争，之后经历 CloudKitchens，再到 OpenAI 做 growth。本期关心的不是履历光环，而是他如何识别 AI 大势、重述经历并获得新机会。</p>

<p>适合关注 AI、创业公司与中美职业机会的人，用吴坎的路径思考如何押注方向、理解 growth，并把非 AI 背景转化成进入 OpenAI 一类机会的入场券。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 家庭因素与 AI 大势如何共同影响吴坎回美国的决定？</p>
<p>• 在 Uber 与滴滴的竞争中，产品技术之外的运营、激励与渠道为何关键？</p>
<p>• 连续选择创业公司时，怎样辨别成长浪潮与单纯的公司名气？</p>
<p>• 非 AI 背景的人如何判断 OpenAI 代表的职业机会？</p>
<p>• 面试时怎样重组自己的经历，让 growth 能力和判断力被看见？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 回美国的决定：家庭选择与 AI 大势
</p>
<p>
05:25 — 吴坎从创业公司、Uber、CloudKitchens 到 OpenAI
</p>
<p>
10:44 — Uber 与滴滴竞争背后的增长逻辑
</p>
<p>
27:52 — 非 AI 背景如何判断 OpenAI 的机会
</p>
<p>
30:00 — 两次面试如何改变个人经历的讲法
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>吴坎现于 OpenAI 从事 ChatGPT growth；此前在 CloudKitchens 工作，也曾在 Uber 做 growth，并在 Uber 与滴滴竞争激烈的阶段参与 China growth。毕业后的第一份工作则是 YouTube 创始人再次创业的公司。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3ILs3XDcE1I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E489. 能用好AI的人一定是个好领导和好伴侣</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/2e77f961</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>同一种 AI 在不同人手里效果悬殊，问题往往不在 prompt 技巧，而在使用者能否自省，并完成隐性知识显性化。3C 框架把 Context、Component、Criteria 说清楚，损失函数与 evaluation 思维则先定义什么叫好。</p>

<p>适合经常觉得 AI 笨、容易跑偏的人，也适合需要带人和协作的管理者，用 3C 检查自己是否给足信息、拆清任务并定义了 Criteria。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么模糊需求、期待对方自己“悟”，对人和 AI 都低效？</p>
<p>• AI 没有动机问题后，使用者为什么更难把失败归因于态度？</p>
<p>• 如何通过 Context、Component、Criteria 完成隐性知识显性化？</p>
<p>• 损失函数与 evaluation 思维如何帮助 AI 迭代到可接受的结果？</p>
<p>• 认知同理心为什么同时影响 AI 使用、领导力与亲密关系？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 同一种 AI 为何产生截然不同的结果
</p>
<p>
01:28 — 坏老板如何用模糊需求和负反馈甩锅
</p>
<p>
03:22 — AI 没有动机问题，跑偏往往源于任务定义
</p>
<p>
04:15 — 自省与隐性知识显性化是两项底层能力
</p>
<p>
06:33 — 用认知同理心、信息拆解与 3C 补齐任务
</p>
<p>
08:04 — 用损失函数思维预先定义好结果
</p>
<p>
09:05 — 评价 AI 前，先检查自己的使用方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=drTNakM9iRA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/2e77f961/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把经常让智能工具跑偏的任务拿出来，补全上下文、组成部分与验收标准，请大家找缺口。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>同一种 AI 在不同人手里效果悬殊，问题往往不在 prompt 技巧，而在使用者能否自省，并完成隐性知识显性化。3C 框架把 Context、Component、Criteria 说清楚，损失函数与 evaluation 思维则先定义什么叫好。</p>

<p>适合经常觉得 AI 笨、容易跑偏的人，也适合需要带人和协作的管理者，用 3C 检查自己是否给足信息、拆清任务并定义了 Criteria。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么模糊需求、期待对方自己“悟”，对人和 AI 都低效？</p>
<p>• AI 没有动机问题后，使用者为什么更难把失败归因于态度？</p>
<p>• 如何通过 Context、Component、Criteria 完成隐性知识显性化？</p>
<p>• 损失函数与 evaluation 思维如何帮助 AI 迭代到可接受的结果？</p>
<p>• 认知同理心为什么同时影响 AI 使用、领导力与亲密关系？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 同一种 AI 为何产生截然不同的结果
</p>
<p>
01:28 — 坏老板如何用模糊需求和负反馈甩锅
</p>
<p>
03:22 — AI 没有动机问题，跑偏往往源于任务定义
</p>
<p>
04:15 — 自省与隐性知识显性化是两项底层能力
</p>
<p>
06:33 — 用认知同理心、信息拆解与 3C 补齐任务
</p>
<p>
08:04 — 用损失函数思维预先定义好结果
</p>
<p>
09:05 — 评价 AI 前，先检查自己的使用方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=drTNakM9iRA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 04 Apr 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>同一种 AI 在不同人手里效果悬殊，问题往往不在 prompt 技巧，而在使用者能否自省，并完成隐性知识显性化。3C 框架把 Context、Component、Criteria 说清楚，损失函数与 evaluation 思维则先定义什么叫好。</p>

<p>适合经常觉得 AI 笨、容易跑偏的人，也适合需要带人和协作的管理者，用 3C 检查自己是否给足信息、拆清任务并定义了 Criteria。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么模糊需求、期待对方自己“悟”，对人和 AI 都低效？</p>
<p>• AI 没有动机问题后，使用者为什么更难把失败归因于态度？</p>
<p>• 如何通过 Context、Component、Criteria 完成隐性知识显性化？</p>
<p>• 损失函数与 evaluation 思维如何帮助 AI 迭代到可接受的结果？</p>
<p>• 认知同理心为什么同时影响 AI 使用、领导力与亲密关系？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 同一种 AI 为何产生截然不同的结果
</p>
<p>
01:28 — 坏老板如何用模糊需求和负反馈甩锅
</p>
<p>
03:22 — AI 没有动机问题，跑偏往往源于任务定义
</p>
<p>
04:15 — 自省与隐性知识显性化是两项底层能力
</p>
<p>
06:33 — 用认知同理心、信息拆解与 3C 补齐任务
</p>
<p>
08:04 — 用损失函数思维预先定义好结果
</p>
<p>
09:05 — 评价 AI 前，先检查自己的使用方式
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=drTNakM9iRA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E488. 清华教授：应试教育在AI面前全军覆没，我们应该如何重新学习？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/5ee68239</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI时代最容易过时的是工具，最不容易过时的是你判断问题的逻辑原点。清华大学刘嘉教授从脑科学、人工神经网络与二十多年研究经历出发，解释智能为什么来自“学习”和“涌现”，也回答一个更难的问题：当机器越来越强，人为什么而学习，又该怎样重新设计教育？</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么刘嘉教授在AI低谷期离开神经网络，又在2016年被人脸识别和AlphaGo重新“唤回信仰”</p>
<p>• 归纳、演绎与涌现分别解决什么问题，为什么真正的创造需要先找到逻辑原点</p>
<p>• Transformer和人脑有哪些根本差异，今天的机器人、脑机接口与具身智能还缺什么</p>
<p>• 当知识和技巧迅速贬值，孩子与成年人最该保留哪几种学习能力</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 人生选择为什么需要一个逻辑原点
</p>
<p>
01:21 — 从北大、MIT到脑科学：刘嘉教授的研究路径
</p>
<p>
05:44 — AlphaGo之后，为什么重新相信神经网络
</p>
<p>
10:19 — 提示词会过时，AI时代更需要新的philosophy
</p>
<p>
15:14 — 智能的两个底层能力：学习与涌现
</p>
<p>
20:05 — 归纳与演绎：从经验学习，也从原点创造
</p>
<p>
25:09 — 应试教育为什么没有教人寻找逻辑原点
</p>
<p>
30:14 — 人类的涌现结束了吗？数字生命会走向哪里
</p>
<p>
35:12 — 意识、死亡与人为什么活着
</p>
<p>
45:05 — AI最初如何从脑科学获得启发
</p>
<p>
50:02 — 只扩大参数，为什么未必带来下一次智能跃迁
</p>
<p>
55:09 — Transformer的串行加工与大脑的并行反应
</p>
<p>
60:13 — 机器人、具身智能与脑机接口真正缺什么
</p>
<p>
75:07 — 大脑里的Transformer与Hinton四十年前的fast weight
</p>
<p>
95:09 — 不要只做旁观者：怎样不被这个时代落下
</p>
<p>
96:03 — AI时代怎样教育孩子
</p>
<p>
100:19 — 零到一创造力：从表面问题追问底层意义
</p>
<p>
105:24 — 这是一个值得亲自参与的时代
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>刘嘉，清华大学基础科学讲席教授，长期研究脑科学、认知心理学与人工智能，曾任《最强大脑》项目总设计。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-Et3GJRSI_0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5ee68239/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>2小时53分钟完整对谈：</p>
<p><a href="https://youtu.be/EfEk4V3FMdg">https://youtu.be/EfEk4V3FMdg</a></p>

<p>AI Builders课程：</p>
<p><a href="https://ai-builders.com/">https://ai-builders.com/</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>如果你也在把AI用进真实工作，欢迎与2万+成员一起交流；社区里已有700+真实项目与实践分享：</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI时代最容易过时的是工具，最不容易过时的是你判断问题的逻辑原点。清华大学刘嘉教授从脑科学、人工神经网络与二十多年研究经历出发，解释智能为什么来自“学习”和“涌现”，也回答一个更难的问题：当机器越来越强，人为什么而学习，又该怎样重新设计教育？</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么刘嘉教授在AI低谷期离开神经网络，又在2016年被人脸识别和AlphaGo重新“唤回信仰”</p>
<p>• 归纳、演绎与涌现分别解决什么问题，为什么真正的创造需要先找到逻辑原点</p>
<p>• Transformer和人脑有哪些根本差异，今天的机器人、脑机接口与具身智能还缺什么</p>
<p>• 当知识和技巧迅速贬值，孩子与成年人最该保留哪几种学习能力</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 人生选择为什么需要一个逻辑原点
</p>
<p>
01:21 — 从北大、MIT到脑科学：刘嘉教授的研究路径
</p>
<p>
05:44 — AlphaGo之后，为什么重新相信神经网络
</p>
<p>
10:19 — 提示词会过时，AI时代更需要新的philosophy
</p>
<p>
15:14 — 智能的两个底层能力：学习与涌现
</p>
<p>
20:05 — 归纳与演绎：从经验学习，也从原点创造
</p>
<p>
25:09 — 应试教育为什么没有教人寻找逻辑原点
</p>
<p>
30:14 — 人类的涌现结束了吗？数字生命会走向哪里
</p>
<p>
35:12 — 意识、死亡与人为什么活着
</p>
<p>
45:05 — AI最初如何从脑科学获得启发
</p>
<p>
50:02 — 只扩大参数，为什么未必带来下一次智能跃迁
</p>
<p>
55:09 — Transformer的串行加工与大脑的并行反应
</p>
<p>
60:13 — 机器人、具身智能与脑机接口真正缺什么
</p>
<p>
75:07 — 大脑里的Transformer与Hinton四十年前的fast weight
</p>
<p>
95:09 — 不要只做旁观者：怎样不被这个时代落下
</p>
<p>
96:03 — AI时代怎样教育孩子
</p>
<p>
100:19 — 零到一创造力：从表面问题追问底层意义
</p>
<p>
105:24 — 这是一个值得亲自参与的时代
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>刘嘉，清华大学基础科学讲席教授，长期研究脑科学、认知心理学与人工智能，曾任《最强大脑》项目总设计。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-Et3GJRSI_0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5ee68239/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>2小时53分钟完整对谈：</p>
<p><a href="https://youtu.be/EfEk4V3FMdg">https://youtu.be/EfEk4V3FMdg</a></p>

<p>AI Builders课程：</p>
<p><a href="https://ai-builders.com/">https://ai-builders.com/</a></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI时代最容易过时的是工具，最不容易过时的是你判断问题的逻辑原点。清华大学刘嘉教授从脑科学、人工神经网络与二十多年研究经历出发，解释智能为什么来自“学习”和“涌现”，也回答一个更难的问题：当机器越来越强，人为什么而学习，又该怎样重新设计教育？</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么刘嘉教授在AI低谷期离开神经网络，又在2016年被人脸识别和AlphaGo重新“唤回信仰”</p>
<p>• 归纳、演绎与涌现分别解决什么问题，为什么真正的创造需要先找到逻辑原点</p>
<p>• Transformer和人脑有哪些根本差异，今天的机器人、脑机接口与具身智能还缺什么</p>
<p>• 当知识和技巧迅速贬值，孩子与成年人最该保留哪几种学习能力</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 人生选择为什么需要一个逻辑原点
</p>
<p>
01:21 — 从北大、MIT到脑科学：刘嘉教授的研究路径
</p>
<p>
05:44 — AlphaGo之后，为什么重新相信神经网络
</p>
<p>
10:19 — 提示词会过时，AI时代更需要新的philosophy
</p>
<p>
15:14 — 智能的两个底层能力：学习与涌现
</p>
<p>
20:05 — 归纳与演绎：从经验学习，也从原点创造
</p>
<p>
25:09 — 应试教育为什么没有教人寻找逻辑原点
</p>
<p>
30:14 — 人类的涌现结束了吗？数字生命会走向哪里
</p>
<p>
35:12 — 意识、死亡与人为什么活着
</p>
<p>
45:05 — AI最初如何从脑科学获得启发
</p>
<p>
50:02 — 只扩大参数，为什么未必带来下一次智能跃迁
</p>
<p>
55:09 — Transformer的串行加工与大脑的并行反应
</p>
<p>
60:13 — 机器人、具身智能与脑机接口真正缺什么
</p>
<p>
75:07 — 大脑里的Transformer与Hinton四十年前的fast weight
</p>
<p>
95:09 — 不要只做旁观者：怎样不被这个时代落下
</p>
<p>
96:03 — AI时代怎样教育孩子
</p>
<p>
100:19 — 零到一创造力：从表面问题追问底层意义
</p>
<p>
105:24 — 这是一个值得亲自参与的时代
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>刘嘉，清华大学基础科学讲席教授，长期研究脑科学、认知心理学与人工智能，曾任《最强大脑》项目总设计。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-Et3GJRSI_0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5ee68239/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>2小时53分钟完整对谈：</p>
<p><a href="https://youtu.be/EfEk4V3FMdg">https://youtu.be/EfEk4V3FMdg</a></p>

<p>AI Builders课程：</p>
<p><a href="https://ai-builders.com/">https://ai-builders.com/</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>如果你也在把AI用进真实工作，欢迎与2万+成员一起交流；社区里已有700+真实项目与实践分享：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E487. 想创业，别跟超级App抢时间，去帮有钱人省麻烦</title>
      <itunes:episode>487</itunes:episode>
      <podcast:episode>487</podcast:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9649077e</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>技术人常把创业等同于做 ToC产品，却低估 ToB服务；也常先把产品做完，再寻找增长。结合 YC 的 Tarpit Idea、The Browser Company 等案例，本期反转这两个因果：先看谁愿意付钱，再看产品该承载什么。</p>

<p>适合有技术能力、想创业却不知从何开始的人，用来比较 ToB服务与 ToC产品，并在投入开发前判断分发、信任和增长是否成立。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 ToB服务可能比与超级 App 争夺时间的 ToC产品更容易赚钱？</p>
<p>• YC 的 Tarpit Idea 框架如何提醒创业者避开反复吸引人的陷阱？</p>
<p>• The Browser Company 的案例怎样说明口碑不等于增长？</p>
<p>• 为什么商业因果应从增长与分发倒推产品，而不是反过来？</p>
<p>• true understanding 和独特经验怎样与分发组合成业务优势？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 两个认知误区：ToC 产品还是 ToB 服务
</p>
<p>
02:24 — 产品与服务的难度和盈利逻辑
</p>
<p>
03:01 — YC 的 Tarpit Idea 与 ToB 判断
</p>
<p>
04:44 — 产品马太效应：你在和谁争夺注意力
</p>
<p>
05:51 — ToB服务为什么更容易获得收入
</p>
<p>
06:54 — 产品与增长的因果顺序：Manus 等案例
</p>
<p>
08:54 — 增长需要支付时间、渠道与信任成本
</p>
<p>
10:49 — 什么样的产品具备增长潜力
</p>
<p>
12:16 — 分发、true understanding 与独特经验
</p>
<p>
13:29 — 从创业误区回到可赚钱的业务
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=nfMZEn_ZV5w" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9649077e/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>新书上市waitlist：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/book">https://www.superlinear.academy/c/posts/book</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出准备开发的业务产品，附上潜在客户、分发路径与付款理由，和大家推演再决定是否动手。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>技术人常把创业等同于做 ToC产品，却低估 ToB服务；也常先把产品做完，再寻找增长。结合 YC 的 Tarpit Idea、The Browser Company 等案例，本期反转这两个因果：先看谁愿意付钱，再看产品该承载什么。</p>

<p>适合有技术能力、想创业却不知从何开始的人，用来比较 ToB服务与 ToC产品，并在投入开发前判断分发、信任和增长是否成立。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 ToB服务可能比与超级 App 争夺时间的 ToC产品更容易赚钱？</p>
<p>• YC 的 Tarpit Idea 框架如何提醒创业者避开反复吸引人的陷阱？</p>
<p>• The Browser Company 的案例怎样说明口碑不等于增长？</p>
<p>• 为什么商业因果应从增长与分发倒推产品，而不是反过来？</p>
<p>• true understanding 和独特经验怎样与分发组合成业务优势？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 两个认知误区：ToC 产品还是 ToB 服务
</p>
<p>
02:24 — 产品与服务的难度和盈利逻辑
</p>
<p>
03:01 — YC 的 Tarpit Idea 与 ToB 判断
</p>
<p>
04:44 — 产品马太效应：你在和谁争夺注意力
</p>
<p>
05:51 — ToB服务为什么更容易获得收入
</p>
<p>
06:54 — 产品与增长的因果顺序：Manus 等案例
</p>
<p>
08:54 — 增长需要支付时间、渠道与信任成本
</p>
<p>
10:49 — 什么样的产品具备增长潜力
</p>
<p>
12:16 — 分发、true understanding 与独特经验
</p>
<p>
13:29 — 从创业误区回到可赚钱的业务
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=nfMZEn_ZV5w" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9649077e/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>新书上市waitlist：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>技术人常把创业等同于做 ToC产品，却低估 ToB服务；也常先把产品做完，再寻找增长。结合 YC 的 Tarpit Idea、The Browser Company 等案例，本期反转这两个因果：先看谁愿意付钱，再看产品该承载什么。</p>

<p>适合有技术能力、想创业却不知从何开始的人，用来比较 ToB服务与 ToC产品，并在投入开发前判断分发、信任和增长是否成立。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 ToB服务可能比与超级 App 争夺时间的 ToC产品更容易赚钱？</p>
<p>• YC 的 Tarpit Idea 框架如何提醒创业者避开反复吸引人的陷阱？</p>
<p>• The Browser Company 的案例怎样说明口碑不等于增长？</p>
<p>• 为什么商业因果应从增长与分发倒推产品，而不是反过来？</p>
<p>• true understanding 和独特经验怎样与分发组合成业务优势？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 两个认知误区：ToC 产品还是 ToB 服务
</p>
<p>
02:24 — 产品与服务的难度和盈利逻辑
</p>
<p>
03:01 — YC 的 Tarpit Idea 与 ToB 判断
</p>
<p>
04:44 — 产品马太效应：你在和谁争夺注意力
</p>
<p>
05:51 — ToB服务为什么更容易获得收入
</p>
<p>
06:54 — 产品与增长的因果顺序：Manus 等案例
</p>
<p>
08:54 — 增长需要支付时间、渠道与信任成本
</p>
<p>
10:49 — 什么样的产品具备增长潜力
</p>
<p>
12:16 — 分发、true understanding 与独特经验
</p>
<p>
13:29 — 从创业误区回到可赚钱的业务
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E486. 烧完数千亿，Meta放弃元宇宙，伪需求为何如此难识别？</title>
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      <podcast:episode>486</podcast:episode>
      <itunes:title>E486. 烧完数千亿，Meta放弃元宇宙，伪需求为何如此难识别？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/2fc42e50</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>以 Meta 对大众元宇宙的投入和 VR / AR 热潮为案例，本期把 Product Sense 拆成可检查的问题：第一性需求是否存在，抽象价值落到真实场景后会不会成为摩擦，以及用户是否愿意支付机会成本。</p>

<p>适合正在做产品、创业或选择职业方向的人，用 Product Sense 判断一个看似先进的方案究竟解决第一性需求，还是只让伪需求显得更方便。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么改善价格和便利性，不能让不存在的第一性需求凭空出现？</p>
<p>• VR / AR 的沉浸感在什么场景是价值，在什么场景反而是摩擦？</p>
<p>• 比较 VR、手机和游戏时，为什么必须计算用户的机会成本？</p>
<p>• 用户访谈为什么应追问过去的真实行为，而不是未来的购买意愿？</p>
<p>• Meta 的案例如何说明需求深度与需求广度必须分开验证？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 聪明人为什么也会误判伪需求
</p>
<p>
01:20 — 用 VR / AR 拆解 Product Sense
</p>
<p>
03:01 — 更便宜、更方便为何不能凭空创造需求
</p>
<p>
06:01 — 沉浸感何时从价值变成摩擦
</p>
<p>
08:26 — 用机会成本比较 VR、手机与游戏
</p>
<p>
10:19 — Meta 对大众 VR 需求的关键误判
</p>
<p>
12:01 — 用用户访谈验证真实行为与代价
</p>
<p>
14:38 — Product Sense 为何是选择方向的底层能力
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=e7O4udbuwcw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/2fc42e50/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上拿不准的产品方向，具体写出使用场景、摩擦与机会成本，请大家检验需求是否真实。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>以 Meta 对大众元宇宙的投入和 VR / AR 热潮为案例，本期把 Product Sense 拆成可检查的问题：第一性需求是否存在，抽象价值落到真实场景后会不会成为摩擦，以及用户是否愿意支付机会成本。</p>

<p>适合正在做产品、创业或选择职业方向的人，用 Product Sense 判断一个看似先进的方案究竟解决第一性需求，还是只让伪需求显得更方便。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么改善价格和便利性，不能让不存在的第一性需求凭空出现？</p>
<p>• VR / AR 的沉浸感在什么场景是价值，在什么场景反而是摩擦？</p>
<p>• 比较 VR、手机和游戏时，为什么必须计算用户的机会成本？</p>
<p>• 用户访谈为什么应追问过去的真实行为，而不是未来的购买意愿？</p>
<p>• Meta 的案例如何说明需求深度与需求广度必须分开验证？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 聪明人为什么也会误判伪需求
</p>
<p>
01:20 — 用 VR / AR 拆解 Product Sense
</p>
<p>
03:01 — 更便宜、更方便为何不能凭空创造需求
</p>
<p>
06:01 — 沉浸感何时从价值变成摩擦
</p>
<p>
08:26 — 用机会成本比较 VR、手机与游戏
</p>
<p>
10:19 — Meta 对大众 VR 需求的关键误判
</p>
<p>
12:01 — 用用户访谈验证真实行为与代价
</p>
<p>
14:38 — Product Sense 为何是选择方向的底层能力
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=e7O4udbuwcw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>以 Meta 对大众元宇宙的投入和 VR / AR 热潮为案例，本期把 Product Sense 拆成可检查的问题：第一性需求是否存在，抽象价值落到真实场景后会不会成为摩擦，以及用户是否愿意支付机会成本。</p>

<p>适合正在做产品、创业或选择职业方向的人，用 Product Sense 判断一个看似先进的方案究竟解决第一性需求，还是只让伪需求显得更方便。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么改善价格和便利性，不能让不存在的第一性需求凭空出现？</p>
<p>• VR / AR 的沉浸感在什么场景是价值，在什么场景反而是摩擦？</p>
<p>• 比较 VR、手机和游戏时，为什么必须计算用户的机会成本？</p>
<p>• 用户访谈为什么应追问过去的真实行为，而不是未来的购买意愿？</p>
<p>• Meta 的案例如何说明需求深度与需求广度必须分开验证？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 聪明人为什么也会误判伪需求
</p>
<p>
01:20 — 用 VR / AR 拆解 Product Sense
</p>
<p>
03:01 — 更便宜、更方便为何不能凭空创造需求
</p>
<p>
06:01 — 沉浸感何时从价值变成摩擦
</p>
<p>
08:26 — 用机会成本比较 VR、手机与游戏
</p>
<p>
10:19 — Meta 对大众 VR 需求的关键误判
</p>
<p>
12:01 — 用用户访谈验证真实行为与代价
</p>
<p>
14:38 — Product Sense 为何是选择方向的底层能力
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=e7O4udbuwcw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E485. 为什么OpenClaw一定会凉，但我仍然推荐你去试一试？</title>
      <itunes:episode>485</itunes:episode>
      <podcast:episode>485</podcast:episode>
      <itunes:title>E485. 为什么OpenClaw一定会凉，但我仍然推荐你去试一试？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/b9b759e9</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>OpenClaw 像 DeepSeek 一样把原本小众的 Agentic AI 推到大众面前：聊天入口降低了门槛，统一上下文、持久记忆和 skills 又让它显得越来越聪明。但成就传播的设计，也可能限制它成为深度生产力工具。</p>

<p>适合正在比较 OpenClaw、Cursor 与 Claude Code，或只用过 ChatGPT、DeepSeek 的人，用来判断该不该投入工具本身，以及真正可迁移的 Agentic AI 认知是什么。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• OpenClaw 为什么能让大众第一次直观感到 AI 可以持续推进任务？</p>
<p>• 聊天窗口为何帮助 OpenClaw 出圈，却也限制复杂工作流的上限？</p>
<p>• 统一上下文与持久记忆怎样改变助手的连续性？</p>
<p>• 丰富的 skills 组合为什么可能形成能力飞轮？</p>
<p>• 不要因为 OpenClaw 难用，就否定 Cursor、Claude Code 等 Agent 工具的价值。</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — OpenClaw 可能经历的三段式命运
</p>
<p>
01:46 — 拆解它为何爆火、做对什么、受限于什么
</p>
<p>
02:57 — OpenClaw 与 DeepSeek 的出圈逻辑
</p>
<p>
04:55 — 从聊天框走向 Agentic AI 工作流
</p>
<p>
07:56 — 工具难用不等于 Agentic AI 没价值
</p>
<p>
09:35 — 值得学习的是工具背后的可迁移认知
</p>
<p>
10:27 — 聊天入口为何既助推传播又限制上限
</p>
<p>
13:18 — 三件事之一：统一入口与统一上下文
</p>
<p>
14:23 — 持久记忆为何让助手越来越懂你
</p>
<p>
16:15 — 丰富 skills 如何通过组合产生质变
</p>
<p>
17:17 — 入口、记忆与 skills 如何形成飞轮
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=h_yCYBRzbVw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b9b759e9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>鸭哥文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/openclaw">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/openclaw</a></p>

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<p>展示你想迁移到工作中的代理机制，附上具体任务与限制，请大家设计验证实验。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>OpenClaw 像 DeepSeek 一样把原本小众的 Agentic AI 推到大众面前：聊天入口降低了门槛，统一上下文、持久记忆和 skills 又让它显得越来越聪明。但成就传播的设计，也可能限制它成为深度生产力工具。</p>

<p>适合正在比较 OpenClaw、Cursor 与 Claude Code，或只用过 ChatGPT、DeepSeek 的人，用来判断该不该投入工具本身，以及真正可迁移的 Agentic AI 认知是什么。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• OpenClaw 为什么能让大众第一次直观感到 AI 可以持续推进任务？</p>
<p>• 聊天窗口为何帮助 OpenClaw 出圈，却也限制复杂工作流的上限？</p>
<p>• 统一上下文与持久记忆怎样改变助手的连续性？</p>
<p>• 丰富的 skills 组合为什么可能形成能力飞轮？</p>
<p>• 不要因为 OpenClaw 难用，就否定 Cursor、Claude Code 等 Agent 工具的价值。</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — OpenClaw 可能经历的三段式命运
</p>
<p>
01:46 — 拆解它为何爆火、做对什么、受限于什么
</p>
<p>
02:57 — OpenClaw 与 DeepSeek 的出圈逻辑
</p>
<p>
04:55 — 从聊天框走向 Agentic AI 工作流
</p>
<p>
07:56 — 工具难用不等于 Agentic AI 没价值
</p>
<p>
09:35 — 值得学习的是工具背后的可迁移认知
</p>
<p>
10:27 — 聊天入口为何既助推传播又限制上限
</p>
<p>
13:18 — 三件事之一：统一入口与统一上下文
</p>
<p>
14:23 — 持久记忆为何让助手越来越懂你
</p>
<p>
16:15 — 丰富 skills 如何通过组合产生质变
</p>
<p>
17:17 — 入口、记忆与 skills 如何形成飞轮
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=h_yCYBRzbVw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>展示你想迁移到工作中的代理机制，附上具体任务与限制，请大家设计验证实验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>OpenClaw 像 DeepSeek 一样把原本小众的 Agentic AI 推到大众面前：聊天入口降低了门槛，统一上下文、持久记忆和 skills 又让它显得越来越聪明。但成就传播的设计，也可能限制它成为深度生产力工具。</p>

<p>适合正在比较 OpenClaw、Cursor 与 Claude Code，或只用过 ChatGPT、DeepSeek 的人，用来判断该不该投入工具本身，以及真正可迁移的 Agentic AI 认知是什么。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• OpenClaw 为什么能让大众第一次直观感到 AI 可以持续推进任务？</p>
<p>• 聊天窗口为何帮助 OpenClaw 出圈，却也限制复杂工作流的上限？</p>
<p>• 统一上下文与持久记忆怎样改变助手的连续性？</p>
<p>• 丰富的 skills 组合为什么可能形成能力飞轮？</p>
<p>• 不要因为 OpenClaw 难用，就否定 Cursor、Claude Code 等 Agent 工具的价值。</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — OpenClaw 可能经历的三段式命运
</p>
<p>
01:46 — 拆解它为何爆火、做对什么、受限于什么
</p>
<p>
02:57 — OpenClaw 与 DeepSeek 的出圈逻辑
</p>
<p>
04:55 — 从聊天框走向 Agentic AI 工作流
</p>
<p>
07:56 — 工具难用不等于 Agentic AI 没价值
</p>
<p>
09:35 — 值得学习的是工具背后的可迁移认知
</p>
<p>
10:27 — 聊天入口为何既助推传播又限制上限
</p>
<p>
13:18 — 三件事之一：统一入口与统一上下文
</p>
<p>
14:23 — 持久记忆为何让助手越来越懂你
</p>
<p>
16:15 — 丰富 skills 如何通过组合产生质变
</p>
<p>
17:17 — 入口、记忆与 skills 如何形成飞轮
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=h_yCYBRzbVw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b9b759e9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>鸭哥文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/openclaw">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/openclaw</a></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E484. 西雅图最大创业峰会创始人：大厂能力是创业的“反向筛选器”</title>
      <itunes:episode>484</itunes:episode>
      <podcast:episode>484</podcast:episode>
      <itunes:title>E484. 西雅图最大创业峰会创始人：大厂能力是创业的“反向筛选器”</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/60ff22f8</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>西雅图聚集了大量科技人才，却没有形成湾区式的创业密度。Seattle Startup Summit 创始人 Yujian 从人才训练、资本习惯与城市生态出发，解释为什么大厂能力有时会成为创业的“反向筛选器”，以及 AI 正在改变什么。</p>

<p>适合在大厂工作、正在做 side project，或考虑从西雅图进入创业生态的人，用来判断自己缺的是技术、大厂能力，还是定义问题、获得资源与接触 startup 的机会。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么西雅图科技人才很多，创业公司和资本密度却与湾区存在落差？</p>
<p>• 大厂能力擅长解决既定问题，为什么未必能直接迁移到定义客户与市场？</p>
<p>• 精筛参与者的线下活动，如何连接创业者、投资人和 AI 开发者？</p>
<p>• AI 降低试错成本后，大厂人可以怎样验证创业想法？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Seattle Startup Summit 如何连接西雅图 AI 创业生态
</p>
<p>
01:53 — 技术人为什么转身做创业活动
</p>
<p>
02:47 — 从 IBM、Amazon 经历到活动生意
</p>
<p>
07:49 — 精筛参与者为何能提升活动价值
</p>
<p>
13:19 — 西雅图人才密集，创业生态为何仍弱于湾区
</p>
<p>
20:58 — AI 如何降低创业与试错成本
</p>
<p>
25:42 — 大厂人怎样开始体验 startup
</p>
<p>
28:53 — Seattle Startup Summit 提供哪些连接机会
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Yujian 是 Seattle Startup Summit 创始人，做过人工智能、计算机视觉和软件开发相关工作，也曾在 Amazon 参与 AutoML 项目；本期他从活动组织者视角观察西雅图的 startup 生态。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hCh6-lAiabI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/60ff22f8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>如果想在西雅图了解创投生态，那2026年Seattle Startup Summit是肯定不能错过的。报名网站（用折扣码AIBUILDERS买票，可以获得20%折扣）：</p>
<p><a href="https://www.seattlestartupsummit.com/">https://www.seattlestartupsummit.com/</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你的副业项目，带上问题定义、资源来源与市场反馈，请大家判断大厂能力该如何转化。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>西雅图聚集了大量科技人才，却没有形成湾区式的创业密度。Seattle Startup Summit 创始人 Yujian 从人才训练、资本习惯与城市生态出发，解释为什么大厂能力有时会成为创业的“反向筛选器”，以及 AI 正在改变什么。</p>

<p>适合在大厂工作、正在做 side project，或考虑从西雅图进入创业生态的人，用来判断自己缺的是技术、大厂能力，还是定义问题、获得资源与接触 startup 的机会。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么西雅图科技人才很多，创业公司和资本密度却与湾区存在落差？</p>
<p>• 大厂能力擅长解决既定问题，为什么未必能直接迁移到定义客户与市场？</p>
<p>• 精筛参与者的线下活动，如何连接创业者、投资人和 AI 开发者？</p>
<p>• AI 降低试错成本后，大厂人可以怎样验证创业想法？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Seattle Startup Summit 如何连接西雅图 AI 创业生态
</p>
<p>
01:53 — 技术人为什么转身做创业活动
</p>
<p>
02:47 — 从 IBM、Amazon 经历到活动生意
</p>
<p>
07:49 — 精筛参与者为何能提升活动价值
</p>
<p>
13:19 — 西雅图人才密集，创业生态为何仍弱于湾区
</p>
<p>
20:58 — AI 如何降低创业与试错成本
</p>
<p>
25:42 — 大厂人怎样开始体验 startup
</p>
<p>
28:53 — Seattle Startup Summit 提供哪些连接机会
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Yujian 是 Seattle Startup Summit 创始人，做过人工智能、计算机视觉和软件开发相关工作，也曾在 Amazon 参与 AutoML 项目；本期他从活动组织者视角观察西雅图的 startup 生态。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hCh6-lAiabI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

<p>如果想在西雅图了解创投生态，那2026年Seattle Startup Summit是肯定不能错过的。报名网站（用折扣码AIBUILDERS买票，可以获得20%折扣）：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 09 Mar 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>西雅图聚集了大量科技人才，却没有形成湾区式的创业密度。Seattle Startup Summit 创始人 Yujian 从人才训练、资本习惯与城市生态出发，解释为什么大厂能力有时会成为创业的“反向筛选器”，以及 AI 正在改变什么。</p>

<p>适合在大厂工作、正在做 side project，或考虑从西雅图进入创业生态的人，用来判断自己缺的是技术、大厂能力，还是定义问题、获得资源与接触 startup 的机会。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么西雅图科技人才很多，创业公司和资本密度却与湾区存在落差？</p>
<p>• 大厂能力擅长解决既定问题，为什么未必能直接迁移到定义客户与市场？</p>
<p>• 精筛参与者的线下活动，如何连接创业者、投资人和 AI 开发者？</p>
<p>• AI 降低试错成本后，大厂人可以怎样验证创业想法？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Seattle Startup Summit 如何连接西雅图 AI 创业生态
</p>
<p>
01:53 — 技术人为什么转身做创业活动
</p>
<p>
02:47 — 从 IBM、Amazon 经历到活动生意
</p>
<p>
07:49 — 精筛参与者为何能提升活动价值
</p>
<p>
13:19 — 西雅图人才密集，创业生态为何仍弱于湾区
</p>
<p>
20:58 — AI 如何降低创业与试错成本
</p>
<p>
25:42 — 大厂人怎样开始体验 startup
</p>
<p>
28:53 — Seattle Startup Summit 提供哪些连接机会
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Yujian 是 Seattle Startup Summit 创始人，做过人工智能、计算机视觉和软件开发相关工作，也曾在 Amazon 参与 AutoML 项目；本期他从活动组织者视角观察西雅图的 startup 生态。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hCh6-lAiabI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/60ff22f8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>如果想在西雅图了解创投生态，那2026年Seattle Startup Summit是肯定不能错过的。报名网站（用折扣码AIBUILDERS买票，可以获得20%折扣）：</p>
<p><a href="https://www.seattlestartupsummit.com/">https://www.seattlestartupsummit.com/</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你的副业项目，带上问题定义、资源来源与市场反馈，请大家判断大厂能力该如何转化。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/60ff22f8/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E483. 亚马逊AGI查晟：大模型训练的一线实践；训练AI有多难，人才和科学精神有多重要？</title>
      <itunes:episode>483</itunes:episode>
      <podcast:episode>483</podcast:episode>
      <itunes:title>E483. 亚马逊AGI查晟：大模型训练的一线实践；训练AI有多难，人才和科学精神有多重要？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/60aacaee</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>大模型训练不是堆算力就能解决的问题。Amazon AGI 资深经理查晟从一线实践拆解实验设计、数据、基础设施、Evaluation 与团队协作，并解释为什么追求 information gain 的团队反而要容许高失败率。</p>

<p>适合大模型训练、机器学习基础设施和 AI 研究从业者，也适合需要判断行业能力边界的人，帮助你区分模型研发中的科学问题、工程瓶颈与组织约束。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么大模型训练必须同时做好数据、模型、分布式系统与 Evaluation？</p>
<p>• 高失败率实验如何带来更高的 information gain？</p>
<p>• 公开 benchmark 为什么可能被数据泄漏和刷分误导？</p>
<p>• cost-to-accuracy 如何衡量不同周期的真实研发进展？</p>
<p>• NVIDIA 的护城河为什么不仅来自硬件，还来自 compiler 与软件栈？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高信息增益实验为何允许失败
</p>
<p>
01:14 — 查晟与 Amazon AGI 的模型训练实践
</p>
<p>
02:23 — 大模型训练为何是系统工程
</p>
<p>
07:47 — 用失败率检验研究方向的信息增益
</p>
<p>
09:05 — 模型、数据、基础设施如何协同交付
</p>
<p>
15:15 — 数据质量、SEO 垃圾与合成数据边界
</p>
<p>
21:04 — Evaluation 为何关键又容易失真
</p>
<p>
29:57 — 用 cost-to-accuracy 衡量研发进展
</p>
<p>
36:01 — 稀缺人才与 NVIDIA 的软件护城河
</p>
<p>
39:26 — 模型自主学习可能带来的下一步突破
</p>
<p>
45:33 — AI 对职业与经济关系的冲击
</p>
<p>
53:33 — 回到科学精神与完整训练系统
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>查晟，Amazon AGI 资深经理，参与亚马逊第一代大模型研发及 Frontier 模型训练，并曾与 Alex Smola、李沐共事。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Uh0F_suae5Q" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/60aacaee/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>查晟：大模型训练的真相、NVIDIA 的护城河、以及为什么大厂做不好 AI：</p>
<p><a href="https://youtu.be/emWRfc4s00c">https://youtu.be/emWRfc4s00c</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>提交正在设计的模型实验，交代假设、评估方式与失败信号，请大家寻找信息增益更高的改法。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>大模型训练不是堆算力就能解决的问题。Amazon AGI 资深经理查晟从一线实践拆解实验设计、数据、基础设施、Evaluation 与团队协作，并解释为什么追求 information gain 的团队反而要容许高失败率。</p>

<p>适合大模型训练、机器学习基础设施和 AI 研究从业者，也适合需要判断行业能力边界的人，帮助你区分模型研发中的科学问题、工程瓶颈与组织约束。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么大模型训练必须同时做好数据、模型、分布式系统与 Evaluation？</p>
<p>• 高失败率实验如何带来更高的 information gain？</p>
<p>• 公开 benchmark 为什么可能被数据泄漏和刷分误导？</p>
<p>• cost-to-accuracy 如何衡量不同周期的真实研发进展？</p>
<p>• NVIDIA 的护城河为什么不仅来自硬件，还来自 compiler 与软件栈？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高信息增益实验为何允许失败
</p>
<p>
01:14 — 查晟与 Amazon AGI 的模型训练实践
</p>
<p>
02:23 — 大模型训练为何是系统工程
</p>
<p>
07:47 — 用失败率检验研究方向的信息增益
</p>
<p>
09:05 — 模型、数据、基础设施如何协同交付
</p>
<p>
15:15 — 数据质量、SEO 垃圾与合成数据边界
</p>
<p>
21:04 — Evaluation 为何关键又容易失真
</p>
<p>
29:57 — 用 cost-to-accuracy 衡量研发进展
</p>
<p>
36:01 — 稀缺人才与 NVIDIA 的软件护城河
</p>
<p>
39:26 — 模型自主学习可能带来的下一步突破
</p>
<p>
45:33 — AI 对职业与经济关系的冲击
</p>
<p>
53:33 — 回到科学精神与完整训练系统
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>查晟，Amazon AGI 资深经理，参与亚马逊第一代大模型研发及 Frontier 模型训练，并曾与 Alex Smola、李沐共事。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Uh0F_suae5Q" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/60aacaee/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>查晟：大模型训练的真相、NVIDIA 的护城河、以及为什么大厂做不好 AI：</p>
<p><a href="https://youtu.be/emWRfc4s00c">https://youtu.be/emWRfc4s00c</a></p>

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<p>提交正在设计的模型实验，交代假设、评估方式与失败信号，请大家寻找信息增益更高的改法。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 04 Mar 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>大模型训练不是堆算力就能解决的问题。Amazon AGI 资深经理查晟从一线实践拆解实验设计、数据、基础设施、Evaluation 与团队协作，并解释为什么追求 information gain 的团队反而要容许高失败率。</p>

<p>适合大模型训练、机器学习基础设施和 AI 研究从业者，也适合需要判断行业能力边界的人，帮助你区分模型研发中的科学问题、工程瓶颈与组织约束。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么大模型训练必须同时做好数据、模型、分布式系统与 Evaluation？</p>
<p>• 高失败率实验如何带来更高的 information gain？</p>
<p>• 公开 benchmark 为什么可能被数据泄漏和刷分误导？</p>
<p>• cost-to-accuracy 如何衡量不同周期的真实研发进展？</p>
<p>• NVIDIA 的护城河为什么不仅来自硬件，还来自 compiler 与软件栈？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高信息增益实验为何允许失败
</p>
<p>
01:14 — 查晟与 Amazon AGI 的模型训练实践
</p>
<p>
02:23 — 大模型训练为何是系统工程
</p>
<p>
07:47 — 用失败率检验研究方向的信息增益
</p>
<p>
09:05 — 模型、数据、基础设施如何协同交付
</p>
<p>
15:15 — 数据质量、SEO 垃圾与合成数据边界
</p>
<p>
21:04 — Evaluation 为何关键又容易失真
</p>
<p>
29:57 — 用 cost-to-accuracy 衡量研发进展
</p>
<p>
36:01 — 稀缺人才与 NVIDIA 的软件护城河
</p>
<p>
39:26 — 模型自主学习可能带来的下一步突破
</p>
<p>
45:33 — AI 对职业与经济关系的冲击
</p>
<p>
53:33 — 回到科学精神与完整训练系统
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>查晟，Amazon AGI 资深经理，参与亚马逊第一代大模型研发及 Frontier 模型训练，并曾与 Alex Smola、李沐共事。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Uh0F_suae5Q" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/60aacaee/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>查晟：大模型训练的真相、NVIDIA 的护城河、以及为什么大厂做不好 AI：</p>
<p><a href="https://youtu.be/emWRfc4s00c">https://youtu.be/emWRfc4s00c</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>提交正在设计的模型实验，交代假设、评估方式与失败信号，请大家寻找信息增益更高的改法。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/60aacaee/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E482. Meta印度裔高级经理，分享向上管理心得</title>
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      <podcast:episode>482</podcast:episode>
      <itunes:title>E482. Meta印度裔高级经理，分享向上管理心得</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/0c33c037</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Meta 数据科学高级经理 Mujtaba 把一对一重新定义为员工主动向上管理的会议：FYI 可以异步，有限的同步时间应留给风险、决策、解阻和职业发展。经理是否需要持续 push，也会暴露一名 IC 的可靠程度。</p>

<p>适合 IC、数据科学与产品分析从业者，以及需要跨团队协作的人，帮助你改造一对一、及时求助并与经理建立 pull model。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 一对一里哪些内容只需 FYI，哪些问题值得同步讨论？</p>
<p>• 为什么尽早报告风险是专业表现，而不是示弱？</p>
<p>• push model 与 pull model 如何反映经理对强 IC 的信任？</p>
<p>• 怎样向经理提出解阻、背景和高层连接的具体请求？</p>
<p>• 为什么晋升对话应该在评审之前主动开启？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 一对一是管理经理的机会
</p>
<p>
00:31 — Mujtaba 在 Meta 的管理成长路径
</p>
<p>
03:33 — 把 FYI 与真正需要讨论的问题分开
</p>
<p>
06:24 — 用一对一主动向上管理
</p>
<p>
07:37 — 尽早暴露风险，而不是独自硬扛
</p>
<p>
10:33 — 不敢求助会让问题继续扩大
</p>
<p>
14:47 — 强 IC 如何建立可靠性
</p>
<p>
15:46 — 从 push model 转向 pull model
</p>
<p>
19:47 — 用自我认知选择能发挥优势的项目
</p>
<p>
24:05 — 尽早开启晋升与差距对话
</p>
<p>
32:17 — 高级岗位更依赖影响力与软技能
</p>
<p>
40:27 — 请经理解阻、补背景与建立连接
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Mujtaba，Meta 数据科学高级经理，分享自己在 Meta 的成长与团队管理经验。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=c7M6B2GR5-k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/0c33c037/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你与经理会谈中迟迟未解的风险带来，和大家重排议题并明确求助动作。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Meta 数据科学高级经理 Mujtaba 把一对一重新定义为员工主动向上管理的会议：FYI 可以异步，有限的同步时间应留给风险、决策、解阻和职业发展。经理是否需要持续 push，也会暴露一名 IC 的可靠程度。</p>

<p>适合 IC、数据科学与产品分析从业者，以及需要跨团队协作的人，帮助你改造一对一、及时求助并与经理建立 pull model。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 一对一里哪些内容只需 FYI，哪些问题值得同步讨论？</p>
<p>• 为什么尽早报告风险是专业表现，而不是示弱？</p>
<p>• push model 与 pull model 如何反映经理对强 IC 的信任？</p>
<p>• 怎样向经理提出解阻、背景和高层连接的具体请求？</p>
<p>• 为什么晋升对话应该在评审之前主动开启？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 一对一是管理经理的机会
</p>
<p>
00:31 — Mujtaba 在 Meta 的管理成长路径
</p>
<p>
03:33 — 把 FYI 与真正需要讨论的问题分开
</p>
<p>
06:24 — 用一对一主动向上管理
</p>
<p>
07:37 — 尽早暴露风险，而不是独自硬扛
</p>
<p>
10:33 — 不敢求助会让问题继续扩大
</p>
<p>
14:47 — 强 IC 如何建立可靠性
</p>
<p>
15:46 — 从 push model 转向 pull model
</p>
<p>
19:47 — 用自我认知选择能发挥优势的项目
</p>
<p>
24:05 — 尽早开启晋升与差距对话
</p>
<p>
32:17 — 高级岗位更依赖影响力与软技能
</p>
<p>
40:27 — 请经理解阻、补背景与建立连接
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Mujtaba，Meta 数据科学高级经理，分享自己在 Meta 的成长与团队管理经验。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=c7M6B2GR5-k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/0c33c037/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Meta 数据科学高级经理 Mujtaba 把一对一重新定义为员工主动向上管理的会议：FYI 可以异步，有限的同步时间应留给风险、决策、解阻和职业发展。经理是否需要持续 push，也会暴露一名 IC 的可靠程度。</p>

<p>适合 IC、数据科学与产品分析从业者，以及需要跨团队协作的人，帮助你改造一对一、及时求助并与经理建立 pull model。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 一对一里哪些内容只需 FYI，哪些问题值得同步讨论？</p>
<p>• 为什么尽早报告风险是专业表现，而不是示弱？</p>
<p>• push model 与 pull model 如何反映经理对强 IC 的信任？</p>
<p>• 怎样向经理提出解阻、背景和高层连接的具体请求？</p>
<p>• 为什么晋升对话应该在评审之前主动开启？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 一对一是管理经理的机会
</p>
<p>
00:31 — Mujtaba 在 Meta 的管理成长路径
</p>
<p>
03:33 — 把 FYI 与真正需要讨论的问题分开
</p>
<p>
06:24 — 用一对一主动向上管理
</p>
<p>
07:37 — 尽早暴露风险，而不是独自硬扛
</p>
<p>
10:33 — 不敢求助会让问题继续扩大
</p>
<p>
14:47 — 强 IC 如何建立可靠性
</p>
<p>
15:46 — 从 push model 转向 pull model
</p>
<p>
19:47 — 用自我认知选择能发挥优势的项目
</p>
<p>
24:05 — 尽早开启晋升与差距对话
</p>
<p>
32:17 — 高级岗位更依赖影响力与软技能
</p>
<p>
40:27 — 请经理解阻、补背景与建立连接
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Mujtaba，Meta 数据科学高级经理，分享自己在 Meta 的成长与团队管理经验。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=c7M6B2GR5-k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/0c33c037/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>把你与经理会谈中迟迟未解的风险带来，和大家重排议题并明确求助动作。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    <item>
      <title>E481. AI时代最危险的两个需求错判：寻找大需求，和用脑子想需求</title>
      <itunes:episode>481</itunes:episode>
      <podcast:episode>481</podcast:episode>
      <itunes:title>E481. AI时代最危险的两个需求错判：寻找大需求，和用脑子想需求</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/89289ec6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI 让实现变容易后，真正稀缺的是发现真实需求。本期反驳“大需求才值钱”和“坐着用脑想需求”两种错判，并用 Stripe、Calendly 与 wedge &amp; adjacency 说明，小而高频的摩擦也能成为产品入口。</p>

<p>适合寻找产品方向、准备做 MVP 或担心创意自嗨的人，帮助你用痛感、频率、switching cost 与市场反馈判断需求是否值得投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么听起来宏大的问题不一定对应更有价值的真实需求？</p>
<p>• Stripe 与 Calendly 如何把小摩擦做成产品机会？</p>
<p>• wedge &amp; adjacency 怎样让产品从锋利入口扩展到相邻场景？</p>
<p>• switching cost 和认知负担为什么会让大蓝图更难卖？</p>
<p>• 如何记录烦人的瞬间，并用 MVP 和 go-to-market 验证它？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么“大需求才值钱”是误区
</p>
<p>
01:16 — 别用听起来重要判断需求价值
</p>
<p>
02:09 — 用痛感与频率衡量真实需求
</p>
<p>
02:39 — Stripe 与 Calendly 如何解决小摩擦
</p>
<p>
03:36 — 用 wedge &amp; adjacency 扩大产品边界
</p>
<p>
04:54 — 小身份认同也能形成强需求
</p>
<p>
05:50 — 小需求的护城河来自做到极致
</p>
<p>
06:32 — 大蓝图为何增加 switching cost
</p>
<p>
07:32 — 从身体感受到的摩擦捕捉需求
</p>
<p>
08:23 — 记录并公开那些烦人的瞬间
</p>
<p>
14:09 — 从真实需求走到 MVP 与市场反馈
</p>
<p>
15:02 — 下一步：验证需求并完成 go-to-market
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=jpBOHpl0bvw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/89289ec6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>激活自己捕捉需求的能力：</p>
<p><a href="https://go.ai-builders.com/idea">https://go.ai-builders.com/idea</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>记录近期反复出现的用户摩擦，带来频率、痛感与切换成本证据，请大家判断是否值得做。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI 让实现变容易后，真正稀缺的是发现真实需求。本期反驳“大需求才值钱”和“坐着用脑想需求”两种错判，并用 Stripe、Calendly 与 wedge &amp; adjacency 说明，小而高频的摩擦也能成为产品入口。</p>

<p>适合寻找产品方向、准备做 MVP 或担心创意自嗨的人，帮助你用痛感、频率、switching cost 与市场反馈判断需求是否值得投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么听起来宏大的问题不一定对应更有价值的真实需求？</p>
<p>• Stripe 与 Calendly 如何把小摩擦做成产品机会？</p>
<p>• wedge &amp; adjacency 怎样让产品从锋利入口扩展到相邻场景？</p>
<p>• switching cost 和认知负担为什么会让大蓝图更难卖？</p>
<p>• 如何记录烦人的瞬间，并用 MVP 和 go-to-market 验证它？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么“大需求才值钱”是误区
</p>
<p>
01:16 — 别用听起来重要判断需求价值
</p>
<p>
02:09 — 用痛感与频率衡量真实需求
</p>
<p>
02:39 — Stripe 与 Calendly 如何解决小摩擦
</p>
<p>
03:36 — 用 wedge &amp; adjacency 扩大产品边界
</p>
<p>
04:54 — 小身份认同也能形成强需求
</p>
<p>
05:50 — 小需求的护城河来自做到极致
</p>
<p>
06:32 — 大蓝图为何增加 switching cost
</p>
<p>
07:32 — 从身体感受到的摩擦捕捉需求
</p>
<p>
08:23 — 记录并公开那些烦人的瞬间
</p>
<p>
14:09 — 从真实需求走到 MVP 与市场反馈
</p>
<p>
15:02 — 下一步：验证需求并完成 go-to-market
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=jpBOHpl0bvw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/89289ec6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>激活自己捕捉需求的能力：</p>
<p><a href="https://go.ai-builders.com/idea">https://go.ai-builders.com/idea</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>记录近期反复出现的用户摩擦，带来频率、痛感与切换成本证据，请大家判断是否值得做。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 26 Feb 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI 让实现变容易后，真正稀缺的是发现真实需求。本期反驳“大需求才值钱”和“坐着用脑想需求”两种错判，并用 Stripe、Calendly 与 wedge &amp; adjacency 说明，小而高频的摩擦也能成为产品入口。</p>

<p>适合寻找产品方向、准备做 MVP 或担心创意自嗨的人，帮助你用痛感、频率、switching cost 与市场反馈判断需求是否值得投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么听起来宏大的问题不一定对应更有价值的真实需求？</p>
<p>• Stripe 与 Calendly 如何把小摩擦做成产品机会？</p>
<p>• wedge &amp; adjacency 怎样让产品从锋利入口扩展到相邻场景？</p>
<p>• switching cost 和认知负担为什么会让大蓝图更难卖？</p>
<p>• 如何记录烦人的瞬间，并用 MVP 和 go-to-market 验证它？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么“大需求才值钱”是误区
</p>
<p>
01:16 — 别用听起来重要判断需求价值
</p>
<p>
02:09 — 用痛感与频率衡量真实需求
</p>
<p>
02:39 — Stripe 与 Calendly 如何解决小摩擦
</p>
<p>
03:36 — 用 wedge &amp; adjacency 扩大产品边界
</p>
<p>
04:54 — 小身份认同也能形成强需求
</p>
<p>
05:50 — 小需求的护城河来自做到极致
</p>
<p>
06:32 — 大蓝图为何增加 switching cost
</p>
<p>
07:32 — 从身体感受到的摩擦捕捉需求
</p>
<p>
08:23 — 记录并公开那些烦人的瞬间
</p>
<p>
14:09 — 从真实需求走到 MVP 与市场反馈
</p>
<p>
15:02 — 下一步：验证需求并完成 go-to-market
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=jpBOHpl0bvw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/89289ec6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>激活自己捕捉需求的能力：</p>
<p><a href="https://go.ai-builders.com/idea">https://go.ai-builders.com/idea</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>记录近期反复出现的用户摩擦，带来频率、痛感与切换成本证据，请大家判断是否值得做。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    <item>
      <title>E480. 设计师前途很清晰：少用Figma，多“操作”代码｜Cursor设计负责人Ryo Lu</title>
      <itunes:episode>480</itunes:episode>
      <podcast:episode>480</podcast:episode>
      <itunes:title>E480. 设计师前途很清晰：少用Figma，多“操作”代码｜Cursor设计负责人Ryo Lu</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/3756106d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Cursor 设计负责人 Ryo Lu 把产品设计从“搓像素”还原为组织概念、关系和系统。随着 AI 降低代码门槛，Figma 不再是设计师唯一的工作现场，设计师、PM 与前端正在向能直接交付系统的 Builder 靠拢。</p>

<p>适合产品设计师、产品经理和开发者，帮助你判断该继续优化交付物，还是进入代码与真实系统中验证产品设计。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么软件的本质是相互作用的概念，而不只是像素？</p>
<p>• Figma 作为抽象层会怎样限制对真实产品的理解？</p>
<p>• 设计师、PM 与前端为何可能融合为 Builder？</p>
<p>• 使用 Cursor 构建时，如何通过限制和 design system 减少 AI Slop？</p>
<p>• 审美如何体现为对系统逻辑、扩展性和简洁性的深度体感？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 设计品位如何从家具延伸到数字工具
</p>
<p>
01:16 — Ryo 从 Notion 走到 Cursor 的职业轨迹
</p>
<p>
02:54 — 视觉设计从拟物化回归概念本身
</p>
<p>
08:18 — 软件是相互作用的概念系统
</p>
<p>
13:30 — 设计师为什么必须学会用代码构建
</p>
<p>
19:15 — Figma 设计稿为何不是最终真实
</p>
<p>
24:00 — 设计师、PM 与前端正在融合为 Builder
</p>
<p>
31:25 — 怎样避免 AI Slop 的塑料感
</p>
<p>
38:33 — 审美来自对系统逻辑的深度体感
</p>
<p>
54:20 — 功能扩张时如何保持系统简洁
</p>
<p>
56:00 — 给设计师的建议：去生活，也去构建
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ryo Lu，Cursor 设计负责人，曾任 Notion 首位设计师，并有 Stripe、Asana 工作经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BnL5qaBzmR0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3756106d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Cursor设计负责人Ryo：软件的本质都一样｜什么是品味？｜AI时代，设计师一定要抛弃Figma：</p>
<p><a href="https://youtu.be/FKuJBz4kaOo">https://youtu.be/FKuJBz4kaOo</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出尚停留在设计稿的产品概念，和大家拆解如何进入代码并验证真实使用。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Cursor 设计负责人 Ryo Lu 把产品设计从“搓像素”还原为组织概念、关系和系统。随着 AI 降低代码门槛，Figma 不再是设计师唯一的工作现场，设计师、PM 与前端正在向能直接交付系统的 Builder 靠拢。</p>

<p>适合产品设计师、产品经理和开发者，帮助你判断该继续优化交付物，还是进入代码与真实系统中验证产品设计。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么软件的本质是相互作用的概念，而不只是像素？</p>
<p>• Figma 作为抽象层会怎样限制对真实产品的理解？</p>
<p>• 设计师、PM 与前端为何可能融合为 Builder？</p>
<p>• 使用 Cursor 构建时，如何通过限制和 design system 减少 AI Slop？</p>
<p>• 审美如何体现为对系统逻辑、扩展性和简洁性的深度体感？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 设计品位如何从家具延伸到数字工具
</p>
<p>
01:16 — Ryo 从 Notion 走到 Cursor 的职业轨迹
</p>
<p>
02:54 — 视觉设计从拟物化回归概念本身
</p>
<p>
08:18 — 软件是相互作用的概念系统
</p>
<p>
13:30 — 设计师为什么必须学会用代码构建
</p>
<p>
19:15 — Figma 设计稿为何不是最终真实
</p>
<p>
24:00 — 设计师、PM 与前端正在融合为 Builder
</p>
<p>
31:25 — 怎样避免 AI Slop 的塑料感
</p>
<p>
38:33 — 审美来自对系统逻辑的深度体感
</p>
<p>
54:20 — 功能扩张时如何保持系统简洁
</p>
<p>
56:00 — 给设计师的建议：去生活，也去构建
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ryo Lu，Cursor 设计负责人，曾任 Notion 首位设计师，并有 Stripe、Asana 工作经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BnL5qaBzmR0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3756106d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Cursor设计负责人Ryo：软件的本质都一样｜什么是品味？｜AI时代，设计师一定要抛弃Figma：</p>
<p><a href="https://youtu.be/FKuJBz4kaOo">https://youtu.be/FKuJBz4kaOo</a></p>

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<p>拿出尚停留在设计稿的产品概念，和大家拆解如何进入代码并验证真实使用。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Cursor 设计负责人 Ryo Lu 把产品设计从“搓像素”还原为组织概念、关系和系统。随着 AI 降低代码门槛，Figma 不再是设计师唯一的工作现场，设计师、PM 与前端正在向能直接交付系统的 Builder 靠拢。</p>

<p>适合产品设计师、产品经理和开发者，帮助你判断该继续优化交付物，还是进入代码与真实系统中验证产品设计。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么软件的本质是相互作用的概念，而不只是像素？</p>
<p>• Figma 作为抽象层会怎样限制对真实产品的理解？</p>
<p>• 设计师、PM 与前端为何可能融合为 Builder？</p>
<p>• 使用 Cursor 构建时，如何通过限制和 design system 减少 AI Slop？</p>
<p>• 审美如何体现为对系统逻辑、扩展性和简洁性的深度体感？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 设计品位如何从家具延伸到数字工具
</p>
<p>
01:16 — Ryo 从 Notion 走到 Cursor 的职业轨迹
</p>
<p>
02:54 — 视觉设计从拟物化回归概念本身
</p>
<p>
08:18 — 软件是相互作用的概念系统
</p>
<p>
13:30 — 设计师为什么必须学会用代码构建
</p>
<p>
19:15 — Figma 设计稿为何不是最终真实
</p>
<p>
24:00 — 设计师、PM 与前端正在融合为 Builder
</p>
<p>
31:25 — 怎样避免 AI Slop 的塑料感
</p>
<p>
38:33 — 审美来自对系统逻辑的深度体感
</p>
<p>
54:20 — 功能扩张时如何保持系统简洁
</p>
<p>
56:00 — 给设计师的建议：去生活，也去构建
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ryo Lu，Cursor 设计负责人，曾任 Notion 首位设计师，并有 Stripe、Asana 工作经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BnL5qaBzmR0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3756106d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Cursor设计负责人Ryo：软件的本质都一样｜什么是品味？｜AI时代，设计师一定要抛弃Figma：</p>
<p><a href="https://youtu.be/FKuJBz4kaOo">https://youtu.be/FKuJBz4kaOo</a></p>

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<p>拿出尚停留在设计稿的产品概念，和大家拆解如何进入代码并验证真实使用。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E479. “比特币2026会创新高，因为已经被庄家控制了”｜前交易所高管离职前专访</title>
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      <podcast:episode>479</podcast:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/8b9a4b2e</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>一位前交易所高管不从传统估值出发，而用流动性、注意力和筹码结构解释比特币与币圈的中短期变化。对谈也延伸到 Capital、Web3 游戏规则，以及面对强烈市场观点时该观察哪些信号。</p>

<p>适合关注比特币、Web3 或高波动资产的人，帮助你理解市场叙事背后的筹码与注意力机制；本期观点用于分析框架，不构成投资建议。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 流动性、注意力与筹码结构如何共同影响币圈资产？</p>
<p>• Capital 为什么既是生产力，也会改变生产关系？</p>
<p>• 如何识别市场控制者公开释放的参与信号？</p>
<p>• Web3 从业者掌握的游戏规则如何影响财富结果？</p>
<p>• 面对比特币牛市判断，为什么还要把剧烈波动纳入决策？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>一位前交易所高管，从市场结构与从业经验出发讨论比特币、Web3 和资本机制。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8b9a4b2e/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>"比特币2026年会创新高，但以你意想不到的方式"｜区块链的真正价值｜AI与区块链｜前币安上市看门人Chase：</p>
<p><a href="https://youtu.be/TTDcuWw3noU">https://youtu.be/TTDcuWw3noU</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你对高波动资产的判断，写清流动性、筹码与注意力依据，请大家检验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>一位前交易所高管不从传统估值出发，而用流动性、注意力和筹码结构解释比特币与币圈的中短期变化。对谈也延伸到 Capital、Web3 游戏规则，以及面对强烈市场观点时该观察哪些信号。</p>

<p>适合关注比特币、Web3 或高波动资产的人，帮助你理解市场叙事背后的筹码与注意力机制；本期观点用于分析框架，不构成投资建议。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 流动性、注意力与筹码结构如何共同影响币圈资产？</p>
<p>• Capital 为什么既是生产力，也会改变生产关系？</p>
<p>• 如何识别市场控制者公开释放的参与信号？</p>
<p>• Web3 从业者掌握的游戏规则如何影响财富结果？</p>
<p>• 面对比特币牛市判断，为什么还要把剧烈波动纳入决策？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>一位前交易所高管，从市场结构与从业经验出发讨论比特币、Web3 和资本机制。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8b9a4b2e/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>"比特币2026年会创新高，但以你意想不到的方式"｜区块链的真正价值｜AI与区块链｜前币安上市看门人Chase：</p>
<p><a href="https://youtu.be/TTDcuWw3noU">https://youtu.be/TTDcuWw3noU</a></p>

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<p>带来你对高波动资产的判断，写清流动性、筹码与注意力依据，请大家检验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 09 Feb 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>一位前交易所高管不从传统估值出发，而用流动性、注意力和筹码结构解释比特币与币圈的中短期变化。对谈也延伸到 Capital、Web3 游戏规则，以及面对强烈市场观点时该观察哪些信号。</p>

<p>适合关注比特币、Web3 或高波动资产的人，帮助你理解市场叙事背后的筹码与注意力机制；本期观点用于分析框架，不构成投资建议。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 流动性、注意力与筹码结构如何共同影响币圈资产？</p>
<p>• Capital 为什么既是生产力，也会改变生产关系？</p>
<p>• 如何识别市场控制者公开释放的参与信号？</p>
<p>• Web3 从业者掌握的游戏规则如何影响财富结果？</p>
<p>• 面对比特币牛市判断，为什么还要把剧烈波动纳入决策？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>一位前交易所高管，从市场结构与从业经验出发讨论比特币、Web3 和资本机制。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8b9a4b2e/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>"比特币2026年会创新高，但以你意想不到的方式"｜区块链的真正价值｜AI与区块链｜前币安上市看门人Chase：</p>
<p><a href="https://youtu.be/TTDcuWw3noU">https://youtu.be/TTDcuWw3noU</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你对高波动资产的判断，写清流动性、筹码与注意力依据，请大家检验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E478. 等待AGI，是错误的认知，会错过很多有价值的机会</title>
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      <podcast:episode>478</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[<p>等待 AGI 降临再行动，会忽略眼前更大的机会：模型已有能力与真实应用之间，还缺 Infrastructure、Pipeline 和使用习惯。借汽车取代马车的历史类比，本期说明 Manus 这类产品为何能靠处理落地杂活创造价值。</p>

<p>适合对 AGI 进展焦虑、想提升工作效率或寻找 AI 项目机会的人，帮助你把注意力从预测模型能力转向建设真正可用的系统。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 汽车替代马车的过程为何能解释 AI 落地速度？</p>
<p>• Transformer 与 ChatGPT 分别对应技术引擎和早期产品的什么位置？</p>
<p>• Infrastructure、Pipeline 和使用习惯为何比等待更强模型重要？</p>
<p>• Manus 如何通过处理脏活累活降低 AI 使用摩擦？</p>
<p>• 怎样用 Frictionless、Contextual 和 Proactive 检查自己的工作流？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 等待 AGI 躺平为何是认知误区
</p>
<p>
01:23 — 汽车替代马车为何经历漫长生态建设
</p>
<p>
03:20 — Transformer 是引擎，ChatGPT 只是第一辆车
</p>
<p>
06:39 — 落地瓶颈在 Infrastructure、Pipeline 与习惯
</p>
<p>
08:35 — AI 被困在聊天框，是系统还未就位
</p>
<p>
11:35 — Manus 的价值来自处理落地杂活
</p>
<p>
14:25 — 用 Frictionless、Contextual、Proactive 改造流程
</p>
<p>
16:04 — 从一个真实需求找到个人机会
</p>
<p>
18:41 — 别等银弹，先参与 AI 生态修路
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=iSSHmP0ySBY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d4f3c2f5/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把当前工作流中仍靠人补位的环节拿出来，和大家设计可落地的代理系统实验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>等待 AGI 降临再行动，会忽略眼前更大的机会：模型已有能力与真实应用之间，还缺 Infrastructure、Pipeline 和使用习惯。借汽车取代马车的历史类比，本期说明 Manus 这类产品为何能靠处理落地杂活创造价值。</p>

<p>适合对 AGI 进展焦虑、想提升工作效率或寻找 AI 项目机会的人，帮助你把注意力从预测模型能力转向建设真正可用的系统。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 汽车替代马车的过程为何能解释 AI 落地速度？</p>
<p>• Transformer 与 ChatGPT 分别对应技术引擎和早期产品的什么位置？</p>
<p>• Infrastructure、Pipeline 和使用习惯为何比等待更强模型重要？</p>
<p>• Manus 如何通过处理脏活累活降低 AI 使用摩擦？</p>
<p>• 怎样用 Frictionless、Contextual 和 Proactive 检查自己的工作流？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 等待 AGI 躺平为何是认知误区
</p>
<p>
01:23 — 汽车替代马车为何经历漫长生态建设
</p>
<p>
03:20 — Transformer 是引擎，ChatGPT 只是第一辆车
</p>
<p>
06:39 — 落地瓶颈在 Infrastructure、Pipeline 与习惯
</p>
<p>
08:35 — AI 被困在聊天框，是系统还未就位
</p>
<p>
11:35 — Manus 的价值来自处理落地杂活
</p>
<p>
14:25 — 用 Frictionless、Contextual、Proactive 改造流程
</p>
<p>
16:04 — 从一个真实需求找到个人机会
</p>
<p>
18:41 — 别等银弹，先参与 AI 生态修路
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=iSSHmP0ySBY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d4f3c2f5/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>把当前工作流中仍靠人补位的环节拿出来，和大家设计可落地的代理系统实验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 04 Feb 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>等待 AGI 降临再行动，会忽略眼前更大的机会：模型已有能力与真实应用之间，还缺 Infrastructure、Pipeline 和使用习惯。借汽车取代马车的历史类比，本期说明 Manus 这类产品为何能靠处理落地杂活创造价值。</p>

<p>适合对 AGI 进展焦虑、想提升工作效率或寻找 AI 项目机会的人，帮助你把注意力从预测模型能力转向建设真正可用的系统。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 汽车替代马车的过程为何能解释 AI 落地速度？</p>
<p>• Transformer 与 ChatGPT 分别对应技术引擎和早期产品的什么位置？</p>
<p>• Infrastructure、Pipeline 和使用习惯为何比等待更强模型重要？</p>
<p>• Manus 如何通过处理脏活累活降低 AI 使用摩擦？</p>
<p>• 怎样用 Frictionless、Contextual 和 Proactive 检查自己的工作流？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 等待 AGI 躺平为何是认知误区
</p>
<p>
01:23 — 汽车替代马车为何经历漫长生态建设
</p>
<p>
03:20 — Transformer 是引擎，ChatGPT 只是第一辆车
</p>
<p>
06:39 — 落地瓶颈在 Infrastructure、Pipeline 与习惯
</p>
<p>
08:35 — AI 被困在聊天框，是系统还未就位
</p>
<p>
11:35 — Manus 的价值来自处理落地杂活
</p>
<p>
14:25 — 用 Frictionless、Contextual、Proactive 改造流程
</p>
<p>
16:04 — 从一个真实需求找到个人机会
</p>
<p>
18:41 — 别等银弹，先参与 AI 生态修路
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=iSSHmP0ySBY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d4f3c2f5/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把当前工作流中仍靠人补位的环节拿出来，和大家设计可落地的代理系统实验。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/d4f3c2f5/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E477. 建立AI时代的“非对称优势”：找客户、卖产品、选渠道</title>
      <itunes:episode>477</itunes:episode>
      <podcast:episode>477</podcast:episode>
      <itunes:title>E477. 建立AI时代的“非对称优势”：找客户、卖产品、选渠道</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/f3fe28a4</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Hockey Stick 创始人陈唱从红人营销和多渠道增长实践出发，解释 AI Agent Manager 如何放大运营能力，以及为什么好产品仍需找到 Product-Channel Fit。对 Bardeen、PLG 与 Churn 的复盘，进一步揭示产品定位和销售路径之间的约束。</p>

<p>适合寻找首批用户的开发者、准备 go-to-market 的创始人和增长从业者，帮助你判断该选什么渠道、何时扩张，以及 PLG 产品何时需要大客户销售。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AI Agent Manager 如何管理自动化任务并放大团队产能？</p>
<p>• 为什么找到市场之后，还必须验证 Product-Channel Fit？</p>
<p>• Enterprise 与 PLG 产品分别适合哪些增长渠道？</p>
<p>• Bardeen 为什么因产品过于通用而遇到增长困难？</p>
<p>• Churn 的绝对值如何迫使 PLG 公司建立大客户销售体系？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 小团队如何用 AI Agent 放大渠道运营
</p>
<p>
01:45 — 从执行者晋升为 AI Agent Manager
</p>
<p>
03:52 — 红人营销为何依赖经验与概率
</p>
<p>
07:49 — 增长关键是 Product-Channel Fit
</p>
<p>
10:04 — Enterprise 与 PLG 的渠道差异
</p>
<p>
13:47 — 为什么买量逻辑不适合红人营销
</p>
<p>
19:00 — Bardeen 的教训：产品太通用反而难增长
</p>
<p>
22:30 — Churn 如何推动 PLG 走向大客户销售
</p>
<p>
25:50 — 工具变化之后，用户需求仍是核心
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>陈唱，Hockey Stick 创始人，带领团队通过 AI Agent 为硅谷高增长企业开展多渠道增长。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=IVL7lqPg64I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/f3fe28a4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI产品增长：如何让别人了解你的产品、选渠道、讲故事、算回报、测上限、选红人、落地增长策略、理解增长本质？｜Hockey Stick创始人陈唱：</p>
<p><a href="https://youtu.be/yZCq2jyGcKc">https://youtu.be/yZCq2jyGcKc</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上正在寻找客户的产品案例，列明目标客户、候选渠道与成交障碍，请大家共同诊断。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Hockey Stick 创始人陈唱从红人营销和多渠道增长实践出发，解释 AI Agent Manager 如何放大运营能力，以及为什么好产品仍需找到 Product-Channel Fit。对 Bardeen、PLG 与 Churn 的复盘，进一步揭示产品定位和销售路径之间的约束。</p>

<p>适合寻找首批用户的开发者、准备 go-to-market 的创始人和增长从业者，帮助你判断该选什么渠道、何时扩张，以及 PLG 产品何时需要大客户销售。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AI Agent Manager 如何管理自动化任务并放大团队产能？</p>
<p>• 为什么找到市场之后，还必须验证 Product-Channel Fit？</p>
<p>• Enterprise 与 PLG 产品分别适合哪些增长渠道？</p>
<p>• Bardeen 为什么因产品过于通用而遇到增长困难？</p>
<p>• Churn 的绝对值如何迫使 PLG 公司建立大客户销售体系？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 小团队如何用 AI Agent 放大渠道运营
</p>
<p>
01:45 — 从执行者晋升为 AI Agent Manager
</p>
<p>
03:52 — 红人营销为何依赖经验与概率
</p>
<p>
07:49 — 增长关键是 Product-Channel Fit
</p>
<p>
10:04 — Enterprise 与 PLG 的渠道差异
</p>
<p>
13:47 — 为什么买量逻辑不适合红人营销
</p>
<p>
19:00 — Bardeen 的教训：产品太通用反而难增长
</p>
<p>
22:30 — Churn 如何推动 PLG 走向大客户销售
</p>
<p>
25:50 — 工具变化之后，用户需求仍是核心
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>陈唱，Hockey Stick 创始人，带领团队通过 AI Agent 为硅谷高增长企业开展多渠道增长。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=IVL7lqPg64I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Hockey Stick 创始人陈唱从红人营销和多渠道增长实践出发，解释 AI Agent Manager 如何放大运营能力，以及为什么好产品仍需找到 Product-Channel Fit。对 Bardeen、PLG 与 Churn 的复盘，进一步揭示产品定位和销售路径之间的约束。</p>

<p>适合寻找首批用户的开发者、准备 go-to-market 的创始人和增长从业者，帮助你判断该选什么渠道、何时扩张，以及 PLG 产品何时需要大客户销售。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AI Agent Manager 如何管理自动化任务并放大团队产能？</p>
<p>• 为什么找到市场之后，还必须验证 Product-Channel Fit？</p>
<p>• Enterprise 与 PLG 产品分别适合哪些增长渠道？</p>
<p>• Bardeen 为什么因产品过于通用而遇到增长困难？</p>
<p>• Churn 的绝对值如何迫使 PLG 公司建立大客户销售体系？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 小团队如何用 AI Agent 放大渠道运营
</p>
<p>
01:45 — 从执行者晋升为 AI Agent Manager
</p>
<p>
03:52 — 红人营销为何依赖经验与概率
</p>
<p>
07:49 — 增长关键是 Product-Channel Fit
</p>
<p>
10:04 — Enterprise 与 PLG 的渠道差异
</p>
<p>
13:47 — 为什么买量逻辑不适合红人营销
</p>
<p>
19:00 — Bardeen 的教训：产品太通用反而难增长
</p>
<p>
22:30 — Churn 如何推动 PLG 走向大客户销售
</p>
<p>
25:50 — 工具变化之后，用户需求仍是核心
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>陈唱，Hockey Stick 创始人，带领团队通过 AI Agent 为硅谷高增长企业开展多渠道增长。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=IVL7lqPg64I" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/f3fe28a4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI产品增长：如何让别人了解你的产品、选渠道、讲故事、算回报、测上限、选红人、落地增长策略、理解增长本质？｜Hockey Stick创始人陈唱：</p>
<p><a href="https://youtu.be/yZCq2jyGcKc">https://youtu.be/yZCq2jyGcKc</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上正在寻找客户的产品案例，列明目标客户、候选渠道与成交障碍，请大家共同诊断。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E476. 大厂总监：如何向上管理，提升存在感，工作游刃有余？｜朱一丰_下</title>
      <itunes:episode>476</itunes:episode>
      <podcast:episode>476</podcast:episode>
      <itunes:title>E476. 大厂总监：如何向上管理，提升存在感，工作游刃有余？｜朱一丰_下</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4f3650b8</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>向上管理并不只是汇报得漂亮。朱一丰把它定义为 expectation management：真正关心结果、补齐最后一公里的脏活，并让老板和协作者反复确认你能可靠解决问题。</p>

<p>适合希望改善向上管理、跨团队参与和项目优先级判断的职场人，帮助你在不抢 credit 的前提下建立可信赖的影响力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 expectation management 是向上管理的核心？</p>
<p>• project management 中看似低价值的跟进为何决定最终交付？</p>
<p>• 进入别人的项目时，怎样先 provide value 而不是争夺 credit？</p>
<p>• 如何从 user impact 出发判断哪些任务该做、推迟或放弃？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>朱一丰，一位深得 VP 和同事信任、在组织中具有存在感与话语权的大厂总监。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=krYyRVdZ34Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4f3650b8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>DoorDash Director: 如何在工作中争取存在感，和让自己闲下来？如何思考工作的意义？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/4pWsovy9cV8">https://youtu.be/4pWsovy9cV8</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>挑出跨团队项目的卡点，带上相关方预期与交付缺口，请大家推演如何建立信任。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>向上管理并不只是汇报得漂亮。朱一丰把它定义为 expectation management：真正关心结果、补齐最后一公里的脏活，并让老板和协作者反复确认你能可靠解决问题。</p>

<p>适合希望改善向上管理、跨团队参与和项目优先级判断的职场人，帮助你在不抢 credit 的前提下建立可信赖的影响力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 expectation management 是向上管理的核心？</p>
<p>• project management 中看似低价值的跟进为何决定最终交付？</p>
<p>• 进入别人的项目时，怎样先 provide value 而不是争夺 credit？</p>
<p>• 如何从 user impact 出发判断哪些任务该做、推迟或放弃？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>朱一丰，一位深得 VP 和同事信任、在组织中具有存在感与话语权的大厂总监。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=krYyRVdZ34Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4f3650b8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>DoorDash Director: 如何在工作中争取存在感，和让自己闲下来？如何思考工作的意义？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/4pWsovy9cV8">https://youtu.be/4pWsovy9cV8</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>向上管理并不只是汇报得漂亮。朱一丰把它定义为 expectation management：真正关心结果、补齐最后一公里的脏活，并让老板和协作者反复确认你能可靠解决问题。</p>

<p>适合希望改善向上管理、跨团队参与和项目优先级判断的职场人，帮助你在不抢 credit 的前提下建立可信赖的影响力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 expectation management 是向上管理的核心？</p>
<p>• project management 中看似低价值的跟进为何决定最终交付？</p>
<p>• 进入别人的项目时，怎样先 provide value 而不是争夺 credit？</p>
<p>• 如何从 user impact 出发判断哪些任务该做、推迟或放弃？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>朱一丰，一位深得 VP 和同事信任、在组织中具有存在感与话语权的大厂总监。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=krYyRVdZ34Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>DoorDash Director: 如何在工作中争取存在感，和让自己闲下来？如何思考工作的意义？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/4pWsovy9cV8">https://youtu.be/4pWsovy9cV8</a></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E475. 大厂总监对职业意义的思考（他觉得工作很有意义）｜朱一丰_上</title>
      <itunes:episode>475</itunes:episode>
      <podcast:episode>475</podcast:episode>
      <itunes:title>E475. 大厂总监对职业意义的思考（他觉得工作很有意义）｜朱一丰_上</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/ca01f2e6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>朱一丰把工作的意义拆成两条线：解决真正困难的 hard problem，以及把职业中的幸运 pay forward。他讨论的不是强迫每个人热爱工作，而是如何找到自己的坐标，避免只用薪酬和职级衡量投入。</p>

<p>适合正在经历职业倦怠、意义焦虑或方向选择的人，帮助你判断工作能否成为认识世界、修炼能力和 play your own game 的载体。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 朱一丰为什么会从发现别人没发现的问题中获得满足？</p>
<p>• 解决 hard problem 与创造正面影响如何共同构成职业锚点？</p>
<p>• 如何区分公司的奖励与社会对可迁移能力的回报？</p>
<p>• pay forward 为什么能让职业幸运转化为行动？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>朱一丰，一位持续思考职业意义、个人贡献与社会回馈的大厂总监。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ZJzguLBcTos" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ca01f2e6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>DoorDash Director: 如何在工作中争取存在感，和让自己闲下来？如何思考工作的意义？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/4pWsovy9cV8">https://youtu.be/4pWsovy9cV8</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来眼下面临的职业选择，说明薪酬、难题与回馈他人之间的取舍，供大家共同辨析。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>朱一丰把工作的意义拆成两条线：解决真正困难的 hard problem，以及把职业中的幸运 pay forward。他讨论的不是强迫每个人热爱工作，而是如何找到自己的坐标，避免只用薪酬和职级衡量投入。</p>

<p>适合正在经历职业倦怠、意义焦虑或方向选择的人，帮助你判断工作能否成为认识世界、修炼能力和 play your own game 的载体。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 朱一丰为什么会从发现别人没发现的问题中获得满足？</p>
<p>• 解决 hard problem 与创造正面影响如何共同构成职业锚点？</p>
<p>• 如何区分公司的奖励与社会对可迁移能力的回报？</p>
<p>• pay forward 为什么能让职业幸运转化为行动？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>朱一丰，一位持续思考职业意义、个人贡献与社会回馈的大厂总监。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ZJzguLBcTos" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ca01f2e6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>DoorDash Director: 如何在工作中争取存在感，和让自己闲下来？如何思考工作的意义？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/4pWsovy9cV8">https://youtu.be/4pWsovy9cV8</a></p>

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<p>请带来眼下面临的职业选择，说明薪酬、难题与回馈他人之间的取舍，供大家共同辨析。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>朱一丰把工作的意义拆成两条线：解决真正困难的 hard problem，以及把职业中的幸运 pay forward。他讨论的不是强迫每个人热爱工作，而是如何找到自己的坐标，避免只用薪酬和职级衡量投入。</p>

<p>适合正在经历职业倦怠、意义焦虑或方向选择的人，帮助你判断工作能否成为认识世界、修炼能力和 play your own game 的载体。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 朱一丰为什么会从发现别人没发现的问题中获得满足？</p>
<p>• 解决 hard problem 与创造正面影响如何共同构成职业锚点？</p>
<p>• 如何区分公司的奖励与社会对可迁移能力的回报？</p>
<p>• pay forward 为什么能让职业幸运转化为行动？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>朱一丰，一位持续思考职业意义、个人贡献与社会回馈的大厂总监。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ZJzguLBcTos" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ca01f2e6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>DoorDash Director: 如何在工作中争取存在感，和让自己闲下来？如何思考工作的意义？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/4pWsovy9cV8">https://youtu.be/4pWsovy9cV8</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E474. 2026年，要抓紧把贬值的”技能“转换为升值的“资产”</title>
      <itunes:episode>474</itunes:episode>
      <podcast:episode>474</podcast:episode>
      <itunes:title>E474. 2026年，要抓紧把贬值的”技能“转换为升值的“资产”</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/77abd066</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>财富与注意力不断向比特世界迁移，但许多人仍是依赖平台分发的“赛博佃农”。本期从 Builder 视角出发，讨论如何借助 AI 降低代码门槛，把自媒体、作品集和产品逐步沉淀为自己拥有的数字资产。</p>

<p>适合内容创作者、技术从业者和想做副业产品的人，帮助你判断自己是在出售数字劳力，还是在积累不受平台流量支配的资产。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 消费者视角与 Builder 视角如何改变你理解数字世界的方式？</p>
<p>• 为什么平台账号和粉丝不等于真正拥有的数字资产？</p>
<p>• 自媒体、作品集与 GitHub 如何成为构建资产的起点？</p>
<p>• AI 如何降低代码杠杆的使用门槛？</p>
<p>• 使用 Cursor 时，怎样培养对报错和模糊需求的处理能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 从洛克菲勒到黄仁勋：财富向比特世界迁移
</p>
<p>
01:26 — 从消费者视角切换到 Builder 视角
</p>
<p>
03:01 — 赛博佃农为何受制于平台流量
</p>
<p>
04:36 — 从自媒体账号走向独立数字资产
</p>
<p>
07:15 — AI 让代码杠杆变得廉价
</p>
<p>
09:36 — AI 编程需要建立的底层能力
</p>
<p>
11:11 — 用代码与媒体盘活数字不动产
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=oHse9wwVNSE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>拿出依赖平台分发的作品，和大家讨论怎样改造成自己掌控的数字资产。</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>财富与注意力不断向比特世界迁移，但许多人仍是依赖平台分发的“赛博佃农”。本期从 Builder 视角出发，讨论如何借助 AI 降低代码门槛，把自媒体、作品集和产品逐步沉淀为自己拥有的数字资产。</p>

<p>适合内容创作者、技术从业者和想做副业产品的人，帮助你判断自己是在出售数字劳力，还是在积累不受平台流量支配的资产。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 消费者视角与 Builder 视角如何改变你理解数字世界的方式？</p>
<p>• 为什么平台账号和粉丝不等于真正拥有的数字资产？</p>
<p>• 自媒体、作品集与 GitHub 如何成为构建资产的起点？</p>
<p>• AI 如何降低代码杠杆的使用门槛？</p>
<p>• 使用 Cursor 时，怎样培养对报错和模糊需求的处理能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 从洛克菲勒到黄仁勋：财富向比特世界迁移
</p>
<p>
01:26 — 从消费者视角切换到 Builder 视角
</p>
<p>
03:01 — 赛博佃农为何受制于平台流量
</p>
<p>
04:36 — 从自媒体账号走向独立数字资产
</p>
<p>
07:15 — AI 让代码杠杆变得廉价
</p>
<p>
09:36 — AI 编程需要建立的底层能力
</p>
<p>
11:11 — 用代码与媒体盘活数字不动产
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=oHse9wwVNSE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 22 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>财富与注意力不断向比特世界迁移，但许多人仍是依赖平台分发的“赛博佃农”。本期从 Builder 视角出发，讨论如何借助 AI 降低代码门槛，把自媒体、作品集和产品逐步沉淀为自己拥有的数字资产。</p>

<p>适合内容创作者、技术从业者和想做副业产品的人，帮助你判断自己是在出售数字劳力，还是在积累不受平台流量支配的资产。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 消费者视角与 Builder 视角如何改变你理解数字世界的方式？</p>
<p>• 为什么平台账号和粉丝不等于真正拥有的数字资产？</p>
<p>• 自媒体、作品集与 GitHub 如何成为构建资产的起点？</p>
<p>• AI 如何降低代码杠杆的使用门槛？</p>
<p>• 使用 Cursor 时，怎样培养对报错和模糊需求的处理能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 从洛克菲勒到黄仁勋：财富向比特世界迁移
</p>
<p>
01:26 — 从消费者视角切换到 Builder 视角
</p>
<p>
03:01 — 赛博佃农为何受制于平台流量
</p>
<p>
04:36 — 从自媒体账号走向独立数字资产
</p>
<p>
07:15 — AI 让代码杠杆变得廉价
</p>
<p>
09:36 — AI 编程需要建立的底层能力
</p>
<p>
11:11 — 用代码与媒体盘活数字不动产
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=oHse9wwVNSE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E473. 2026年最重要的能力之一，AI原生思维</title>
      <itunes:episode>473</itunes:episode>
      <podcast:episode>473</podcast:episode>
      <itunes:title>E473. 2026年最重要的能力之一，AI原生思维</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/3f2b1d3f</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>拿破仑三世时期比金子更珍贵的铝，在工业化后变成廉价材料；AI 正让代码生产经历同样的价值反转。AI Native 的关键不是写出更快的旧软件，而是像鸭哥那样主动“挥霍”代码，制造阅后即焚的一次性软件来购买认知确定性。</p>

<p>适合已经使用 AI 编程、效率却仍停留在旧工作流的资深程序员和知识工作者；它帮助你判断代码何时应被长期维护，何时只需作为一次性验证工具。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 拿破仑三世的铝碗为何能解释今天的代码生产成本革命？</p>
<p>• 资深程序员的质量意识什么时候会转化为对 AI Native 工作法的心理抵抗？</p>
<p>• 阅后即焚的一次性软件适合解决哪些短期、具体的任务？</p>
<p>• 为什么廉价代码可以用来换取昂贵的认知确定性？</p>
<p>• 当代码成为工业耗材，软件的维护、复用和丢弃标准该如何重写？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI Native 为何是难跨越的思维门槛
</p>
<p>
01:18 — 拿破仑的铝碗揭示成本与价值的反转
</p>
<p>
03:07 — 代码从贵金属变成工业耗材
</p>
<p>
05:35 — 资深程序员为何抗拒挥霍 AI 代码
</p>
<p>
07:07 — 用阅后即焚的一次性软件完成任务
</p>
<p>
10:21 — 以廉价代码购买认知确定性
</p>
<p>
12:44 — 真相很贵，代码很便宜
</p>
<p>
13:18 — 进入 AI 实践者社区继续迭代
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3ddMhzWgMgs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3f2b1d3f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>鸭哥文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-native-cost-structure-4e4d27">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-native-cost-structure-4e4d27</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>选取工作中悬而未决的判断，带来可快速丢弃的软件实验方案供大家推演。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>拿破仑三世时期比金子更珍贵的铝，在工业化后变成廉价材料；AI 正让代码生产经历同样的价值反转。AI Native 的关键不是写出更快的旧软件，而是像鸭哥那样主动“挥霍”代码，制造阅后即焚的一次性软件来购买认知确定性。</p>

<p>适合已经使用 AI 编程、效率却仍停留在旧工作流的资深程序员和知识工作者；它帮助你判断代码何时应被长期维护，何时只需作为一次性验证工具。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 拿破仑三世的铝碗为何能解释今天的代码生产成本革命？</p>
<p>• 资深程序员的质量意识什么时候会转化为对 AI Native 工作法的心理抵抗？</p>
<p>• 阅后即焚的一次性软件适合解决哪些短期、具体的任务？</p>
<p>• 为什么廉价代码可以用来换取昂贵的认知确定性？</p>
<p>• 当代码成为工业耗材，软件的维护、复用和丢弃标准该如何重写？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI Native 为何是难跨越的思维门槛
</p>
<p>
01:18 — 拿破仑的铝碗揭示成本与价值的反转
</p>
<p>
03:07 — 代码从贵金属变成工业耗材
</p>
<p>
05:35 — 资深程序员为何抗拒挥霍 AI 代码
</p>
<p>
07:07 — 用阅后即焚的一次性软件完成任务
</p>
<p>
10:21 — 以廉价代码购买认知确定性
</p>
<p>
12:44 — 真相很贵，代码很便宜
</p>
<p>
13:18 — 进入 AI 实践者社区继续迭代
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3ddMhzWgMgs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3f2b1d3f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>鸭哥文章：</p>
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<p>选取工作中悬而未决的判断，带来可快速丢弃的软件实验方案供大家推演。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 14 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>拿破仑三世时期比金子更珍贵的铝，在工业化后变成廉价材料；AI 正让代码生产经历同样的价值反转。AI Native 的关键不是写出更快的旧软件，而是像鸭哥那样主动“挥霍”代码，制造阅后即焚的一次性软件来购买认知确定性。</p>

<p>适合已经使用 AI 编程、效率却仍停留在旧工作流的资深程序员和知识工作者；它帮助你判断代码何时应被长期维护，何时只需作为一次性验证工具。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 拿破仑三世的铝碗为何能解释今天的代码生产成本革命？</p>
<p>• 资深程序员的质量意识什么时候会转化为对 AI Native 工作法的心理抵抗？</p>
<p>• 阅后即焚的一次性软件适合解决哪些短期、具体的任务？</p>
<p>• 为什么廉价代码可以用来换取昂贵的认知确定性？</p>
<p>• 当代码成为工业耗材，软件的维护、复用和丢弃标准该如何重写？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI Native 为何是难跨越的思维门槛
</p>
<p>
01:18 — 拿破仑的铝碗揭示成本与价值的反转
</p>
<p>
03:07 — 代码从贵金属变成工业耗材
</p>
<p>
05:35 — 资深程序员为何抗拒挥霍 AI 代码
</p>
<p>
07:07 — 用阅后即焚的一次性软件完成任务
</p>
<p>
10:21 — 以廉价代码购买认知确定性
</p>
<p>
12:44 — 真相很贵，代码很便宜
</p>
<p>
13:18 — 进入 AI 实践者社区继续迭代
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3ddMhzWgMgs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3f2b1d3f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>鸭哥文章：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-native-cost-structure-4e4d27">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-native-cost-structure-4e4d27</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>选取工作中悬而未决的判断，带来可快速丢弃的软件实验方案供大家推演。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E472. 知识诅咒，是被AI淘汰的最大风险｜孙宇</title>
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      <itunes:title>E472. 知识诅咒，是被AI淘汰的最大风险｜孙宇</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/2a31804c</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当没有编程背景的学生已经用 Claude 和 Cursor 上线商用 App，资深程序员积累的架构知识也可能变成知识诅咒。孙教授用 K-12 AI 教育案例指出：开发门槛下降后，CS 专业本身不再足够，发现真实问题并迅速交付才是新的分水岭。</p>

<p>适合担心专业优势被削弱的程序员、寻找产品方向的创业者，以及关注 AI 教育的家长；它帮助你判断何时该深入技术，何时该放下知识诅咒直接验证问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 零基础学生如何借助 Claude 和 Cursor 跨过开发门槛？</p>
<p>• 为什么知识诅咒会让资深技术人把可简单解决的问题复杂化？</p>
<p>• CS 专业优势减弱后，跨学科结合会创造哪些新机会？</p>
<p>• 发现问题与执行力为什么比单纯掌握工具更难替代？</p>
<p>• 怎样从 User 变成 Builder，并通过真实交付激活执行力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 孙教授从 Amazon 走向 K-12 AI 教育
</p>
<p>
04:04 — 高中生为何有条件完成创业项目
</p>
<p>
07:10 — 零基础学生用 AI 上线商用 App
</p>
<p>
10:52 — 短时间交付如何改变开发门槛
</p>
<p>
12:50 — CS 专业优势减弱后的跨学科机会
</p>
<p>
16:50 — 发现问题与执行力成为关键能力
</p>
<p>
20:40 — 自动翻谱 App：简单思路如何成为算法核心
</p>
<p>
24:55 — 年轻 Builder 的认知与变现反差
</p>
<p>
27:50 — 执行力能否被环境激活
</p>
<p>
31:40 — 从 User 到 Builder，先进入真实问题
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>孙教授，来自加州州立理工大学，拥有 Amazon 经历并从事 K-12 AI 教育；本期分享学生使用 AI 构建产品的案例。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9JdIkWyyOJI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/2a31804c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI真的没有门槛了？从美国中小学生如何用AI，看AI时代核心素质，和我们应该做什么：</p>
<p><a href="https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo">https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来被专业经验卡住的真实问题，和大家拆解该深入技术还是先验证需求。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当没有编程背景的学生已经用 Claude 和 Cursor 上线商用 App，资深程序员积累的架构知识也可能变成知识诅咒。孙教授用 K-12 AI 教育案例指出：开发门槛下降后，CS 专业本身不再足够，发现真实问题并迅速交付才是新的分水岭。</p>

<p>适合担心专业优势被削弱的程序员、寻找产品方向的创业者，以及关注 AI 教育的家长；它帮助你判断何时该深入技术，何时该放下知识诅咒直接验证问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 零基础学生如何借助 Claude 和 Cursor 跨过开发门槛？</p>
<p>• 为什么知识诅咒会让资深技术人把可简单解决的问题复杂化？</p>
<p>• CS 专业优势减弱后，跨学科结合会创造哪些新机会？</p>
<p>• 发现问题与执行力为什么比单纯掌握工具更难替代？</p>
<p>• 怎样从 User 变成 Builder，并通过真实交付激活执行力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 孙教授从 Amazon 走向 K-12 AI 教育
</p>
<p>
04:04 — 高中生为何有条件完成创业项目
</p>
<p>
07:10 — 零基础学生用 AI 上线商用 App
</p>
<p>
10:52 — 短时间交付如何改变开发门槛
</p>
<p>
12:50 — CS 专业优势减弱后的跨学科机会
</p>
<p>
16:50 — 发现问题与执行力成为关键能力
</p>
<p>
20:40 — 自动翻谱 App：简单思路如何成为算法核心
</p>
<p>
24:55 — 年轻 Builder 的认知与变现反差
</p>
<p>
27:50 — 执行力能否被环境激活
</p>
<p>
31:40 — 从 User 到 Builder，先进入真实问题
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>孙教授，来自加州州立理工大学，拥有 Amazon 经历并从事 K-12 AI 教育；本期分享学生使用 AI 构建产品的案例。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9JdIkWyyOJI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/2a31804c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI真的没有门槛了？从美国中小学生如何用AI，看AI时代核心素质，和我们应该做什么：</p>
<p><a href="https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo">https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo</a></p>

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<p>带来被专业经验卡住的真实问题，和大家拆解该深入技术还是先验证需求。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 08 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当没有编程背景的学生已经用 Claude 和 Cursor 上线商用 App，资深程序员积累的架构知识也可能变成知识诅咒。孙教授用 K-12 AI 教育案例指出：开发门槛下降后，CS 专业本身不再足够，发现真实问题并迅速交付才是新的分水岭。</p>

<p>适合担心专业优势被削弱的程序员、寻找产品方向的创业者，以及关注 AI 教育的家长；它帮助你判断何时该深入技术，何时该放下知识诅咒直接验证问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 零基础学生如何借助 Claude 和 Cursor 跨过开发门槛？</p>
<p>• 为什么知识诅咒会让资深技术人把可简单解决的问题复杂化？</p>
<p>• CS 专业优势减弱后，跨学科结合会创造哪些新机会？</p>
<p>• 发现问题与执行力为什么比单纯掌握工具更难替代？</p>
<p>• 怎样从 User 变成 Builder，并通过真实交付激活执行力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 孙教授从 Amazon 走向 K-12 AI 教育
</p>
<p>
04:04 — 高中生为何有条件完成创业项目
</p>
<p>
07:10 — 零基础学生用 AI 上线商用 App
</p>
<p>
10:52 — 短时间交付如何改变开发门槛
</p>
<p>
12:50 — CS 专业优势减弱后的跨学科机会
</p>
<p>
16:50 — 发现问题与执行力成为关键能力
</p>
<p>
20:40 — 自动翻谱 App：简单思路如何成为算法核心
</p>
<p>
24:55 — 年轻 Builder 的认知与变现反差
</p>
<p>
27:50 — 执行力能否被环境激活
</p>
<p>
31:40 — 从 User 到 Builder，先进入真实问题
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>孙教授，来自加州州立理工大学，拥有 Amazon 经历并从事 K-12 AI 教育；本期分享学生使用 AI 构建产品的案例。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9JdIkWyyOJI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/2a31804c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI真的没有门槛了？从美国中小学生如何用AI，看AI时代核心素质，和我们应该做什么：</p>
<p><a href="https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo">https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来被专业经验卡住的真实问题，和大家拆解该深入技术还是先验证需求。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E471. 【限时公开】个体创业后，才发现打工最让我难受的，是“沟通税”</title>
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      <itunes:title>E471. 【限时公开】个体创业后，才发现打工最让我难受的，是“沟通税”</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/c3c3630d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>离开全职后，最明显的自由可能不是时间，而是摆脱反复说服、对齐和争取资源的沟通税。但单干把想法到落地的阻力降到很低，也把选择的悖论全部交给个人：目标、路径和评价体系都必须自己定义。</p>

<p>适合在公司里被沟通对齐耗尽，或正考虑单干的人；这期用枪管与子弹的隐喻，帮助你判断自己更擅长从不确定中定义图景，还是在清晰方向下执行。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 哪些软技能正在解决真实协作问题，哪些只是支付沟通税？</p>
<p>• 为什么越原创、越非常规的想法，越难跨越组织内的认知差距？</p>
<p>• 单干减少外部阻力后，选择的悖论为何可能制造更强内耗？</p>
<p>• 高自由度、高资源和高绩效为什么仍未必能带来满意感？</p>
<p>• 枪管与子弹分别代表怎样的工作偏好和能力结构？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 单干的轻松感来自减少沟通对齐
</p>
<p>
00:31 — 大量精力如何消耗在弥合认知差距上
</p>
<p>
01:45 — 合理请求为何仍可能遭到拒绝
</p>
<p>
03:12 — 邮件质量背后的判断分歧
</p>
<p>
05:09 — 越原创的想法，组织说服与内核建设越难
</p>
<p>
07:15 — 资源、认可与 credit 的隐性成本
</p>
<p>
08:09 — 低阻力执行与选择的悖论
</p>
<p>
09:18 — 高自由度和高绩效为何仍留不住人
</p>
<p>
10:56 — 选择题为何比无命题作文更受欢迎
</p>
<p>
11:39 — 匹配工作模式，定位自己的协作角色
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8VRW3J2lzrQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c3c3630d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来正在推进的独立项目，讨论你更该定义方向还是在清晰图景中执行。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>离开全职后，最明显的自由可能不是时间，而是摆脱反复说服、对齐和争取资源的沟通税。但单干把想法到落地的阻力降到很低，也把选择的悖论全部交给个人：目标、路径和评价体系都必须自己定义。</p>

<p>适合在公司里被沟通对齐耗尽，或正考虑单干的人；这期用枪管与子弹的隐喻，帮助你判断自己更擅长从不确定中定义图景，还是在清晰方向下执行。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 哪些软技能正在解决真实协作问题，哪些只是支付沟通税？</p>
<p>• 为什么越原创、越非常规的想法，越难跨越组织内的认知差距？</p>
<p>• 单干减少外部阻力后，选择的悖论为何可能制造更强内耗？</p>
<p>• 高自由度、高资源和高绩效为什么仍未必能带来满意感？</p>
<p>• 枪管与子弹分别代表怎样的工作偏好和能力结构？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 单干的轻松感来自减少沟通对齐
</p>
<p>
00:31 — 大量精力如何消耗在弥合认知差距上
</p>
<p>
01:45 — 合理请求为何仍可能遭到拒绝
</p>
<p>
03:12 — 邮件质量背后的判断分歧
</p>
<p>
05:09 — 越原创的想法，组织说服与内核建设越难
</p>
<p>
07:15 — 资源、认可与 credit 的隐性成本
</p>
<p>
08:09 — 低阻力执行与选择的悖论
</p>
<p>
09:18 — 高自由度和高绩效为何仍留不住人
</p>
<p>
10:56 — 选择题为何比无命题作文更受欢迎
</p>
<p>
11:39 — 匹配工作模式，定位自己的协作角色
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8VRW3J2lzrQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c3c3630d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来正在推进的独立项目，讨论你更该定义方向还是在清晰图景中执行。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>离开全职后，最明显的自由可能不是时间，而是摆脱反复说服、对齐和争取资源的沟通税。但单干把想法到落地的阻力降到很低，也把选择的悖论全部交给个人：目标、路径和评价体系都必须自己定义。</p>

<p>适合在公司里被沟通对齐耗尽，或正考虑单干的人；这期用枪管与子弹的隐喻，帮助你判断自己更擅长从不确定中定义图景，还是在清晰方向下执行。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 哪些软技能正在解决真实协作问题，哪些只是支付沟通税？</p>
<p>• 为什么越原创、越非常规的想法，越难跨越组织内的认知差距？</p>
<p>• 单干减少外部阻力后，选择的悖论为何可能制造更强内耗？</p>
<p>• 高自由度、高资源和高绩效为什么仍未必能带来满意感？</p>
<p>• 枪管与子弹分别代表怎样的工作偏好和能力结构？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 单干的轻松感来自减少沟通对齐
</p>
<p>
00:31 — 大量精力如何消耗在弥合认知差距上
</p>
<p>
01:45 — 合理请求为何仍可能遭到拒绝
</p>
<p>
03:12 — 邮件质量背后的判断分歧
</p>
<p>
05:09 — 越原创的想法，组织说服与内核建设越难
</p>
<p>
07:15 — 资源、认可与 credit 的隐性成本
</p>
<p>
08:09 — 低阻力执行与选择的悖论
</p>
<p>
09:18 — 高自由度和高绩效为何仍留不住人
</p>
<p>
10:56 — 选择题为何比无命题作文更受欢迎
</p>
<p>
11:39 — 匹配工作模式，定位自己的协作角色
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8VRW3J2lzrQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来正在推进的独立项目，讨论你更该定义方向还是在清晰图景中执行。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E470. 简历正飞速贬值，如何优雅地Career Signaling，打造个人品牌？</title>
      <itunes:episode>470</itunes:episode>
      <podcast:episode>470</podcast:episode>
      <itunes:title>E470. 简历正飞速贬值，如何优雅地Career Signaling，打造个人品牌？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4a05e266</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当简历持续通胀，能力强却不可见的人会失去大量机会。Career Signaling 不是自我吹捧，而是把真实交付整理成别人可验证的 Portfolio；真正难跨越的，往往是对公开分享的精英耻感、冒牌者综合征和社死担忧。</p>

<p>适合不喜欢自我宣传、却需要求职、创业或建设个人品牌的技术人与职场人；它帮助你在克制表达与有效展示之间建立一套可执行协议。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么简历正在贬值，而可验证的 Portfolio 更能传递能力？</p>
<p>• 精英耻感、微商恐惧和冒牌者综合征如何共同阻碍分享？</p>
<p>• Career Signaling 与自吹自擂的边界在哪里？</p>
<p>• 怎样把一次项目交付写成清晰、克制的微型技术报告？</p>
<p>• Build to Refund 如何把“以后再分享”变成一次具体行动？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 简历贬值时，Portfolio 为何更有说服力
</p>
<p>
01:47 — 精英耻感如何阻碍公开交付
</p>
<p>
02:38 — 分享为何会触发微商恐惧与社死担忧
</p>
<p>
03:42 — 拆解三种典型心理屏障
</p>
<p>
05:31 — 重新理解公开分享发出的职业信号
</p>
<p>
07:23 — 像写微型技术报告一样展示价值
</p>
<p>
10:00 — 用 Build to Refund 推动真实行动
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YfKojtSSavg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4a05e266/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Build to refund项目与Career Signaling方法：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/build-to-refund">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/build-to-refund</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你的作品集草稿或项目证据带来，讨论怎样形成克制且可验证的职业信号。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当简历持续通胀，能力强却不可见的人会失去大量机会。Career Signaling 不是自我吹捧，而是把真实交付整理成别人可验证的 Portfolio；真正难跨越的，往往是对公开分享的精英耻感、冒牌者综合征和社死担忧。</p>

<p>适合不喜欢自我宣传、却需要求职、创业或建设个人品牌的技术人与职场人；它帮助你在克制表达与有效展示之间建立一套可执行协议。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么简历正在贬值，而可验证的 Portfolio 更能传递能力？</p>
<p>• 精英耻感、微商恐惧和冒牌者综合征如何共同阻碍分享？</p>
<p>• Career Signaling 与自吹自擂的边界在哪里？</p>
<p>• 怎样把一次项目交付写成清晰、克制的微型技术报告？</p>
<p>• Build to Refund 如何把“以后再分享”变成一次具体行动？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 简历贬值时，Portfolio 为何更有说服力
</p>
<p>
01:47 — 精英耻感如何阻碍公开交付
</p>
<p>
02:38 — 分享为何会触发微商恐惧与社死担忧
</p>
<p>
03:42 — 拆解三种典型心理屏障
</p>
<p>
05:31 — 重新理解公开分享发出的职业信号
</p>
<p>
07:23 — 像写微型技术报告一样展示价值
</p>
<p>
10:00 — 用 Build to Refund 推动真实行动
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YfKojtSSavg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4a05e266/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Build to refund项目与Career Signaling方法：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/build-to-refund">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/build-to-refund</a></p>

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<p>把你的作品集草稿或项目证据带来，讨论怎样形成克制且可验证的职业信号。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当简历持续通胀，能力强却不可见的人会失去大量机会。Career Signaling 不是自我吹捧，而是把真实交付整理成别人可验证的 Portfolio；真正难跨越的，往往是对公开分享的精英耻感、冒牌者综合征和社死担忧。</p>

<p>适合不喜欢自我宣传、却需要求职、创业或建设个人品牌的技术人与职场人；它帮助你在克制表达与有效展示之间建立一套可执行协议。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么简历正在贬值，而可验证的 Portfolio 更能传递能力？</p>
<p>• 精英耻感、微商恐惧和冒牌者综合征如何共同阻碍分享？</p>
<p>• Career Signaling 与自吹自擂的边界在哪里？</p>
<p>• 怎样把一次项目交付写成清晰、克制的微型技术报告？</p>
<p>• Build to Refund 如何把“以后再分享”变成一次具体行动？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 简历贬值时，Portfolio 为何更有说服力
</p>
<p>
01:47 — 精英耻感如何阻碍公开交付
</p>
<p>
02:38 — 分享为何会触发微商恐惧与社死担忧
</p>
<p>
03:42 — 拆解三种典型心理屏障
</p>
<p>
05:31 — 重新理解公开分享发出的职业信号
</p>
<p>
07:23 — 像写微型技术报告一样展示价值
</p>
<p>
10:00 — 用 Build to Refund 推动真实行动
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YfKojtSSavg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4a05e266/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Build to refund项目与Career Signaling方法：</p>
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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E469. 技术人创业最大的短板，不是销售｜内容的“超线性回报”规律｜老冒_下</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/5cb91873</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>技术人创业常把增长难题归因于不会销售，老冒与课代表却把关键拆成两件事：抓需求与持续交付。当 AI 让“做出来”变得普遍，Arc 式产品竞争、社区经营和内容创作都开始服从同一条规律——差一点可能没有回报，持续做得更好才会出现超线性回报。</p>

<p>适合产品已经能做出来，却卡在获客、社区或内容增长的技术创业者与创作者；这期帮助你判断该补销售技巧，还是先提升需求识别、持续交付和价值沉淀。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 抓需求与持续交付为什么可能比销售话术更接近技术创业的增长核心？</p>
<p>• 微信群为何容易成为价值无法检索和积累的封闭黑洞？</p>
<p>• 进入卖水时代后，内容与营销怎样成为产品的新差异？</p>
<p>• 为什么内容和能力的回报不是线性的，而需要长期积累？</p>
<p>• Hacker News 上的 AI 写作实验暴露了创作、披露与连接的哪些变化？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 技术创业的短板：抓需求与持续交付
</p>
<p>
03:16 — 微信群为何留不住社群价值
</p>
<p>
05:24 — 卖水时代：内容与营销成为产品差异
</p>
<p>
08:31 — 内容和能力为何产生超线性回报
</p>
<p>
09:14 — 访谈应由真实问题驱动
</p>
<p>
15:13 — 媒体连接、AI 写作实验与早期社区
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>老冒，技术出身的创业者；本期与课代表讨论技术创业、社区建设、内容回报和 AI 写作实验。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=63lFWZRXwuo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5cb91873/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>技术创业者，如何理解销售？｜老冒_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/jbtEoPVoqtA">https://youtu.be/jbtEoPVoqtA</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出卡在获客的产品或内容作品，讨论该补需求识别、持续交付还是价值沉淀。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>技术人创业常把增长难题归因于不会销售，老冒与课代表却把关键拆成两件事：抓需求与持续交付。当 AI 让“做出来”变得普遍，Arc 式产品竞争、社区经营和内容创作都开始服从同一条规律——差一点可能没有回报，持续做得更好才会出现超线性回报。</p>

<p>适合产品已经能做出来，却卡在获客、社区或内容增长的技术创业者与创作者；这期帮助你判断该补销售技巧，还是先提升需求识别、持续交付和价值沉淀。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 抓需求与持续交付为什么可能比销售话术更接近技术创业的增长核心？</p>
<p>• 微信群为何容易成为价值无法检索和积累的封闭黑洞？</p>
<p>• 进入卖水时代后，内容与营销怎样成为产品的新差异？</p>
<p>• 为什么内容和能力的回报不是线性的，而需要长期积累？</p>
<p>• Hacker News 上的 AI 写作实验暴露了创作、披露与连接的哪些变化？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 技术创业的短板：抓需求与持续交付
</p>
<p>
03:16 — 微信群为何留不住社群价值
</p>
<p>
05:24 — 卖水时代：内容与营销成为产品差异
</p>
<p>
08:31 — 内容和能力为何产生超线性回报
</p>
<p>
09:14 — 访谈应由真实问题驱动
</p>
<p>
15:13 — 媒体连接、AI 写作实验与早期社区
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>老冒，技术出身的创业者；本期与课代表讨论技术创业、社区建设、内容回报和 AI 写作实验。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=63lFWZRXwuo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5cb91873/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>技术创业者，如何理解销售？｜老冒_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/jbtEoPVoqtA">https://youtu.be/jbtEoPVoqtA</a></p>

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<p>拿出卡在获客的产品或内容作品，讨论该补需求识别、持续交付还是价值沉淀。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 25 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>技术人创业常把增长难题归因于不会销售，老冒与课代表却把关键拆成两件事：抓需求与持续交付。当 AI 让“做出来”变得普遍，Arc 式产品竞争、社区经营和内容创作都开始服从同一条规律——差一点可能没有回报，持续做得更好才会出现超线性回报。</p>

<p>适合产品已经能做出来，却卡在获客、社区或内容增长的技术创业者与创作者；这期帮助你判断该补销售技巧，还是先提升需求识别、持续交付和价值沉淀。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 抓需求与持续交付为什么可能比销售话术更接近技术创业的增长核心？</p>
<p>• 微信群为何容易成为价值无法检索和积累的封闭黑洞？</p>
<p>• 进入卖水时代后，内容与营销怎样成为产品的新差异？</p>
<p>• 为什么内容和能力的回报不是线性的，而需要长期积累？</p>
<p>• Hacker News 上的 AI 写作实验暴露了创作、披露与连接的哪些变化？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 技术创业的短板：抓需求与持续交付
</p>
<p>
03:16 — 微信群为何留不住社群价值
</p>
<p>
05:24 — 卖水时代：内容与营销成为产品差异
</p>
<p>
08:31 — 内容和能力为何产生超线性回报
</p>
<p>
09:14 — 访谈应由真实问题驱动
</p>
<p>
15:13 — 媒体连接、AI 写作实验与早期社区
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>老冒，技术出身的创业者；本期与课代表讨论技术创业、社区建设、内容回报和 AI 写作实验。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=63lFWZRXwuo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5cb91873/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>技术创业者，如何理解销售？｜老冒_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/jbtEoPVoqtA">https://youtu.be/jbtEoPVoqtA</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出卡在获客的产品或内容作品，讨论该补需求识别、持续交付还是价值沉淀。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E468. 裁员之后，才意识到对打工的理解是幼稚的？</title>
      <itunes:episode>468</itunes:episode>
      <podcast:episode>468</podcast:episode>
      <itunes:title>E468. 裁员之后，才意识到对打工的理解是幼稚的？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d79ff08c</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>在微软欧洲做内部创业，原型、专利和预算都已到位，却因为项目成为独立 cost center 而在裁员中被整体切除。老冒的经历揭示了职业安全感的盲区：打工风险常由组织归属和信息差决定，而不是个人绩效。</p>

<p>适合担心大厂裁员、创业风险或移民绑定的科技从业者；这期帮助你区分不可见的组织风险与可计算的创业风险，并审视签证、现金流和信息来源如何影响选择。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么完成立项并拿到预算的内部创业项目，反而可能成为裁员目标？</p>
<p>• 独立 cost center 如何让团队落入“两边都不是亲儿子”的结构性困境？</p>
<p>• 大厂职业安全感为什么难以仅凭绩效和项目价值判断？</p>
<p>• 欧洲与美国的裁员流程、税收和移民绑定会怎样改变个人处境？</p>
<p>• 比特币往事与 Think Week 分别说明认知边界和空闲时间的什么价值？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 老冒的微软欧洲经历与创业起点
</p>
<p>
01:26 — GPDE：看似处于战略核心的欧洲团队
</p>
<p>
06:55 — 内部创业从痛点走到专利与立项
</p>
<p>
13:55 — 从“团队安全”到突然出现的 HR meeting
</p>
<p>
16:48 — 独立 cost center 为何更容易被切除
</p>
<p>
18:44 — 欧洲裁员规则带来的缓冲期
</p>
<p>
23:00 — 总部环境与移民绑定如何限制选择
</p>
<p>
23:56 — 通过 EB-1A 转身创业的个人经历
</p>
<p>
25:08 — AI 与区块链的个人主权愿景
</p>
<p>
26:14 — 比特币往事中的认知边界
</p>
<p>
28:23 — Think Week 如何催生代表作
</p>
<p>
30:04 — 机会收益受限于自己的认知
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>老冒，曾在微软欧洲参与 GPDE 团队并发起内部创业项目，后来离职创业；本期以亲身裁员经历讨论大公司风险、移民绑定与认知边界。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4haSIlR8Fy4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d79ff08c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>亲历微软第一次裁员：大公司的风险更不可控｜老冒_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/Atw2h2qCL4o">https://youtu.be/Atw2h2qCL4o</a></p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>在微软欧洲做内部创业，原型、专利和预算都已到位，却因为项目成为独立 cost center 而在裁员中被整体切除。老冒的经历揭示了职业安全感的盲区：打工风险常由组织归属和信息差决定，而不是个人绩效。</p>

<p>适合担心大厂裁员、创业风险或移民绑定的科技从业者；这期帮助你区分不可见的组织风险与可计算的创业风险，并审视签证、现金流和信息来源如何影响选择。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么完成立项并拿到预算的内部创业项目，反而可能成为裁员目标？</p>
<p>• 独立 cost center 如何让团队落入“两边都不是亲儿子”的结构性困境？</p>
<p>• 大厂职业安全感为什么难以仅凭绩效和项目价值判断？</p>
<p>• 欧洲与美国的裁员流程、税收和移民绑定会怎样改变个人处境？</p>
<p>• 比特币往事与 Think Week 分别说明认知边界和空闲时间的什么价值？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 老冒的微软欧洲经历与创业起点
</p>
<p>
01:26 — GPDE：看似处于战略核心的欧洲团队
</p>
<p>
06:55 — 内部创业从痛点走到专利与立项
</p>
<p>
13:55 — 从“团队安全”到突然出现的 HR meeting
</p>
<p>
16:48 — 独立 cost center 为何更容易被切除
</p>
<p>
18:44 — 欧洲裁员规则带来的缓冲期
</p>
<p>
23:00 — 总部环境与移民绑定如何限制选择
</p>
<p>
23:56 — 通过 EB-1A 转身创业的个人经历
</p>
<p>
25:08 — AI 与区块链的个人主权愿景
</p>
<p>
26:14 — 比特币往事中的认知边界
</p>
<p>
28:23 — Think Week 如何催生代表作
</p>
<p>
30:04 — 机会收益受限于自己的认知
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>老冒，曾在微软欧洲参与 GPDE 团队并发起内部创业项目，后来离职创业；本期以亲身裁员经历讨论大公司风险、移民绑定与认知边界。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4haSIlR8Fy4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d79ff08c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>亲历微软第一次裁员：大公司的风险更不可控｜老冒_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/Atw2h2qCL4o">https://youtu.be/Atw2h2qCL4o</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来职业风险清单或转折决定，讨论组织归属、现金流与信息差如何观察。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>在微软欧洲做内部创业，原型、专利和预算都已到位，却因为项目成为独立 cost center 而在裁员中被整体切除。老冒的经历揭示了职业安全感的盲区：打工风险常由组织归属和信息差决定，而不是个人绩效。</p>

<p>适合担心大厂裁员、创业风险或移民绑定的科技从业者；这期帮助你区分不可见的组织风险与可计算的创业风险，并审视签证、现金流和信息来源如何影响选择。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么完成立项并拿到预算的内部创业项目，反而可能成为裁员目标？</p>
<p>• 独立 cost center 如何让团队落入“两边都不是亲儿子”的结构性困境？</p>
<p>• 大厂职业安全感为什么难以仅凭绩效和项目价值判断？</p>
<p>• 欧洲与美国的裁员流程、税收和移民绑定会怎样改变个人处境？</p>
<p>• 比特币往事与 Think Week 分别说明认知边界和空闲时间的什么价值？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 老冒的微软欧洲经历与创业起点
</p>
<p>
01:26 — GPDE：看似处于战略核心的欧洲团队
</p>
<p>
06:55 — 内部创业从痛点走到专利与立项
</p>
<p>
13:55 — 从“团队安全”到突然出现的 HR meeting
</p>
<p>
16:48 — 独立 cost center 为何更容易被切除
</p>
<p>
18:44 — 欧洲裁员规则带来的缓冲期
</p>
<p>
23:00 — 总部环境与移民绑定如何限制选择
</p>
<p>
23:56 — 通过 EB-1A 转身创业的个人经历
</p>
<p>
25:08 — AI 与区块链的个人主权愿景
</p>
<p>
26:14 — 比特币往事中的认知边界
</p>
<p>
28:23 — Think Week 如何催生代表作
</p>
<p>
30:04 — 机会收益受限于自己的认知
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>老冒，曾在微软欧洲参与 GPDE 团队并发起内部创业项目，后来离职创业；本期以亲身裁员经历讨论大公司风险、移民绑定与认知边界。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4haSIlR8Fy4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

<p>亲历微软第一次裁员：大公司的风险更不可控｜老冒_上：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/d79ff08c/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E467. 为什么年薪百万的你，却觉得工作毫无价值？</title>
      <itunes:episode>467</itunes:episode>
      <podcast:episode>467</podcast:episode>
      <itunes:title>E467. 为什么年薪百万的你，却觉得工作毫无价值？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/e6eb0da5</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>职位、收入和资源都在增长，工作却越来越空虚，问题可能不在努力程度，而在公司奖励的常是 Empire Building：扩大管理半径、资源与可见性。走出幻灭，需要停止把职场当成公平的做题系统，转而为自己建立一场无限游戏。</p>

<p>适合在大厂或白领职场中表现不错，却开始怀疑工作价值的人；它帮助你区分擅长与喜欢，并用好奇心审计、原型实验和市场反馈寻找可持续方向。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 Empire Building 容易让组织扩张与个人价值感逐渐分离？</p>
<p>• 学校的做题逻辑如何制造对职场公平性和可优化性的误判？</p>
<p>• 为什么不应要求一份工作独自承担全部人生意义？</p>
<p>• 怎样用无限游戏替代职位和薪酬构成的有限记分牌？</p>
<p>• 好奇心审计与原型实验如何把模糊兴趣变成可验证方向？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 职位和收入上升，为何空虚感也在加重
</p>
<p>
02:50 — Empire Building 如何取代真实价值创造
</p>
<p>
06:52 — 把职场当做题系统，幻灭为何迟早发生
</p>
<p>
09:44 — 停止要求工作独自提供人生意义
</p>
<p>
11:01 — 用无限游戏重新寻找方向
</p>
<p>
13:20 — 从好奇心审计到原型实验
</p>
<p>
17:36 — 找回那件让自己废寝忘食的事
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YuR5bNL8uG0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>把你想长期投入的问题和原型进展带来，用市场反馈检验工作意义。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>职位、收入和资源都在增长，工作却越来越空虚，问题可能不在努力程度，而在公司奖励的常是 Empire Building：扩大管理半径、资源与可见性。走出幻灭，需要停止把职场当成公平的做题系统，转而为自己建立一场无限游戏。</p>

<p>适合在大厂或白领职场中表现不错，却开始怀疑工作价值的人；它帮助你区分擅长与喜欢，并用好奇心审计、原型实验和市场反馈寻找可持续方向。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 Empire Building 容易让组织扩张与个人价值感逐渐分离？</p>
<p>• 学校的做题逻辑如何制造对职场公平性和可优化性的误判？</p>
<p>• 为什么不应要求一份工作独自承担全部人生意义？</p>
<p>• 怎样用无限游戏替代职位和薪酬构成的有限记分牌？</p>
<p>• 好奇心审计与原型实验如何把模糊兴趣变成可验证方向？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 职位和收入上升，为何空虚感也在加重
</p>
<p>
02:50 — Empire Building 如何取代真实价值创造
</p>
<p>
06:52 — 把职场当做题系统，幻灭为何迟早发生
</p>
<p>
09:44 — 停止要求工作独自提供人生意义
</p>
<p>
11:01 — 用无限游戏重新寻找方向
</p>
<p>
13:20 — 从好奇心审计到原型实验
</p>
<p>
17:36 — 找回那件让自己废寝忘食的事
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/e6eb0da5/beb30eb5.mp3" length="17590661" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:duration>1096</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>职位、收入和资源都在增长，工作却越来越空虚，问题可能不在努力程度，而在公司奖励的常是 Empire Building：扩大管理半径、资源与可见性。走出幻灭，需要停止把职场当成公平的做题系统，转而为自己建立一场无限游戏。</p>

<p>适合在大厂或白领职场中表现不错，却开始怀疑工作价值的人；它帮助你区分擅长与喜欢，并用好奇心审计、原型实验和市场反馈寻找可持续方向。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 Empire Building 容易让组织扩张与个人价值感逐渐分离？</p>
<p>• 学校的做题逻辑如何制造对职场公平性和可优化性的误判？</p>
<p>• 为什么不应要求一份工作独自承担全部人生意义？</p>
<p>• 怎样用无限游戏替代职位和薪酬构成的有限记分牌？</p>
<p>• 好奇心审计与原型实验如何把模糊兴趣变成可验证方向？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 职位和收入上升，为何空虚感也在加重
</p>
<p>
02:50 — Empire Building 如何取代真实价值创造
</p>
<p>
06:52 — 把职场当做题系统，幻灭为何迟早发生
</p>
<p>
09:44 — 停止要求工作独自提供人生意义
</p>
<p>
11:01 — 用无限游戏重新寻找方向
</p>
<p>
13:20 — 从好奇心审计到原型实验
</p>
<p>
17:36 — 找回那件让自己废寝忘食的事
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/e6eb0da5/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E466. Gemini正在杀死Vibe Coding？未来什么样的AI人才最稀缺？</title>
      <itunes:episode>466</itunes:episode>
      <podcast:episode>466</podcast:episode>
      <itunes:title>E466. Gemini正在杀死Vibe Coding？未来什么样的AI人才最稀缺？</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/95d38518</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Gemini 3 让 Vibe Coding 更容易，也让单个应用迅速同质化。真正的跃迁，是从能做 Toy Project 的 Builder 变成能组合模型、工具、上下文和评估机制的 Architect，用稳健的智能核心构建可持续进化的系统。</p>

<p>适合已经使用 Cursor、AI Studio 或 API 构建应用，却发现部署、可靠性和产品差异化成为瓶颈的人；它帮助你判断该继续堆功能，还是升级为系统级 Architect。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 生成式 AI 与 Agentic AI 为什么分别更像引擎与整车？</p>
<p>• 怎样让项目越过演示性质的 Toy Project，可靠地进入严肃工作？</p>
<p>• Builder Space 如何处理多模型 API 集成、部署与运维摩擦？</p>
<p>• Architect 怎样组合模型和工具，建立稳健的智能核心？</p>
<p>• 无摩擦交互、情境智能与主动智能如何共同支撑 AI 落地？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Gemini 3 背后的门槛下降趋势
</p>
<p>
02:48 — 生成式 AI 是引擎，Agentic AI 更像整车
</p>
<p>
04:10 — 越过 Toy Project，开始解决严肃工作
</p>
<p>
06:05 — Builder Space 如何降低集成与部署成本
</p>
<p>
07:20 — 从 Builder 升级为 Architect
</p>
<p>
09:40 — 用多模型协作构建智能核心
</p>
<p>
11:25 — AI 落地的三大支柱
</p>
<p>
12:53 — 未来稀缺的是能够构建系统的人
</p>
<p>
14:10 — AI Architect 课程与升级路径
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=oGDlQ1n1ZcE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/95d38518/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI Architect课程介绍：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/architect">https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/architect</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出尚未稳定的人工智能应用带来，拆解模型、工具、上下文与评估机制。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Gemini 3 让 Vibe Coding 更容易，也让单个应用迅速同质化。真正的跃迁，是从能做 Toy Project 的 Builder 变成能组合模型、工具、上下文和评估机制的 Architect，用稳健的智能核心构建可持续进化的系统。</p>

<p>适合已经使用 Cursor、AI Studio 或 API 构建应用，却发现部署、可靠性和产品差异化成为瓶颈的人；它帮助你判断该继续堆功能，还是升级为系统级 Architect。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 生成式 AI 与 Agentic AI 为什么分别更像引擎与整车？</p>
<p>• 怎样让项目越过演示性质的 Toy Project，可靠地进入严肃工作？</p>
<p>• Builder Space 如何处理多模型 API 集成、部署与运维摩擦？</p>
<p>• Architect 怎样组合模型和工具，建立稳健的智能核心？</p>
<p>• 无摩擦交互、情境智能与主动智能如何共同支撑 AI 落地？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Gemini 3 背后的门槛下降趋势
</p>
<p>
02:48 — 生成式 AI 是引擎，Agentic AI 更像整车
</p>
<p>
04:10 — 越过 Toy Project，开始解决严肃工作
</p>
<p>
06:05 — Builder Space 如何降低集成与部署成本
</p>
<p>
07:20 — 从 Builder 升级为 Architect
</p>
<p>
09:40 — 用多模型协作构建智能核心
</p>
<p>
11:25 — AI 落地的三大支柱
</p>
<p>
12:53 — 未来稀缺的是能够构建系统的人
</p>
<p>
14:10 — AI Architect 课程与升级路径
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 09 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>Gemini 3 让 Vibe Coding 更容易，也让单个应用迅速同质化。真正的跃迁，是从能做 Toy Project 的 Builder 变成能组合模型、工具、上下文和评估机制的 Architect，用稳健的智能核心构建可持续进化的系统。</p>

<p>适合已经使用 Cursor、AI Studio 或 API 构建应用，却发现部署、可靠性和产品差异化成为瓶颈的人；它帮助你判断该继续堆功能，还是升级为系统级 Architect。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 生成式 AI 与 Agentic AI 为什么分别更像引擎与整车？</p>
<p>• 怎样让项目越过演示性质的 Toy Project，可靠地进入严肃工作？</p>
<p>• Builder Space 如何处理多模型 API 集成、部署与运维摩擦？</p>
<p>• Architect 怎样组合模型和工具，建立稳健的智能核心？</p>
<p>• 无摩擦交互、情境智能与主动智能如何共同支撑 AI 落地？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — Gemini 3 背后的门槛下降趋势
</p>
<p>
02:48 — 生成式 AI 是引擎，Agentic AI 更像整车
</p>
<p>
04:10 — 越过 Toy Project，开始解决严肃工作
</p>
<p>
06:05 — Builder Space 如何降低集成与部署成本
</p>
<p>
07:20 — 从 Builder 升级为 Architect
</p>
<p>
09:40 — 用多模型协作构建智能核心
</p>
<p>
11:25 — AI 落地的三大支柱
</p>
<p>
12:53 — 未来稀缺的是能够构建系统的人
</p>
<p>
14:10 — AI Architect 课程与升级路径
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E465. 硅谷高管：裁员潮下，普通人的自救指南｜硅谷徐老师_3⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>裁员与 AI 焦虑之下，真正需要重估的不是某个岗位会不会消失，而是什么样的人仍能独立解决问题。硅谷徐老师从用人方视角重写“全栈工程师”：未来更重要的是成为覆盖 Product、Growth、Design 与 Engineering 的 Builder。</p>

<p>适合在转行、留在大厂、成为 contractor 或投入 AI 之间犹豫的职场人；这期帮助你从能力组合、公司选择和 Network 三方面重新配置职业风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么今天的全栈工程师要覆盖 Product、Growth、Design 与 Engineering？</p>
<p>• 怎样从只会接单的 Coder 转向能够定义并交付问题的 Builder？</p>
<p>• 白领工作会如何重复农业与制造业的生产力迁移？</p>
<p>• 全职与 contractor 除了收入之外，各自提供什么职业资产？</p>
<p>• 为什么 Network 是离开公司后仍能保留的职业杠杆？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高价人才与领导力：问题真的能靠招人解决吗
</p>
<p>
02:05 — AI 时代的全栈人才不再只是前端加后端
</p>
<p>
05:52 — 从农业和制造业看白领工作的变化
</p>
<p>
08:45 — 全职与 contractor：工作回报不只是工资
</p>
<p>
11:45 — 把职业当作投资：如何选择 AI 与公司
</p>
<p>
15:30 — Network：泡沫期仍可保留的职业杠杆
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>硅谷徐老师，以硅谷高管和用人方视角讨论 AI 时代的人才结构、职业投资与 Network。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=F5-isewu-ww" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c9b3b24d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来你的转型项目或能力缺口清单，讨论产品、增长、设计与工程该怎样组合。</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>裁员与 AI 焦虑之下，真正需要重估的不是某个岗位会不会消失，而是什么样的人仍能独立解决问题。硅谷徐老师从用人方视角重写“全栈工程师”：未来更重要的是成为覆盖 Product、Growth、Design 与 Engineering 的 Builder。</p>

<p>适合在转行、留在大厂、成为 contractor 或投入 AI 之间犹豫的职场人；这期帮助你从能力组合、公司选择和 Network 三方面重新配置职业风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么今天的全栈工程师要覆盖 Product、Growth、Design 与 Engineering？</p>
<p>• 怎样从只会接单的 Coder 转向能够定义并交付问题的 Builder？</p>
<p>• 白领工作会如何重复农业与制造业的生产力迁移？</p>
<p>• 全职与 contractor 除了收入之外，各自提供什么职业资产？</p>
<p>• 为什么 Network 是离开公司后仍能保留的职业杠杆？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高价人才与领导力：问题真的能靠招人解决吗
</p>
<p>
02:05 — AI 时代的全栈人才不再只是前端加后端
</p>
<p>
05:52 — 从农业和制造业看白领工作的变化
</p>
<p>
08:45 — 全职与 contractor：工作回报不只是工资
</p>
<p>
11:45 — 把职业当作投资：如何选择 AI 与公司
</p>
<p>
15:30 — Network：泡沫期仍可保留的职业杠杆
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>硅谷徐老师，以硅谷高管和用人方视角讨论 AI 时代的人才结构、职业投资与 Network。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=F5-isewu-ww" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Sat, 06 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>裁员与 AI 焦虑之下，真正需要重估的不是某个岗位会不会消失，而是什么样的人仍能独立解决问题。硅谷徐老师从用人方视角重写“全栈工程师”：未来更重要的是成为覆盖 Product、Growth、Design 与 Engineering 的 Builder。</p>

<p>适合在转行、留在大厂、成为 contractor 或投入 AI 之间犹豫的职场人；这期帮助你从能力组合、公司选择和 Network 三方面重新配置职业风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么今天的全栈工程师要覆盖 Product、Growth、Design 与 Engineering？</p>
<p>• 怎样从只会接单的 Coder 转向能够定义并交付问题的 Builder？</p>
<p>• 白领工作会如何重复农业与制造业的生产力迁移？</p>
<p>• 全职与 contractor 除了收入之外，各自提供什么职业资产？</p>
<p>• 为什么 Network 是离开公司后仍能保留的职业杠杆？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高价人才与领导力：问题真的能靠招人解决吗
</p>
<p>
02:05 — AI 时代的全栈人才不再只是前端加后端
</p>
<p>
05:52 — 从农业和制造业看白领工作的变化
</p>
<p>
08:45 — 全职与 contractor：工作回报不只是工资
</p>
<p>
11:45 — 把职业当作投资：如何选择 AI 与公司
</p>
<p>
15:30 — Network：泡沫期仍可保留的职业杠杆
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>硅谷徐老师，以硅谷高管和用人方视角讨论 AI 时代的人才结构、职业投资与 Network。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E464. 硅谷高管：2026年，好用的AI，必须是足够的“无脑”｜硅谷徐老师_1⧸3</title>
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      <itunes:title>E464. 硅谷高管：2026年，好用的AI，必须是足够的“无脑”｜硅谷徐老师_1⧸3</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/3e3971b4</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>浏览器正在从网页入口变成 AI 的行动入口。Gen Digital 首席 AI 官徐老师从 Perplexity 与亚马逊的冲突、AI Agent 的成熟度和 Chrome 的商业模式出发，判断下一代 AI浏览器为何必须更主动，却不能急着替用户接管一切。</p>

<p>适合关注 AI浏览器、AI Agent 或消费级 AI 产品的人；它帮助你区分演示效果与真实可用性，并判断产品、分发渠道和商业模式谁更可能决定第三次浏览器大战。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为何一个技术解决 usability 之后，可能从量变跨入质变？</p>
<p>• Perplexity 与亚马逊的争议，怎样同时暴露商业利益和 AI Agent 的可靠性问题？</p>
<p>• AI浏览器从聊天、辅助操作到主动智能，会经历哪些产品阶段？</p>
<p>• Zero Prompt AI 如何在不要求用户不断提问的情况下提供服务？</p>
<p>• Google 的既有业务为何可能让 Chrome 陷入创新者的窘境？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 徐老师回归：从硅谷高管经历谈起
</p>
<p>
04:33 — 泡沫之中，如何建立对 AI 的深度信念
</p>
<p>
12:20 — 浏览器为何会成为 AI 的数字入口
</p>
<p>
15:20 — 第三次浏览器大战需要什么新优势
</p>
<p>
18:20 — Perplexity 与亚马逊冲突背后的利益与技术问题
</p>
<p>
21:20 — AI Agent 为何仍是昂贵而不可靠的玩具
</p>
<p>
24:10 — AI 浏览器从对话融合走向主动智能
</p>
<p>
28:00 — Zero Prompt AI：让服务先于提问发生
</p>
<p>
38:30 — Chrome 为何难以突破既有商业模式
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>硅谷徐老师，Gen Digital 首席 AI 与创新官，曾在 Zscaler、Palo Alto Networks 主管 AI 与 Machine Learning，并有 VMware、创业与投资机构 EIR 经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BRr5G2zNJGY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3e3971b4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI浏览器，才能让AI真正走入大众？｜把AI写进pitch deck，是十年前就在发生的事情｜只有2%的人真的有第一性原理？｜硅谷徐老师_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/HJ9dAkgPXIM">https://youtu.be/HJ9dAkgPXIM</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把人工智能产品中仍显笨重的操作流程带来，讨论主动智能与用户控制如何平衡。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>浏览器正在从网页入口变成 AI 的行动入口。Gen Digital 首席 AI 官徐老师从 Perplexity 与亚马逊的冲突、AI Agent 的成熟度和 Chrome 的商业模式出发，判断下一代 AI浏览器为何必须更主动，却不能急着替用户接管一切。</p>

<p>适合关注 AI浏览器、AI Agent 或消费级 AI 产品的人；它帮助你区分演示效果与真实可用性，并判断产品、分发渠道和商业模式谁更可能决定第三次浏览器大战。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为何一个技术解决 usability 之后，可能从量变跨入质变？</p>
<p>• Perplexity 与亚马逊的争议，怎样同时暴露商业利益和 AI Agent 的可靠性问题？</p>
<p>• AI浏览器从聊天、辅助操作到主动智能，会经历哪些产品阶段？</p>
<p>• Zero Prompt AI 如何在不要求用户不断提问的情况下提供服务？</p>
<p>• Google 的既有业务为何可能让 Chrome 陷入创新者的窘境？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 徐老师回归：从硅谷高管经历谈起
</p>
<p>
04:33 — 泡沫之中，如何建立对 AI 的深度信念
</p>
<p>
12:20 — 浏览器为何会成为 AI 的数字入口
</p>
<p>
15:20 — 第三次浏览器大战需要什么新优势
</p>
<p>
18:20 — Perplexity 与亚马逊冲突背后的利益与技术问题
</p>
<p>
21:20 — AI Agent 为何仍是昂贵而不可靠的玩具
</p>
<p>
24:10 — AI 浏览器从对话融合走向主动智能
</p>
<p>
28:00 — Zero Prompt AI：让服务先于提问发生
</p>
<p>
38:30 — Chrome 为何难以突破既有商业模式
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>硅谷徐老师，Gen Digital 首席 AI 与创新官，曾在 Zscaler、Palo Alto Networks 主管 AI 与 Machine Learning，并有 VMware、创业与投资机构 EIR 经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BRr5G2zNJGY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>浏览器正在从网页入口变成 AI 的行动入口。Gen Digital 首席 AI 官徐老师从 Perplexity 与亚马逊的冲突、AI Agent 的成熟度和 Chrome 的商业模式出发，判断下一代 AI浏览器为何必须更主动，却不能急着替用户接管一切。</p>

<p>适合关注 AI浏览器、AI Agent 或消费级 AI 产品的人；它帮助你区分演示效果与真实可用性，并判断产品、分发渠道和商业模式谁更可能决定第三次浏览器大战。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为何一个技术解决 usability 之后，可能从量变跨入质变？</p>
<p>• Perplexity 与亚马逊的争议，怎样同时暴露商业利益和 AI Agent 的可靠性问题？</p>
<p>• AI浏览器从聊天、辅助操作到主动智能，会经历哪些产品阶段？</p>
<p>• Zero Prompt AI 如何在不要求用户不断提问的情况下提供服务？</p>
<p>• Google 的既有业务为何可能让 Chrome 陷入创新者的窘境？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 徐老师回归：从硅谷高管经历谈起
</p>
<p>
04:33 — 泡沫之中，如何建立对 AI 的深度信念
</p>
<p>
12:20 — 浏览器为何会成为 AI 的数字入口
</p>
<p>
15:20 — 第三次浏览器大战需要什么新优势
</p>
<p>
18:20 — Perplexity 与亚马逊冲突背后的利益与技术问题
</p>
<p>
21:20 — AI Agent 为何仍是昂贵而不可靠的玩具
</p>
<p>
24:10 — AI 浏览器从对话融合走向主动智能
</p>
<p>
28:00 — Zero Prompt AI：让服务先于提问发生
</p>
<p>
38:30 — Chrome 为何难以突破既有商业模式
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>硅谷徐老师，Gen Digital 首席 AI 与创新官，曾在 Zscaler、Palo Alto Networks 主管 AI 与 Machine Learning，并有 VMware、创业与投资机构 EIR 经历。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=BRr5G2zNJGY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

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<p><a href="https://youtu.be/HJ9dAkgPXIM">https://youtu.be/HJ9dAkgPXIM</a></p>

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<p>把人工智能产品中仍显笨重的操作流程带来，讨论主动智能与用户控制如何平衡。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/3e3971b4/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E463. 2015年AWS爆发，华尔街为何选择无视？</title>
      <itunes:episode>463</itunes:episode>
      <podcast:episode>463</podcast:episode>
      <itunes:title>E463. 2015年AWS爆发，华尔街为何选择无视？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a9a9bafb</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>在 2015 年的 re:Invent，AWS 已展示财富企业用云计算替代 Oracle 等旧技术的案例，但身旁的华尔街分析师仍因它在 Amazon 收入中的占比较小而不以为意。这个片段展示了既有指标如何遮蔽新业务的早期信号。</p>

<p>适合投资者、产品负责人和技术创业者；它帮助你判断一项新业务究竟只是收入占比小，还是已经出现足以改变市场结构的采用信号。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AWS 的企业 use case 为什么比当时的收入占比更值得关注？</p>
<p>• 财富企业替代 Oracle 等旧技术，释放了怎样的云计算信号？</p>
<p>• 华尔街为什么容易用当前收入结构低估新业务？</p>
<p>• 面对 re:Invent 上的公司叙事，怎样既不全盘接受，也不因规模小而忽略？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>Andy Jassy 在当时担任 AWS CEO，并在 re:Invent 分享企业采用云计算的案例。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=TfKILDZTa2M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

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<p>拿出你正在评估的新技术案例，讨论收入指标之外有哪些采用信号值得跟踪。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>在 2015 年的 re:Invent，AWS 已展示财富企业用云计算替代 Oracle 等旧技术的案例，但身旁的华尔街分析师仍因它在 Amazon 收入中的占比较小而不以为意。这个片段展示了既有指标如何遮蔽新业务的早期信号。</p>

<p>适合投资者、产品负责人和技术创业者；它帮助你判断一项新业务究竟只是收入占比小，还是已经出现足以改变市场结构的采用信号。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AWS 的企业 use case 为什么比当时的收入占比更值得关注？</p>
<p>• 财富企业替代 Oracle 等旧技术，释放了怎样的云计算信号？</p>
<p>• 华尔街为什么容易用当前收入结构低估新业务？</p>
<p>• 面对 re:Invent 上的公司叙事，怎样既不全盘接受，也不因规模小而忽略？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>Andy Jassy 在当时担任 AWS CEO，并在 re:Invent 分享企业采用云计算的案例。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=TfKILDZTa2M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a9a9bafb/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你正在评估的新技术案例，讨论收入指标之外有哪些采用信号值得跟踪。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 02 Dec 2025 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>在 2015 年的 re:Invent，AWS 已展示财富企业用云计算替代 Oracle 等旧技术的案例，但身旁的华尔街分析师仍因它在 Amazon 收入中的占比较小而不以为意。这个片段展示了既有指标如何遮蔽新业务的早期信号。</p>

<p>适合投资者、产品负责人和技术创业者；它帮助你判断一项新业务究竟只是收入占比小，还是已经出现足以改变市场结构的采用信号。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AWS 的企业 use case 为什么比当时的收入占比更值得关注？</p>
<p>• 财富企业替代 Oracle 等旧技术，释放了怎样的云计算信号？</p>
<p>• 华尔街为什么容易用当前收入结构低估新业务？</p>
<p>• 面对 re:Invent 上的公司叙事，怎样既不全盘接受，也不因规模小而忽略？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>Andy Jassy 在当时担任 AWS CEO，并在 re:Invent 分享企业采用云计算的案例。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=TfKILDZTa2M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a9a9bafb/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>拿出你正在评估的新技术案例，讨论收入指标之外有哪些采用信号值得跟踪。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E462. 硅谷高管：AI大泡沫一定会破，但这是一件好事？| 硅谷徐老师_2/3</title>
      <itunes:episode>462</itunes:episode>
      <podcast:episode>462</podcast:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/014fffd3</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI是泡沫，不等于AI没有价值。亲历2000年互联网泡沫的徐老师认为，今天的基础设施投入与市场预期正在过热，但泡沫也会用最快速度把资本、人才与技术推到下一阶段。真正的问题不是“要不要逃”，而是泡沫破裂以后，怎样识别还能活下来、甚至成长百倍的公司。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 今天的AI热潮与2000年互联网泡沫有哪些相似之处，又有哪些本质差异</p>
<p>• 为什么基础设施可能过剩，但过剩本身也会成为下一轮创新的地基</p>
<p>• 判断一家AI公司时，为什么徐老师把CEO的领导力放在技术与估值之前</p>
<p>• 普通人怎样用calibration框架持续校准自己对创始人与趋势的判断</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要聊AI泡沫
</p>
<p>
07:55 — 这是泡沫，也可能是一个“健康的泡沫”
</p>
<p>
13:15 — 泡沫破裂后，好公司怎样活下来：Amazon与AWS的启示
</p>
<p>
17:17 — 在泡沫里挑出下一代Amazon：先看CEO
</p>
<p>
23:09 — 普通人怎样判断CEO：calibration框架
</p>
<p>
28:00 — 英雄史观与历史车轮：CEO到底有多关键
</p>
<p>
31:00 — AI泡沫会怎样破，我们该怎样站位
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>徐老师，在硅谷科技行业工作二十多年，亲历互联网泡沫与多轮技术周期。本集是系列对谈的第二部分。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=knTP07tE89Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/014fffd3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>63分钟完整版本：</p>
<p><a href="https://youtu.be/c93Z3WrmQf0">https://youtu.be/c93Z3WrmQf0</a></p>

<p>AI Builders课程：</p>
<p><a href="https://ai-builders.com/">https://ai-builders.com/</a></p>

<p>本期提到的Neo：</p>
<p><a href="https://go.ai-builders.com/neo">https://go.ai-builders.com/neo</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>如果你也在把AI用进真实工作，欢迎与2万+成员一起交流；社区里已有700+真实项目与实践分享：</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI是泡沫，不等于AI没有价值。亲历2000年互联网泡沫的徐老师认为，今天的基础设施投入与市场预期正在过热，但泡沫也会用最快速度把资本、人才与技术推到下一阶段。真正的问题不是“要不要逃”，而是泡沫破裂以后，怎样识别还能活下来、甚至成长百倍的公司。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 今天的AI热潮与2000年互联网泡沫有哪些相似之处，又有哪些本质差异</p>
<p>• 为什么基础设施可能过剩，但过剩本身也会成为下一轮创新的地基</p>
<p>• 判断一家AI公司时，为什么徐老师把CEO的领导力放在技术与估值之前</p>
<p>• 普通人怎样用calibration框架持续校准自己对创始人与趋势的判断</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要聊AI泡沫
</p>
<p>
07:55 — 这是泡沫，也可能是一个“健康的泡沫”
</p>
<p>
13:15 — 泡沫破裂后，好公司怎样活下来：Amazon与AWS的启示
</p>
<p>
17:17 — 在泡沫里挑出下一代Amazon：先看CEO
</p>
<p>
23:09 — 普通人怎样判断CEO：calibration框架
</p>
<p>
28:00 — 英雄史观与历史车轮：CEO到底有多关键
</p>
<p>
31:00 — AI泡沫会怎样破，我们该怎样站位
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>徐老师，在硅谷科技行业工作二十多年，亲历互联网泡沫与多轮技术周期。本集是系列对谈的第二部分。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=knTP07tE89Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>63分钟完整版本：</p>
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<p>AI Builders课程：</p>
<p><a href="https://ai-builders.com/">https://ai-builders.com/</a></p>

<p>本期提到的Neo：</p>
<p><a href="https://go.ai-builders.com/neo">https://go.ai-builders.com/neo</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 02 Dec 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI是泡沫，不等于AI没有价值。亲历2000年互联网泡沫的徐老师认为，今天的基础设施投入与市场预期正在过热，但泡沫也会用最快速度把资本、人才与技术推到下一阶段。真正的问题不是“要不要逃”，而是泡沫破裂以后，怎样识别还能活下来、甚至成长百倍的公司。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 今天的AI热潮与2000年互联网泡沫有哪些相似之处，又有哪些本质差异</p>
<p>• 为什么基础设施可能过剩，但过剩本身也会成为下一轮创新的地基</p>
<p>• 判断一家AI公司时，为什么徐老师把CEO的领导力放在技术与估值之前</p>
<p>• 普通人怎样用calibration框架持续校准自己对创始人与趋势的判断</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么要聊AI泡沫
</p>
<p>
07:55 — 这是泡沫，也可能是一个“健康的泡沫”
</p>
<p>
13:15 — 泡沫破裂后，好公司怎样活下来：Amazon与AWS的启示
</p>
<p>
17:17 — 在泡沫里挑出下一代Amazon：先看CEO
</p>
<p>
23:09 — 普通人怎样判断CEO：calibration框架
</p>
<p>
28:00 — 英雄史观与历史车轮：CEO到底有多关键
</p>
<p>
31:00 — AI泡沫会怎样破，我们该怎样站位
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>徐老师，在硅谷科技行业工作二十多年，亲历互联网泡沫与多轮技术周期。本集是系列对谈的第二部分。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=knTP07tE89Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/014fffd3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>63分钟完整版本：</p>
<p><a href="https://youtu.be/c93Z3WrmQf0">https://youtu.be/c93Z3WrmQf0</a></p>

<p>AI Builders课程：</p>
<p><a href="https://ai-builders.com/">https://ai-builders.com/</a></p>

<p>本期提到的Neo：</p>
<p><a href="https://go.ai-builders.com/neo">https://go.ai-builders.com/neo</a></p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/014fffd3/transcript.srt" type="application/x-subrip" rel="captions"/>
    </item>
    <item>
      <title>E461. 2026，打工人如何布局，才能有效反脆弱？</title>
      <itunes:episode>461</itunes:episode>
      <podcast:episode>461</podcast:episode>
      <itunes:title>E461. 2026，打工人如何布局，才能有效反脆弱？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9002cb56</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当打工的性价比下降，职业发展的评价标准也需要改变：从让老板认可，转向让市场愿意付钱。主播结合离开腾讯、加入 Statsig 再开启自己事业的路径，讨论如何用工作积累人力资本，并逐步完成向商业的过渡。</p>

<p>适合继续押注职业发展却感到不确定，或想靠近商业但不适合裸辞的人；它帮助你比较老板评价与市场验证，并设计一条保留收入、积累人力资本的转型路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AI 时代为什么需要重新计算打工与商业的性价比？</p>
<p>• 从腾讯到 Statsig 再做自己的事业，关键判断发生了什么变化？</p>
<p>• 为什么让市场付钱比让老板认可更直接地暴露能力短板？</p>
<p>• 怎样把当前工作当作积累人力资本的跳板？</p>
<p>• 种子用户、真实反馈和冷启动为什么是转型早期的关键环节？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么频道从职业发展转向商业
</p>
<p>
00:38 — 从腾讯开始重新计算打工性价比
</p>
<p>
01:48 — 博士时期的创业尝试意味着什么
</p>
<p>
02:38 — 老板认可与市场付钱的两套标准
</p>
<p>
03:33 — 用工作积累进入市场的人力资本
</p>
<p>
04:52 — 用社群寻找种子用户与真实反馈
</p>
<p>
05:36 — 从打工到事业需要怎样的节奏
</p>
<p>
06:37 — 继续探索 AI、商业与更大的世界
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9vlSuEgPPec" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9002cb56/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当打工的性价比下降，职业发展的评价标准也需要改变：从让老板认可，转向让市场愿意付钱。主播结合离开腾讯、加入 Statsig 再开启自己事业的路径，讨论如何用工作积累人力资本，并逐步完成向商业的过渡。</p>

<p>适合继续押注职业发展却感到不确定，或想靠近商业但不适合裸辞的人；它帮助你比较老板评价与市场验证，并设计一条保留收入、积累人力资本的转型路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AI 时代为什么需要重新计算打工与商业的性价比？</p>
<p>• 从腾讯到 Statsig 再做自己的事业，关键判断发生了什么变化？</p>
<p>• 为什么让市场付钱比让老板认可更直接地暴露能力短板？</p>
<p>• 怎样把当前工作当作积累人力资本的跳板？</p>
<p>• 种子用户、真实反馈和冷启动为什么是转型早期的关键环节？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么频道从职业发展转向商业
</p>
<p>
00:38 — 从腾讯开始重新计算打工性价比
</p>
<p>
01:48 — 博士时期的创业尝试意味着什么
</p>
<p>
02:38 — 老板认可与市场付钱的两套标准
</p>
<p>
03:33 — 用工作积累进入市场的人力资本
</p>
<p>
04:52 — 用社群寻找种子用户与真实反馈
</p>
<p>
05:36 — 从打工到事业需要怎样的节奏
</p>
<p>
06:37 — 继续探索 AI、商业与更大的世界
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9vlSuEgPPec" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 26 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当打工的性价比下降，职业发展的评价标准也需要改变：从让老板认可，转向让市场愿意付钱。主播结合离开腾讯、加入 Statsig 再开启自己事业的路径，讨论如何用工作积累人力资本，并逐步完成向商业的过渡。</p>

<p>适合继续押注职业发展却感到不确定，或想靠近商业但不适合裸辞的人；它帮助你比较老板评价与市场验证，并设计一条保留收入、积累人力资本的转型路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• AI 时代为什么需要重新计算打工与商业的性价比？</p>
<p>• 从腾讯到 Statsig 再做自己的事业，关键判断发生了什么变化？</p>
<p>• 为什么让市场付钱比让老板认可更直接地暴露能力短板？</p>
<p>• 怎样把当前工作当作积累人力资本的跳板？</p>
<p>• 种子用户、真实反馈和冷启动为什么是转型早期的关键环节？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么频道从职业发展转向商业
</p>
<p>
00:38 — 从腾讯开始重新计算打工性价比
</p>
<p>
01:48 — 博士时期的创业尝试意味着什么
</p>
<p>
02:38 — 老板认可与市场付钱的两套标准
</p>
<p>
03:33 — 用工作积累进入市场的人力资本
</p>
<p>
04:52 — 用社群寻找种子用户与真实反馈
</p>
<p>
05:36 — 从打工到事业需要怎样的节奏
</p>
<p>
06:37 — 继续探索 AI、商业与更大的世界
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E460. 微软Meta腾讯字节加起来，不如两年创业成长多？｜石扬_下</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/94a52447</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>石扬用大厂与创业经历解释 AI 创新的组织难题：短绩效周期容易制造扣分思维，让团队回避错误而非探索未知。Trae 的实践则把模型、工程和产品做垂直整合，并要求业务 Leader 用明确取舍守住产品 Vision。</p>

<p>适合大厂里的业务 Leader、产品经理和创业者；它帮助你识别绩效机制如何影响长期主义，并判断团队该服务谁、拒绝什么、怎样把抽象产品 Vision 落成选择。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么短绩效周期会让大厂从探索未知滑向扣分思维？</p>
<p>• 创业环境中“无法欺骗自己”为什么会加快个人成长？</p>
<p>• 业务 Leader 面对大量需求时，如何决定不做什么？</p>
<p>• Trae 为什么强调模型、工程和产品的垂直整合？</p>
<p>• 技术背景怎样帮助产品经理看穿表面设计，理解更底层的用户问题？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 大厂为什么难以产出顶级 AI 模型
</p>
<p>
00:49 — 认识 Trae 产品负责人石扬
</p>
<p>
02:20 — 模型、工程与产品的垂直整合
</p>
<p>
04:36 — 产品取舍为什么少就是多
</p>
<p>
06:11 — 创业为何带来更快成长
</p>
<p>
08:34 — 绩效周期如何削弱长期主义
</p>
<p>
10:51 — 长期主义为何知易行难
</p>
<p>
12:00 — 坚持招聘优秀人才的反人性决策
</p>
<p>
14:30 — 如何选择服务对象并应对噪音
</p>
<p>
16:28 — Leader 要有决定不做什么的勇气
</p>
<p>
17:30 — 从扣分思维转向探索逻辑
</p>
<p>
20:29 — 从工程师转向产品负责人
</p>
<p>
22:15 — 产品 Vision 如何逐渐具象
</p>
<p>
23:55 — 战略是基于自身资源的取舍
</p>
<p>
26:02 — 技术背景如何帮助产品判断
</p>
<p>
28:03 — 产品经理必须进入真实战场
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>石扬，Trae 产品负责人；拥有工程、创业与产品经历，本期讨论大厂创新机制、产品取舍和个人成长。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UTDLS_T2Ra4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/94a52447/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>拒绝“考试思维”：为什么优秀的大厂工程师，往往做不好产品？｜石扬完整版_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/oyzp1nyyUbk">https://youtu.be/oyzp1nyyUbk</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>选个团队近期摇摆的产品取舍带来，讨论绩效压力、用户反馈与长期愿景。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>石扬用大厂与创业经历解释 AI 创新的组织难题：短绩效周期容易制造扣分思维，让团队回避错误而非探索未知。Trae 的实践则把模型、工程和产品做垂直整合，并要求业务 Leader 用明确取舍守住产品 Vision。</p>

<p>适合大厂里的业务 Leader、产品经理和创业者；它帮助你识别绩效机制如何影响长期主义，并判断团队该服务谁、拒绝什么、怎样把抽象产品 Vision 落成选择。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么短绩效周期会让大厂从探索未知滑向扣分思维？</p>
<p>• 创业环境中“无法欺骗自己”为什么会加快个人成长？</p>
<p>• 业务 Leader 面对大量需求时，如何决定不做什么？</p>
<p>• Trae 为什么强调模型、工程和产品的垂直整合？</p>
<p>• 技术背景怎样帮助产品经理看穿表面设计，理解更底层的用户问题？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 大厂为什么难以产出顶级 AI 模型
</p>
<p>
00:49 — 认识 Trae 产品负责人石扬
</p>
<p>
02:20 — 模型、工程与产品的垂直整合
</p>
<p>
04:36 — 产品取舍为什么少就是多
</p>
<p>
06:11 — 创业为何带来更快成长
</p>
<p>
08:34 — 绩效周期如何削弱长期主义
</p>
<p>
10:51 — 长期主义为何知易行难
</p>
<p>
12:00 — 坚持招聘优秀人才的反人性决策
</p>
<p>
14:30 — 如何选择服务对象并应对噪音
</p>
<p>
16:28 — Leader 要有决定不做什么的勇气
</p>
<p>
17:30 — 从扣分思维转向探索逻辑
</p>
<p>
20:29 — 从工程师转向产品负责人
</p>
<p>
22:15 — 产品 Vision 如何逐渐具象
</p>
<p>
23:55 — 战略是基于自身资源的取舍
</p>
<p>
26:02 — 技术背景如何帮助产品判断
</p>
<p>
28:03 — 产品经理必须进入真实战场
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>石扬，Trae 产品负责人；拥有工程、创业与产品经历，本期讨论大厂创新机制、产品取舍和个人成长。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UTDLS_T2Ra4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/94a52447/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>拒绝“考试思维”：为什么优秀的大厂工程师，往往做不好产品？｜石扬完整版_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/oyzp1nyyUbk">https://youtu.be/oyzp1nyyUbk</a></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>石扬用大厂与创业经历解释 AI 创新的组织难题：短绩效周期容易制造扣分思维，让团队回避错误而非探索未知。Trae 的实践则把模型、工程和产品做垂直整合，并要求业务 Leader 用明确取舍守住产品 Vision。</p>

<p>适合大厂里的业务 Leader、产品经理和创业者；它帮助你识别绩效机制如何影响长期主义，并判断团队该服务谁、拒绝什么、怎样把抽象产品 Vision 落成选择。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么短绩效周期会让大厂从探索未知滑向扣分思维？</p>
<p>• 创业环境中“无法欺骗自己”为什么会加快个人成长？</p>
<p>• 业务 Leader 面对大量需求时，如何决定不做什么？</p>
<p>• Trae 为什么强调模型、工程和产品的垂直整合？</p>
<p>• 技术背景怎样帮助产品经理看穿表面设计，理解更底层的用户问题？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 大厂为什么难以产出顶级 AI 模型
</p>
<p>
00:49 — 认识 Trae 产品负责人石扬
</p>
<p>
02:20 — 模型、工程与产品的垂直整合
</p>
<p>
04:36 — 产品取舍为什么少就是多
</p>
<p>
06:11 — 创业为何带来更快成长
</p>
<p>
08:34 — 绩效周期如何削弱长期主义
</p>
<p>
10:51 — 长期主义为何知易行难
</p>
<p>
12:00 — 坚持招聘优秀人才的反人性决策
</p>
<p>
14:30 — 如何选择服务对象并应对噪音
</p>
<p>
16:28 — Leader 要有决定不做什么的勇气
</p>
<p>
17:30 — 从扣分思维转向探索逻辑
</p>
<p>
20:29 — 从工程师转向产品负责人
</p>
<p>
22:15 — 产品 Vision 如何逐渐具象
</p>
<p>
23:55 — 战略是基于自身资源的取舍
</p>
<p>
26:02 — 技术背景如何帮助产品判断
</p>
<p>
28:03 — 产品经理必须进入真实战场
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>石扬，Trae 产品负责人；拥有工程、创业与产品经历，本期讨论大厂创新机制、产品取舍和个人成长。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UTDLS_T2Ra4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/94a52447/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>拒绝“考试思维”：为什么优秀的大厂工程师，往往做不好产品？｜石扬完整版_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/oyzp1nyyUbk">https://youtu.be/oyzp1nyyUbk</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>选个团队近期摇摆的产品取舍带来，讨论绩效压力、用户反馈与长期愿景。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E459. Meta、Notion、腾讯内部的增长专业课，我们写成了一本书</title>
      <itunes:episode>459</itunes:episode>
      <podcast:episode>459</podcast:episode>
      <itunes:title>E459. Meta、Notion、腾讯内部的增长专业课，我们写成了一本书</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9e3ef8ab</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>《Growth Data Analytics Playbook》试图补上增长团队常见的一块空白：如何从数据出发定义增长、验证 PMF、拆解留存、识别高质量用户，并让分析真正进入决策。内容来自作者们在增长与数据工作中的实践总结。</p>

<p>适合 data scientist、analytics、marketer、PM、engineer 和 founder；它帮助你判断该追踪北极星指标还是新增用户，并把留存分析、用户分层和实验连接到具体行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用北极星指标和 Growth Accounting 定义增长，而不是只看注册量？</p>
<p>• 为什么成熟产品的活跃变化往往更多由留存决定？</p>
<p>• 怎样用更早的指标判断 PMF，而不必等长期留存结果？</p>
<p>• 不同商业模式下，新用户、回流用户、沉睡用户和流失用户应如何拆解？</p>
<p>• 怎样识别并放大高质量用户，再通过 scalable experimentation 推动决策？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>本书由李孟颖、Joe Kumar 与主播合作完成，围绕 Growth Accounting、留存、PMF、高质量用户和 scalable experimentation 总结增长数据实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=W09mt7WxSas" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9e3ef8ab/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>两章内容预览：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book">https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把产品的指标定义、留存分析或实验方案带来，讨论数据怎样进入具体决策。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>《Growth Data Analytics Playbook》试图补上增长团队常见的一块空白：如何从数据出发定义增长、验证 PMF、拆解留存、识别高质量用户，并让分析真正进入决策。内容来自作者们在增长与数据工作中的实践总结。</p>

<p>适合 data scientist、analytics、marketer、PM、engineer 和 founder；它帮助你判断该追踪北极星指标还是新增用户，并把留存分析、用户分层和实验连接到具体行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用北极星指标和 Growth Accounting 定义增长，而不是只看注册量？</p>
<p>• 为什么成熟产品的活跃变化往往更多由留存决定？</p>
<p>• 怎样用更早的指标判断 PMF，而不必等长期留存结果？</p>
<p>• 不同商业模式下，新用户、回流用户、沉睡用户和流失用户应如何拆解？</p>
<p>• 怎样识别并放大高质量用户，再通过 scalable experimentation 推动决策？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>本书由李孟颖、Joe Kumar 与主播合作完成，围绕 Growth Accounting、留存、PMF、高质量用户和 scalable experimentation 总结增长数据实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=W09mt7WxSas" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9e3ef8ab/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>两章内容预览：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book">https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book</a></p>

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<p>把产品的指标定义、留存分析或实验方案带来，讨论数据怎样进入具体决策。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 17 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>《Growth Data Analytics Playbook》试图补上增长团队常见的一块空白：如何从数据出发定义增长、验证 PMF、拆解留存、识别高质量用户，并让分析真正进入决策。内容来自作者们在增长与数据工作中的实践总结。</p>

<p>适合 data scientist、analytics、marketer、PM、engineer 和 founder；它帮助你判断该追踪北极星指标还是新增用户，并把留存分析、用户分层和实验连接到具体行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用北极星指标和 Growth Accounting 定义增长，而不是只看注册量？</p>
<p>• 为什么成熟产品的活跃变化往往更多由留存决定？</p>
<p>• 怎样用更早的指标判断 PMF，而不必等长期留存结果？</p>
<p>• 不同商业模式下，新用户、回流用户、沉睡用户和流失用户应如何拆解？</p>
<p>• 怎样识别并放大高质量用户，再通过 scalable experimentation 推动决策？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>本书由李孟颖、Joe Kumar 与主播合作完成，围绕 Growth Accounting、留存、PMF、高质量用户和 scalable experimentation 总结增长数据实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=W09mt7WxSas" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9e3ef8ab/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>两章内容预览：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book">https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book</a></p>

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<p>把产品的指标定义、留存分析或实验方案带来，讨论数据怎样进入具体决策。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E458. 跳出「消费-劳动」循环陷阱，停止做金钱的舔狗</title>
      <itunes:episode>458</itunes:episode>
      <podcast:episode>458</podcast:episode>
      <itunes:title>E458. 跳出「消费-劳动」循环陷阱，停止做金钱的舔狗</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/49324e5d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>高收入并不自动带来自由：消费升级可能迫使人继续劳动，形成难以退出的消费—劳动循环。本期提出三种金钱底层代码，把钱视为生命能量，从消费者切换到投资者，并检查匮乏心态如何影响每笔支出。</p>

<p>适合收入增长却仍感到被工作束缚，或正在重做个人财务决策的人；它帮助你从价格、所有权和零和游戏之外，重新评估消费的使用价值与潜在收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 消费—劳动循环为什么会让高薪人群也难以获得自由？</p>
<p>• 把金钱理解为生命能量，会怎样改变购买决定？</p>
<p>• 一笔消费来自真实渴望，还是来自身份绑架？</p>
<p>• 消费者与投资者分别如何看待使用价值、所有权和潜在收益？</p>
<p>• 怎样识别匮乏心态，并转向更开放的富足心态？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高薪也会被消费—劳动循环困住
</p>
<p>
01:01 — 跳出循环要先重写底层代码
</p>
<p>
01:57 — 用自由和生命能量衡量支出
</p>
<p>
03:09 — 区分真实渴望与身份绑架
</p>
<p>
03:55 — 从消费者切换到投资者视角
</p>
<p>
04:27 — 关注使用价值而非所有权
</p>
<p>
05:15 — 关注潜在收益而非一次性支出
</p>
<p>
07:07 — 把税务规划纳入支出判断
</p>
<p>
08:15 — 从匮乏与零和游戏转向富足心态
</p>
<p>
09:48 — 用三个问题检查下一笔支出
</p>
<p>
10:31 — 重构与金钱的关系
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8fVg8l9LqlM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/49324e5d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出近期消费记录或投资决定，复盘使用价值、机会成本与匮乏心态。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>高收入并不自动带来自由：消费升级可能迫使人继续劳动，形成难以退出的消费—劳动循环。本期提出三种金钱底层代码，把钱视为生命能量，从消费者切换到投资者，并检查匮乏心态如何影响每笔支出。</p>

<p>适合收入增长却仍感到被工作束缚，或正在重做个人财务决策的人；它帮助你从价格、所有权和零和游戏之外，重新评估消费的使用价值与潜在收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 消费—劳动循环为什么会让高薪人群也难以获得自由？</p>
<p>• 把金钱理解为生命能量，会怎样改变购买决定？</p>
<p>• 一笔消费来自真实渴望，还是来自身份绑架？</p>
<p>• 消费者与投资者分别如何看待使用价值、所有权和潜在收益？</p>
<p>• 怎样识别匮乏心态，并转向更开放的富足心态？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高薪也会被消费—劳动循环困住
</p>
<p>
01:01 — 跳出循环要先重写底层代码
</p>
<p>
01:57 — 用自由和生命能量衡量支出
</p>
<p>
03:09 — 区分真实渴望与身份绑架
</p>
<p>
03:55 — 从消费者切换到投资者视角
</p>
<p>
04:27 — 关注使用价值而非所有权
</p>
<p>
05:15 — 关注潜在收益而非一次性支出
</p>
<p>
07:07 — 把税务规划纳入支出判断
</p>
<p>
08:15 — 从匮乏与零和游戏转向富足心态
</p>
<p>
09:48 — 用三个问题检查下一笔支出
</p>
<p>
10:31 — 重构与金钱的关系
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8fVg8l9LqlM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/49324e5d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出近期消费记录或投资决定，复盘使用价值、机会成本与匮乏心态。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>高收入并不自动带来自由：消费升级可能迫使人继续劳动，形成难以退出的消费—劳动循环。本期提出三种金钱底层代码，把钱视为生命能量，从消费者切换到投资者，并检查匮乏心态如何影响每笔支出。</p>

<p>适合收入增长却仍感到被工作束缚，或正在重做个人财务决策的人；它帮助你从价格、所有权和零和游戏之外，重新评估消费的使用价值与潜在收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 消费—劳动循环为什么会让高薪人群也难以获得自由？</p>
<p>• 把金钱理解为生命能量，会怎样改变购买决定？</p>
<p>• 一笔消费来自真实渴望，还是来自身份绑架？</p>
<p>• 消费者与投资者分别如何看待使用价值、所有权和潜在收益？</p>
<p>• 怎样识别匮乏心态，并转向更开放的富足心态？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高薪也会被消费—劳动循环困住
</p>
<p>
01:01 — 跳出循环要先重写底层代码
</p>
<p>
01:57 — 用自由和生命能量衡量支出
</p>
<p>
03:09 — 区分真实渴望与身份绑架
</p>
<p>
03:55 — 从消费者切换到投资者视角
</p>
<p>
04:27 — 关注使用价值而非所有权
</p>
<p>
05:15 — 关注潜在收益而非一次性支出
</p>
<p>
07:07 — 把税务规划纳入支出判断
</p>
<p>
08:15 — 从匮乏与零和游戏转向富足心态
</p>
<p>
09:48 — 用三个问题检查下一笔支出
</p>
<p>
10:31 — 重构与金钱的关系
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8fVg8l9LqlM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/49324e5d/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>请拿出近期消费记录或投资决定，复盘使用价值、机会成本与匮乏心态。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E457. AI编程下一站，会自动化哪些白领工作？｜Trae产品负责人石扬访谈_上</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/dc3e021b</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Trae 产品负责人石扬把 AI 编程划分为不同阶段：重点不只是让模型在 IDE 里多写代码，而是把现有工具变成 AI 的插件，让开发者从执行转向 Review。对话也正面讨论后发产品如何借鉴、追赶并形成自己的产品判断。</p>

<p>适合 AI 编程产品经理、开发者和 Vibe Coder；它帮助你判断 Claude Code、IDE 与 Agent 式工作流分别处在哪个阶段，以及产品应优化生成速度还是 Review 体验。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 后发产品如何通过“命题作文”快速追赶，又在哪里形成自己的边界？</p>
<p>• AI 编程为何不应只被理解为在 IDE 中提高敲代码效率？</p>
<p>• Claude Code 为什么被视为模型能力的 Showcase 和过渡产品？</p>
<p>• 把工具 Build into AI，会怎样改变白领软件的交互方式？</p>
<p>• Vibe Coder 与专业程序员之间，真正难以跨越的能力差异是什么？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 后发产品为何能快速追赶
</p>
<p>
00:02:00 — 认识 Trae 产品负责人石扬
</p>
<p>
00:05:01 — 中国团队的“命题作文”能力
</p>
<p>
00:08:03 — AI 应用是否只是套壳
</p>
<p>
00:09:36 — 怎样中性地理解产品借鉴
</p>
<p>
00:10:42 — 三角形轮子与圆形轮子的产品判断
</p>
<p>
00:13:05 — AI 编程的三个阶段
</p>
<p>
00:18:25 — Claude Code 为何仍是过渡形态
</p>
<p>
00:21:08 — IDE 之外的开发者时间才是瓶颈
</p>
<p>
00:23:12 — 未来范式：把工具变成 AI 的插件
</p>
<p>
00:24:54 — Vibe Coder 与程序员的能力差异
</p>
<p>
00:28:45 — 从敲代码效率转向 Review 体验
</p>
<p>
00:31:29 — Trae 的三个核心任务
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>石扬，Trae 产品负责人；本期分享 AI 编程产品的阶段判断、后发团队的产品策略，以及普通用户和专业开发者的不同需求。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=d-Mel7dGDGE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/dc3e021b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI编程的先进实践和底层理解，进化推演，中国团队的优势与劣势，专业开发者和vibe coder的分界，AI编程接下来几年的核心问题，破除套壳论｜石扬访谈完整版_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/ExLFkG1ny1s">https://youtu.be/ExLFkG1ny1s</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你用人工智能编程时的生成与审查案例，讨论工作流该优化速度还是可靠性。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Trae 产品负责人石扬把 AI 编程划分为不同阶段：重点不只是让模型在 IDE 里多写代码，而是把现有工具变成 AI 的插件，让开发者从执行转向 Review。对话也正面讨论后发产品如何借鉴、追赶并形成自己的产品判断。</p>

<p>适合 AI 编程产品经理、开发者和 Vibe Coder；它帮助你判断 Claude Code、IDE 与 Agent 式工作流分别处在哪个阶段，以及产品应优化生成速度还是 Review 体验。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 后发产品如何通过“命题作文”快速追赶，又在哪里形成自己的边界？</p>
<p>• AI 编程为何不应只被理解为在 IDE 中提高敲代码效率？</p>
<p>• Claude Code 为什么被视为模型能力的 Showcase 和过渡产品？</p>
<p>• 把工具 Build into AI，会怎样改变白领软件的交互方式？</p>
<p>• Vibe Coder 与专业程序员之间，真正难以跨越的能力差异是什么？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 后发产品为何能快速追赶
</p>
<p>
00:02:00 — 认识 Trae 产品负责人石扬
</p>
<p>
00:05:01 — 中国团队的“命题作文”能力
</p>
<p>
00:08:03 — AI 应用是否只是套壳
</p>
<p>
00:09:36 — 怎样中性地理解产品借鉴
</p>
<p>
00:10:42 — 三角形轮子与圆形轮子的产品判断
</p>
<p>
00:13:05 — AI 编程的三个阶段
</p>
<p>
00:18:25 — Claude Code 为何仍是过渡形态
</p>
<p>
00:21:08 — IDE 之外的开发者时间才是瓶颈
</p>
<p>
00:23:12 — 未来范式：把工具变成 AI 的插件
</p>
<p>
00:24:54 — Vibe Coder 与程序员的能力差异
</p>
<p>
00:28:45 — 从敲代码效率转向 Review 体验
</p>
<p>
00:31:29 — Trae 的三个核心任务
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>石扬，Trae 产品负责人；本期分享 AI 编程产品的阶段判断、后发团队的产品策略，以及普通用户和专业开发者的不同需求。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=d-Mel7dGDGE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/dc3e021b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI编程的先进实践和底层理解，进化推演，中国团队的优势与劣势，专业开发者和vibe coder的分界，AI编程接下来几年的核心问题，破除套壳论｜石扬访谈完整版_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/ExLFkG1ny1s">https://youtu.be/ExLFkG1ny1s</a></p>

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<p>带来你用人工智能编程时的生成与审查案例，讨论工作流该优化速度还是可靠性。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 12 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Trae 产品负责人石扬把 AI 编程划分为不同阶段：重点不只是让模型在 IDE 里多写代码，而是把现有工具变成 AI 的插件，让开发者从执行转向 Review。对话也正面讨论后发产品如何借鉴、追赶并形成自己的产品判断。</p>

<p>适合 AI 编程产品经理、开发者和 Vibe Coder；它帮助你判断 Claude Code、IDE 与 Agent 式工作流分别处在哪个阶段，以及产品应优化生成速度还是 Review 体验。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 后发产品如何通过“命题作文”快速追赶，又在哪里形成自己的边界？</p>
<p>• AI 编程为何不应只被理解为在 IDE 中提高敲代码效率？</p>
<p>• Claude Code 为什么被视为模型能力的 Showcase 和过渡产品？</p>
<p>• 把工具 Build into AI，会怎样改变白领软件的交互方式？</p>
<p>• Vibe Coder 与专业程序员之间，真正难以跨越的能力差异是什么？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 后发产品为何能快速追赶
</p>
<p>
00:02:00 — 认识 Trae 产品负责人石扬
</p>
<p>
00:05:01 — 中国团队的“命题作文”能力
</p>
<p>
00:08:03 — AI 应用是否只是套壳
</p>
<p>
00:09:36 — 怎样中性地理解产品借鉴
</p>
<p>
00:10:42 — 三角形轮子与圆形轮子的产品判断
</p>
<p>
00:13:05 — AI 编程的三个阶段
</p>
<p>
00:18:25 — Claude Code 为何仍是过渡形态
</p>
<p>
00:21:08 — IDE 之外的开发者时间才是瓶颈
</p>
<p>
00:23:12 — 未来范式：把工具变成 AI 的插件
</p>
<p>
00:24:54 — Vibe Coder 与程序员的能力差异
</p>
<p>
00:28:45 — 从敲代码效率转向 Review 体验
</p>
<p>
00:31:29 — Trae 的三个核心任务
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>石扬，Trae 产品负责人；本期分享 AI 编程产品的阶段判断、后发团队的产品策略，以及普通用户和专业开发者的不同需求。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=d-Mel7dGDGE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/dc3e021b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI编程的先进实践和底层理解，进化推演，中国团队的优势与劣势，专业开发者和vibe coder的分界，AI编程接下来几年的核心问题，破除套壳论｜石扬访谈完整版_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/ExLFkG1ny1s">https://youtu.be/ExLFkG1ny1s</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你用人工智能编程时的生成与审查案例，讨论工作流该优化速度还是可靠性。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E456. 死磕一年热门AI赛道，发现并不卷？｜Aha创始人Kay访谈_下</title>
      <itunes:episode>456</itunes:episode>
      <podcast:episode>456</podcast:episode>
      <itunes:title>E456. 死磕一年热门AI赛道，发现并不卷？｜Aha创始人Kay访谈_下</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/23186426</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Aha 试图把缺数据、难匹配、难定价的达人营销，从依赖人工直觉的“玄学”变成可计算的流程。Kay 解释大语言模型如何结合搜广推框架完成创作者画像、排序和动态定价，以及为什么高质量数据和脏活反而构成护城河。</p>

<p>适合创始人、增长团队和达人营销负责人；它帮助你判断大语言模型适合自动化哪些环节，以及高质量数据、交易信任和执行工作能否形成真实壁垒。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么过去的达人营销平台难以同时解决匹配、信任与定价？</p>
<p>• 大语言模型如何借用搜广推的画像、粗排和精排框架？</p>
<p>• Aha 怎样根据匹配度和效果预期进行动态定价？</p>
<p>• CPM 的改善与高质量数据之间是什么关系？</p>
<p>• 最苦最累的执行工作为什么可能成为难以复制的护城河？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 传统达人营销平台为何失败
</p>
<p>
00:01:17 — 用搜广推框架理解大模型匹配逻辑
</p>
<p>
00:02:31 — 怎样为内容创作者建立画像
</p>
<p>
00:04:03 — 从画像、粗排到精排的匹配流程
</p>
<p>
00:05:47 — 资金、团队和高质量数据的作用
</p>
<p>
00:07:02 — 企业如何压缩达人营销人力
</p>
<p>
00:08:06 — 创业公司怎样降低 CPM
</p>
<p>
00:10:22 — 用 Uber 式机制解决信任难题
</p>
<p>
00:11:36 — AI 如何为创作者动态定价
</p>
<p>
00:14:25 — 用担保交易建立平台信任
</p>
<p>
00:18:02 — 脏活为何构成产品护城河
</p>
<p>
00:19:31 — 如何熬过零正反馈阶段
</p>
<p>
00:21:30 — 给创业者的两条回看建议
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Kay，Aha 创始人；本期集中讨论 Aha 如何用大语言模型改造达人营销的匹配、定价与交易流程。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=McTi0DdKybY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23186426/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI如何解决达人营销难题？平台的定义，创始人的护城河，内容行业洞察，AI与领域的结合｜Aha Kay访谈完整版_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/5fg-AGCzhPY">https://youtu.be/5fg-AGCzhPY</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把营销流程里的匹配难题或脏数据样本带来，拆解自动化边界与冷启动路径。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Aha 试图把缺数据、难匹配、难定价的达人营销，从依赖人工直觉的“玄学”变成可计算的流程。Kay 解释大语言模型如何结合搜广推框架完成创作者画像、排序和动态定价，以及为什么高质量数据和脏活反而构成护城河。</p>

<p>适合创始人、增长团队和达人营销负责人；它帮助你判断大语言模型适合自动化哪些环节，以及高质量数据、交易信任和执行工作能否形成真实壁垒。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么过去的达人营销平台难以同时解决匹配、信任与定价？</p>
<p>• 大语言模型如何借用搜广推的画像、粗排和精排框架？</p>
<p>• Aha 怎样根据匹配度和效果预期进行动态定价？</p>
<p>• CPM 的改善与高质量数据之间是什么关系？</p>
<p>• 最苦最累的执行工作为什么可能成为难以复制的护城河？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 传统达人营销平台为何失败
</p>
<p>
00:01:17 — 用搜广推框架理解大模型匹配逻辑
</p>
<p>
00:02:31 — 怎样为内容创作者建立画像
</p>
<p>
00:04:03 — 从画像、粗排到精排的匹配流程
</p>
<p>
00:05:47 — 资金、团队和高质量数据的作用
</p>
<p>
00:07:02 — 企业如何压缩达人营销人力
</p>
<p>
00:08:06 — 创业公司怎样降低 CPM
</p>
<p>
00:10:22 — 用 Uber 式机制解决信任难题
</p>
<p>
00:11:36 — AI 如何为创作者动态定价
</p>
<p>
00:14:25 — 用担保交易建立平台信任
</p>
<p>
00:18:02 — 脏活为何构成产品护城河
</p>
<p>
00:19:31 — 如何熬过零正反馈阶段
</p>
<p>
00:21:30 — 给创业者的两条回看建议
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Kay，Aha 创始人；本期集中讨论 Aha 如何用大语言模型改造达人营销的匹配、定价与交易流程。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=McTi0DdKybY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23186426/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI如何解决达人营销难题？平台的定义，创始人的护城河，内容行业洞察，AI与领域的结合｜Aha Kay访谈完整版_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/5fg-AGCzhPY">https://youtu.be/5fg-AGCzhPY</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把营销流程里的匹配难题或脏数据样本带来，拆解自动化边界与冷启动路径。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 06 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>Aha 试图把缺数据、难匹配、难定价的达人营销，从依赖人工直觉的“玄学”变成可计算的流程。Kay 解释大语言模型如何结合搜广推框架完成创作者画像、排序和动态定价，以及为什么高质量数据和脏活反而构成护城河。</p>

<p>适合创始人、增长团队和达人营销负责人；它帮助你判断大语言模型适合自动化哪些环节，以及高质量数据、交易信任和执行工作能否形成真实壁垒。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么过去的达人营销平台难以同时解决匹配、信任与定价？</p>
<p>• 大语言模型如何借用搜广推的画像、粗排和精排框架？</p>
<p>• Aha 怎样根据匹配度和效果预期进行动态定价？</p>
<p>• CPM 的改善与高质量数据之间是什么关系？</p>
<p>• 最苦最累的执行工作为什么可能成为难以复制的护城河？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 传统达人营销平台为何失败
</p>
<p>
00:01:17 — 用搜广推框架理解大模型匹配逻辑
</p>
<p>
00:02:31 — 怎样为内容创作者建立画像
</p>
<p>
00:04:03 — 从画像、粗排到精排的匹配流程
</p>
<p>
00:05:47 — 资金、团队和高质量数据的作用
</p>
<p>
00:07:02 — 企业如何压缩达人营销人力
</p>
<p>
00:08:06 — 创业公司怎样降低 CPM
</p>
<p>
00:10:22 — 用 Uber 式机制解决信任难题
</p>
<p>
00:11:36 — AI 如何为创作者动态定价
</p>
<p>
00:14:25 — 用担保交易建立平台信任
</p>
<p>
00:18:02 — 脏活为何构成产品护城河
</p>
<p>
00:19:31 — 如何熬过零正反馈阶段
</p>
<p>
00:21:30 — 给创业者的两条回看建议
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Kay，Aha 创始人；本期集中讨论 Aha 如何用大语言模型改造达人营销的匹配、定价与交易流程。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=McTi0DdKybY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23186426/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI如何解决达人营销难题？平台的定义，创始人的护城河，内容行业洞察，AI与领域的结合｜Aha Kay访谈完整版_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/5fg-AGCzhPY">https://youtu.be/5fg-AGCzhPY</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把营销流程里的匹配难题或脏数据样本带来，拆解自动化边界与冷启动路径。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E455. 深度对话00后CEO，重新定义AI时代的成长方式｜AI时代的顶级人才画像｜Kay访谈_上</title>
      <itunes:episode>455</itunes:episode>
      <podcast:episode>455</podcast:episode>
      <itunes:title>E455. 深度对话00后CEO，重新定义AI时代的成长方式｜AI时代的顶级人才画像｜Kay访谈_上</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d132f674</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Aha 创始人 Kay 从高中时期的项目探索，走到 Dora AI 市场负责人，再创办达人营销公司。她拆解了 SaaS 如何寻找中长尾博主、判断内容匹配度，以及年轻人在传统学业、创业热情和未知风险之间如何做选择。</p>

<p>适合正在做 SaaS 出海、达人营销或早期创业招聘的人，也适合考虑非传统成长路径的学生；这期帮助你判断渠道与产品是否匹配，以及何时值得承担创业风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 没有成熟工具时，怎样用关键词、内容受众和互动数据筛选中长尾博主？</p>
<p>• Kay 为什么在学生时期选择加入 Dora AI，而不是继续沿传统学业前进？</p>
<p>• 早期创业公司具备什么条件时，才敢让年轻人担任市场负责人？</p>
<p>• 创业公司需要的市场负责人，与大公司里经验丰富的营销管理者有何不同？</p>
<p>• Product Hunt、Reddit 等渠道为什么不能脱离客户类型机械套用？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 认识 Aha 创始人 Kay
</p>
<p>
00:02:45 — Aha 如何用 AI 做达人营销
</p>
<p>
00:04:33 — 从高中项目走上创业之路
</p>
<p>
00:05:24 — 怎样找到匹配的中长尾博主
</p>
<p>
00:07:33 — 进入 Dora AI 负责市场
</p>
<p>
00:09:15 — 学生时期如何保留探索时间
</p>
<p>
00:10:00 — 热情与辍学风险如何权衡
</p>
<p>
00:13:33 — 早期公司为什么敢于信任年轻人
</p>
<p>
00:14:26 — 早期创业公司需要怎样的市场负责人
</p>
<p>
00:17:31 — 市场新人如何快速建立判断力
</p>
<p>
00:18:40 — Product Hunt 与 Reddit 的渠道误区
</p>
<p>
00:20:20 — 根据客户类型选择营销渠道
</p>
<p>
00:22:10 — 从打工转向创业的推动力
</p>
<p>
00:23:02 — 承担责任与风险带来了什么
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Kay，Aha 创始人；她曾在 Dora AI 负责市场，并持续探索 AI、SaaS 与达人营销的结合。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cyZeAw8DLew" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d132f674/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>辍学创业融资千万的00后，新时代的成长方式，认真做事的回报，达人营销的第一性原理思考｜Aha Kay访谈完整版_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/A8XWmGsQVW8">https://youtu.be/A8XWmGsQVW8</a></p>

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<p>请带来达人渠道实验和用户反馈，讨论内容匹配、获客成本与创业风险。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Aha 创始人 Kay 从高中时期的项目探索，走到 Dora AI 市场负责人，再创办达人营销公司。她拆解了 SaaS 如何寻找中长尾博主、判断内容匹配度，以及年轻人在传统学业、创业热情和未知风险之间如何做选择。</p>

<p>适合正在做 SaaS 出海、达人营销或早期创业招聘的人，也适合考虑非传统成长路径的学生；这期帮助你判断渠道与产品是否匹配，以及何时值得承担创业风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 没有成熟工具时，怎样用关键词、内容受众和互动数据筛选中长尾博主？</p>
<p>• Kay 为什么在学生时期选择加入 Dora AI，而不是继续沿传统学业前进？</p>
<p>• 早期创业公司具备什么条件时，才敢让年轻人担任市场负责人？</p>
<p>• 创业公司需要的市场负责人，与大公司里经验丰富的营销管理者有何不同？</p>
<p>• Product Hunt、Reddit 等渠道为什么不能脱离客户类型机械套用？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 认识 Aha 创始人 Kay
</p>
<p>
00:02:45 — Aha 如何用 AI 做达人营销
</p>
<p>
00:04:33 — 从高中项目走上创业之路
</p>
<p>
00:05:24 — 怎样找到匹配的中长尾博主
</p>
<p>
00:07:33 — 进入 Dora AI 负责市场
</p>
<p>
00:09:15 — 学生时期如何保留探索时间
</p>
<p>
00:10:00 — 热情与辍学风险如何权衡
</p>
<p>
00:13:33 — 早期公司为什么敢于信任年轻人
</p>
<p>
00:14:26 — 早期创业公司需要怎样的市场负责人
</p>
<p>
00:17:31 — 市场新人如何快速建立判断力
</p>
<p>
00:18:40 — Product Hunt 与 Reddit 的渠道误区
</p>
<p>
00:20:20 — 根据客户类型选择营销渠道
</p>
<p>
00:22:10 — 从打工转向创业的推动力
</p>
<p>
00:23:02 — 承担责任与风险带来了什么
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Kay，Aha 创始人；她曾在 Dora AI 负责市场，并持续探索 AI、SaaS 与达人营销的结合。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cyZeAw8DLew" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d132f674/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>辍学创业融资千万的00后，新时代的成长方式，认真做事的回报，达人营销的第一性原理思考｜Aha Kay访谈完整版_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/A8XWmGsQVW8">https://youtu.be/A8XWmGsQVW8</a></p>

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<p>请带来达人渠道实验和用户反馈，讨论内容匹配、获客成本与创业风险。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 05 Nov 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>Aha 创始人 Kay 从高中时期的项目探索，走到 Dora AI 市场负责人，再创办达人营销公司。她拆解了 SaaS 如何寻找中长尾博主、判断内容匹配度，以及年轻人在传统学业、创业热情和未知风险之间如何做选择。</p>

<p>适合正在做 SaaS 出海、达人营销或早期创业招聘的人，也适合考虑非传统成长路径的学生；这期帮助你判断渠道与产品是否匹配，以及何时值得承担创业风险。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 没有成熟工具时，怎样用关键词、内容受众和互动数据筛选中长尾博主？</p>
<p>• Kay 为什么在学生时期选择加入 Dora AI，而不是继续沿传统学业前进？</p>
<p>• 早期创业公司具备什么条件时，才敢让年轻人担任市场负责人？</p>
<p>• 创业公司需要的市场负责人，与大公司里经验丰富的营销管理者有何不同？</p>
<p>• Product Hunt、Reddit 等渠道为什么不能脱离客户类型机械套用？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 认识 Aha 创始人 Kay
</p>
<p>
00:02:45 — Aha 如何用 AI 做达人营销
</p>
<p>
00:04:33 — 从高中项目走上创业之路
</p>
<p>
00:05:24 — 怎样找到匹配的中长尾博主
</p>
<p>
00:07:33 — 进入 Dora AI 负责市场
</p>
<p>
00:09:15 — 学生时期如何保留探索时间
</p>
<p>
00:10:00 — 热情与辍学风险如何权衡
</p>
<p>
00:13:33 — 早期公司为什么敢于信任年轻人
</p>
<p>
00:14:26 — 早期创业公司需要怎样的市场负责人
</p>
<p>
00:17:31 — 市场新人如何快速建立判断力
</p>
<p>
00:18:40 — Product Hunt 与 Reddit 的渠道误区
</p>
<p>
00:20:20 — 根据客户类型选择营销渠道
</p>
<p>
00:22:10 — 从打工转向创业的推动力
</p>
<p>
00:23:02 — 承担责任与风险带来了什么
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Kay，Aha 创始人；她曾在 Dora AI 负责市场，并持续探索 AI、SaaS 与达人营销的结合。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cyZeAw8DLew" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d132f674/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>辍学创业融资千万的00后，新时代的成长方式，认真做事的回报，达人营销的第一性原理思考｜Aha Kay访谈完整版_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/A8XWmGsQVW8">https://youtu.be/A8XWmGsQVW8</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带来达人渠道实验和用户反馈，讨论内容匹配、获客成本与创业风险。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/d132f674/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E454. 深度访谈田渊栋：AI“顿悟”的关键，是对优雅的追求？</title>
      <itunes:episode>454</itunes:episode>
      <podcast:episode>454</podcast:episode>
      <itunes:title>E454. 深度访谈田渊栋：AI“顿悟”的关键，是对优雅的追求？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a71725dd</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>田渊栋从表征学习出发，解释神经网络为何会从记忆跃迁到泛化：Grokking 并非神秘时刻，而是数据分布、优化 landscape 与隐含偏好共同塑造出的结果。对话还追问 Scaling Law、Loss Function 和“优雅”在模型学习中的位置。</p>

<p>适合研究大语言模型、关注 Scaling Law，或正在使用 GPT-5 辅助科研的人；它帮助你判断继续扩大数据和算力，与打开黑箱研究表征机制，各自能解决什么问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Grokking 从记忆到泛化的变化，如何由数据分布和不同表征对应的“山峰”解释？</p>
<p>• 表征学习为什么同时容纳直观学习与抽象学习，而不必二选一？</p>
<p>• 当数据遇到瓶颈，理解模型内部机制能否替代单纯的 data augmentation？</p>
<p>• Loss Function 只是代理时，训练过程中的 implicit bias 如何偏向更简洁、优雅的解释？</p>
<p>• 人类研究员怎样向 GPT-5 注入关键 Insight，并持续识别它的错误与矛盾？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 从 Meta 裁员谈研究团队的价值
</p>
<p>
00:04:10 — 研究员如何从稀疏数据中获得 Insight
</p>
<p>
00:06:11 — 研究品味与直觉意味着什么
</p>
<p>
00:08:14 — Grokking：模型怎样从记忆走向泛化
</p>
<p>
00:10:55 — 表征学习为何会出现飞跃
</p>
<p>
00:12:05 — 压缩、泛化与优雅解释
</p>
<p>
00:13:05 — Scaling Law 与理解内部机制的两条路径
</p>
<p>
00:18:41 — 大语言模型的输出是记忆还是泛化
</p>
<p>
00:20:41 — 用优化 landscape 解释“顿悟”
</p>
<p>
00:23:10 — Loss Function 为什么只是代理
</p>
<p>
00:32:05 — 如何与 GPT-5 协作做研究
</p>
<p>
00:36:05 — 人类研究员负责注入关键 Insight
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>田渊栋博士，本期围绕神经网络的 Grokking、表征学习、泛化机制，以及与 GPT-5 协作研究分享观点。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=dymM40bVIhQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a71725dd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>田渊栋：模型的顿悟，AI的优雅，模型表征与人类心智模型的关系，优秀研究员的意义：</p>
<p><a href="https://youtu.be/zAzsDHpR4xs">https://youtu.be/zAzsDHpR4xs</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你的模型实验结果或研究疑问，讨论数据分布、优化过程与表征机制。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>田渊栋从表征学习出发，解释神经网络为何会从记忆跃迁到泛化：Grokking 并非神秘时刻，而是数据分布、优化 landscape 与隐含偏好共同塑造出的结果。对话还追问 Scaling Law、Loss Function 和“优雅”在模型学习中的位置。</p>

<p>适合研究大语言模型、关注 Scaling Law，或正在使用 GPT-5 辅助科研的人；它帮助你判断继续扩大数据和算力，与打开黑箱研究表征机制，各自能解决什么问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Grokking 从记忆到泛化的变化，如何由数据分布和不同表征对应的“山峰”解释？</p>
<p>• 表征学习为什么同时容纳直观学习与抽象学习，而不必二选一？</p>
<p>• 当数据遇到瓶颈，理解模型内部机制能否替代单纯的 data augmentation？</p>
<p>• Loss Function 只是代理时，训练过程中的 implicit bias 如何偏向更简洁、优雅的解释？</p>
<p>• 人类研究员怎样向 GPT-5 注入关键 Insight，并持续识别它的错误与矛盾？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 从 Meta 裁员谈研究团队的价值
</p>
<p>
00:04:10 — 研究员如何从稀疏数据中获得 Insight
</p>
<p>
00:06:11 — 研究品味与直觉意味着什么
</p>
<p>
00:08:14 — Grokking：模型怎样从记忆走向泛化
</p>
<p>
00:10:55 — 表征学习为何会出现飞跃
</p>
<p>
00:12:05 — 压缩、泛化与优雅解释
</p>
<p>
00:13:05 — Scaling Law 与理解内部机制的两条路径
</p>
<p>
00:18:41 — 大语言模型的输出是记忆还是泛化
</p>
<p>
00:20:41 — 用优化 landscape 解释“顿悟”
</p>
<p>
00:23:10 — Loss Function 为什么只是代理
</p>
<p>
00:32:05 — 如何与 GPT-5 协作做研究
</p>
<p>
00:36:05 — 人类研究员负责注入关键 Insight
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>田渊栋博士，本期围绕神经网络的 Grokking、表征学习、泛化机制，以及与 GPT-5 协作研究分享观点。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=dymM40bVIhQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a71725dd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>田渊栋：模型的顿悟，AI的优雅，模型表征与人类心智模型的关系，优秀研究员的意义：</p>
<p><a href="https://youtu.be/zAzsDHpR4xs">https://youtu.be/zAzsDHpR4xs</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你的模型实验结果或研究疑问，讨论数据分布、优化过程与表征机制。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 30 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>田渊栋从表征学习出发，解释神经网络为何会从记忆跃迁到泛化：Grokking 并非神秘时刻，而是数据分布、优化 landscape 与隐含偏好共同塑造出的结果。对话还追问 Scaling Law、Loss Function 和“优雅”在模型学习中的位置。</p>

<p>适合研究大语言模型、关注 Scaling Law，或正在使用 GPT-5 辅助科研的人；它帮助你判断继续扩大数据和算力，与打开黑箱研究表征机制，各自能解决什么问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Grokking 从记忆到泛化的变化，如何由数据分布和不同表征对应的“山峰”解释？</p>
<p>• 表征学习为什么同时容纳直观学习与抽象学习，而不必二选一？</p>
<p>• 当数据遇到瓶颈，理解模型内部机制能否替代单纯的 data augmentation？</p>
<p>• Loss Function 只是代理时，训练过程中的 implicit bias 如何偏向更简洁、优雅的解释？</p>
<p>• 人类研究员怎样向 GPT-5 注入关键 Insight，并持续识别它的错误与矛盾？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 从 Meta 裁员谈研究团队的价值
</p>
<p>
00:04:10 — 研究员如何从稀疏数据中获得 Insight
</p>
<p>
00:06:11 — 研究品味与直觉意味着什么
</p>
<p>
00:08:14 — Grokking：模型怎样从记忆走向泛化
</p>
<p>
00:10:55 — 表征学习为何会出现飞跃
</p>
<p>
00:12:05 — 压缩、泛化与优雅解释
</p>
<p>
00:13:05 — Scaling Law 与理解内部机制的两条路径
</p>
<p>
00:18:41 — 大语言模型的输出是记忆还是泛化
</p>
<p>
00:20:41 — 用优化 landscape 解释“顿悟”
</p>
<p>
00:23:10 — Loss Function 为什么只是代理
</p>
<p>
00:32:05 — 如何与 GPT-5 协作做研究
</p>
<p>
00:36:05 — 人类研究员负责注入关键 Insight
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>田渊栋博士，本期围绕神经网络的 Grokking、表征学习、泛化机制，以及与 GPT-5 协作研究分享观点。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=dymM40bVIhQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a71725dd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>田渊栋：模型的顿悟，AI的优雅，模型表征与人类心智模型的关系，优秀研究员的意义：</p>
<p><a href="https://youtu.be/zAzsDHpR4xs">https://youtu.be/zAzsDHpR4xs</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你的模型实验结果或研究疑问，讨论数据分布、优化过程与表征机制。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E453. 替公司裁过4个下属，分享背后原因和心里话</title>
      <itunes:episode>453</itunes:episode>
      <podcast:episode>453</podcast:episode>
      <itunes:title>E453. 替公司裁过4个下属，分享背后原因和心里话</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/b8084500</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>在腾讯担任管理者期间，主播曾亲手裁掉 4 位同事。本期逐个复盘招聘失误、HC 缩减、降本增效和团队关系如何决定裁员，也说明为什么这些结果未必能被简单归结为个人能力或绩效问题。</p>

<p>适合正在经历裁员、担心职业风险，或需要做人员决策的管理者；它帮助你区分个人责任与组织变化，减少被裁后的自我否定。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 绩效问题为什么也可能源自公司把人放错了岗位？</p>
<p>• 从 Manager 转为 IC 的培养承诺，如何被 HC 缩减突然改写？</p>
<p>• 为什么优秀新人和外包同事在降本增效中也可能成为裁员对象？</p>
<p>• 管理者在裁员谈话中为何有真话不能说？</p>
<p>• 被裁之后，怎样接受情绪并重新安排下一步？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么裁员是一个敏感话题
</p>
<p>
00:00:52 — 为什么不能说真话：绩效背后可能是招聘失误
</p>
<p>
01:49 — HC 缩减如何改变管理岗承诺
</p>
<p>
03:34 — 降本增效下如何选择被裁者
</p>
<p>
04:21 — 优秀新人为何更容易被牺牲
</p>
<p>
06:12 — 主动背指标的外包同事
</p>
<p>
07:03 — 被裁不等于你做错了
</p>
<p>
08:02 — 打工人如何理解职业风险
</p>
<p>
09:06 — 像面对分手一样走出被裁阴影
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=M6ZsbRhhZys" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b8084500/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>若正经历裁员或人员调整，请带来具体案例，拆解个人责任与组织变化的边界。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>在腾讯担任管理者期间，主播曾亲手裁掉 4 位同事。本期逐个复盘招聘失误、HC 缩减、降本增效和团队关系如何决定裁员，也说明为什么这些结果未必能被简单归结为个人能力或绩效问题。</p>

<p>适合正在经历裁员、担心职业风险，或需要做人员决策的管理者；它帮助你区分个人责任与组织变化，减少被裁后的自我否定。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 绩效问题为什么也可能源自公司把人放错了岗位？</p>
<p>• 从 Manager 转为 IC 的培养承诺，如何被 HC 缩减突然改写？</p>
<p>• 为什么优秀新人和外包同事在降本增效中也可能成为裁员对象？</p>
<p>• 管理者在裁员谈话中为何有真话不能说？</p>
<p>• 被裁之后，怎样接受情绪并重新安排下一步？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么裁员是一个敏感话题
</p>
<p>
00:00:52 — 为什么不能说真话：绩效背后可能是招聘失误
</p>
<p>
01:49 — HC 缩减如何改变管理岗承诺
</p>
<p>
03:34 — 降本增效下如何选择被裁者
</p>
<p>
04:21 — 优秀新人为何更容易被牺牲
</p>
<p>
06:12 — 主动背指标的外包同事
</p>
<p>
07:03 — 被裁不等于你做错了
</p>
<p>
08:02 — 打工人如何理解职业风险
</p>
<p>
09:06 — 像面对分手一样走出被裁阴影
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=M6ZsbRhhZys" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 23 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>在腾讯担任管理者期间，主播曾亲手裁掉 4 位同事。本期逐个复盘招聘失误、HC 缩减、降本增效和团队关系如何决定裁员，也说明为什么这些结果未必能被简单归结为个人能力或绩效问题。</p>

<p>适合正在经历裁员、担心职业风险，或需要做人员决策的管理者；它帮助你区分个人责任与组织变化，减少被裁后的自我否定。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 绩效问题为什么也可能源自公司把人放错了岗位？</p>
<p>• 从 Manager 转为 IC 的培养承诺，如何被 HC 缩减突然改写？</p>
<p>• 为什么优秀新人和外包同事在降本增效中也可能成为裁员对象？</p>
<p>• 管理者在裁员谈话中为何有真话不能说？</p>
<p>• 被裁之后，怎样接受情绪并重新安排下一步？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么裁员是一个敏感话题
</p>
<p>
00:00:52 — 为什么不能说真话：绩效背后可能是招聘失误
</p>
<p>
01:49 — HC 缩减如何改变管理岗承诺
</p>
<p>
03:34 — 降本增效下如何选择被裁者
</p>
<p>
04:21 — 优秀新人为何更容易被牺牲
</p>
<p>
06:12 — 主动背指标的外包同事
</p>
<p>
07:03 — 被裁不等于你做错了
</p>
<p>
08:02 — 打工人如何理解职业风险
</p>
<p>
09:06 — 像面对分手一样走出被裁阴影
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=M6ZsbRhhZys" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/b8084500/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>若正经历裁员或人员调整，请带来具体案例，拆解个人责任与组织变化的边界。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/b8084500/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E452. 微博VP，AI投资人：90%的白领技能正在作废，所以我这样培养下一代</title>
      <itunes:episode>452</itunes:episode>
      <podcast:episode>452</podcast:episode>
      <itunes:title>E452. 微博VP，AI投资人：90%的白领技能正在作废，所以我这样培养下一代</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
      <guid isPermaLink="false">3b3d14a0-492d-4f01-ab24-e3f41d2b18ec</guid>
      <link>https://share.transistor.fm/s/3b398dc3</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>一位曾任微博 VP 的 AI 投资人，以自己将满 17 岁的儿子为案例：不只看成绩，也为他配置 10 个比特币，并把长期选择拆成天赋、资本与连接。本期讨论的不是一套标准答案，而是 AI 时代如何为下一代保留更多选择。</p>

<p>适合正在规划孩子教育、重新设计职业路径或思考 AI 对白领工作的影响的人，帮助你权衡天赋、资本、专业能力与超级连接者角色。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 发现天赋时，为什么持续观察比单纯追逐成绩更重要？</p>
<p>• 如何利用 YouTube 推荐算法和课外项目扩展孩子的兴趣？</p>
<p>• 给下一代配置比特币，背后是怎样的资本与选择权判断？</p>
<p>• 运气算法如何通过低成本的“顺手帮忙”增加连接机会？</p>
<p>• 为什么未来人才既需要专业基本盘，也需要超级连接者能力与网络效应？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 成绩与天赋，父母应该优先看什么
</p>
<p>
00:01:13 — 从地铁图发现孩子的兴趣线索
</p>
<p>
00:02:47 — 怎样训练 YouTube 推荐算法
</p>
<p>
00:04:51 — 机器人俱乐部与辩论赛的真实价值
</p>
<p>
00:06:24 — 用比特币为下一代保留选择空间
</p>
<p>
00:08:47 — AI 时代资本与人力回报的变化
</p>
<p>
00:10:12 — 财商是天赋还是可训练能力
</p>
<p>
00:11:18 — 运气算法：低成本顺手帮忙
</p>
<p>
00:15:44 — 职业路径：深度专家加超级连接者
</p>
<p>
00:18:21 — 机器人为何仍受身体智能限制
</p>
<p>
00:20:14 — 自动化社会与人力社会的分化
</p>
<p>
00:23:32 — 顶尖大学的网络效应价值
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>本期嘉宾曾任微博VP，现从事 AI投资；他结合互联网行业、早期投资与培养孩子的经历，讨论 AI 时代的教育、资本和职业选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=FB4KLGPvKv0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3b398dc3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI投资人，前微博VP：十四年内，雇佣制将灭绝，我们需要“资本游戏”的入场券｜Indigo：</p>
<p><a href="https://youtu.be/bZE3LVBfykA">https://youtu.be/bZE3LVBfykA</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把孩子教育或职业转型中的具体决定带来，讨论天赋、专业能力与连接如何取舍。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>一位曾任微博 VP 的 AI 投资人，以自己将满 17 岁的儿子为案例：不只看成绩，也为他配置 10 个比特币，并把长期选择拆成天赋、资本与连接。本期讨论的不是一套标准答案，而是 AI 时代如何为下一代保留更多选择。</p>

<p>适合正在规划孩子教育、重新设计职业路径或思考 AI 对白领工作的影响的人，帮助你权衡天赋、资本、专业能力与超级连接者角色。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 发现天赋时，为什么持续观察比单纯追逐成绩更重要？</p>
<p>• 如何利用 YouTube 推荐算法和课外项目扩展孩子的兴趣？</p>
<p>• 给下一代配置比特币，背后是怎样的资本与选择权判断？</p>
<p>• 运气算法如何通过低成本的“顺手帮忙”增加连接机会？</p>
<p>• 为什么未来人才既需要专业基本盘，也需要超级连接者能力与网络效应？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 成绩与天赋，父母应该优先看什么
</p>
<p>
00:01:13 — 从地铁图发现孩子的兴趣线索
</p>
<p>
00:02:47 — 怎样训练 YouTube 推荐算法
</p>
<p>
00:04:51 — 机器人俱乐部与辩论赛的真实价值
</p>
<p>
00:06:24 — 用比特币为下一代保留选择空间
</p>
<p>
00:08:47 — AI 时代资本与人力回报的变化
</p>
<p>
00:10:12 — 财商是天赋还是可训练能力
</p>
<p>
00:11:18 — 运气算法：低成本顺手帮忙
</p>
<p>
00:15:44 — 职业路径：深度专家加超级连接者
</p>
<p>
00:18:21 — 机器人为何仍受身体智能限制
</p>
<p>
00:20:14 — 自动化社会与人力社会的分化
</p>
<p>
00:23:32 — 顶尖大学的网络效应价值
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>本期嘉宾曾任微博VP，现从事 AI投资；他结合互联网行业、早期投资与培养孩子的经历，讨论 AI 时代的教育、资本和职业选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=FB4KLGPvKv0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3b398dc3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI投资人，前微博VP：十四年内，雇佣制将灭绝，我们需要“资本游戏”的入场券｜Indigo：</p>
<p><a href="https://youtu.be/bZE3LVBfykA">https://youtu.be/bZE3LVBfykA</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把孩子教育或职业转型中的具体决定带来，讨论天赋、专业能力与连接如何取舍。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 22 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>一位曾任微博 VP 的 AI 投资人，以自己将满 17 岁的儿子为案例：不只看成绩，也为他配置 10 个比特币，并把长期选择拆成天赋、资本与连接。本期讨论的不是一套标准答案，而是 AI 时代如何为下一代保留更多选择。</p>

<p>适合正在规划孩子教育、重新设计职业路径或思考 AI 对白领工作的影响的人，帮助你权衡天赋、资本、专业能力与超级连接者角色。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 发现天赋时，为什么持续观察比单纯追逐成绩更重要？</p>
<p>• 如何利用 YouTube 推荐算法和课外项目扩展孩子的兴趣？</p>
<p>• 给下一代配置比特币，背后是怎样的资本与选择权判断？</p>
<p>• 运气算法如何通过低成本的“顺手帮忙”增加连接机会？</p>
<p>• 为什么未来人才既需要专业基本盘，也需要超级连接者能力与网络效应？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 成绩与天赋，父母应该优先看什么
</p>
<p>
00:01:13 — 从地铁图发现孩子的兴趣线索
</p>
<p>
00:02:47 — 怎样训练 YouTube 推荐算法
</p>
<p>
00:04:51 — 机器人俱乐部与辩论赛的真实价值
</p>
<p>
00:06:24 — 用比特币为下一代保留选择空间
</p>
<p>
00:08:47 — AI 时代资本与人力回报的变化
</p>
<p>
00:10:12 — 财商是天赋还是可训练能力
</p>
<p>
00:11:18 — 运气算法：低成本顺手帮忙
</p>
<p>
00:15:44 — 职业路径：深度专家加超级连接者
</p>
<p>
00:18:21 — 机器人为何仍受身体智能限制
</p>
<p>
00:20:14 — 自动化社会与人力社会的分化
</p>
<p>
00:23:32 — 顶尖大学的网络效应价值
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>本期嘉宾曾任微博VP，现从事 AI投资；他结合互联网行业、早期投资与培养孩子的经历，讨论 AI 时代的教育、资本和职业选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=FB4KLGPvKv0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/3b398dc3/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI投资人，前微博VP：十四年内，雇佣制将灭绝，我们需要“资本游戏”的入场券｜Indigo：</p>
<p><a href="https://youtu.be/bZE3LVBfykA">https://youtu.be/bZE3LVBfykA</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把孩子教育或职业转型中的具体决定带来，讨论天赋、专业能力与连接如何取舍。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/3b398dc3/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E451. OpenAI+YC Hackathon双料冠军，脱颖而出的五条干货</title>
      <itunes:episode>451</itunes:episode>
      <podcast:episode>451</podcast:episode>
      <itunes:title>E451. OpenAI+YC Hackathon双料冠军，脱颖而出的五条干货</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/85268f25</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Riley Shu 展示了七小时完成的冠军项目 Over Easy，并把多次 Hackathon 经历拆成创意、执行、团队、Networking 与心态五大原则。重点不是炫技，而是在极短时间内做出可演示、能被理解的完整作品。</p>

<p>适合准备参加 Hackathon 的学生、工程师和非技术成员，也适合通过 Build It With AI 式项目实践训练快速执行的人。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 一个 Hackathon 创意如何同时满足实用性与创新性？</p>
<p>• 为什么可运行的 Demo 通常比完整 Slides 更能说服评委？</p>
<p>• 2–3 人的团队应如何分工，非技术成员能贡献什么？</p>
<p>• Networking 怎样帮助团队理解评委与赞助商关心的问题？</p>
<p>• 未获奖之后，如何把失败转化为下一次比赛的判断依据？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:02:07 — Riley Shu 的黑客松经历
</p>
<p>
00:05:20 — 冠军项目 Over Easy 现场演示
</p>
<p>
00:08:42 — Hackathon 的基本运作方式
</p>
<p>
00:11:41 — 五大原则之一：创意兼顾实用与创新
</p>
<p>
00:17:53 — 执行阶段为何 Demo 优先于 Slides
</p>
<p>
00:21:10 — 如何组建高效的小团队
</p>
<p>
00:23:09 — 非技术成员如何创造关键价值
</p>
<p>
00:25:34 — Networking 如何帮助项目被看见
</p>
<p>
00:29:00 — 怎样面对失败与未获奖
</p>
<p>
00:32:32 — 个人创意与评委偏好如何权衡
</p>
<p>
00:36:56 — 比赛中怎样快速学习新知识
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley Shu 曾在 YC、Cognition 等 Hackathon 中多次获奖，本期通过 Over Easy 演示和实战复盘，讲解从创意选择到团队协作的方法。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=tJBv3kHZtzg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/85268f25/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出你的创意草图或演示半成品，讨论有限时间该怎样分配给执行与协作。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Riley Shu 展示了七小时完成的冠军项目 Over Easy，并把多次 Hackathon 经历拆成创意、执行、团队、Networking 与心态五大原则。重点不是炫技，而是在极短时间内做出可演示、能被理解的完整作品。</p>

<p>适合准备参加 Hackathon 的学生、工程师和非技术成员，也适合通过 Build It With AI 式项目实践训练快速执行的人。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 一个 Hackathon 创意如何同时满足实用性与创新性？</p>
<p>• 为什么可运行的 Demo 通常比完整 Slides 更能说服评委？</p>
<p>• 2–3 人的团队应如何分工，非技术成员能贡献什么？</p>
<p>• Networking 怎样帮助团队理解评委与赞助商关心的问题？</p>
<p>• 未获奖之后，如何把失败转化为下一次比赛的判断依据？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:02:07 — Riley Shu 的黑客松经历
</p>
<p>
00:05:20 — 冠军项目 Over Easy 现场演示
</p>
<p>
00:08:42 — Hackathon 的基本运作方式
</p>
<p>
00:11:41 — 五大原则之一：创意兼顾实用与创新
</p>
<p>
00:17:53 — 执行阶段为何 Demo 优先于 Slides
</p>
<p>
00:21:10 — 如何组建高效的小团队
</p>
<p>
00:23:09 — 非技术成员如何创造关键价值
</p>
<p>
00:25:34 — Networking 如何帮助项目被看见
</p>
<p>
00:29:00 — 怎样面对失败与未获奖
</p>
<p>
00:32:32 — 个人创意与评委偏好如何权衡
</p>
<p>
00:36:56 — 比赛中怎样快速学习新知识
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley Shu 曾在 YC、Cognition 等 Hackathon 中多次获奖，本期通过 Over Easy 演示和实战复盘，讲解从创意选择到团队协作的方法。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=tJBv3kHZtzg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 18 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Riley Shu 展示了七小时完成的冠军项目 Over Easy，并把多次 Hackathon 经历拆成创意、执行、团队、Networking 与心态五大原则。重点不是炫技，而是在极短时间内做出可演示、能被理解的完整作品。</p>

<p>适合准备参加 Hackathon 的学生、工程师和非技术成员，也适合通过 Build It With AI 式项目实践训练快速执行的人。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 一个 Hackathon 创意如何同时满足实用性与创新性？</p>
<p>• 为什么可运行的 Demo 通常比完整 Slides 更能说服评委？</p>
<p>• 2–3 人的团队应如何分工，非技术成员能贡献什么？</p>
<p>• Networking 怎样帮助团队理解评委与赞助商关心的问题？</p>
<p>• 未获奖之后，如何把失败转化为下一次比赛的判断依据？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:02:07 — Riley Shu 的黑客松经历
</p>
<p>
00:05:20 — 冠军项目 Over Easy 现场演示
</p>
<p>
00:08:42 — Hackathon 的基本运作方式
</p>
<p>
00:11:41 — 五大原则之一：创意兼顾实用与创新
</p>
<p>
00:17:53 — 执行阶段为何 Demo 优先于 Slides
</p>
<p>
00:21:10 — 如何组建高效的小团队
</p>
<p>
00:23:09 — 非技术成员如何创造关键价值
</p>
<p>
00:25:34 — Networking 如何帮助项目被看见
</p>
<p>
00:29:00 — 怎样面对失败与未获奖
</p>
<p>
00:32:32 — 个人创意与评委偏好如何权衡
</p>
<p>
00:36:56 — 比赛中怎样快速学习新知识
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley Shu 曾在 YC、Cognition 等 Hackathon 中多次获奖，本期通过 Over Easy 演示和实战复盘，讲解从创意选择到团队协作的方法。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=tJBv3kHZtzg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/85268f25/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出你的创意草图或演示半成品，讨论有限时间该怎样分配给执行与协作。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E450. 从Facebook面试第一，到向上汇报达人，我靠的是这一个心态｜送频道专属福利</title>
      <itunes:episode>450</itunes:episode>
      <podcast:episode>450</podcast:episode>
      <itunes:title>E450. 从Facebook面试第一，到向上汇报达人，我靠的是这一个心态｜送频道专属福利</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/efc0c517</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>面试、向上汇报和约会看似不同，却可能被同一种心理拖累：不断审视“我表现得怎么样”。本期用 Facebook 面试经历说明“无我”心态——把注意力从自我形象移到眼前的问题与对方需求。</p>

<p>适合在面试或向上汇报时容易紧张、过度准备或自我监控的人，帮助你判断注意力是否放错了位置。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• “无我”为什么不是否定自己，而是暂时把自己移出等式？</p>
<p>• Facebook 面试经历如何说明专注解决问题能释放真实能力？</p>
<p>• 为什么懂得越多，反而可能在高压场景中过度审视自己？</p>
<p>• 向上汇报时，怎样从展示成绩转向解决老板关心的问题？</p>
<p>• 面试与约会为什么都会被刻意表现和自我监控破坏？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高压场合发挥失常的共同原因
</p>
<p>
00:48 — Facebook 面试经历带来的线索
</p>
<p>
01:51 — 无我：移出自我，避免懂得越多越过度审视
</p>
<p>
03:04 — 向上汇报时先解决老板的问题
</p>
<p>
04:30 — 约会中过度表现为何适得其反
</p>
<p>
05:40 — 面试中如何自然展示能力
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=aS38m85kUJQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/efc0c517/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来近期面试或向上汇报的具体片段，复盘注意力怎样从自我表现转回问题。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>面试、向上汇报和约会看似不同，却可能被同一种心理拖累：不断审视“我表现得怎么样”。本期用 Facebook 面试经历说明“无我”心态——把注意力从自我形象移到眼前的问题与对方需求。</p>

<p>适合在面试或向上汇报时容易紧张、过度准备或自我监控的人，帮助你判断注意力是否放错了位置。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• “无我”为什么不是否定自己，而是暂时把自己移出等式？</p>
<p>• Facebook 面试经历如何说明专注解决问题能释放真实能力？</p>
<p>• 为什么懂得越多，反而可能在高压场景中过度审视自己？</p>
<p>• 向上汇报时，怎样从展示成绩转向解决老板关心的问题？</p>
<p>• 面试与约会为什么都会被刻意表现和自我监控破坏？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高压场合发挥失常的共同原因
</p>
<p>
00:48 — Facebook 面试经历带来的线索
</p>
<p>
01:51 — 无我：移出自我，避免懂得越多越过度审视
</p>
<p>
03:04 — 向上汇报时先解决老板的问题
</p>
<p>
04:30 — 约会中过度表现为何适得其反
</p>
<p>
05:40 — 面试中如何自然展示能力
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=aS38m85kUJQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/efc0c517/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来近期面试或向上汇报的具体片段，复盘注意力怎样从自我表现转回问题。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 16 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>面试、向上汇报和约会看似不同，却可能被同一种心理拖累：不断审视“我表现得怎么样”。本期用 Facebook 面试经历说明“无我”心态——把注意力从自我形象移到眼前的问题与对方需求。</p>

<p>适合在面试或向上汇报时容易紧张、过度准备或自我监控的人，帮助你判断注意力是否放错了位置。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• “无我”为什么不是否定自己，而是暂时把自己移出等式？</p>
<p>• Facebook 面试经历如何说明专注解决问题能释放真实能力？</p>
<p>• 为什么懂得越多，反而可能在高压场景中过度审视自己？</p>
<p>• 向上汇报时，怎样从展示成绩转向解决老板关心的问题？</p>
<p>• 面试与约会为什么都会被刻意表现和自我监控破坏？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 高压场合发挥失常的共同原因
</p>
<p>
00:48 — Facebook 面试经历带来的线索
</p>
<p>
01:51 — 无我：移出自我，避免懂得越多越过度审视
</p>
<p>
03:04 — 向上汇报时先解决老板的问题
</p>
<p>
04:30 — 约会中过度表现为何适得其反
</p>
<p>
05:40 — 面试中如何自然展示能力
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=aS38m85kUJQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/efc0c517/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来近期面试或向上汇报的具体片段，复盘注意力怎样从自我表现转回问题。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E449. 用AI取代老板，PM新人如何摆脱“螺丝钉”工作？</title>
      <itunes:episode>449</itunes:episode>
      <podcast:episode>449</podcast:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/c645caa8</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Riley 用 GPT Pro 接管重复分析和报表工作，把注意力转向 Deep Dive Analysis；在 Hacker House 与 Hackathon 中，她又从追求稳妥转向接受高失败率。两条经历共同指向 AI 时代更稀缺的 Agency 与 Taste。</p>

<p>适合刚进入产品或数据岗位、长期承担螺丝钉工作的人，帮助你判断哪些任务应交给 AI，以及如何主动寻找更有战略价值的工作。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• GPT Pro 如何帮助 Riley 判断哪些工作值得投入？</p>
<p>• 怎样用 AI 自动化爬虫、报表和 Tableau 流程，把时间转向 Deep Dive Analysis？</p>
<p>• Hacker House 与 Hackathon 为什么能训练真实的失败承受力？</p>
<p>• 非技术性的营销尝试如何帮助人突破羞耻感？</p>
<p>• 当硬技能更容易被 AI 补齐时，Agency 与 Taste 为什么更重要？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:23 — 组织调整如何触发职业角色重塑
</p>
<p>
00:01:58 — GPT Pro 如何成为判断工作的“新老板”
</p>
<p>
00:03:07 — 主动发现并创造高价值分析
</p>
<p>
00:04:39 — 用 AI 自动化报表与 Tableau 工作
</p>
<p>
00:07:03 — 从 Sunday Club 进入 Hacker House
</p>
<p>
00:09:59 — 接受高失败率的 Hacker 心态
</p>
<p>
00:11:27 — 亲历失败为何胜过理论理解
</p>
<p>
00:12:27 — 通过 Hackathon 建立高质量连接
</p>
<p>
00:15:37 — 用奥利奥突破营销羞耻感
</p>
<p>
00:19:48 — 不再依赖老板猜测高价值工作
</p>
<p>
00:20:48 — Agency 和 Taste 成为个人优势
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley 曾在 Fortnite Monetization 从事数据分析，本期分享她如何借助 AI 重塑工作内容，并通过 Hacker House 与 Hackathon 训练主动性、失败承受力和高价值判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=1DsF0MItcp0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c645caa8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI加持下，每天只工作四小时，获Andrej Karpathy认可？｜摆脱无意义工作、用AI拓宽能力边界、兼职创业体感、加分思维｜Riley：</p>
<p><a href="https://youtu.be/VS8sPFZFvbs">https://youtu.be/VS8sPFZFvbs</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>列出岗位里重复消耗时间的任务带来，讨论哪些可交给人工智能并腾出深度工作。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Riley 用 GPT Pro 接管重复分析和报表工作，把注意力转向 Deep Dive Analysis；在 Hacker House 与 Hackathon 中，她又从追求稳妥转向接受高失败率。两条经历共同指向 AI 时代更稀缺的 Agency 与 Taste。</p>

<p>适合刚进入产品或数据岗位、长期承担螺丝钉工作的人，帮助你判断哪些任务应交给 AI，以及如何主动寻找更有战略价值的工作。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• GPT Pro 如何帮助 Riley 判断哪些工作值得投入？</p>
<p>• 怎样用 AI 自动化爬虫、报表和 Tableau 流程，把时间转向 Deep Dive Analysis？</p>
<p>• Hacker House 与 Hackathon 为什么能训练真实的失败承受力？</p>
<p>• 非技术性的营销尝试如何帮助人突破羞耻感？</p>
<p>• 当硬技能更容易被 AI 补齐时，Agency 与 Taste 为什么更重要？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:23 — 组织调整如何触发职业角色重塑
</p>
<p>
00:01:58 — GPT Pro 如何成为判断工作的“新老板”
</p>
<p>
00:03:07 — 主动发现并创造高价值分析
</p>
<p>
00:04:39 — 用 AI 自动化报表与 Tableau 工作
</p>
<p>
00:07:03 — 从 Sunday Club 进入 Hacker House
</p>
<p>
00:09:59 — 接受高失败率的 Hacker 心态
</p>
<p>
00:11:27 — 亲历失败为何胜过理论理解
</p>
<p>
00:12:27 — 通过 Hackathon 建立高质量连接
</p>
<p>
00:15:37 — 用奥利奥突破营销羞耻感
</p>
<p>
00:19:48 — 不再依赖老板猜测高价值工作
</p>
<p>
00:20:48 — Agency 和 Taste 成为个人优势
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley 曾在 Fortnite Monetization 从事数据分析，本期分享她如何借助 AI 重塑工作内容，并通过 Hacker House 与 Hackathon 训练主动性、失败承受力和高价值判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=1DsF0MItcp0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c645caa8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI加持下，每天只工作四小时，获Andrej Karpathy认可？｜摆脱无意义工作、用AI拓宽能力边界、兼职创业体感、加分思维｜Riley：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 10 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Riley 用 GPT Pro 接管重复分析和报表工作，把注意力转向 Deep Dive Analysis；在 Hacker House 与 Hackathon 中，她又从追求稳妥转向接受高失败率。两条经历共同指向 AI 时代更稀缺的 Agency 与 Taste。</p>

<p>适合刚进入产品或数据岗位、长期承担螺丝钉工作的人，帮助你判断哪些任务应交给 AI，以及如何主动寻找更有战略价值的工作。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• GPT Pro 如何帮助 Riley 判断哪些工作值得投入？</p>
<p>• 怎样用 AI 自动化爬虫、报表和 Tableau 流程，把时间转向 Deep Dive Analysis？</p>
<p>• Hacker House 与 Hackathon 为什么能训练真实的失败承受力？</p>
<p>• 非技术性的营销尝试如何帮助人突破羞耻感？</p>
<p>• 当硬技能更容易被 AI 补齐时，Agency 与 Taste 为什么更重要？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:23 — 组织调整如何触发职业角色重塑
</p>
<p>
00:01:58 — GPT Pro 如何成为判断工作的“新老板”
</p>
<p>
00:03:07 — 主动发现并创造高价值分析
</p>
<p>
00:04:39 — 用 AI 自动化报表与 Tableau 工作
</p>
<p>
00:07:03 — 从 Sunday Club 进入 Hacker House
</p>
<p>
00:09:59 — 接受高失败率的 Hacker 心态
</p>
<p>
00:11:27 — 亲历失败为何胜过理论理解
</p>
<p>
00:12:27 — 通过 Hackathon 建立高质量连接
</p>
<p>
00:15:37 — 用奥利奥突破营销羞耻感
</p>
<p>
00:19:48 — 不再依赖老板猜测高价值工作
</p>
<p>
00:20:48 — Agency 和 Taste 成为个人优势
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley 曾在 Fortnite Monetization 从事数据分析，本期分享她如何借助 AI 重塑工作内容，并通过 Hacker House 与 Hackathon 训练主动性、失败承受力和高价值判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=1DsF0MItcp0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c645caa8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI加持下，每天只工作四小时，获Andrej Karpathy认可？｜摆脱无意义工作、用AI拓宽能力边界、兼职创业体感、加分思维｜Riley：</p>
<p><a href="https://youtu.be/VS8sPFZFvbs">https://youtu.be/VS8sPFZFvbs</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>列出岗位里重复消耗时间的任务带来，讨论哪些可交给人工智能并腾出深度工作。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E448. 我发现了缺乏行动力的真正原因</title>
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      <itunes:title>E448. 我发现了缺乏行动力的真正原因</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/71c0d5c7</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>缺乏行动力不一定是目标不够明确，而可能是大脑低估了持续积累的指数效应，也高估了启动时的阻力。本期借健身、DoorDash 推广 AI 工具等案例，对比 Kick Start 与原子习惯两条行动路径。</p>

<p>适合想学新技能、健身或改变旧习惯却迟迟无法开始的人，帮助你判断该用集中投入快速启动，还是用极低门槛建立持续系统。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么知道长期收益，仍不足以推动当下行动？</p>
<p>• DoorDash 推广 AI 工具的经历说明，工具价值与实际采用之间隔着什么？</p>
<p>• 大脑为什么难以直觉理解日复一日的指数级积累？</p>
<p>• Kick Start 如何用密集投入和早期反馈突破启动阻力？</p>
<p>• 原子习惯与 cohort-paced 外部节奏分别适合什么处境？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 知道该做却无法行动的矛盾
</p>
<p>
00:00:38 — 健身、编程与 AI 工具为何都卡在启动
</p>
<p>
00:02:15 — DoorDash 推广 AI 工具的启示
</p>
<p>
00:04:09 — 大脑为何低估指数级积累
</p>
<p>
00:05:42 — 建立新习惯的启动难题
</p>
<p>
00:06:56 — Kick Start：集中投入形成正反馈
</p>
<p>
00:08:04 — cohort-paced 模式如何提供外部节奏
</p>
<p>
00:09:34 — 原子习惯：用低门槛持续积累
</p>
<p>
00:10:36 — 在两种启动策略之间做选择
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=pPOxFM4XWD0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/71c0d5c7/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>选个迟迟未启动的目标带来，设计可立即尝试的启动实验与持续机制。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>缺乏行动力不一定是目标不够明确，而可能是大脑低估了持续积累的指数效应，也高估了启动时的阻力。本期借健身、DoorDash 推广 AI 工具等案例，对比 Kick Start 与原子习惯两条行动路径。</p>

<p>适合想学新技能、健身或改变旧习惯却迟迟无法开始的人，帮助你判断该用集中投入快速启动，还是用极低门槛建立持续系统。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么知道长期收益，仍不足以推动当下行动？</p>
<p>• DoorDash 推广 AI 工具的经历说明，工具价值与实际采用之间隔着什么？</p>
<p>• 大脑为什么难以直觉理解日复一日的指数级积累？</p>
<p>• Kick Start 如何用密集投入和早期反馈突破启动阻力？</p>
<p>• 原子习惯与 cohort-paced 外部节奏分别适合什么处境？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 知道该做却无法行动的矛盾
</p>
<p>
00:00:38 — 健身、编程与 AI 工具为何都卡在启动
</p>
<p>
00:02:15 — DoorDash 推广 AI 工具的启示
</p>
<p>
00:04:09 — 大脑为何低估指数级积累
</p>
<p>
00:05:42 — 建立新习惯的启动难题
</p>
<p>
00:06:56 — Kick Start：集中投入形成正反馈
</p>
<p>
00:08:04 — cohort-paced 模式如何提供外部节奏
</p>
<p>
00:09:34 — 原子习惯：用低门槛持续积累
</p>
<p>
00:10:36 — 在两种启动策略之间做选择
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=pPOxFM4XWD0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/71c0d5c7/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 08 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>缺乏行动力不一定是目标不够明确，而可能是大脑低估了持续积累的指数效应，也高估了启动时的阻力。本期借健身、DoorDash 推广 AI 工具等案例，对比 Kick Start 与原子习惯两条行动路径。</p>

<p>适合想学新技能、健身或改变旧习惯却迟迟无法开始的人，帮助你判断该用集中投入快速启动，还是用极低门槛建立持续系统。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么知道长期收益，仍不足以推动当下行动？</p>
<p>• DoorDash 推广 AI 工具的经历说明，工具价值与实际采用之间隔着什么？</p>
<p>• 大脑为什么难以直觉理解日复一日的指数级积累？</p>
<p>• Kick Start 如何用密集投入和早期反馈突破启动阻力？</p>
<p>• 原子习惯与 cohort-paced 外部节奏分别适合什么处境？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 知道该做却无法行动的矛盾
</p>
<p>
00:00:38 — 健身、编程与 AI 工具为何都卡在启动
</p>
<p>
00:02:15 — DoorDash 推广 AI 工具的启示
</p>
<p>
00:04:09 — 大脑为何低估指数级积累
</p>
<p>
00:05:42 — 建立新习惯的启动难题
</p>
<p>
00:06:56 — Kick Start：集中投入形成正反馈
</p>
<p>
00:08:04 — cohort-paced 模式如何提供外部节奏
</p>
<p>
00:09:34 — 原子习惯：用低门槛持续积累
</p>
<p>
00:10:36 — 在两种启动策略之间做选择
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=pPOxFM4XWD0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

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<p>选个迟迟未启动的目标带来，设计可立即尝试的启动实验与持续机制。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E447. 为什么说现在是创业的最好时机？他用千万股权的代价，换来这个答案｜YC_下</title>
      <itunes:episode>447</itunes:episode>
      <podcast:episode>447</podcast:episode>
      <itunes:title>E447. 为什么说现在是创业的最好时机？他用千万股权的代价，换来这个答案｜YC_下</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/23f38733</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>YC 放弃职业高点与千万级别股权，把多年 0-1项目和跨岗位经历 Connecting the Dots，转向 Voice AI 创业。本期讨论的核心不是一时冲动，而是如何判断技术、市场、个人准备与机会成本是否同时成立。</p>

<p>适合身处职业高点却在考虑创业、或正在组建 AI 原生团队的人，帮助你评估机会成本、融资叙事和 Founding Engineer 的真实要求。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么长期选择 0-1项目，能为创业积累更可迁移的经验？</p>
<p>• 六边形战士策略如何弥补首次创业者缺少单项极长板的问题？</p>
<p>• 判断创业时机时，技术成熟、市场热度和个人准备应如何组合？</p>
<p>• 为什么 YC 选择从 Voice AI 与用户研究切入？</p>
<p>• 产品尚未上线时，投资人依据什么判断创始人的信念与准备？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 为何放弃职业天花板选择创业
</p>
<p>
00:02:16 — 家庭创业氛围如何影响职业选择
</p>
<p>
00:04:31 — 在大厂主动寻找 0-1项目
</p>
<p>
00:05:57 — 用六边形战士策略积累能力
</p>
<p>
00:12:35 — Connecting the Dots：经历如何汇合
</p>
<p>
00:14:59 — 为什么此刻适合启动 AI 创业
</p>
<p>
00:16:15 — 技术、市场与个人准备同时成熟
</p>
<p>
00:17:24 — 从 Voice AI 切入用户研究
</p>
<p>
00:19:00 — 把创业视为一种生活方式
</p>
<p>
00:20:05 — 产品上线前如何赢得投资人信任
</p>
<p>
00:22:15 — 用清晰愿景建立融资信心
</p>
<p>
00:37:35 — Founding Engineer 的能力画像
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>YC 是一位拥有大厂 0-1项目经验的首次创业者，通过刻意挑战不同角色形成“六边形战士”能力组合，目前围绕 Voice AI 与用户研究探索创业方向。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YFYKMbYpcvI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23f38733/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>没产品就拿到五千万融资，靠的是大厂里培养出的这两个特质｜YC_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0">https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你的创业时机判断和机会成本计算带来，检验技术、市场与个人准备。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>YC 放弃职业高点与千万级别股权，把多年 0-1项目和跨岗位经历 Connecting the Dots，转向 Voice AI 创业。本期讨论的核心不是一时冲动，而是如何判断技术、市场、个人准备与机会成本是否同时成立。</p>

<p>适合身处职业高点却在考虑创业、或正在组建 AI 原生团队的人，帮助你评估机会成本、融资叙事和 Founding Engineer 的真实要求。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么长期选择 0-1项目，能为创业积累更可迁移的经验？</p>
<p>• 六边形战士策略如何弥补首次创业者缺少单项极长板的问题？</p>
<p>• 判断创业时机时，技术成熟、市场热度和个人准备应如何组合？</p>
<p>• 为什么 YC 选择从 Voice AI 与用户研究切入？</p>
<p>• 产品尚未上线时，投资人依据什么判断创始人的信念与准备？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 为何放弃职业天花板选择创业
</p>
<p>
00:02:16 — 家庭创业氛围如何影响职业选择
</p>
<p>
00:04:31 — 在大厂主动寻找 0-1项目
</p>
<p>
00:05:57 — 用六边形战士策略积累能力
</p>
<p>
00:12:35 — Connecting the Dots：经历如何汇合
</p>
<p>
00:14:59 — 为什么此刻适合启动 AI 创业
</p>
<p>
00:16:15 — 技术、市场与个人准备同时成熟
</p>
<p>
00:17:24 — 从 Voice AI 切入用户研究
</p>
<p>
00:19:00 — 把创业视为一种生活方式
</p>
<p>
00:20:05 — 产品上线前如何赢得投资人信任
</p>
<p>
00:22:15 — 用清晰愿景建立融资信心
</p>
<p>
00:37:35 — Founding Engineer 的能力画像
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>YC 是一位拥有大厂 0-1项目经验的首次创业者，通过刻意挑战不同角色形成“六边形战士”能力组合，目前围绕 Voice AI 与用户研究探索创业方向。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YFYKMbYpcvI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23f38733/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>没产品就拿到五千万融资，靠的是大厂里培养出的这两个特质｜YC_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0">https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你的创业时机判断和机会成本计算带来，检验技术、市场与个人准备。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 02 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>YC 放弃职业高点与千万级别股权，把多年 0-1项目和跨岗位经历 Connecting the Dots，转向 Voice AI 创业。本期讨论的核心不是一时冲动，而是如何判断技术、市场、个人准备与机会成本是否同时成立。</p>

<p>适合身处职业高点却在考虑创业、或正在组建 AI 原生团队的人，帮助你评估机会成本、融资叙事和 Founding Engineer 的真实要求。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么长期选择 0-1项目，能为创业积累更可迁移的经验？</p>
<p>• 六边形战士策略如何弥补首次创业者缺少单项极长板的问题？</p>
<p>• 判断创业时机时，技术成熟、市场热度和个人准备应如何组合？</p>
<p>• 为什么 YC 选择从 Voice AI 与用户研究切入？</p>
<p>• 产品尚未上线时，投资人依据什么判断创始人的信念与准备？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 为何放弃职业天花板选择创业
</p>
<p>
00:02:16 — 家庭创业氛围如何影响职业选择
</p>
<p>
00:04:31 — 在大厂主动寻找 0-1项目
</p>
<p>
00:05:57 — 用六边形战士策略积累能力
</p>
<p>
00:12:35 — Connecting the Dots：经历如何汇合
</p>
<p>
00:14:59 — 为什么此刻适合启动 AI 创业
</p>
<p>
00:16:15 — 技术、市场与个人准备同时成熟
</p>
<p>
00:17:24 — 从 Voice AI 切入用户研究
</p>
<p>
00:19:00 — 把创业视为一种生活方式
</p>
<p>
00:20:05 — 产品上线前如何赢得投资人信任
</p>
<p>
00:22:15 — 用清晰愿景建立融资信心
</p>
<p>
00:37:35 — Founding Engineer 的能力画像
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>YC 是一位拥有大厂 0-1项目经验的首次创业者，通过刻意挑战不同角色形成“六边形战士”能力组合，目前围绕 Voice AI 与用户研究探索创业方向。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YFYKMbYpcvI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23f38733/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>没产品就拿到五千万融资，靠的是大厂里培养出的这两个特质｜YC_下：</p>
<p><a href="https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0">https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0</a></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E446. AI正在杀死“流量增长”，未来十年你需要的是“品味”｜YC_上</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a2eaf756</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当流量驱动越来越昂贵、AI 又让执行变得容易，产品差异会更多来自创始人的品味与瞄准能力。YC 从用户访谈、Voice AI 和反向提问出发，讨论如何发现真实用户需求，并做一艘随技术浪潮上升的“船”。</p>

<p>适合正在做 0 到 1 产品、陷入买量增长困境或开展用户访谈的人，帮助你判断该优化更多执行环节，还是先校准真正值得解决的问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 流量驱动为何越来越难，品味为什么成为新的产品杠杆？</p>
<p>• 用户口头表达的需求为什么可能存在偏差？</p>
<p>• AI 如何通过主动追问，挖出用户没有清晰表达的隐藏信息？</p>
<p>• “山”与“船”的比喻，如何检验产品能否受益于模型进步？</p>
<p>• Go-To-Market 初期为什么应先找到真正热爱产品的用户？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 从 YC 到创业：流量驱动失效，品味开始升值
</p>
<p>
00:02:00 — 用户表达不等于真实用户需求
</p>
<p>
00:04:32 — 用 AI 挖掘未被说出的信息
</p>
<p>
00:09:26 — 对话、Voice AI 与反向提问
</p>
<p>
00:13:25 — AI 浪潮中的“山”与“船”
</p>
<p>
00:19:18 — Go-To-Market：让市场理解新产品
</p>
<p>
00:26:19 — 早期产品先寻找真正热爱的用户
</p>
<p>
00:28:27 — 反方队友如何增强说服力
</p>
<p>
00:31:26 — 寻找 Photoshop 与 Canva 之间的机会
</p>
<p>
00:33:40 — 客户反馈如何验证创业方向
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>YC 是一位从职业天花板转向创业的 first-time founder，本期围绕用户研究、Voice AI、产品品味与 Go-To-Market 分享其早期实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hU1hr7KCyqk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a2eaf756/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>YC创业了: 如何用AI构建品味？｜这idea能通过课代表的灵魂拷问吗？｜YC_上完整版：</p>
<p><a href="https://youtu.be/xIxviFc8yxE">https://youtu.be/xIxviFc8yxE</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出近期用户访谈记录和产品假设，讨论需求判断是否被执行细节带偏。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当流量驱动越来越昂贵、AI 又让执行变得容易，产品差异会更多来自创始人的品味与瞄准能力。YC 从用户访谈、Voice AI 和反向提问出发，讨论如何发现真实用户需求，并做一艘随技术浪潮上升的“船”。</p>

<p>适合正在做 0 到 1 产品、陷入买量增长困境或开展用户访谈的人，帮助你判断该优化更多执行环节，还是先校准真正值得解决的问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 流量驱动为何越来越难，品味为什么成为新的产品杠杆？</p>
<p>• 用户口头表达的需求为什么可能存在偏差？</p>
<p>• AI 如何通过主动追问，挖出用户没有清晰表达的隐藏信息？</p>
<p>• “山”与“船”的比喻，如何检验产品能否受益于模型进步？</p>
<p>• Go-To-Market 初期为什么应先找到真正热爱产品的用户？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 从 YC 到创业：流量驱动失效，品味开始升值
</p>
<p>
00:02:00 — 用户表达不等于真实用户需求
</p>
<p>
00:04:32 — 用 AI 挖掘未被说出的信息
</p>
<p>
00:09:26 — 对话、Voice AI 与反向提问
</p>
<p>
00:13:25 — AI 浪潮中的“山”与“船”
</p>
<p>
00:19:18 — Go-To-Market：让市场理解新产品
</p>
<p>
00:26:19 — 早期产品先寻找真正热爱的用户
</p>
<p>
00:28:27 — 反方队友如何增强说服力
</p>
<p>
00:31:26 — 寻找 Photoshop 与 Canva 之间的机会
</p>
<p>
00:33:40 — 客户反馈如何验证创业方向
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>YC 是一位从职业天花板转向创业的 first-time founder，本期围绕用户研究、Voice AI、产品品味与 Go-To-Market 分享其早期实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hU1hr7KCyqk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a2eaf756/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>YC创业了: 如何用AI构建品味？｜这idea能通过课代表的灵魂拷问吗？｜YC_上完整版：</p>
<p><a href="https://youtu.be/xIxviFc8yxE">https://youtu.be/xIxviFc8yxE</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出近期用户访谈记录和产品假设，讨论需求判断是否被执行细节带偏。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 01 Oct 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当流量驱动越来越昂贵、AI 又让执行变得容易，产品差异会更多来自创始人的品味与瞄准能力。YC 从用户访谈、Voice AI 和反向提问出发，讨论如何发现真实用户需求，并做一艘随技术浪潮上升的“船”。</p>

<p>适合正在做 0 到 1 产品、陷入买量增长困境或开展用户访谈的人，帮助你判断该优化更多执行环节，还是先校准真正值得解决的问题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 流量驱动为何越来越难，品味为什么成为新的产品杠杆？</p>
<p>• 用户口头表达的需求为什么可能存在偏差？</p>
<p>• AI 如何通过主动追问，挖出用户没有清晰表达的隐藏信息？</p>
<p>• “山”与“船”的比喻，如何检验产品能否受益于模型进步？</p>
<p>• Go-To-Market 初期为什么应先找到真正热爱产品的用户？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 从 YC 到创业：流量驱动失效，品味开始升值
</p>
<p>
00:02:00 — 用户表达不等于真实用户需求
</p>
<p>
00:04:32 — 用 AI 挖掘未被说出的信息
</p>
<p>
00:09:26 — 对话、Voice AI 与反向提问
</p>
<p>
00:13:25 — AI 浪潮中的“山”与“船”
</p>
<p>
00:19:18 — Go-To-Market：让市场理解新产品
</p>
<p>
00:26:19 — 早期产品先寻找真正热爱的用户
</p>
<p>
00:28:27 — 反方队友如何增强说服力
</p>
<p>
00:31:26 — 寻找 Photoshop 与 Canva 之间的机会
</p>
<p>
00:33:40 — 客户反馈如何验证创业方向
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>YC 是一位从职业天花板转向创业的 first-time founder，本期围绕用户研究、Voice AI、产品品味与 Go-To-Market 分享其早期实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=hU1hr7KCyqk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a2eaf756/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>YC创业了: 如何用AI构建品味？｜这idea能通过课代表的灵魂拷问吗？｜YC_上完整版：</p>
<p><a href="https://youtu.be/xIxviFc8yxE">https://youtu.be/xIxviFc8yxE</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出近期用户访谈记录和产品假设，讨论需求判断是否被执行细节带偏。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E445. 让AI怀疑论者失语的，两个震撼数据</title>
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      <itunes:title>E445. 让AI怀疑论者失语的，两个震撼数据</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/538c7003</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>据 Pragmatic Engineer 对 Claude Code 团队的采访，团队称 90% 的 Claude Code 代码由 Claude Code 生成，工程师平均每人每天 merge 5 个 pull request。本期据此追问，AI 编程是否已越过演示，进入真实生产交付。</p>

<p>适合仍在评估 AI 编程价值的工程师和技术管理者，帮助你判断该继续争论代码生成的局限，还是开始用 pull request 等实际交付指标验证效果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Claude Code 团队如何用 Claude Code 开发自身产品？</p>
<p>• 平均每人每天 merge 5 个 pull request，能否作为团队交付节奏的观察指标？</p>
<p>• 为什么这些交付数据让部分 vibe coding 批评失去说服力？</p>
<p>• Claude Code 与 Trae、Cursor 代表的 AI 编程工具有何阶段差异？</p>
<p>• 组织需要哪些基建与思维转变，才能真正采用 Agentic AI？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=j-N5rnOI5Ts" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/538c7003/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Pragmatic Engineer：How Claude Code is built：</p>
<p><a href="https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built">https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来人工智能编程产生的提交记录或返工案例，用真实交付检验工具价值。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>据 Pragmatic Engineer 对 Claude Code 团队的采访，团队称 90% 的 Claude Code 代码由 Claude Code 生成，工程师平均每人每天 merge 5 个 pull request。本期据此追问，AI 编程是否已越过演示，进入真实生产交付。</p>

<p>适合仍在评估 AI 编程价值的工程师和技术管理者，帮助你判断该继续争论代码生成的局限，还是开始用 pull request 等实际交付指标验证效果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Claude Code 团队如何用 Claude Code 开发自身产品？</p>
<p>• 平均每人每天 merge 5 个 pull request，能否作为团队交付节奏的观察指标？</p>
<p>• 为什么这些交付数据让部分 vibe coding 批评失去说服力？</p>
<p>• Claude Code 与 Trae、Cursor 代表的 AI 编程工具有何阶段差异？</p>
<p>• 组织需要哪些基建与思维转变，才能真正采用 Agentic AI？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=j-N5rnOI5Ts" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/538c7003/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Pragmatic Engineer：How Claude Code is built：</p>
<p><a href="https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built">https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built</a></p>

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<p>带来人工智能编程产生的提交记录或返工案例，用真实交付检验工具价值。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 25 Sep 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>据 Pragmatic Engineer 对 Claude Code 团队的采访，团队称 90% 的 Claude Code 代码由 Claude Code 生成，工程师平均每人每天 merge 5 个 pull request。本期据此追问，AI 编程是否已越过演示，进入真实生产交付。</p>

<p>适合仍在评估 AI 编程价值的工程师和技术管理者，帮助你判断该继续争论代码生成的局限，还是开始用 pull request 等实际交付指标验证效果。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Claude Code 团队如何用 Claude Code 开发自身产品？</p>
<p>• 平均每人每天 merge 5 个 pull request，能否作为团队交付节奏的观察指标？</p>
<p>• 为什么这些交付数据让部分 vibe coding 批评失去说服力？</p>
<p>• Claude Code 与 Trae、Cursor 代表的 AI 编程工具有何阶段差异？</p>
<p>• 组织需要哪些基建与思维转变，才能真正采用 Agentic AI？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=j-N5rnOI5Ts" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/538c7003/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Pragmatic Engineer：How Claude Code is built：</p>
<p><a href="https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built">https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来人工智能编程产生的提交记录或返工案例，用真实交付检验工具价值。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E444. AB实验，有哪些重要却不为人知的知识？｜课代表数据大师课5</title>
      <itunes:episode>444</itunes:episode>
      <podcast:episode>444</podcast:episode>
      <itunes:title>E444. AB实验，有哪些重要却不为人知的知识？｜课代表数据大师课5</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/8f9af94f</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>A/B实验的价值不是替好想法背书，而是尽早发现判断与现实之间的偏差。本期结合亚马逊、Meta、腾讯与 Statsig 的经验，从功能开关、实验文化到 CUPED 和序贯检验，拆解工业界如何把实验变成可规模化的决策系统。</p>

<p>适合数据科学家、产品经理和实验平台建设者，帮助你判断团队该先补可信指标与系统架构，还是引入更复杂的统计方法。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 A/B实验最重要的产出是“惊喜”，而不是验证既有信念？</p>
<p>• 功能开关与实验系统结合后，如何降低每次实验的额外成本？</p>
<p>• Statsig 式规模化实验为什么依赖可信数据和集中定义的指标？</p>
<p>• CUPED 如何通过降低方差缩短实验时间？</p>
<p>• 序贯检验如何约束数据偷看，减少错误上线决策？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:54 — A/B实验究竟解决什么问题
</p>
<p>
00:02:07 — 实验价值来自意料之外的结果
</p>
<p>
00:04:21 — 功能开关如何实现全面实验覆盖
</p>
<p>
00:06:24 — 实验文化如何赋予工程师自主权
</p>
<p>
00:09:24 — 可规模化实验体系的设计原则
</p>
<p>
00:11:08 — 可信数据与统一指标为何是基石
</p>
<p>
00:13:22 — 复杂方法可能拖慢真实决策
</p>
<p>
00:18:14 — 工业实践如何修正教科书式假设检验
</p>
<p>
00:19:02 — CUPED：用方差缩减加快实验
</p>
<p>
00:20:22 — 贝叶斯与频率学派的决策差异
</p>
<p>
00:23:36 — 序贯检验如何约束数据偷看
</p>
<p>
00:28:33 — 选择前沿方法前先确认问题
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9kh1YvzZYks" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/8f9af94f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把正在设计的实验方案和指标口径带来，讨论偏差风险与上线决策。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>A/B实验的价值不是替好想法背书，而是尽早发现判断与现实之间的偏差。本期结合亚马逊、Meta、腾讯与 Statsig 的经验，从功能开关、实验文化到 CUPED 和序贯检验，拆解工业界如何把实验变成可规模化的决策系统。</p>

<p>适合数据科学家、产品经理和实验平台建设者，帮助你判断团队该先补可信指标与系统架构，还是引入更复杂的统计方法。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 A/B实验最重要的产出是“惊喜”，而不是验证既有信念？</p>
<p>• 功能开关与实验系统结合后，如何降低每次实验的额外成本？</p>
<p>• Statsig 式规模化实验为什么依赖可信数据和集中定义的指标？</p>
<p>• CUPED 如何通过降低方差缩短实验时间？</p>
<p>• 序贯检验如何约束数据偷看，减少错误上线决策？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:54 — A/B实验究竟解决什么问题
</p>
<p>
00:02:07 — 实验价值来自意料之外的结果
</p>
<p>
00:04:21 — 功能开关如何实现全面实验覆盖
</p>
<p>
00:06:24 — 实验文化如何赋予工程师自主权
</p>
<p>
00:09:24 — 可规模化实验体系的设计原则
</p>
<p>
00:11:08 — 可信数据与统一指标为何是基石
</p>
<p>
00:13:22 — 复杂方法可能拖慢真实决策
</p>
<p>
00:18:14 — 工业实践如何修正教科书式假设检验
</p>
<p>
00:19:02 — CUPED：用方差缩减加快实验
</p>
<p>
00:20:22 — 贝叶斯与频率学派的决策差异
</p>
<p>
00:23:36 — 序贯检验如何约束数据偷看
</p>
<p>
00:28:33 — 选择前沿方法前先确认问题
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9kh1YvzZYks" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 24 Sep 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>A/B实验的价值不是替好想法背书，而是尽早发现判断与现实之间的偏差。本期结合亚马逊、Meta、腾讯与 Statsig 的经验，从功能开关、实验文化到 CUPED 和序贯检验，拆解工业界如何把实验变成可规模化的决策系统。</p>

<p>适合数据科学家、产品经理和实验平台建设者，帮助你判断团队该先补可信指标与系统架构，还是引入更复杂的统计方法。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 A/B实验最重要的产出是“惊喜”，而不是验证既有信念？</p>
<p>• 功能开关与实验系统结合后，如何降低每次实验的额外成本？</p>
<p>• Statsig 式规模化实验为什么依赖可信数据和集中定义的指标？</p>
<p>• CUPED 如何通过降低方差缩短实验时间？</p>
<p>• 序贯检验如何约束数据偷看，减少错误上线决策？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:54 — A/B实验究竟解决什么问题
</p>
<p>
00:02:07 — 实验价值来自意料之外的结果
</p>
<p>
00:04:21 — 功能开关如何实现全面实验覆盖
</p>
<p>
00:06:24 — 实验文化如何赋予工程师自主权
</p>
<p>
00:09:24 — 可规模化实验体系的设计原则
</p>
<p>
00:11:08 — 可信数据与统一指标为何是基石
</p>
<p>
00:13:22 — 复杂方法可能拖慢真实决策
</p>
<p>
00:18:14 — 工业实践如何修正教科书式假设检验
</p>
<p>
00:19:02 — CUPED：用方差缩减加快实验
</p>
<p>
00:20:22 — 贝叶斯与频率学派的决策差异
</p>
<p>
00:23:36 — 序贯检验如何约束数据偷看
</p>
<p>
00:28:33 — 选择前沿方法前先确认问题
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=9kh1YvzZYks" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E443. 【限时公开】聪明人，如何摆脱“理性的陷阱”？</title>
      <itunes:episode>443</itunes:episode>
      <podcast:episode>443</podcast:episode>
      <itunes:title>E443. 【限时公开】聪明人，如何摆脱“理性的陷阱”？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4904a53b</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当工作、亲密关系或 AI 课程定价陷入纠结，问题可能不在于道理不够充分，而在于没有先确认真实感受。本期借五个生活案例区分理性推演与内心愿望，讨论如何摆正决策顺序。</p>

<p>适合被“应该怎样”困住、正在重新判断工作满意度或辨认真假愿力的人，帮助你先确认内心方向，再用理性设计路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么讲道理无法解决炒菜分歧，直接表达感受反而有效？</p>
<p>• 判断工作满意度时，日常感受为何比成长曲线和机会叙事更重要？</p>
<p>• AI 课程定价与销售自信，如何建立在对价值的真实确信上？</p>
<p>• 亲密关系中，为什么行为无可挑剔仍可能造成伤害？</p>
<p>• Know Yourself 为什么不等于给自己贴上静态标签？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 为什么关键决定要先问心
</p>
<p>
00:01:45 — 炒菜分歧：感受为何比道理有效
</p>
<p>
00:03:02 — 工作满意度：挣脱“应该”的推演
</p>
<p>
00:04:57 — AI 课程定价：价值确信如何影响表达
</p>
<p>
00:07:15 — 亲密关系：行为没错，心却不在
</p>
<p>
00:09:26 — 真假愿力：内心愿望与理性推演
</p>
<p>
00:11:13 — 如何重新听见自己的感受
</p>
<p>
00:13:41 — Know Yourself：人不是静态标签
</p>
<p>
00:14:36 — 决策顺序：先问心，再动脑
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DdFGgvahbi8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4904a53b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当工作、亲密关系或 AI 课程定价陷入纠结，问题可能不在于道理不够充分，而在于没有先确认真实感受。本期借五个生活案例区分理性推演与内心愿望，讨论如何摆正决策顺序。</p>

<p>适合被“应该怎样”困住、正在重新判断工作满意度或辨认真假愿力的人，帮助你先确认内心方向，再用理性设计路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么讲道理无法解决炒菜分歧，直接表达感受反而有效？</p>
<p>• 判断工作满意度时，日常感受为何比成长曲线和机会叙事更重要？</p>
<p>• AI 课程定价与销售自信，如何建立在对价值的真实确信上？</p>
<p>• 亲密关系中，为什么行为无可挑剔仍可能造成伤害？</p>
<p>• Know Yourself 为什么不等于给自己贴上静态标签？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 为什么关键决定要先问心
</p>
<p>
00:01:45 — 炒菜分歧：感受为何比道理有效
</p>
<p>
00:03:02 — 工作满意度：挣脱“应该”的推演
</p>
<p>
00:04:57 — AI 课程定价：价值确信如何影响表达
</p>
<p>
00:07:15 — 亲密关系：行为没错，心却不在
</p>
<p>
00:09:26 — 真假愿力：内心愿望与理性推演
</p>
<p>
00:11:13 — 如何重新听见自己的感受
</p>
<p>
00:13:41 — Know Yourself：人不是静态标签
</p>
<p>
00:14:36 — 决策顺序：先问心，再动脑
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DdFGgvahbi8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>当工作、亲密关系或 AI 课程定价陷入纠结，问题可能不在于道理不够充分，而在于没有先确认真实感受。本期借五个生活案例区分理性推演与内心愿望，讨论如何摆正决策顺序。</p>

<p>适合被“应该怎样”困住、正在重新判断工作满意度或辨认真假愿力的人，帮助你先确认内心方向，再用理性设计路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么讲道理无法解决炒菜分歧，直接表达感受反而有效？</p>
<p>• 判断工作满意度时，日常感受为何比成长曲线和机会叙事更重要？</p>
<p>• AI 课程定价与销售自信，如何建立在对价值的真实确信上？</p>
<p>• 亲密关系中，为什么行为无可挑剔仍可能造成伤害？</p>
<p>• Know Yourself 为什么不等于给自己贴上静态标签？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 为什么关键决定要先问心
</p>
<p>
00:01:45 — 炒菜分歧：感受为何比道理有效
</p>
<p>
00:03:02 — 工作满意度：挣脱“应该”的推演
</p>
<p>
00:04:57 — AI 课程定价：价值确信如何影响表达
</p>
<p>
00:07:15 — 亲密关系：行为没错，心却不在
</p>
<p>
00:09:26 — 真假愿力：内心愿望与理性推演
</p>
<p>
00:11:13 — 如何重新听见自己的感受
</p>
<p>
00:13:41 — Know Yourself：人不是静态标签
</p>
<p>
00:14:36 — 决策顺序：先问心，再动脑
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DdFGgvahbi8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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      <title>E442. 未来自媒体，要用“资产布局”的思路做</title>
      <itunes:episode>442</itunes:episode>
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      <itunes:title>E442. 未来自媒体，要用“资产布局”的思路做</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/75edd2ec</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>知识创作者真正积累的不是账号粉丝，而是能反复分发和产生价值的内容资产。这期独白从商业化、多平台、访谈与教学经验出发，解释如何避免成为算法的奴隶，并把创作当作长期的资产布局。</p>

<p>适合准备开始或已经在做内容的知识创作者，帮助选择商业化时点、内容形式和分发平台，并重新衡量粉丝量的实际价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么尽早考虑商业化，反而可能提高做内容的质量与投入意愿？</p>
<p>• 长视频、课程和书籍的耗时差异，会怎样影响内容产品选择？</p>
<p>• 多平台分发如何降低算法波动带来的挫败感和单点风险？</p>
<p>• 为什么不必成为专家，刚走过一段路的人也能教会一两年前的自己？</p>
<p>• 访谈、粉丝量和持续产出分别能积累什么，怎样避免成为算法的奴隶？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=rWWzeNhokFU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/75edd2ec/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>知识创作者真正积累的不是账号粉丝，而是能反复分发和产生价值的内容资产。这期独白从商业化、多平台、访谈与教学经验出发，解释如何避免成为算法的奴隶，并把创作当作长期的资产布局。</p>

<p>适合准备开始或已经在做内容的知识创作者，帮助选择商业化时点、内容形式和分发平台，并重新衡量粉丝量的实际价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么尽早考虑商业化，反而可能提高做内容的质量与投入意愿？</p>
<p>• 长视频、课程和书籍的耗时差异，会怎样影响内容产品选择？</p>
<p>• 多平台分发如何降低算法波动带来的挫败感和单点风险？</p>
<p>• 为什么不必成为专家，刚走过一段路的人也能教会一两年前的自己？</p>
<p>• 访谈、粉丝量和持续产出分别能积累什么，怎样避免成为算法的奴隶？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=rWWzeNhokFU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 18 Sep 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>知识创作者真正积累的不是账号粉丝，而是能反复分发和产生价值的内容资产。这期独白从商业化、多平台、访谈与教学经验出发，解释如何避免成为算法的奴隶，并把创作当作长期的资产布局。</p>

<p>适合准备开始或已经在做内容的知识创作者，帮助选择商业化时点、内容形式和分发平台，并重新衡量粉丝量的实际价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么尽早考虑商业化，反而可能提高做内容的质量与投入意愿？</p>
<p>• 长视频、课程和书籍的耗时差异，会怎样影响内容产品选择？</p>
<p>• 多平台分发如何降低算法波动带来的挫败感和单点风险？</p>
<p>• 为什么不必成为专家，刚走过一段路的人也能教会一两年前的自己？</p>
<p>• 访谈、粉丝量和持续产出分别能积累什么，怎样避免成为算法的奴隶？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E441. 看懂这辈子不吵架（认真）</title>
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      <podcast:episode>441</podcast:episode>
      <itunes:title>E441. 看懂这辈子不吵架（认真）</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/0c15537b</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>与父母、伴侣或同事争执时，痛苦可能并非来自表达技巧，而是“我要说服他”的执念。这期独白把说服还原为权力游戏，并从自我掌控、关系链接和皮格马利翁效应寻找另一种沟通路径。</p>

<p>适合在亲密关系或职场沟通中反复争辩的人，帮助辨认控制欲的边界，并决定何时停止说服、转向倾听和行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“我要说服他”的念头容易把沟通变成权力游戏？</p>
<p>• 自我掌控要求怎样区分自己能改变和不能改变的部分？</p>
<p>• 放弃辩驳后，倾听、理解与链接为何可能更有效？</p>
<p>• 皮格马利翁效应如何解释善意期待对关系互动的影响？</p>
<p>• 什么是用听服和做服代替说服，实际沟通中如何体现？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么亲密关系最容易带来伤害
</p>
<p>
00:53 — 说服的执念如何变成权力游戏
</p>
<p>
02:25 — 看清自己能够改变的边界
</p>
<p>
03:49 — 放弃辩驳，先建立理解与链接
</p>
<p>
06:18 — 用善意信念影响互动方式
</p>
<p>
08:24 — 用听服和做服代替说服
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=tO37xpGIroc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>选段近期反复争执的关系案例带来，拆解控制、倾听与行动的边界。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>与父母、伴侣或同事争执时，痛苦可能并非来自表达技巧，而是“我要说服他”的执念。这期独白把说服还原为权力游戏，并从自我掌控、关系链接和皮格马利翁效应寻找另一种沟通路径。</p>

<p>适合在亲密关系或职场沟通中反复争辩的人，帮助辨认控制欲的边界，并决定何时停止说服、转向倾听和行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“我要说服他”的念头容易把沟通变成权力游戏？</p>
<p>• 自我掌控要求怎样区分自己能改变和不能改变的部分？</p>
<p>• 放弃辩驳后，倾听、理解与链接为何可能更有效？</p>
<p>• 皮格马利翁效应如何解释善意期待对关系互动的影响？</p>
<p>• 什么是用听服和做服代替说服，实际沟通中如何体现？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么亲密关系最容易带来伤害
</p>
<p>
00:53 — 说服的执念如何变成权力游戏
</p>
<p>
02:25 — 看清自己能够改变的边界
</p>
<p>
03:49 — 放弃辩驳，先建立理解与链接
</p>
<p>
06:18 — 用善意信念影响互动方式
</p>
<p>
08:24 — 用听服和做服代替说服
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 12 Sep 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>与父母、伴侣或同事争执时，痛苦可能并非来自表达技巧，而是“我要说服他”的执念。这期独白把说服还原为权力游戏，并从自我掌控、关系链接和皮格马利翁效应寻找另一种沟通路径。</p>

<p>适合在亲密关系或职场沟通中反复争辩的人，帮助辨认控制欲的边界，并决定何时停止说服、转向倾听和行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么“我要说服他”的念头容易把沟通变成权力游戏？</p>
<p>• 自我掌控要求怎样区分自己能改变和不能改变的部分？</p>
<p>• 放弃辩驳后，倾听、理解与链接为何可能更有效？</p>
<p>• 皮格马利翁效应如何解释善意期待对关系互动的影响？</p>
<p>• 什么是用听服和做服代替说服，实际沟通中如何体现？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — 为什么亲密关系最容易带来伤害
</p>
<p>
00:53 — 说服的执念如何变成权力游戏
</p>
<p>
02:25 — 看清自己能够改变的边界
</p>
<p>
03:49 — 放弃辩驳，先建立理解与链接
</p>
<p>
06:18 — 用善意信念影响互动方式
</p>
<p>
08:24 — 用听服和做服代替说服
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=tO37xpGIroc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E440. 公司被OpenAI收购前夜离职：回答大家关心的问题</title>
      <itunes:episode>440</itunes:episode>
      <podcast:episode>440</podcast:episode>
      <itunes:title>E440. 公司被OpenAI收购前夜离职：回答大家关心的问题</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/311b34c6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>在Statsig的最后一天过后，公司随即官宣被OpenAI收购。亲历者从离职后的股票期权讲起，拆解Vesting与Exercise，并从Fidji Simo、Vijaye Raji的信任和产品依赖分析这笔收购。</p>

<p>适合在创业公司持有股票期权、考虑离职时点或评估并购影响的从业者，帮助用人力资本投资的视角理解职业风险与收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 离职遇上公司被收购，尚未归属或已经行权的股票期权可能涉及哪些问题？</p>
<p>• Vesting、Cliff和Exercise分别决定创业公司员工权益的哪一部分？</p>
<p>• 为什么在创业公司工作可以被理解为一种人力资本投资？</p>
<p>• OpenAI收购Statsig，人与事两个维度分别提供了什么解释？</p>
<p>• 离开Statsig后，如何重新配置个人时间与事业重心？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 离职次日，Statsig官宣被OpenAI收购
</p>
<p>
00:01:07 — 暂时无法公开的离职原因
</p>
<p>
00:02:17 — 下一步投入AI教育与创造
</p>
<p>
00:04:08 — 离职后的股票期权如何处理
</p>
<p>
00:05:57 — 把创业公司工作视作人力资本投资
</p>
<p>
00:07:51 — Vesting、Cliff与Exercise如何运作
</p>
<p>
00:09:46 — OpenAI 收购 Statsig，以及两位负责人之间的信任
</p>
<p>
00:13:34 — 产品依赖如何转化为收购动机
</p>
<p>
00:15:19 — Statsig产品可能走向何方
</p>
<p>
00:16:45 — 回看加入Statsig的初心
</p>
<p>
00:18:07 — 离职后的事业重心
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8E7JHh77h5Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请把离职期权条款或职业收益计算带来，讨论行权风险与长期方向如何权衡。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>在Statsig的最后一天过后，公司随即官宣被OpenAI收购。亲历者从离职后的股票期权讲起，拆解Vesting与Exercise，并从Fidji Simo、Vijaye Raji的信任和产品依赖分析这笔收购。</p>

<p>适合在创业公司持有股票期权、考虑离职时点或评估并购影响的从业者，帮助用人力资本投资的视角理解职业风险与收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 离职遇上公司被收购，尚未归属或已经行权的股票期权可能涉及哪些问题？</p>
<p>• Vesting、Cliff和Exercise分别决定创业公司员工权益的哪一部分？</p>
<p>• 为什么在创业公司工作可以被理解为一种人力资本投资？</p>
<p>• OpenAI收购Statsig，人与事两个维度分别提供了什么解释？</p>
<p>• 离开Statsig后，如何重新配置个人时间与事业重心？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 离职次日，Statsig官宣被OpenAI收购
</p>
<p>
00:01:07 — 暂时无法公开的离职原因
</p>
<p>
00:02:17 — 下一步投入AI教育与创造
</p>
<p>
00:04:08 — 离职后的股票期权如何处理
</p>
<p>
00:05:57 — 把创业公司工作视作人力资本投资
</p>
<p>
00:07:51 — Vesting、Cliff与Exercise如何运作
</p>
<p>
00:09:46 — OpenAI 收购 Statsig，以及两位负责人之间的信任
</p>
<p>
00:13:34 — 产品依赖如何转化为收购动机
</p>
<p>
00:15:19 — Statsig产品可能走向何方
</p>
<p>
00:16:45 — 回看加入Statsig的初心
</p>
<p>
00:18:07 — 离职后的事业重心
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8E7JHh77h5Y" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 05 Sep 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>在Statsig的最后一天过后，公司随即官宣被OpenAI收购。亲历者从离职后的股票期权讲起，拆解Vesting与Exercise，并从Fidji Simo、Vijaye Raji的信任和产品依赖分析这笔收购。</p>

<p>适合在创业公司持有股票期权、考虑离职时点或评估并购影响的从业者，帮助用人力资本投资的视角理解职业风险与收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 离职遇上公司被收购，尚未归属或已经行权的股票期权可能涉及哪些问题？</p>
<p>• Vesting、Cliff和Exercise分别决定创业公司员工权益的哪一部分？</p>
<p>• 为什么在创业公司工作可以被理解为一种人力资本投资？</p>
<p>• OpenAI收购Statsig，人与事两个维度分别提供了什么解释？</p>
<p>• 离开Statsig后，如何重新配置个人时间与事业重心？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 离职次日，Statsig官宣被OpenAI收购
</p>
<p>
00:01:07 — 暂时无法公开的离职原因
</p>
<p>
00:02:17 — 下一步投入AI教育与创造
</p>
<p>
00:04:08 — 离职后的股票期权如何处理
</p>
<p>
00:05:57 — 把创业公司工作视作人力资本投资
</p>
<p>
00:07:51 — Vesting、Cliff与Exercise如何运作
</p>
<p>
00:09:46 — OpenAI 收购 Statsig，以及两位负责人之间的信任
</p>
<p>
00:13:34 — 产品依赖如何转化为收购动机
</p>
<p>
00:15:19 — Statsig产品可能走向何方
</p>
<p>
00:16:45 — 回看加入Statsig的初心
</p>
<p>
00:18:07 — 离职后的事业重心
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E439. 奶爸的“自私”思考：为带娃而放弃的机会，值得吗？</title>
      <itunes:episode>439</itunes:episode>
      <podcast:episode>439</podcast:episode>
      <itunes:title>E439. 奶爸的“自私”思考：为带娃而放弃的机会，值得吗？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/0b37ab25</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>如果暂时不谈责任、伴侣和社会期待，只从爸爸自己的幸福出发，投入时间带娃还值得吗？这期独白用亲身体验讨论感情如何在陪伴中形成，以及事业机会、消费体验与长期幸福感之间难以量化的交换。</p>

<p>适合正在权衡事业机会、育儿投入与家庭分工的父亲，帮助理解带娃可能带来的内在回报，以及这种回报为何必须经过亲身陪伴才能出现。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 完全从父亲自身的幸福出发，带娃的机会成本该怎样衡量？</p>
<p>• 为什么对孩子的感情未必自然出现，而可能要靠持续相处逐渐建立？</p>
<p>• 陪伴孩子如何帮助一个容易FOMO的人活在当下？</p>
<p>• 无条件的爱和被信任，为何不同于旅行、消费或事业成就带来的满足？</p>
<p>• Paul Graham关于潜在幸福的观察，怎样解释育儿前后的自由与实际快乐？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=MPpnodqHcWQ" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带来你在事业机会与陪伴家人之间的具体选择，讨论各自代价与真实感受。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>如果暂时不谈责任、伴侣和社会期待，只从爸爸自己的幸福出发，投入时间带娃还值得吗？这期独白用亲身体验讨论感情如何在陪伴中形成，以及事业机会、消费体验与长期幸福感之间难以量化的交换。</p>

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<p>• 为什么对孩子的感情未必自然出现，而可能要靠持续相处逐渐建立？</p>
<p>• 陪伴孩子如何帮助一个容易FOMO的人活在当下？</p>
<p>• 无条件的爱和被信任，为何不同于旅行、消费或事业成就带来的满足？</p>
<p>• Paul Graham关于潜在幸福的观察，怎样解释育儿前后的自由与实际快乐？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 21 Aug 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>如果暂时不谈责任、伴侣和社会期待，只从爸爸自己的幸福出发，投入时间带娃还值得吗？这期独白用亲身体验讨论感情如何在陪伴中形成，以及事业机会、消费体验与长期幸福感之间难以量化的交换。</p>

<p>适合正在权衡事业机会、育儿投入与家庭分工的父亲，帮助理解带娃可能带来的内在回报，以及这种回报为何必须经过亲身陪伴才能出现。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 完全从父亲自身的幸福出发，带娃的机会成本该怎样衡量？</p>
<p>• 为什么对孩子的感情未必自然出现，而可能要靠持续相处逐渐建立？</p>
<p>• 陪伴孩子如何帮助一个容易FOMO的人活在当下？</p>
<p>• 无条件的爱和被信任，为何不同于旅行、消费或事业成就带来的满足？</p>
<p>• Paul Graham关于潜在幸福的观察，怎样解释育儿前后的自由与实际快乐？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    <item>
      <title>E438. AI重塑工作流后，会消灭哪些“假工作”？（完整观察与推理）｜软件3.0如何定义？｜当Cursor成为“外脑”｜杜磊_下</title>
      <itunes:episode>438</itunes:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/b5a058b6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>杜磊把Cursor从代码工具变成外脑与私有知识库，由此提出更激进的判断：软件3.0将减少SaaS之间的人肉胶水和大量假工作，把信息组织税交给Agent，并让少量超级个体支撑更大的业务范围。</p>

<p>适合知识工作者、运营、软件从业者和管理者，帮助识别哪些流程只是信息组织税，以及自己能否转向Prompt Master或超级个体。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Cursor如何作为外脑，把会议记录和长文沉淀进个人知识库？</p>
<p>• 传统SaaS为何让人围绕数据库反复点击，并制造人肉胶水？</p>
<p>• 从软件1.0、SaaS到软件3.0，企业是在买人头还是买算力？</p>
<p>• 假工作的根因为何是信息处理能力不足与复杂协作产生的信息组织税？</p>
<p>• 执行层岗位收缩时，领域专家如何转向Prompt Master、AI-native创业或RL数据构建？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 时代，知识工作正在改变什么
</p>
<p>
00:37 — 把 Cursor 变成外脑与私有知识库
</p>
<p>
02:15 — AI 与传统软件：灵活接口和确定性系统
</p>
<p>
03:20 — 你在使用软件，还是软件在支配工作
</p>
<p>
04:28 — 工作组织形式从软件 1.0 走向 2.0
</p>
<p>
06:31 — SaaS 胶水层如何制造大量 basic work
</p>
<p>
08:03 — 软件 3.0 开始替换白领执行工作
</p>
<p>
09:18 — 假工作的根源：用组织补偿整体智能不足
</p>
<p>
11:33 — 未来十年，执行工作向 AI 公司转移
</p>
<p>
13:56 — 岗位如何转化：Prompt Master、创业与领域专家
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>杜磊是科技投资人，本期以自己使用Cursor重构信息处理与投资工作的实践，推演AI对组织和岗位的影响。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=KiJEjPlQlTA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>列出工作流里反复搬运信息的环节带来，讨论哪些可交给智能工具、哪些须人判断。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>杜磊把Cursor从代码工具变成外脑与私有知识库，由此提出更激进的判断：软件3.0将减少SaaS之间的人肉胶水和大量假工作，把信息组织税交给Agent，并让少量超级个体支撑更大的业务范围。</p>

<p>适合知识工作者、运营、软件从业者和管理者，帮助识别哪些流程只是信息组织税，以及自己能否转向Prompt Master或超级个体。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Cursor如何作为外脑，把会议记录和长文沉淀进个人知识库？</p>
<p>• 传统SaaS为何让人围绕数据库反复点击，并制造人肉胶水？</p>
<p>• 从软件1.0、SaaS到软件3.0，企业是在买人头还是买算力？</p>
<p>• 假工作的根因为何是信息处理能力不足与复杂协作产生的信息组织税？</p>
<p>• 执行层岗位收缩时，领域专家如何转向Prompt Master、AI-native创业或RL数据构建？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 时代，知识工作正在改变什么
</p>
<p>
00:37 — 把 Cursor 变成外脑与私有知识库
</p>
<p>
02:15 — AI 与传统软件：灵活接口和确定性系统
</p>
<p>
03:20 — 你在使用软件，还是软件在支配工作
</p>
<p>
04:28 — 工作组织形式从软件 1.0 走向 2.0
</p>
<p>
06:31 — SaaS 胶水层如何制造大量 basic work
</p>
<p>
08:03 — 软件 3.0 开始替换白领执行工作
</p>
<p>
09:18 — 假工作的根源：用组织补偿整体智能不足
</p>
<p>
11:33 — 未来十年，执行工作向 AI 公司转移
</p>
<p>
13:56 — 岗位如何转化：Prompt Master、创业与领域专家
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>杜磊是科技投资人，本期以自己使用Cursor重构信息处理与投资工作的实践，推演AI对组织和岗位的影响。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 16 Aug 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>杜磊把Cursor从代码工具变成外脑与私有知识库，由此提出更激进的判断：软件3.0将减少SaaS之间的人肉胶水和大量假工作，把信息组织税交给Agent，并让少量超级个体支撑更大的业务范围。</p>

<p>适合知识工作者、运营、软件从业者和管理者，帮助识别哪些流程只是信息组织税，以及自己能否转向Prompt Master或超级个体。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Cursor如何作为外脑，把会议记录和长文沉淀进个人知识库？</p>
<p>• 传统SaaS为何让人围绕数据库反复点击，并制造人肉胶水？</p>
<p>• 从软件1.0、SaaS到软件3.0，企业是在买人头还是买算力？</p>
<p>• 假工作的根因为何是信息处理能力不足与复杂协作产生的信息组织税？</p>
<p>• 执行层岗位收缩时，领域专家如何转向Prompt Master、AI-native创业或RL数据构建？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 时代，知识工作正在改变什么
</p>
<p>
00:37 — 把 Cursor 变成外脑与私有知识库
</p>
<p>
02:15 — AI 与传统软件：灵活接口和确定性系统
</p>
<p>
03:20 — 你在使用软件，还是软件在支配工作
</p>
<p>
04:28 — 工作组织形式从软件 1.0 走向 2.0
</p>
<p>
06:31 — SaaS 胶水层如何制造大量 basic work
</p>
<p>
08:03 — 软件 3.0 开始替换白领执行工作
</p>
<p>
09:18 — 假工作的根源：用组织补偿整体智能不足
</p>
<p>
11:33 — 未来十年，执行工作向 AI 公司转移
</p>
<p>
13:56 — 岗位如何转化：Prompt Master、创业与领域专家
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>杜磊是科技投资人，本期以自己使用Cursor重构信息处理与投资工作的实践，推演AI对组织和岗位的影响。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/b5a058b6/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E437. 硅谷投资圈的非共识｜AI时代重要的“元能力”｜为什么AI正在惩罚“资深人士”？｜杜磊_上</title>
      <itunes:episode>437</itunes:episode>
      <podcast:episode>437</podcast:episode>
      <itunes:title>E437. 硅谷投资圈的非共识｜AI时代重要的“元能力”｜为什么AI正在惩罚“资深人士”？｜杜磊_上</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/18bf1cc4</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>投资圈追逐的“非共识”，常常只是更小圈子的共识；真正领先的信息可能早已被Builder验证。科技投资人杜磊从MCP、年轻创业团队和To B浪潮谈起，分析AI为何拉平经验，却放大定义问题与做决策的元能力。</p>

<p>适合AI创业者、投资人和担心经验贬值的资深从业者，帮助判断哪些积累正在失效，哪些元能力仍能持续复利。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么投资圈的非共识往往来自access，而不一定来自独立思考？</p>
<p>• MCP等案例为何显示Builder可能比投资人更早发现技术的真实边界？</p>
<p>• AI成本下降如何让创业从成熟To B团队扩展到大学生团队？</p>
<p>• 经验被拉平时，资深人士的身份与沉没成本为何可能成为负担？</p>
<p>• 定义问题、系统性思考和高质量决策如何构成可持续的元能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 所谓非共识，可能只是小圈子的信息差
</p>
<p>
00:01:05 — 投资人与Builder谁更接近技术前沿
</p>
<p>
00:02:51 — 开发者已验证投资圈的新发现
</p>
<p>
00:04:44 — AI创业者正在变得更年轻
</p>
<p>
00:05:18 — 早期浪潮为何偏向成熟To B团队
</p>
<p>
00:07:22 — 大二学生团队进入创业场
</p>
<p>
00:09:42 — 大学生如何把AI软件卖给政府
</p>
<p>
00:11:03 — AI如何拉平经验与技术积累
</p>
<p>
00:12:35 — 资深人士面对身份与沉没成本
</p>
<p>
00:13:40 — 定义问题、系统思考与高质量决策
</p>
<p>
00:15:07 — 元能力为何无法靠做题培养
</p>
<p>
00:16:24 — 从管理人类智能到管理AI智能
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>杜磊是科技投资人，本期从投资与Builder社群的双重视角讨论AI创业者结构、经验价值和元能力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=M1Sr-yBzbRY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/18bf1cc4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>杜磊：硅谷投资圈的非共识，YC Demo Day内幕，AI创业者画像，虚假工作来源，把Cursor用成Notion：</p>
<p><a href="https://youtu.be/0hfrBADmH2M">https://youtu.be/0hfrBADmH2M</a></p>

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<p>把你面对的人工智能项目决策带来，检验问题定义与决策依据是否经得住追问。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>投资圈追逐的“非共识”，常常只是更小圈子的共识；真正领先的信息可能早已被Builder验证。科技投资人杜磊从MCP、年轻创业团队和To B浪潮谈起，分析AI为何拉平经验，却放大定义问题与做决策的元能力。</p>

<p>适合AI创业者、投资人和担心经验贬值的资深从业者，帮助判断哪些积累正在失效，哪些元能力仍能持续复利。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么投资圈的非共识往往来自access，而不一定来自独立思考？</p>
<p>• MCP等案例为何显示Builder可能比投资人更早发现技术的真实边界？</p>
<p>• AI成本下降如何让创业从成熟To B团队扩展到大学生团队？</p>
<p>• 经验被拉平时，资深人士的身份与沉没成本为何可能成为负担？</p>
<p>• 定义问题、系统性思考和高质量决策如何构成可持续的元能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 所谓非共识，可能只是小圈子的信息差
</p>
<p>
00:01:05 — 投资人与Builder谁更接近技术前沿
</p>
<p>
00:02:51 — 开发者已验证投资圈的新发现
</p>
<p>
00:04:44 — AI创业者正在变得更年轻
</p>
<p>
00:05:18 — 早期浪潮为何偏向成熟To B团队
</p>
<p>
00:07:22 — 大二学生团队进入创业场
</p>
<p>
00:09:42 — 大学生如何把AI软件卖给政府
</p>
<p>
00:11:03 — AI如何拉平经验与技术积累
</p>
<p>
00:12:35 — 资深人士面对身份与沉没成本
</p>
<p>
00:13:40 — 定义问题、系统思考与高质量决策
</p>
<p>
00:15:07 — 元能力为何无法靠做题培养
</p>
<p>
00:16:24 — 从管理人类智能到管理AI智能
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>杜磊是科技投资人，本期从投资与Builder社群的双重视角讨论AI创业者结构、经验价值和元能力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=M1Sr-yBzbRY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/18bf1cc4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>杜磊：硅谷投资圈的非共识，YC Demo Day内幕，AI创业者画像，虚假工作来源，把Cursor用成Notion：</p>
<p><a href="https://youtu.be/0hfrBADmH2M">https://youtu.be/0hfrBADmH2M</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你面对的人工智能项目决策带来，检验问题定义与决策依据是否经得住追问。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 14 Aug 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>投资圈追逐的“非共识”，常常只是更小圈子的共识；真正领先的信息可能早已被Builder验证。科技投资人杜磊从MCP、年轻创业团队和To B浪潮谈起，分析AI为何拉平经验，却放大定义问题与做决策的元能力。</p>

<p>适合AI创业者、投资人和担心经验贬值的资深从业者，帮助判断哪些积累正在失效，哪些元能力仍能持续复利。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么投资圈的非共识往往来自access，而不一定来自独立思考？</p>
<p>• MCP等案例为何显示Builder可能比投资人更早发现技术的真实边界？</p>
<p>• AI成本下降如何让创业从成熟To B团队扩展到大学生团队？</p>
<p>• 经验被拉平时，资深人士的身份与沉没成本为何可能成为负担？</p>
<p>• 定义问题、系统性思考和高质量决策如何构成可持续的元能力？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 所谓非共识，可能只是小圈子的信息差
</p>
<p>
00:01:05 — 投资人与Builder谁更接近技术前沿
</p>
<p>
00:02:51 — 开发者已验证投资圈的新发现
</p>
<p>
00:04:44 — AI创业者正在变得更年轻
</p>
<p>
00:05:18 — 早期浪潮为何偏向成熟To B团队
</p>
<p>
00:07:22 — 大二学生团队进入创业场
</p>
<p>
00:09:42 — 大学生如何把AI软件卖给政府
</p>
<p>
00:11:03 — AI如何拉平经验与技术积累
</p>
<p>
00:12:35 — 资深人士面对身份与沉没成本
</p>
<p>
00:13:40 — 定义问题、系统思考与高质量决策
</p>
<p>
00:15:07 — 元能力为何无法靠做题培养
</p>
<p>
00:16:24 — 从管理人类智能到管理AI智能
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>杜磊是科技投资人，本期从投资与Builder社群的双重视角讨论AI创业者结构、经验价值和元能力。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=M1Sr-yBzbRY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/18bf1cc4/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>杜磊：硅谷投资圈的非共识，YC Demo Day内幕，AI创业者画像，虚假工作来源，把Cursor用成Notion：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E436. AI 时代，还需要刷 LeetCode 吗？｜@hackbearterry 访谈_下</title>
      <itunes:episode>436</itunes:episode>
      <podcast:episode>436</podcast:episode>
      <itunes:title>E436. AI 时代，还需要刷 LeetCode 吗？｜@hackbearterry 访谈_下</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/23156305</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI能快速生成代码，却不能替工程师定义问题。Terry以LeetCode和算法面试为载体，讨论科技公司为何仍在有限时间内检验解决问题能力，以及刷题怎样从背答案转化为刻意练习。</p>

<p>适合准备算法面试、担心被AI替代或想补足编程基础的工程师，帮助判断该练答案、思维过程，还是更接近真实工作的项目能力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么AI普及后，科技公司仍用LeetCode和算法面试筛选工程师？</p>
<p>• 解决问题能力与熟练使用Python、AI等工具有什么本质差别？</p>
<p>• 如何把复杂题目拆成小问题，并理解数据结构选择背后的逻辑？</p>
<p>• LeetCode训练与real world problem各自能培养什么，又有哪些局限？</p>
<p>• 共同练习和课程里的模拟面试练习怎样帮助学习者发现并纠正反复出现的错误？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Terry是科技YouTuber和前程序员；本期也介绍了他与Hank围绕LeetCode、问题拆解和算法面试设计的训练。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Q0pbq-rrx_M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23156305/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Terry x Hank LeetCode 课程信息（课代表专属半价折扣码：KE-DAI-BIAO）：</p>
<p><a href="https://www.buildmoat.org/?promo_code=promo_1RpYzuE0p4ndwh3C4l3w3iYr">https://www.buildmoat.org/?promo_code=promo_1RpYzuE0p4ndwh3C4l3w3iYr</a></p>

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<p>挑道近期练过的算法题带来，复盘问题拆解过程与面试反馈中的薄弱处。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI能快速生成代码，却不能替工程师定义问题。Terry以LeetCode和算法面试为载体，讨论科技公司为何仍在有限时间内检验解决问题能力，以及刷题怎样从背答案转化为刻意练习。</p>

<p>适合准备算法面试、担心被AI替代或想补足编程基础的工程师，帮助判断该练答案、思维过程，还是更接近真实工作的项目能力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么AI普及后，科技公司仍用LeetCode和算法面试筛选工程师？</p>
<p>• 解决问题能力与熟练使用Python、AI等工具有什么本质差别？</p>
<p>• 如何把复杂题目拆成小问题，并理解数据结构选择背后的逻辑？</p>
<p>• LeetCode训练与real world problem各自能培养什么，又有哪些局限？</p>
<p>• 共同练习和课程里的模拟面试练习怎样帮助学习者发现并纠正反复出现的错误？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Terry是科技YouTuber和前程序员；本期也介绍了他与Hank围绕LeetCode、问题拆解和算法面试设计的训练。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Q0pbq-rrx_M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23156305/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 09 Aug 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>AI能快速生成代码，却不能替工程师定义问题。Terry以LeetCode和算法面试为载体，讨论科技公司为何仍在有限时间内检验解决问题能力，以及刷题怎样从背答案转化为刻意练习。</p>

<p>适合准备算法面试、担心被AI替代或想补足编程基础的工程师，帮助判断该练答案、思维过程，还是更接近真实工作的项目能力。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么AI普及后，科技公司仍用LeetCode和算法面试筛选工程师？</p>
<p>• 解决问题能力与熟练使用Python、AI等工具有什么本质差别？</p>
<p>• 如何把复杂题目拆成小问题，并理解数据结构选择背后的逻辑？</p>
<p>• LeetCode训练与real world problem各自能培养什么，又有哪些局限？</p>
<p>• 共同练习和课程里的模拟面试练习怎样帮助学习者发现并纠正反复出现的错误？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Terry是科技YouTuber和前程序员；本期也介绍了他与Hank围绕LeetCode、问题拆解和算法面试设计的训练。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Q0pbq-rrx_M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23156305/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>挑道近期练过的算法题带来，复盘问题拆解过程与面试反馈中的薄弱处。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E435. 嘴上长期持有，身体追涨杀跌？投资认知如何建立？｜Terry访谈_上</title>
      <itunes:episode>435</itunes:episode>
      <podcast:episode>435</podcast:episode>
      <itunes:title>E435. 嘴上长期持有，身体追涨杀跌？投资认知如何建立？｜Terry访谈_上</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/40f19fc9</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>知道长期持有，并不等于能承受市场波动。科技YouTuber Terry从比特币、NVIDIA与Meta的不同判断出发，解释认知如何影响仓位、持有信念，以及分散投资和重仓押注之间的选择。</p>

<p>适合容易追涨杀跌或正配置科技股、比特币等资产的人，帮助区分真实认知与市场情绪，并检查风险是否在自身承受范围内。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么投资者常在价格上涨后才产生信心，又在下跌时否定原有判断？</p>
<p>• NVIDIA与Meta的对比如何说明认知深度会影响持有能力？</p>
<p>• 分散投资与重仓押注分别在控制什么风险，两者能否同时存在于不同资产层级？</p>
<p>• Terry如何组合房地产现金流、大类资产分散与科技股集中仓位？</p>
<p>• 加密货币在高通胀地区解决了什么问题，比特币与法币的价值逻辑有何差异？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:52 — 从错过比特币到建立认知
</p>
<p>
00:01:46 — 为什么人总在大涨后入场
</p>
<p>
00:02:28 — 投资回报为何受认知边界约束
</p>
<p>
00:03:47 — 长期持有如何过滤短期噪音
</p>
<p>
00:05:36 — 用公司初衷校验持有逻辑
</p>
<p>
00:07:13 — NVIDIA与Meta：理解程度决定仓位
</p>
<p>
00:10:00 — 分散投资与重仓押注的分歧
</p>
<p>
00:10:51 — 大类分散、科技股集中的资产配置
</p>
<p>
00:11:54 — 新手如何看待不同加密货币
</p>
<p>
00:13:00 — 法币长期贬值的判断
</p>
<p>
00:14:19 — 阿根廷通胀中的加密货币价值
</p>
<p>
00:17:10 — 比特币固定供给的价值逻辑
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Terry是科技YouTuber和前程序员，本期分享其对股票、房地产、加密货币及科技趋势的投资判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=K7DcVWblY7o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/40f19fc9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Hackbear泰瑞：如何构建投资的认知｜简单布局数字货币｜AI时代为什么还要刷题？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/u6w7AuoGNoY">https://youtu.be/u6w7AuoGNoY</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出你的持仓逻辑和风险承受计算，讨论波动来临时哪些判断仍然成立。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>知道长期持有，并不等于能承受市场波动。科技YouTuber Terry从比特币、NVIDIA与Meta的不同判断出发，解释认知如何影响仓位、持有信念，以及分散投资和重仓押注之间的选择。</p>

<p>适合容易追涨杀跌或正配置科技股、比特币等资产的人，帮助区分真实认知与市场情绪，并检查风险是否在自身承受范围内。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么投资者常在价格上涨后才产生信心，又在下跌时否定原有判断？</p>
<p>• NVIDIA与Meta的对比如何说明认知深度会影响持有能力？</p>
<p>• 分散投资与重仓押注分别在控制什么风险，两者能否同时存在于不同资产层级？</p>
<p>• Terry如何组合房地产现金流、大类资产分散与科技股集中仓位？</p>
<p>• 加密货币在高通胀地区解决了什么问题，比特币与法币的价值逻辑有何差异？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:52 — 从错过比特币到建立认知
</p>
<p>
00:01:46 — 为什么人总在大涨后入场
</p>
<p>
00:02:28 — 投资回报为何受认知边界约束
</p>
<p>
00:03:47 — 长期持有如何过滤短期噪音
</p>
<p>
00:05:36 — 用公司初衷校验持有逻辑
</p>
<p>
00:07:13 — NVIDIA与Meta：理解程度决定仓位
</p>
<p>
00:10:00 — 分散投资与重仓押注的分歧
</p>
<p>
00:10:51 — 大类分散、科技股集中的资产配置
</p>
<p>
00:11:54 — 新手如何看待不同加密货币
</p>
<p>
00:13:00 — 法币长期贬值的判断
</p>
<p>
00:14:19 — 阿根廷通胀中的加密货币价值
</p>
<p>
00:17:10 — 比特币固定供给的价值逻辑
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Terry是科技YouTuber和前程序员，本期分享其对股票、房地产、加密货币及科技趋势的投资判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=K7DcVWblY7o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/40f19fc9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Hackbear泰瑞：如何构建投资的认知｜简单布局数字货币｜AI时代为什么还要刷题？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/u6w7AuoGNoY">https://youtu.be/u6w7AuoGNoY</a></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 07 Aug 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>知道长期持有，并不等于能承受市场波动。科技YouTuber Terry从比特币、NVIDIA与Meta的不同判断出发，解释认知如何影响仓位、持有信念，以及分散投资和重仓押注之间的选择。</p>

<p>适合容易追涨杀跌或正配置科技股、比特币等资产的人，帮助区分真实认知与市场情绪，并检查风险是否在自身承受范围内。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么投资者常在价格上涨后才产生信心，又在下跌时否定原有判断？</p>
<p>• NVIDIA与Meta的对比如何说明认知深度会影响持有能力？</p>
<p>• 分散投资与重仓押注分别在控制什么风险，两者能否同时存在于不同资产层级？</p>
<p>• Terry如何组合房地产现金流、大类资产分散与科技股集中仓位？</p>
<p>• 加密货币在高通胀地区解决了什么问题，比特币与法币的价值逻辑有何差异？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:52 — 从错过比特币到建立认知
</p>
<p>
00:01:46 — 为什么人总在大涨后入场
</p>
<p>
00:02:28 — 投资回报为何受认知边界约束
</p>
<p>
00:03:47 — 长期持有如何过滤短期噪音
</p>
<p>
00:05:36 — 用公司初衷校验持有逻辑
</p>
<p>
00:07:13 — NVIDIA与Meta：理解程度决定仓位
</p>
<p>
00:10:00 — 分散投资与重仓押注的分歧
</p>
<p>
00:10:51 — 大类分散、科技股集中的资产配置
</p>
<p>
00:11:54 — 新手如何看待不同加密货币
</p>
<p>
00:13:00 — 法币长期贬值的判断
</p>
<p>
00:14:19 — 阿根廷通胀中的加密货币价值
</p>
<p>
00:17:10 — 比特币固定供给的价值逻辑
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Terry是科技YouTuber和前程序员，本期分享其对股票、房地产、加密货币及科技趋势的投资判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=K7DcVWblY7o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/40f19fc9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>Hackbear泰瑞：如何构建投资的认知｜简单布局数字货币｜AI时代为什么还要刷题？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/u6w7AuoGNoY">https://youtu.be/u6w7AuoGNoY</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请拿出你的持仓逻辑和风险承受计算，讨论波动来临时哪些判断仍然成立。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/40f19fc9/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E433. 给AI焦虑者的终极建议：狠狠学，或好好玩，都能提升竞争力｜Koji、Monica访谈_下</title>
      <itunes:episode>433</itunes:episode>
      <podcast:episode>433</podcast:episode>
      <itunes:title>E433. 给AI焦虑者的终极建议：狠狠学，或好好玩，都能提升竞争力｜Koji、Monica访谈_下</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/1f98a5c7</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>AI工具做不好复杂任务，究竟是能力不足，还是使用者过早放弃？Koji、Monica与课代表从反复试错谈到独立开发者、AI原生产品和AI Hacker House，最后把技术焦虑重新放回学习、创造与生活之中。</p>

<p>适合正在浅尝辄止、受FOMO困扰的AI工具使用者和创业者，帮助判断何时继续试错、如何选问题，以及何时该放下屏幕。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么AI任务失败时，先要判断是使用方式的问题，还是AI工具的能力边界？</p>
<p>• 怎样把OCR与匹配等步骤拆开，通过反复测试完成复杂任务？</p>
<p>• AI创业为何容易陷入“拿着锤子找钉子”，真正的AI原生产品应从哪里出发？</p>
<p>• 独立开发者如何借助AI降低开发成本，并选择不同于VC的成功路径？</p>
<p>• 费曼学习法、观鸟和线下社区如何缓解AI时代的FOMO？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:51 — AI 任务失败，该怪工具还是使用者
</p>
<p>
00:01:23 — 多数人还没越过浅尝辄止
</p>
<p>
00:02:11 — 失败 14 次后，如何重新拆解任务
</p>
<p>
00:03:30 — 高效管理 AI：判断能力边界
</p>
<p>
00:06:52 — 从假装热爱到找到原生兴趣
</p>
<p>
00:08:15 — AI 创业为何要从问题而非技术出发
</p>
<p>
00:11:06 — 用病毒式小产品学习 AI
</p>
<p>
00:13:31 — 独立开发者与 VC 是两条路径
</p>
<p>
00:17:44 — 走出屏幕后，人还能做什么
</p>
<p>
00:20:58 — 线上社区如何沉淀长期价值
</p>
<p>
00:24:24 — AI Hacker House 与同类的力量
</p>
<p>
00:29:30 — 用学习与生活应对 AI 时代的 FOMO
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Koji、Monica参与本期对谈，围绕AI使用、产品判断、独立开发者与社区价值展开讨论。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=77nmgqFMCME" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/1f98a5c7/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8Dcop5ewKrI">https://youtu.be/8Dcop5ewKrI</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把近期卡住的人工智能任务带来，讨论该继续试错、换个问题还是暂时放下。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>AI工具做不好复杂任务，究竟是能力不足，还是使用者过早放弃？Koji、Monica与课代表从反复试错谈到独立开发者、AI原生产品和AI Hacker House，最后把技术焦虑重新放回学习、创造与生活之中。</p>

<p>适合正在浅尝辄止、受FOMO困扰的AI工具使用者和创业者，帮助判断何时继续试错、如何选问题，以及何时该放下屏幕。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么AI任务失败时，先要判断是使用方式的问题，还是AI工具的能力边界？</p>
<p>• 怎样把OCR与匹配等步骤拆开，通过反复测试完成复杂任务？</p>
<p>• AI创业为何容易陷入“拿着锤子找钉子”，真正的AI原生产品应从哪里出发？</p>
<p>• 独立开发者如何借助AI降低开发成本，并选择不同于VC的成功路径？</p>
<p>• 费曼学习法、观鸟和线下社区如何缓解AI时代的FOMO？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:51 — AI 任务失败，该怪工具还是使用者
</p>
<p>
00:01:23 — 多数人还没越过浅尝辄止
</p>
<p>
00:02:11 — 失败 14 次后，如何重新拆解任务
</p>
<p>
00:03:30 — 高效管理 AI：判断能力边界
</p>
<p>
00:06:52 — 从假装热爱到找到原生兴趣
</p>
<p>
00:08:15 — AI 创业为何要从问题而非技术出发
</p>
<p>
00:11:06 — 用病毒式小产品学习 AI
</p>
<p>
00:13:31 — 独立开发者与 VC 是两条路径
</p>
<p>
00:17:44 — 走出屏幕后，人还能做什么
</p>
<p>
00:20:58 — 线上社区如何沉淀长期价值
</p>
<p>
00:24:24 — AI Hacker House 与同类的力量
</p>
<p>
00:29:30 — 用学习与生活应对 AI 时代的 FOMO
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Koji、Monica参与本期对谈，围绕AI使用、产品判断、独立开发者与社区价值展开讨论。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=77nmgqFMCME" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/1f98a5c7/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8Dcop5ewKrI">https://youtu.be/8Dcop5ewKrI</a></p>

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<p>把近期卡住的人工智能任务带来，讨论该继续试错、换个问题还是暂时放下。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 30 Jul 2025 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>AI工具做不好复杂任务，究竟是能力不足，还是使用者过早放弃？Koji、Monica与课代表从反复试错谈到独立开发者、AI原生产品和AI Hacker House，最后把技术焦虑重新放回学习、创造与生活之中。</p>

<p>适合正在浅尝辄止、受FOMO困扰的AI工具使用者和创业者，帮助判断何时继续试错、如何选问题，以及何时该放下屏幕。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么AI任务失败时，先要判断是使用方式的问题，还是AI工具的能力边界？</p>
<p>• 怎样把OCR与匹配等步骤拆开，通过反复测试完成复杂任务？</p>
<p>• AI创业为何容易陷入“拿着锤子找钉子”，真正的AI原生产品应从哪里出发？</p>
<p>• 独立开发者如何借助AI降低开发成本，并选择不同于VC的成功路径？</p>
<p>• 费曼学习法、观鸟和线下社区如何缓解AI时代的FOMO？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:51 — AI 任务失败，该怪工具还是使用者
</p>
<p>
00:01:23 — 多数人还没越过浅尝辄止
</p>
<p>
00:02:11 — 失败 14 次后，如何重新拆解任务
</p>
<p>
00:03:30 — 高效管理 AI：判断能力边界
</p>
<p>
00:06:52 — 从假装热爱到找到原生兴趣
</p>
<p>
00:08:15 — AI 创业为何要从问题而非技术出发
</p>
<p>
00:11:06 — 用病毒式小产品学习 AI
</p>
<p>
00:13:31 — 独立开发者与 VC 是两条路径
</p>
<p>
00:17:44 — 走出屏幕后，人还能做什么
</p>
<p>
00:20:58 — 线上社区如何沉淀长期价值
</p>
<p>
00:24:24 — AI Hacker House 与同类的力量
</p>
<p>
00:29:30 — 用学习与生活应对 AI 时代的 FOMO
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Koji、Monica参与本期对谈，围绕AI使用、产品判断、独立开发者与社区价值展开讨论。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=77nmgqFMCME" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/1f98a5c7/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8Dcop5ewKrI">https://youtu.be/8Dcop5ewKrI</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把近期卡住的人工智能任务带来，讨论该继续试错、换个问题还是暂时放下。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    <item>
      <title>E434. 人的核心价值是agency和taste，一定要放大｜Koji、Monica访谈_上</title>
      <itunes:episode>434</itunes:episode>
      <podcast:episode>434</podcast:episode>
      <itunes:title>E434. 人的核心价值是agency和taste，一定要放大｜Koji、Monica访谈_上</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/23efe190</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>从街旁、新世相到躺岛，Koji始终把自己视为产品经理；生成式AI的冲击又促使他创办《十字路口》。对谈从会飞的AI宠物、独响和Meta商业Agent出发，追问模型能力之外，什么才能构成真正的产品。</p>

<p>适合思考AI产品、内容创业或职业转向的人，帮助辨别Agent与Wrapper的产品机会，并重新审视自己的Agency与Taste。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Koji为何认为横跨街旁、新世相和躺岛，本质上仍是在做同一类产品工作？</p>
<p>• 《十字路口》如何通过持续输出积累复利、连接与情绪价值？</p>
<p>• 独响和会飞的AI宠物说明，AI陪伴的关键是智能、主动性还是存在感？</p>
<p>• Meta设想的商业Agent会怎样改变广告、AI SEO与品牌竞争？</p>
<p>• 当模型能力逐渐普及，Wrapper如何建立产品价值，个人又为何需要Agency与Taste？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:42 — Koji的三段创业与产品经理身份
</p>
<p>
00:02:02 — 生成式AI带来的职业冲击
</p>
<p>
00:03:02 — 《十字路口》如何诞生
</p>
<p>
00:03:40 — 播客的复利与情绪价值
</p>
<p>
00:05:13 — 没有权威身份，也能开始做内容
</p>
<p>
00:08:11 — 会主动靠近人的AI宠物
</p>
<p>
00:10:10 — 「独响」如何提供AI陪伴
</p>
<p>
00:12:11 — Meta设想的终极商业Agent
</p>
<p>
00:15:25 — 供应链效率与品牌故事的分化
</p>
<p>
00:18:18 — 当AI成为营销与搜索的入口
</p>
<p>
00:21:00 — Agent创业的窗口期有多长
</p>
<p>
00:30:00 — 模型能力不等于产品价值
</p>
<p>
00:38:05 — AI时代稀缺的Agency与Taste
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Koji是连续创业的产品经理，先后参与街旁、新世相与躺岛，并与Ronghui启动播客《十字路口》。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=aKsaHFA7WOw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23efe190/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8Dcop5ewKrI">https://youtu.be/8Dcop5ewKrI</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你正在打磨的人工智能产品原型，讨论判断力与主动性怎样转化为取舍。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>从街旁、新世相到躺岛，Koji始终把自己视为产品经理；生成式AI的冲击又促使他创办《十字路口》。对谈从会飞的AI宠物、独响和Meta商业Agent出发，追问模型能力之外，什么才能构成真正的产品。</p>

<p>适合思考AI产品、内容创业或职业转向的人，帮助辨别Agent与Wrapper的产品机会，并重新审视自己的Agency与Taste。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Koji为何认为横跨街旁、新世相和躺岛，本质上仍是在做同一类产品工作？</p>
<p>• 《十字路口》如何通过持续输出积累复利、连接与情绪价值？</p>
<p>• 独响和会飞的AI宠物说明，AI陪伴的关键是智能、主动性还是存在感？</p>
<p>• Meta设想的商业Agent会怎样改变广告、AI SEO与品牌竞争？</p>
<p>• 当模型能力逐渐普及，Wrapper如何建立产品价值，个人又为何需要Agency与Taste？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:42 — Koji的三段创业与产品经理身份
</p>
<p>
00:02:02 — 生成式AI带来的职业冲击
</p>
<p>
00:03:02 — 《十字路口》如何诞生
</p>
<p>
00:03:40 — 播客的复利与情绪价值
</p>
<p>
00:05:13 — 没有权威身份，也能开始做内容
</p>
<p>
00:08:11 — 会主动靠近人的AI宠物
</p>
<p>
00:10:10 — 「独响」如何提供AI陪伴
</p>
<p>
00:12:11 — Meta设想的终极商业Agent
</p>
<p>
00:15:25 — 供应链效率与品牌故事的分化
</p>
<p>
00:18:18 — 当AI成为营销与搜索的入口
</p>
<p>
00:21:00 — Agent创业的窗口期有多长
</p>
<p>
00:30:00 — 模型能力不等于产品价值
</p>
<p>
00:38:05 — AI时代稀缺的Agency与Taste
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Koji是连续创业的产品经理，先后参与街旁、新世相与躺岛，并与Ronghui启动播客《十字路口》。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=aKsaHFA7WOw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23efe190/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8Dcop5ewKrI">https://youtu.be/8Dcop5ewKrI</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你正在打磨的人工智能产品原型，讨论判断力与主动性怎样转化为取舍。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 30 Jul 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>从街旁、新世相到躺岛，Koji始终把自己视为产品经理；生成式AI的冲击又促使他创办《十字路口》。对谈从会飞的AI宠物、独响和Meta商业Agent出发，追问模型能力之外，什么才能构成真正的产品。</p>

<p>适合思考AI产品、内容创业或职业转向的人，帮助辨别Agent与Wrapper的产品机会，并重新审视自己的Agency与Taste。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Koji为何认为横跨街旁、新世相和躺岛，本质上仍是在做同一类产品工作？</p>
<p>• 《十字路口》如何通过持续输出积累复利、连接与情绪价值？</p>
<p>• 独响和会飞的AI宠物说明，AI陪伴的关键是智能、主动性还是存在感？</p>
<p>• Meta设想的商业Agent会怎样改变广告、AI SEO与品牌竞争？</p>
<p>• 当模型能力逐渐普及，Wrapper如何建立产品价值，个人又为何需要Agency与Taste？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:42 — Koji的三段创业与产品经理身份
</p>
<p>
00:02:02 — 生成式AI带来的职业冲击
</p>
<p>
00:03:02 — 《十字路口》如何诞生
</p>
<p>
00:03:40 — 播客的复利与情绪价值
</p>
<p>
00:05:13 — 没有权威身份，也能开始做内容
</p>
<p>
00:08:11 — 会主动靠近人的AI宠物
</p>
<p>
00:10:10 — 「独响」如何提供AI陪伴
</p>
<p>
00:12:11 — Meta设想的终极商业Agent
</p>
<p>
00:15:25 — 供应链效率与品牌故事的分化
</p>
<p>
00:18:18 — 当AI成为营销与搜索的入口
</p>
<p>
00:21:00 — Agent创业的窗口期有多长
</p>
<p>
00:30:00 — 模型能力不等于产品价值
</p>
<p>
00:38:05 — AI时代稀缺的Agency与Taste
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Koji是连续创业的产品经理，先后参与街旁、新世相与躺岛，并与Ronghui启动播客《十字路口》。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=aKsaHFA7WOw" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/23efe190/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8Dcop5ewKrI">https://youtu.be/8Dcop5ewKrI</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来你正在打磨的人工智能产品原型，讨论判断力与主动性怎样转化为取舍。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/23efe190/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E432. 技术人想赚钱，需要跳出哪些舒适区？</title>
      <itunes:episode>432</itunes:episode>
      <podcast:episode>432</podcast:episode>
      <itunes:title>E432. 技术人想赚钱，需要跳出哪些舒适区？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/69c4c938</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>技术人创业最常见的陷阱，是把公司变成一个让自己继续写代码的岗位。本期借 E-Myth Revisited 区分 Technician、Entrepreneur 与 Manager，并追问一个更现实的问题：市场究竟愿意为什么付费？</p>

<p>适合技术背景的创业者和独立开发者，帮助你判断自己是在解决市场问题，还是沉浸于擅长但无人付费的技术题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Technician 创业后为什么容易给自己制造更多专业工作，却没有建立 Business？</p>
<p>• Entrepreneur 与 Manager 分别补上技术人缺失的哪些职责？</p>
<p>• 怎样学会听懂市场愿意为什么付费，而不是默认技术难题更值钱？</p>
<p>• 用户访谈与 minimum viable product 怎样帮助创业者逃离空想和 Tarpit idea？</p>
<p>• 产品完成后，为什么 Go to market、注意力与转化漏斗仍可能决定生死？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=38ijD7F_-tY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/69c4c938/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>请带来正在开发却尚未获得付费的产品，检验它解决的是市场问题还是技术兴趣。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>技术人创业最常见的陷阱，是把公司变成一个让自己继续写代码的岗位。本期借 E-Myth Revisited 区分 Technician、Entrepreneur 与 Manager，并追问一个更现实的问题：市场究竟愿意为什么付费？</p>

<p>适合技术背景的创业者和独立开发者，帮助你判断自己是在解决市场问题，还是沉浸于擅长但无人付费的技术题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Technician 创业后为什么容易给自己制造更多专业工作，却没有建立 Business？</p>
<p>• Entrepreneur 与 Manager 分别补上技术人缺失的哪些职责？</p>
<p>• 怎样学会听懂市场愿意为什么付费，而不是默认技术难题更值钱？</p>
<p>• 用户访谈与 minimum viable product 怎样帮助创业者逃离空想和 Tarpit idea？</p>
<p>• 产品完成后，为什么 Go to market、注意力与转化漏斗仍可能决定生死？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=38ijD7F_-tY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/69c4c938/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 19 Jul 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>技术人创业最常见的陷阱，是把公司变成一个让自己继续写代码的岗位。本期借 E-Myth Revisited 区分 Technician、Entrepreneur 与 Manager，并追问一个更现实的问题：市场究竟愿意为什么付费？</p>

<p>适合技术背景的创业者和独立开发者，帮助你判断自己是在解决市场问题，还是沉浸于擅长但无人付费的技术题。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Technician 创业后为什么容易给自己制造更多专业工作，却没有建立 Business？</p>
<p>• Entrepreneur 与 Manager 分别补上技术人缺失的哪些职责？</p>
<p>• 怎样学会听懂市场愿意为什么付费，而不是默认技术难题更值钱？</p>
<p>• 用户访谈与 minimum viable product 怎样帮助创业者逃离空想和 Tarpit idea？</p>
<p>• 产品完成后，为什么 Go to market、注意力与转化漏斗仍可能决定生死？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=38ijD7F_-tY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E431. 科技大厂打工人，做自媒体的挑战：成功率很高，但不可能简单</title>
      <itunes:episode>431</itunes:episode>
      <podcast:episode>431</podcast:episode>
      <itunes:title>E431. 科技大厂打工人，做自媒体的挑战：成功率很高，但不可能简单</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/34e0c8fd</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>一位 ByteDance AI PM 想做个人IP，却把困难归因于没时间制作复杂视频和分析小红书数据。这场对话把问题推回内容本身：自动化工具、Personality 和人设都不能替代选题、持续投入与分发。</p>

<p>适合科技公司里想经营个人IP、尝试内容副业的人，帮助你判断瓶颈究竟是工具和时间，还是内容价值、频道定位与长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么自动化工具只能放大已有内容质量，批量生产反而可能制造更多垃圾内容？</p>
<p>• Personality 为什么是个人IP的必要条件，却不是做成频道的充分条件？</p>
<p>• 拆解爆款时，哪些数据有助于理解选题，哪些数据只是噪声？</p>
<p>• 垂直频道与杂食频道各自依赖怎样的成长路径？</p>
<p>• 图文遇到瓶颈后，视频与多平台分发能解决什么，又不能解决什么？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — ByteDance AI PM 的内容困境
</p>
<p>
00:01:10 — 创业想法与小红书的两类痛点
</p>
<p>
00:04:25 — 批量自动化为何容易制造垃圾内容
</p>
<p>
00:06:55 — Personality 必要但并不充分
</p>
<p>
00:08:45 — 拆爆款时哪些数据值得看
</p>
<p>
00:11:20 — 垂直频道与杂食频道的成长差异
</p>
<p>
00:13:55 — 用工作汇报标准认真做内容
</p>
<p>
00:17:15 — 哪些人不适合做自媒体
</p>
<p>
00:20:05 — 升级主业还是从副业突围
</p>
<p>
00:24:10 — 时间分配与副业投入的现实约束
</p>
<p>
00:26:10 — 知识产品与私域关系
</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>一位在 ByteDance 从事 AI 产品工作的 PM，正在探索小红书、视频内容与个人IP的发展路径。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=IqDxN0irfIk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/34e0c8fd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你的频道定位或待发布选题，讨论瓶颈究竟来自内容、分发还是投入。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>一位 ByteDance AI PM 想做个人IP，却把困难归因于没时间制作复杂视频和分析小红书数据。这场对话把问题推回内容本身：自动化工具、Personality 和人设都不能替代选题、持续投入与分发。</p>

<p>适合科技公司里想经营个人IP、尝试内容副业的人，帮助你判断瓶颈究竟是工具和时间，还是内容价值、频道定位与长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么自动化工具只能放大已有内容质量，批量生产反而可能制造更多垃圾内容？</p>
<p>• Personality 为什么是个人IP的必要条件，却不是做成频道的充分条件？</p>
<p>• 拆解爆款时，哪些数据有助于理解选题，哪些数据只是噪声？</p>
<p>• 垂直频道与杂食频道各自依赖怎样的成长路径？</p>
<p>• 图文遇到瓶颈后，视频与多平台分发能解决什么，又不能解决什么？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — ByteDance AI PM 的内容困境
</p>
<p>
00:01:10 — 创业想法与小红书的两类痛点
</p>
<p>
00:04:25 — 批量自动化为何容易制造垃圾内容
</p>
<p>
00:06:55 — Personality 必要但并不充分
</p>
<p>
00:08:45 — 拆爆款时哪些数据值得看
</p>
<p>
00:11:20 — 垂直频道与杂食频道的成长差异
</p>
<p>
00:13:55 — 用工作汇报标准认真做内容
</p>
<p>
00:17:15 — 哪些人不适合做自媒体
</p>
<p>
00:20:05 — 升级主业还是从副业突围
</p>
<p>
00:24:10 — 时间分配与副业投入的现实约束
</p>
<p>
00:26:10 — 知识产品与私域关系
</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>一位在 ByteDance 从事 AI 产品工作的 PM，正在探索小红书、视频内容与个人IP的发展路径。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=IqDxN0irfIk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/34e0c8fd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 11 Jul 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>一位 ByteDance AI PM 想做个人IP，却把困难归因于没时间制作复杂视频和分析小红书数据。这场对话把问题推回内容本身：自动化工具、Personality 和人设都不能替代选题、持续投入与分发。</p>

<p>适合科技公司里想经营个人IP、尝试内容副业的人，帮助你判断瓶颈究竟是工具和时间，还是内容价值、频道定位与长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么自动化工具只能放大已有内容质量，批量生产反而可能制造更多垃圾内容？</p>
<p>• Personality 为什么是个人IP的必要条件，却不是做成频道的充分条件？</p>
<p>• 拆解爆款时，哪些数据有助于理解选题，哪些数据只是噪声？</p>
<p>• 垂直频道与杂食频道各自依赖怎样的成长路径？</p>
<p>• 图文遇到瓶颈后，视频与多平台分发能解决什么，又不能解决什么？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — ByteDance AI PM 的内容困境
</p>
<p>
00:01:10 — 创业想法与小红书的两类痛点
</p>
<p>
00:04:25 — 批量自动化为何容易制造垃圾内容
</p>
<p>
00:06:55 — Personality 必要但并不充分
</p>
<p>
00:08:45 — 拆爆款时哪些数据值得看
</p>
<p>
00:11:20 — 垂直频道与杂食频道的成长差异
</p>
<p>
00:13:55 — 用工作汇报标准认真做内容
</p>
<p>
00:17:15 — 哪些人不适合做自媒体
</p>
<p>
00:20:05 — 升级主业还是从副业突围
</p>
<p>
00:24:10 — 时间分配与副业投入的现实约束
</p>
<p>
00:26:10 — 知识产品与私域关系
</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>一位在 ByteDance 从事 AI 产品工作的 PM，正在探索小红书、视频内容与个人IP的发展路径。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=IqDxN0irfIk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/34e0c8fd/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/34e0c8fd/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E430. 自媒体5年，没人告诉我的3个副业真相</title>
      <itunes:episode>430</itunes:episode>
      <podcast:episode>430</podcast:episode>
      <itunes:title>E430. 自媒体5年，没人告诉我的3个副业真相</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/72d77c44</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>做副业多年后，主播发现主业与副业的差别不只在收入：围绕真实需求持续积累的副业，可能形成更稳定的数字资产、更直接的正反馈，也更容易借助 AI 和他人扩张。</p>

<p>适合担心主业被 AI 改变、想建立第二收入来源却不知道如何开始的人，帮助你判断副业是否具备真实需求、复利基础与规模化空间。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么经验未必持续增值，让主业的稳定性需要被重新评估？</p>
<p>• 副业如何通过真实需求、回购、口碑与数字资产逐渐形成复利？</p>
<p>• 主业和副业的反馈路径有何不同，为什么后者可能带来更直接的成就感？</p>
<p>• 怎样利用 AI native 工作方式，把一次性帮忙变成可重复产品？</p>
<p>• 如何用长板与市场缺口起步，并搭建分发信任转化的飞轮？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=kmn4n6K5TkY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/72d77c44/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/">https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/</a></p>

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<p>把尚在验证的副业构想带来，讨论真实需求、复利资产与扩张路径。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>做副业多年后，主播发现主业与副业的差别不只在收入：围绕真实需求持续积累的副业，可能形成更稳定的数字资产、更直接的正反馈，也更容易借助 AI 和他人扩张。</p>

<p>适合担心主业被 AI 改变、想建立第二收入来源却不知道如何开始的人，帮助你判断副业是否具备真实需求、复利基础与规模化空间。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么经验未必持续增值，让主业的稳定性需要被重新评估？</p>
<p>• 副业如何通过真实需求、回购、口碑与数字资产逐渐形成复利？</p>
<p>• 主业和副业的反馈路径有何不同，为什么后者可能带来更直接的成就感？</p>
<p>• 怎样利用 AI native 工作方式，把一次性帮忙变成可重复产品？</p>
<p>• 如何用长板与市场缺口起步，并搭建分发信任转化的飞轮？</p>

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</p>

<p>我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/">https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把尚在验证的副业构想带来，讨论真实需求、复利资产与扩张路径。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 06 Jul 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>做副业多年后，主播发现主业与副业的差别不只在收入：围绕真实需求持续积累的副业，可能形成更稳定的数字资产、更直接的正反馈，也更容易借助 AI 和他人扩张。</p>

<p>适合担心主业被 AI 改变、想建立第二收入来源却不知道如何开始的人，帮助你判断副业是否具备真实需求、复利基础与规模化空间。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么经验未必持续增值，让主业的稳定性需要被重新评估？</p>
<p>• 副业如何通过真实需求、回购、口碑与数字资产逐渐形成复利？</p>
<p>• 主业和副业的反馈路径有何不同，为什么后者可能带来更直接的成就感？</p>
<p>• 怎样利用 AI native 工作方式，把一次性帮忙变成可重复产品？</p>
<p>• 如何用长板与市场缺口起步，并搭建分发信任转化的飞轮？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=kmn4n6K5TkY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/72d77c44/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E429. 赚＂大钱＂的必要条件｜Meta一亿美元挖AI人才，对我们的启示</title>
      <itunes:episode>429</itunes:episode>
      <podcast:episode>429</podcast:episode>
      <itunes:title>E429. 赚＂大钱＂的必要条件｜Meta一亿美元挖AI人才，对我们的启示</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/f6c2df51</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Meta 高价争夺 AI 人才，引出的不是薪酬八卦，而是商业社会如何给人才定价：努力和技术难度不会自动换来高回报，稀缺能力只有进入可放大价值的场景，才能形成杠杆。</p>

<p>适合正在选择行业、公司或技术方向的职场人，帮助你判断一项能力是否处于高杠杆场景，以及自己是否有足够的判断力和 conviction 长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Meta 争夺 AI 人才，反映出企业如何估算稀缺人才可以放大的价值？</p>
<p>• 为什么老师、护士或基础设施岗位创造重要价值，却未必获得与 AI researcher 相同的市场价格？</p>
<p>• 选择行业、公司、老板和具体任务时，怎样寻找更适合发挥杠杆的场景？</p>
<p>• 真正高杠杆的 AI application 为什么不只是写 prompt，而是构建可扩展的工作流？</p>
<p>• conviction 如何把判断力转化为面对长期困难的持续行动？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mDFC-7dVHSY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/f6c2df51/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>带上你的职业方向选择和价值杠杆计算，讨论稀缺能力该放进什么场景。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Meta 高价争夺 AI 人才，引出的不是薪酬八卦，而是商业社会如何给人才定价：努力和技术难度不会自动换来高回报，稀缺能力只有进入可放大价值的场景，才能形成杠杆。</p>

<p>适合正在选择行业、公司或技术方向的职场人，帮助你判断一项能力是否处于高杠杆场景，以及自己是否有足够的判断力和 conviction 长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Meta 争夺 AI 人才，反映出企业如何估算稀缺人才可以放大的价值？</p>
<p>• 为什么老师、护士或基础设施岗位创造重要价值，却未必获得与 AI researcher 相同的市场价格？</p>
<p>• 选择行业、公司、老板和具体任务时，怎样寻找更适合发挥杠杆的场景？</p>
<p>• 真正高杠杆的 AI application 为什么不只是写 prompt，而是构建可扩展的工作流？</p>
<p>• conviction 如何把判断力转化为面对长期困难的持续行动？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mDFC-7dVHSY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 01 Jul 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>Meta 高价争夺 AI 人才，引出的不是薪酬八卦，而是商业社会如何给人才定价：努力和技术难度不会自动换来高回报，稀缺能力只有进入可放大价值的场景，才能形成杠杆。</p>

<p>适合正在选择行业、公司或技术方向的职场人，帮助你判断一项能力是否处于高杠杆场景，以及自己是否有足够的判断力和 conviction 长期投入。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• Meta 争夺 AI 人才，反映出企业如何估算稀缺人才可以放大的价值？</p>
<p>• 为什么老师、护士或基础设施岗位创造重要价值，却未必获得与 AI researcher 相同的市场价格？</p>
<p>• 选择行业、公司、老板和具体任务时，怎样寻找更适合发挥杠杆的场景？</p>
<p>• 真正高杠杆的 AI application 为什么不只是写 prompt，而是构建可扩展的工作流？</p>
<p>• conviction 如何把判断力转化为面对长期困难的持续行动？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mDFC-7dVHSY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E428. 工作中有效沟通的六层境界｜扶摇计划分享</title>
      <itunes:episode>428</itunes:episode>
      <podcast:episode>428</podcast:episode>
      <itunes:title>E428. 工作中有效沟通的六层境界｜扶摇计划分享</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/161d2710</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>这场经湾区扶摇计划主办方同意公开的分享，把工作沟通拆成从让对方听懂到共同改变判断的六层能力：表达、结构、同理、影响、共识与领导力。核心不是说得更多，而是让专业贡献变成团队能理解和采用的行动。</p>

<p>适合数据、技术岗位以及刚开始带团队的人，帮助你判断沟通失败究竟来自表达不清、目标错位，还是没有理解对方关心的 outcome。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么学校训练出的“做对题”思维，不足以影响工作中的 stakeholder？</p>
<p>• 有效沟通为什么要从表达清楚，继续走向解决问题、明确价值与建立共同立场？</p>
<p>• 如何用 influence without authority 处理老板的期限挑战，而不是先把它定义为微观管理？</p>
<p>• 汇报时怎样强调对方问题与 outcome，而不是自己的加班和 input？</p>
<p>• IC 与 Leader 面对的沟通对象、上下文和反馈来源有何不同？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=t4Ay1Xdgpx4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>选段近期失效的跨团队沟通案例，带来讨论对方真正关心的结果是什么。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>这场经湾区扶摇计划主办方同意公开的分享，把工作沟通拆成从让对方听懂到共同改变判断的六层能力：表达、结构、同理、影响、共识与领导力。核心不是说得更多，而是让专业贡献变成团队能理解和采用的行动。</p>

<p>适合数据、技术岗位以及刚开始带团队的人，帮助你判断沟通失败究竟来自表达不清、目标错位，还是没有理解对方关心的 outcome。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么学校训练出的“做对题”思维，不足以影响工作中的 stakeholder？</p>
<p>• 有效沟通为什么要从表达清楚，继续走向解决问题、明确价值与建立共同立场？</p>
<p>• 如何用 influence without authority 处理老板的期限挑战，而不是先把它定义为微观管理？</p>
<p>• 汇报时怎样强调对方问题与 outcome，而不是自己的加班和 input？</p>
<p>• IC 与 Leader 面对的沟通对象、上下文和反馈来源有何不同？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=t4Ay1Xdgpx4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 30 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/161d2710/6b2409af.mp3" length="47776925" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:duration>2983</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>这场经湾区扶摇计划主办方同意公开的分享，把工作沟通拆成从让对方听懂到共同改变判断的六层能力：表达、结构、同理、影响、共识与领导力。核心不是说得更多，而是让专业贡献变成团队能理解和采用的行动。</p>

<p>适合数据、技术岗位以及刚开始带团队的人，帮助你判断沟通失败究竟来自表达不清、目标错位，还是没有理解对方关心的 outcome。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么学校训练出的“做对题”思维，不足以影响工作中的 stakeholder？</p>
<p>• 有效沟通为什么要从表达清楚，继续走向解决问题、明确价值与建立共同立场？</p>
<p>• 如何用 influence without authority 处理老板的期限挑战，而不是先把它定义为微观管理？</p>
<p>• 汇报时怎样强调对方问题与 outcome，而不是自己的加班和 input？</p>
<p>• IC 与 Leader 面对的沟通对象、上下文和反馈来源有何不同？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=t4Ay1Xdgpx4" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/161d2710/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>选段近期失效的跨团队沟通案例，带来讨论对方真正关心的结果是什么。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/161d2710/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E427. 融资烧过半，主动放弃产品，全员停薪自救，AI连续创业团队的绝地求生之路</title>
      <itunes:episode>427</itunes:episode>
      <podcast:episode>427</podcast:episode>
      <itunes:title>E427. 融资烧过半，主动放弃产品，全员停薪自救，AI连续创业团队的绝地求生之路</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/173801d9</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>融资消耗过半后，这支 AI 连续创业团队主动放弃 ToC 产品、全员停薪，把真实客户数据作为转向 B2B 的依据；随后切入服装行业，自建模型，并让 AI 深度耦合企业 workflow。</p>

<p>适合产品失去增长、正在考虑 ToC 转 B2B，或试图把 AI 接入垂直行业的创业团队，帮助你判断何时该停止、转向和重新下注。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• The Mom Test 为什么要求创业访谈聚焦真实行为，而不是向用户 pitch 产品？</p>
<p>• 哪些数据能揭穿 ToC 产品的假象反馈，并支持转向 B2B？</p>
<p>• 为什么服装行业的真实数据困境让开源模型无法直接满足需求？</p>
<p>• AI 与企业 workflow 深度耦合，与简单替代人工有什么差别？</p>
<p>• 从 PoC 走向 scalable 系统时，go to market 为什么与模型能力同样关键？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 创业下半集：从产品 pitch 误区开始
</p>
<p>
01:00 — The Mom Test：先问真实行为，不急着讲产品
</p>
<p>
03:21 — 全员停薪：为错误决策付出可计算的代价
</p>
<p>
04:20 — ToC 的假反馈，以及为什么转向 B2B
</p>
<p>
06:27 — 从 Saks Fifth Avenue 客户找到服装行业痛点
</p>
<p>
07:28 — 公开数据与开源模型为什么满足不了需求
</p>
<p>
09:43 — 没有可用模型，只能开始自研
</p>
<p>
12:35 — AI 要耦合企业工作流，而不只是处理单张图片
</p>
<p>
14:28 — 从技术驱动转向客户问题与完整 solution
</p>
<p>
16:03 — Go to market 与 product-market fit 的现实难度
</p>
<p>
18:48 — 一边交付一边建立 SOP 和 scalable 系统
</p>
<p>
21:37 — 用首个设计伙伴打磨流程后拓展欧美客户
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=N7yFSOj3fRo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/173801d9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>靠捡垃圾攒服务器，做出亚马逊Rekognition的前身！AI前夜的创业故事｜灶爷访谈_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/k4ymsRaIUX4">https://youtu.be/k4ymsRaIUX4</a></p>

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<p>请把正在犹豫的产品转向方案带来，用客户证据检验停止、转向或加注的决定。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>融资消耗过半后，这支 AI 连续创业团队主动放弃 ToC 产品、全员停薪，把真实客户数据作为转向 B2B 的依据；随后切入服装行业，自建模型，并让 AI 深度耦合企业 workflow。</p>

<p>适合产品失去增长、正在考虑 ToC 转 B2B，或试图把 AI 接入垂直行业的创业团队，帮助你判断何时该停止、转向和重新下注。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• The Mom Test 为什么要求创业访谈聚焦真实行为，而不是向用户 pitch 产品？</p>
<p>• 哪些数据能揭穿 ToC 产品的假象反馈，并支持转向 B2B？</p>
<p>• 为什么服装行业的真实数据困境让开源模型无法直接满足需求？</p>
<p>• AI 与企业 workflow 深度耦合，与简单替代人工有什么差别？</p>
<p>• 从 PoC 走向 scalable 系统时，go to market 为什么与模型能力同样关键？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 创业下半集：从产品 pitch 误区开始
</p>
<p>
01:00 — The Mom Test：先问真实行为，不急着讲产品
</p>
<p>
03:21 — 全员停薪：为错误决策付出可计算的代价
</p>
<p>
04:20 — ToC 的假反馈，以及为什么转向 B2B
</p>
<p>
06:27 — 从 Saks Fifth Avenue 客户找到服装行业痛点
</p>
<p>
07:28 — 公开数据与开源模型为什么满足不了需求
</p>
<p>
09:43 — 没有可用模型，只能开始自研
</p>
<p>
12:35 — AI 要耦合企业工作流，而不只是处理单张图片
</p>
<p>
14:28 — 从技术驱动转向客户问题与完整 solution
</p>
<p>
16:03 — Go to market 与 product-market fit 的现实难度
</p>
<p>
18:48 — 一边交付一边建立 SOP 和 scalable 系统
</p>
<p>
21:37 — 用首个设计伙伴打磨流程后拓展欧美客户
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=N7yFSOj3fRo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/173801d9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>靠捡垃圾攒服务器，做出亚马逊Rekognition的前身！AI前夜的创业故事｜灶爷访谈_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/k4ymsRaIUX4">https://youtu.be/k4ymsRaIUX4</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请把正在犹豫的产品转向方案带来，用客户证据检验停止、转向或加注的决定。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 28 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:duration>1369</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>融资消耗过半后，这支 AI 连续创业团队主动放弃 ToC 产品、全员停薪，把真实客户数据作为转向 B2B 的依据；随后切入服装行业，自建模型，并让 AI 深度耦合企业 workflow。</p>

<p>适合产品失去增长、正在考虑 ToC 转 B2B，或试图把 AI 接入垂直行业的创业团队，帮助你判断何时该停止、转向和重新下注。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• The Mom Test 为什么要求创业访谈聚焦真实行为，而不是向用户 pitch 产品？</p>
<p>• 哪些数据能揭穿 ToC 产品的假象反馈，并支持转向 B2B？</p>
<p>• 为什么服装行业的真实数据困境让开源模型无法直接满足需求？</p>
<p>• AI 与企业 workflow 深度耦合，与简单替代人工有什么差别？</p>
<p>• 从 PoC 走向 scalable 系统时，go to market 为什么与模型能力同样关键？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00 — AI 创业下半集：从产品 pitch 误区开始
</p>
<p>
01:00 — The Mom Test：先问真实行为，不急着讲产品
</p>
<p>
03:21 — 全员停薪：为错误决策付出可计算的代价
</p>
<p>
04:20 — ToC 的假反馈，以及为什么转向 B2B
</p>
<p>
06:27 — 从 Saks Fifth Avenue 客户找到服装行业痛点
</p>
<p>
07:28 — 公开数据与开源模型为什么满足不了需求
</p>
<p>
09:43 — 没有可用模型，只能开始自研
</p>
<p>
12:35 — AI 要耦合企业工作流，而不只是处理单张图片
</p>
<p>
14:28 — 从技术驱动转向客户问题与完整 solution
</p>
<p>
16:03 — Go to market 与 product-market fit 的现实难度
</p>
<p>
18:48 — 一边交付一边建立 SOP 和 scalable 系统
</p>
<p>
21:37 — 用首个设计伙伴打磨流程后拓展欧美客户
</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=N7yFSOj3fRo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/173801d9/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>靠捡垃圾攒服务器，做出亚马逊Rekognition的前身！AI前夜的创业故事｜灶爷访谈_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/k4ymsRaIUX4">https://youtu.be/k4ymsRaIUX4</a></p>

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<p>请把正在犹豫的产品转向方案带来，用客户证据检验停止、转向或加注的决定。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E426. 资深创业者：如何识别大厂里的老兵油子？</title>
      <itunes:episode>426</itunes:episode>
      <podcast:episode>426</podcast:episode>
      <itunes:title>E426. 资深创业者：如何识别大厂里的老兵油子？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/ce482045</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>大厂履历能证明专才，却不能证明一个人适合 Startup。灶爷结合 Orbeus、Amazon Rekognition 与 Wyze 的经历，解释为什么“老兵油子”和真正能做事的人说话可能很像，只有持续交付与 get shit done 才能拉开差距。</p>

<p>适合从大厂转向 Startup、招聘早期员工或选择创业合伙人的人，帮助你从履历、话术和真实产出之间做出更可靠的判断。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么大厂的规范与 Leadership Principles 既能训练人，也可能被武器化？</p>
<p>• 老兵油子如何用权威话术否掉想法、减少工作，却显得很专业？</p>
<p>• 为什么判断创业型人才的核心不是说法，而是能否 get shit done？</p>
<p>• 大厂背景、Startup 经历与应届身份，哪一种更能预测真实交付？</p>
<p>• AI 改变技能价值后，动机、心力与创造性为什么更值得观察？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>灶爷（Tianqiang Liu），Orbeus 创始人；公司被亚马逊收购后成为 Amazon Rekognition，后来担任 Wyze CTO，并成立 Huhu AI。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3R-wxLm3G7M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ce482045/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>创业AI公司5000万美元卖亚马逊，前Wyze CTO｜重要决定怎么做？｜如何识别大厂里的混子｜灶爷_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/FKCPAI9yHKE">https://youtu.be/FKCPAI9yHKE</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>不妨带来候选人的面试记录或交付案例，拆解怎样识别真正适合创业的人才。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>大厂履历能证明专才，却不能证明一个人适合 Startup。灶爷结合 Orbeus、Amazon Rekognition 与 Wyze 的经历，解释为什么“老兵油子”和真正能做事的人说话可能很像，只有持续交付与 get shit done 才能拉开差距。</p>

<p>适合从大厂转向 Startup、招聘早期员工或选择创业合伙人的人，帮助你从履历、话术和真实产出之间做出更可靠的判断。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么大厂的规范与 Leadership Principles 既能训练人，也可能被武器化？</p>
<p>• 老兵油子如何用权威话术否掉想法、减少工作，却显得很专业？</p>
<p>• 为什么判断创业型人才的核心不是说法，而是能否 get shit done？</p>
<p>• 大厂背景、Startup 经历与应届身份，哪一种更能预测真实交付？</p>
<p>• AI 改变技能价值后，动机、心力与创造性为什么更值得观察？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>灶爷（Tianqiang Liu），Orbeus 创始人；公司被亚马逊收购后成为 Amazon Rekognition，后来担任 Wyze CTO，并成立 Huhu AI。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3R-wxLm3G7M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ce482045/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p><a href="https://youtu.be/FKCPAI9yHKE">https://youtu.be/FKCPAI9yHKE</a></p>

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<p>不妨带来候选人的面试记录或交付案例，拆解怎样识别真正适合创业的人才。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 25 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>大厂履历能证明专才，却不能证明一个人适合 Startup。灶爷结合 Orbeus、Amazon Rekognition 与 Wyze 的经历，解释为什么“老兵油子”和真正能做事的人说话可能很像，只有持续交付与 get shit done 才能拉开差距。</p>

<p>适合从大厂转向 Startup、招聘早期员工或选择创业合伙人的人，帮助你从履历、话术和真实产出之间做出更可靠的判断。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么大厂的规范与 Leadership Principles 既能训练人，也可能被武器化？</p>
<p>• 老兵油子如何用权威话术否掉想法、减少工作，却显得很专业？</p>
<p>• 为什么判断创业型人才的核心不是说法，而是能否 get shit done？</p>
<p>• 大厂背景、Startup 经历与应届身份，哪一种更能预测真实交付？</p>
<p>• AI 改变技能价值后，动机、心力与创造性为什么更值得观察？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>灶爷（Tianqiang Liu），Orbeus 创始人；公司被亚马逊收购后成为 Amazon Rekognition，后来担任 Wyze CTO，并成立 Huhu AI。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3R-wxLm3G7M" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/ce482045/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>创业AI公司5000万美元卖亚马逊，前Wyze CTO｜重要决定怎么做？｜如何识别大厂里的混子｜灶爷_上：</p>
<p><a href="https://youtu.be/FKCPAI9yHKE">https://youtu.be/FKCPAI9yHKE</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>不妨带来候选人的面试记录或交付案例，拆解怎样识别真正适合创业的人才。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/ce482045/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E425. 真格基金戴雨森：产业的规律，AI的颠覆，顶级基金都看到了什么？</title>
      <itunes:episode>425</itunes:episode>
      <podcast:episode>425</podcast:episode>
      <itunes:title>E425. 真格基金戴雨森：产业的规律，AI的颠覆，顶级基金都看到了什么？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/e792efba</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>从聚美优品到真格基金，戴雨森以创业者和投资人的双重视角，讨论如何识别移动互联网与生成式 AI 的不连续变化，以及当执行力被 AI 平价化后，产品选择、Agency 和 Taste 为什么变得更关键。</p>

<p>适合 AI 创业者、产品负责人和早期投资人，帮助你判断技术浪潮是否真的到来，以及产品、增长和人才标准应如何随之调整。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用性能、价格与易用性的变化识别技术浪潮的不连续点？</p>
<p>• ChatGPT 的用户自发传播为何是跨越鸿沟的重要信号？</p>
<p>• 为什么早期产品的方向选择可能比买量和 A/B 微调更重要？</p>
<p>• 当执行力逐渐平价化，Agency 与 Taste 如何成为新的稀缺能力？</p>
<p>• Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 产品说明“套壳”与护城河应当怎样判断？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 戴雨森的创业与 AI 投资经历
</p>
<p>
00:01:49 — 从聚美优品回看移动互联网浪潮
</p>
<p>
00:03:11 — 如何识别新技术浪潮的推背感
</p>
<p>
00:07:00 — ChatGPT 如何跨越用户鸿沟
</p>
<p>
00:10:29 — 早期投资为何选择重于 A/B 测试
</p>
<p>
00:13:57 — 买量失效与增长范式迁移
</p>
<p>
00:20:40 — 执行力平价后，Agency 与 Taste 更稀缺
</p>
<p>
00:25:30 — AI 时代重新评估创业者画像
</p>
<p>
00:35:00 — 模型与产品：套壳不等于没有护城河
</p>
<p>
00:42:44 — 用行动缓解 AI 焦虑
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>戴雨森，真格基金合伙人，曾参与创办聚美优品，并投资 Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 项目。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3t2I_BMG9gU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e792efba/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>真格基金戴雨森：顶级VC如何判断AI浪潮中的机会与个人价值？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/fwlAB0P5ojw">https://youtu.be/fwlAB0P5ojw</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你对技术浪潮的判断和产品草案，讨论品味与行动该落在哪个选择上。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>从聚美优品到真格基金，戴雨森以创业者和投资人的双重视角，讨论如何识别移动互联网与生成式 AI 的不连续变化，以及当执行力被 AI 平价化后，产品选择、Agency 和 Taste 为什么变得更关键。</p>

<p>适合 AI 创业者、产品负责人和早期投资人，帮助你判断技术浪潮是否真的到来，以及产品、增长和人才标准应如何随之调整。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用性能、价格与易用性的变化识别技术浪潮的不连续点？</p>
<p>• ChatGPT 的用户自发传播为何是跨越鸿沟的重要信号？</p>
<p>• 为什么早期产品的方向选择可能比买量和 A/B 微调更重要？</p>
<p>• 当执行力逐渐平价化，Agency 与 Taste 如何成为新的稀缺能力？</p>
<p>• Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 产品说明“套壳”与护城河应当怎样判断？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 戴雨森的创业与 AI 投资经历
</p>
<p>
00:01:49 — 从聚美优品回看移动互联网浪潮
</p>
<p>
00:03:11 — 如何识别新技术浪潮的推背感
</p>
<p>
00:07:00 — ChatGPT 如何跨越用户鸿沟
</p>
<p>
00:10:29 — 早期投资为何选择重于 A/B 测试
</p>
<p>
00:13:57 — 买量失效与增长范式迁移
</p>
<p>
00:20:40 — 执行力平价后，Agency 与 Taste 更稀缺
</p>
<p>
00:25:30 — AI 时代重新评估创业者画像
</p>
<p>
00:35:00 — 模型与产品：套壳不等于没有护城河
</p>
<p>
00:42:44 — 用行动缓解 AI 焦虑
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>戴雨森，真格基金合伙人，曾参与创办聚美优品，并投资 Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 项目。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3t2I_BMG9gU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e792efba/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>真格基金戴雨森：顶级VC如何判断AI浪潮中的机会与个人价值？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/fwlAB0P5ojw">https://youtu.be/fwlAB0P5ojw</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你对技术浪潮的判断和产品草案，讨论品味与行动该落在哪个选择上。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>从聚美优品到真格基金，戴雨森以创业者和投资人的双重视角，讨论如何识别移动互联网与生成式 AI 的不连续变化，以及当执行力被 AI 平价化后，产品选择、Agency 和 Taste 为什么变得更关键。</p>

<p>适合 AI 创业者、产品负责人和早期投资人，帮助你判断技术浪潮是否真的到来，以及产品、增长和人才标准应如何随之调整。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用性能、价格与易用性的变化识别技术浪潮的不连续点？</p>
<p>• ChatGPT 的用户自发传播为何是跨越鸿沟的重要信号？</p>
<p>• 为什么早期产品的方向选择可能比买量和 A/B 微调更重要？</p>
<p>• 当执行力逐渐平价化，Agency 与 Taste 如何成为新的稀缺能力？</p>
<p>• Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 产品说明“套壳”与护城河应当怎样判断？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 戴雨森的创业与 AI 投资经历
</p>
<p>
00:01:49 — 从聚美优品回看移动互联网浪潮
</p>
<p>
00:03:11 — 如何识别新技术浪潮的推背感
</p>
<p>
00:07:00 — ChatGPT 如何跨越用户鸿沟
</p>
<p>
00:10:29 — 早期投资为何选择重于 A/B 测试
</p>
<p>
00:13:57 — 买量失效与增长范式迁移
</p>
<p>
00:20:40 — 执行力平价后，Agency 与 Taste 更稀缺
</p>
<p>
00:25:30 — AI 时代重新评估创业者画像
</p>
<p>
00:35:00 — 模型与产品：套壳不等于没有护城河
</p>
<p>
00:42:44 — 用行动缓解 AI 焦虑
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>戴雨森，真格基金合伙人，曾参与创办聚美优品，并投资 Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 项目。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=3t2I_BMG9gU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e792efba/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>真格基金戴雨森：顶级VC如何判断AI浪潮中的机会与个人价值？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/fwlAB0P5ojw">https://youtu.be/fwlAB0P5ojw</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>拿出你对技术浪潮的判断和产品草案，讨论品味与行动该落在哪个选择上。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/e792efba/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E424. 前谷歌总监，Huma创始人Richard：不断否定自己才是成功关键｜如何危机公关？｜币圈价值回归</title>
      <itunes:episode>424</itunes:episode>
      <podcast:episode>424</podcast:episode>
      <itunes:title>E424. 前谷歌总监，Huma创始人Richard：不断否定自己才是成功关键｜如何危机公关？｜币圈价值回归</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/127391c6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Richard 表示，Huma 的交易资金已达 40 亿美元，目标是用 PayFi、稳定币和区块链把跨境结算从 T+3/T+4 推到 T+0。本期也复盘创业中更难的一课：既要坚持长期方向，又要不断否定具体做法，并在 PR 危机中用坦诚沟通重建信任。</p>

<p>适合关注 Crypto、稳定币、跨境支付或正在应对创业不确定性的人，帮助你判断一项长期信念与具体产品路径应当如何分开取舍。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• PayFi 为什么要用稳定币和区块链把跨境结算从逐级对账变成更快的资金流转？</p>
<p>• Solana、托管、合规与流动性在 PayFi Stack 中分别解决什么问题？</p>
<p>• Huma Finance 如何结合监管账户、短账期与机构评级控制垫资风险？</p>
<p>• 创业者如何区分必须坚持的长期信念与需要快速调整的执行路径？</p>
<p>• PR 危机发生后，承认错误、公开解释与 AMA 为什么可能修复信任？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 频道成长与再次对谈的缘起
</p>
<p>
00:02:30 — Richard 与 Huma Finance 的近况
</p>
<p>
00:03:45 — ETF 与稳定币改变 Crypto 格局
</p>
<p>
00:07:50 — 比特币和稳定币分别创造什么价值
</p>
<p>
00:10:30 — PayFi 如何推动 T+0 跨境支付
</p>
<p>
00:13:50 — 拆解 PayFi Stack 的关键层次
</p>
<p>
00:16:30 — Huma Finance 的规模与风控机制
</p>
<p>
00:20:30 — 创业中坚持什么、否定什么
</p>
<p>
00:26:40 — 把 PR 危机转化为公开沟通
</p>
<p>
00:31:40 — Token 空投与社区运营
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Richard，前 Google Director、Huma Finance 联合创始人，围绕 PayFi、跨境支付与连续创业经验展开分享。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=_DFrwyNlu0o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/127391c6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p>华人在硅谷怎么做(不)到VP？：</p>
<p><a href="https://youtu.be/8omGQSetKMA">https://youtu.be/8omGQSetKMA</a></p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把你在坚持方向与修正路径间的真实决策带来，讨论哪些信号值得相信。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Richard 表示，Huma 的交易资金已达 40 亿美元，目标是用 PayFi、稳定币和区块链把跨境结算从 T+3/T+4 推到 T+0。本期也复盘创业中更难的一课：既要坚持长期方向，又要不断否定具体做法，并在 PR 危机中用坦诚沟通重建信任。</p>

<p>适合关注 Crypto、稳定币、跨境支付或正在应对创业不确定性的人，帮助你判断一项长期信念与具体产品路径应当如何分开取舍。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• PayFi 为什么要用稳定币和区块链把跨境结算从逐级对账变成更快的资金流转？</p>
<p>• Solana、托管、合规与流动性在 PayFi Stack 中分别解决什么问题？</p>
<p>• Huma Finance 如何结合监管账户、短账期与机构评级控制垫资风险？</p>
<p>• 创业者如何区分必须坚持的长期信念与需要快速调整的执行路径？</p>
<p>• PR 危机发生后，承认错误、公开解释与 AMA 为什么可能修复信任？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 频道成长与再次对谈的缘起
</p>
<p>
00:02:30 — Richard 与 Huma Finance 的近况
</p>
<p>
00:03:45 — ETF 与稳定币改变 Crypto 格局
</p>
<p>
00:07:50 — 比特币和稳定币分别创造什么价值
</p>
<p>
00:10:30 — PayFi 如何推动 T+0 跨境支付
</p>
<p>
00:13:50 — 拆解 PayFi Stack 的关键层次
</p>
<p>
00:16:30 — Huma Finance 的规模与风控机制
</p>
<p>
00:20:30 — 创业中坚持什么、否定什么
</p>
<p>
00:26:40 — 把 PR 危机转化为公开沟通
</p>
<p>
00:31:40 — Token 空投与社区运营
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Richard，前 Google Director、Huma Finance 联合创始人，围绕 PayFi、跨境支付与连续创业经验展开分享。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=_DFrwyNlu0o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 14 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Richard 表示，Huma 的交易资金已达 40 亿美元，目标是用 PayFi、稳定币和区块链把跨境结算从 T+3/T+4 推到 T+0。本期也复盘创业中更难的一课：既要坚持长期方向，又要不断否定具体做法，并在 PR 危机中用坦诚沟通重建信任。</p>

<p>适合关注 Crypto、稳定币、跨境支付或正在应对创业不确定性的人，帮助你判断一项长期信念与具体产品路径应当如何分开取舍。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• PayFi 为什么要用稳定币和区块链把跨境结算从逐级对账变成更快的资金流转？</p>
<p>• Solana、托管、合规与流动性在 PayFi Stack 中分别解决什么问题？</p>
<p>• Huma Finance 如何结合监管账户、短账期与机构评级控制垫资风险？</p>
<p>• 创业者如何区分必须坚持的长期信念与需要快速调整的执行路径？</p>
<p>• PR 危机发生后，承认错误、公开解释与 AMA 为什么可能修复信任？</p>

<p><strong>章节</strong></p>

<p>
00:00:00 — 频道成长与再次对谈的缘起
</p>
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00:02:30 — Richard 与 Huma Finance 的近况
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<p>
00:03:45 — ETF 与稳定币改变 Crypto 格局
</p>
<p>
00:07:50 — 比特币和稳定币分别创造什么价值
</p>
<p>
00:10:30 — PayFi 如何推动 T+0 跨境支付
</p>
<p>
00:13:50 — 拆解 PayFi Stack 的关键层次
</p>
<p>
00:16:30 — Huma Finance 的规模与风控机制
</p>
<p>
00:20:30 — 创业中坚持什么、否定什么
</p>
<p>
00:26:40 — 把 PR 危机转化为公开沟通
</p>
<p>
00:31:40 — Token 空投与社区运营
</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Richard，前 Google Director、Huma Finance 联合创始人，围绕 PayFi、跨境支付与连续创业经验展开分享。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=_DFrwyNlu0o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>华人在硅谷怎么做(不)到VP？：</p>
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<p>把你在坚持方向与修正路径间的真实决策带来，讨论哪些信号值得相信。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E423. 鸭哥演示用Cursor分析股票（回测平台 + alpha策略）</title>
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      <podcast:episode>423</podcast:episode>
      <itunes:title>E423. 鸭哥演示用Cursor分析股票（回测平台 + alpha策略）</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a58d4b2b</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>鸭哥用 Cursor 从下载行情数据开始，让 Agentic AI 自主搭建回测平台、实现 alpha 策略并生成分析报告。重点不是让 AI 多写代码，而是由 AI manager 交叉检查异常，并为最终交付负责。</p>

<p>适合想用 Cursor 构建金融分析工具、回测平台或其他复杂工作流的人，帮助你判断哪些任务能交给 Agentic AI，哪些结果必须由人复核。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何从行情数据下载开始，让 Cursor 逐步搭建可运行的回测平台？</p>
<p>• 为什么先用 Buy and Hold 等简单基准验证正确性，再实现 alpha 策略？</p>
<p>• 当回测表现好得不真实，应该检查哪些数据、假设与中间结果？</p>
<p>• AI 管理者为什么要负责定义目标、解除阻塞和验收最终交付？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=sFefn6R6jYY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/a58d4b2b/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>请带上你正在跑的回测结果和异常案例，来拆解策略假设该怎样复核。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>鸭哥用 Cursor 从下载行情数据开始，让 Agentic AI 自主搭建回测平台、实现 alpha 策略并生成分析报告。重点不是让 AI 多写代码，而是由 AI manager 交叉检查异常，并为最终交付负责。</p>

<p>适合想用 Cursor 构建金融分析工具、回测平台或其他复杂工作流的人，帮助你判断哪些任务能交给 Agentic AI，哪些结果必须由人复核。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何从行情数据下载开始，让 Cursor 逐步搭建可运行的回测平台？</p>
<p>• 为什么先用 Buy and Hold 等简单基准验证正确性，再实现 alpha 策略？</p>
<p>• 当回测表现好得不真实，应该检查哪些数据、假设与中间结果？</p>
<p>• AI 管理者为什么要负责定义目标、解除阻塞和验收最终交付？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=sFefn6R6jYY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 09 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>鸭哥用 Cursor 从下载行情数据开始，让 Agentic AI 自主搭建回测平台、实现 alpha 策略并生成分析报告。重点不是让 AI 多写代码，而是由 AI manager 交叉检查异常，并为最终交付负责。</p>

<p>适合想用 Cursor 构建金融分析工具、回测平台或其他复杂工作流的人，帮助你判断哪些任务能交给 Agentic AI，哪些结果必须由人复核。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何从行情数据下载开始，让 Cursor 逐步搭建可运行的回测平台？</p>
<p>• 为什么先用 Buy and Hold 等简单基准验证正确性，再实现 alpha 策略？</p>
<p>• 当回测表现好得不真实，应该检查哪些数据、假设与中间结果？</p>
<p>• AI 管理者为什么要负责定义目标、解除阻塞和验收最终交付？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E422. 靠捡垃圾攒服务器，做出亚马逊Rekognition的前身！AI前夜的创业故事｜灶爷访谈_上</title>
      <itunes:episode>422</itunes:episode>
      <podcast:episode>422</podcast:episode>
      <itunes:title>E422. 靠捡垃圾攒服务器，做出亚马逊Rekognition的前身！AI前夜的创业故事｜灶爷访谈_上</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9bae4c24</link>
      <description>
        <![CDATA[完整版64分钟：https://youtu.be/FKCPAI9yHKE

TQ（网名“灶爷”）现任 Huhu AI CEO，曾在垃圾箱里捡零件、拼出6台服务器，用开源组件做出计算机视觉 API 平台 Orbeus，并以 5000 万美元卖给亚马逊。加入 Amazon 后，他主导搭建了 AWS Rekognition，又在智能家居品牌 Wyze 担任 CTO，三年把技术团队从1人扩到150人。
本期访谈聊到：
- 07-12 年深度学习崛起前夜的计算机视觉生态
- 从读博、找工作到辞学创业的关键抉择
- “垃圾箱服务器”拼私有云的工程细节- 
Techstars／YC 的面试与融资经历
- “刺猬 vs 狐狸”——技术人应专注还是求变？
- 低利率年代 AI 公司的典型“卖公司”盈利模式
- 如果你在科技公司做技术或产品，想了解上一波 AI 创业的机会与陷阱，这段经历会给你不少启发。

00:00:00 捡垃圾组服务器
00:00:27 嘉宾登场与自我介绍
00:00:49 Orbeus 创业回顾
00:01:28 50 M 卖给亚马逊
00:01:48 在 Amazon 搭建 Rekognition
00:02:28 跳槽 Wyze 扩技术团队
00:03:45 计算机视觉的前夜
00:05:05 辞博创业的契机
00:07:45 宿舍私有云与停电影响
00:11:19 决定加入 Techstars
00:13:52 刺猬 vs 狐狸 的专注选择
00:16:48 低利率时代的“卖公司”模式
00:20:00 AI 收购潮的终结]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[完整版64分钟：https://youtu.be/FKCPAI9yHKE

TQ（网名“灶爷”）现任 Huhu AI CEO，曾在垃圾箱里捡零件、拼出6台服务器，用开源组件做出计算机视觉 API 平台 Orbeus，并以 5000 万美元卖给亚马逊。加入 Amazon 后，他主导搭建了 AWS Rekognition，又在智能家居品牌 Wyze 担任 CTO，三年把技术团队从1人扩到150人。
本期访谈聊到：
- 07-12 年深度学习崛起前夜的计算机视觉生态
- 从读博、找工作到辞学创业的关键抉择
- “垃圾箱服务器”拼私有云的工程细节- 
Techstars／YC 的面试与融资经历
- “刺猬 vs 狐狸”——技术人应专注还是求变？
- 低利率年代 AI 公司的典型“卖公司”盈利模式
- 如果你在科技公司做技术或产品，想了解上一波 AI 创业的机会与陷阱，这段经历会给你不少启发。

00:00:00 捡垃圾组服务器
00:00:27 嘉宾登场与自我介绍
00:00:49 Orbeus 创业回顾
00:01:28 50 M 卖给亚马逊
00:01:48 在 Amazon 搭建 Rekognition
00:02:28 跳槽 Wyze 扩技术团队
00:03:45 计算机视觉的前夜
00:05:05 辞博创业的契机
00:07:45 宿舍私有云与停电影响
00:11:19 决定加入 Techstars
00:13:52 刺猬 vs 狐狸 的专注选择
00:16:48 低利率时代的“卖公司”模式
00:20:00 AI 收购潮的终结]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 06 Jun 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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TQ（网名“灶爷”）现任 Huhu AI CEO，曾在垃圾箱里捡零件、拼出6台服务器，用开源组件做出计算机视觉 API 平台 Orbeus，并以 5000 万美元卖给亚马逊。加入 Amazon 后，他主导搭建了 AWS Rekognition，又在智能家居品牌 Wyze 担任 CTO，三年把技术团队从1人扩到150人。
本期访谈聊到：
- 07-12 年深度学习崛起前夜的计算机视觉生态
- 从读博、找工作到辞学创业的关键抉择
- “垃圾箱服务器”拼私有云的工程细节- 
Techstars／YC 的面试与融资经历
- “刺猬 vs 狐狸”——技术人应专注还是求变？
- 低利率年代 AI 公司的典型“卖公司”盈利模式
- 如果你在科技公司做技术或产品，想了解上一波 AI 创业的机会与陷阱，这段经历会给你不少启发。

00:00:00 捡垃圾组服务器
00:00:27 嘉宾登场与自我介绍
00:00:49 Orbeus 创业回顾
00:01:28 50 M 卖给亚马逊
00:01:48 在 Amazon 搭建 Rekognition
00:02:28 跳槽 Wyze 扩技术团队
00:03:45 计算机视觉的前夜
00:05:05 辞博创业的契机
00:07:45 宿舍私有云与停电影响
00:11:19 决定加入 Techstars
00:13:52 刺猬 vs 狐狸 的专注选择
00:16:48 低利率时代的“卖公司”模式
00:20:00 AI 收购潮的终结]]>
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      <title>E421. 人生的意义不靠找而靠做｜樊登</title>
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5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

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      <pubDate>Wed, 04 Jun 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E420. 你以为的思考其实只是在内耗｜樊登</title>
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      <pubDate>Tue, 03 Jun 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E419. 带来十亿年收入的三个认知迭代｜樊登</title>
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      <pubDate>Mon, 02 Jun 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E418. 曾经的失败或许是下一站好运的伏笔｜樊登</title>
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      <pubDate>Sun, 01 Jun 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E417. 樊登：十倍增长比20%的提升更容易</title>
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- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 31 May 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
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      <title>E416. 先赚钱，再优化商业模型｜樊登早期创业故事</title>
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        <![CDATA[一场讲座PPT卖六万 后来发现大家不看PPT 但不想退钱 于是发明了微信群语音 

两个群怎么办？]]>
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        <![CDATA[一场讲座PPT卖六万 后来发现大家不看PPT 但不想退钱 于是发明了微信群语音 

两个群怎么办？]]>
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      <pubDate>Fri, 30 May 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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两个群怎么办？]]>
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      <title>E415. 樊登：讲完几百本书，提升最大的是这三次认知迭代</title>
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      <description>
        <![CDATA[在华盛顿大学的绿荫下，我与 樊登 畅聊他如何把 “帮 3 亿人养成阅读习惯” 从一句口号落地成「帆书」——一个持续十年、跨越 PPT → 微信群 → 公众号 → App → 短视频的超级产品。

- 10 倍思维：为什么“提升 20 %”反而更难？樊登给出了创新必须“脱胎换骨”的底层逻辑。
- 产品迭代史：手动群发语音到斩获 2 亿抖音粉丝的全过程，展示“小团队如何踩中平台红利”。
- 订阅 + 代理商业模型：300 元年费、当地代理裂变，让“在线卖知识”成为可能。
- 内容哲学：拒绝贩卖焦虑，用故事和情绪让知识“好听”又“好用”。
- 三次认知飞跃：从《论语》到批判性思维再到复杂系统，他的自我升级路线图。
- 聚焦与 Say No：保持“懒”与专注，在诱惑与深度之间取舍。
- AI 伪造挑战：当深度伪造开始滥用他的头像与声音，他怎么看内容真伪与立法？

这期访谈对科技行业的产品人、内容人、创业者都有启发：如何在快速变化的环境中，用迭代与价值驱动建立长期护城河

00:00:00 3 亿人阅读愿景
00:02:30 从 PPT 到微信群：帆书最早原型
00:05:00 10 倍而非 20 % 的创新思维
00:08:00 公众号→App→抖音：多平台迭代
00:11:30 订阅+代理：商业模式拆解
00:16:00 不贩卖焦虑的内容哲学
00:20:00 三次认知飞跃：论语·科学·复杂系统
00:27:00 聚焦与 Say No：只做一件事
00:31:30 开悟、天命与日常幸福
00:35:30 AI 深度伪造的名誉挑战
00:37:00 结语：让更多人爱上读书]]>
      </description>
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        <![CDATA[在华盛顿大学的绿荫下，我与 樊登 畅聊他如何把 “帮 3 亿人养成阅读习惯” 从一句口号落地成「帆书」——一个持续十年、跨越 PPT → 微信群 → 公众号 → App → 短视频的超级产品。

- 10 倍思维：为什么“提升 20 %”反而更难？樊登给出了创新必须“脱胎换骨”的底层逻辑。
- 产品迭代史：手动群发语音到斩获 2 亿抖音粉丝的全过程，展示“小团队如何踩中平台红利”。
- 订阅 + 代理商业模型：300 元年费、当地代理裂变，让“在线卖知识”成为可能。
- 内容哲学：拒绝贩卖焦虑，用故事和情绪让知识“好听”又“好用”。
- 三次认知飞跃：从《论语》到批判性思维再到复杂系统，他的自我升级路线图。
- 聚焦与 Say No：保持“懒”与专注，在诱惑与深度之间取舍。
- AI 伪造挑战：当深度伪造开始滥用他的头像与声音，他怎么看内容真伪与立法？

这期访谈对科技行业的产品人、内容人、创业者都有启发：如何在快速变化的环境中，用迭代与价值驱动建立长期护城河

00:00:00 3 亿人阅读愿景
00:02:30 从 PPT 到微信群：帆书最早原型
00:05:00 10 倍而非 20 % 的创新思维
00:08:00 公众号→App→抖音：多平台迭代
00:11:30 订阅+代理：商业模式拆解
00:16:00 不贩卖焦虑的内容哲学
00:20:00 三次认知飞跃：论语·科学·复杂系统
00:27:00 聚焦与 Say No：只做一件事
00:31:30 开悟、天命与日常幸福
00:35:30 AI 深度伪造的名誉挑战
00:37:00 结语：让更多人爱上读书]]>
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      <pubDate>Fri, 30 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[在华盛顿大学的绿荫下，我与 樊登 畅聊他如何把 “帮 3 亿人养成阅读习惯” 从一句口号落地成「帆书」——一个持续十年、跨越 PPT → 微信群 → 公众号 → App → 短视频的超级产品。

- 10 倍思维：为什么“提升 20 %”反而更难？樊登给出了创新必须“脱胎换骨”的底层逻辑。
- 产品迭代史：手动群发语音到斩获 2 亿抖音粉丝的全过程，展示“小团队如何踩中平台红利”。
- 订阅 + 代理商业模型：300 元年费、当地代理裂变，让“在线卖知识”成为可能。
- 内容哲学：拒绝贩卖焦虑，用故事和情绪让知识“好听”又“好用”。
- 三次认知飞跃：从《论语》到批判性思维再到复杂系统，他的自我升级路线图。
- 聚焦与 Say No：保持“懒”与专注，在诱惑与深度之间取舍。
- AI 伪造挑战：当深度伪造开始滥用他的头像与声音，他怎么看内容真伪与立法？

这期访谈对科技行业的产品人、内容人、创业者都有启发：如何在快速变化的环境中，用迭代与价值驱动建立长期护城河

00:00:00 3 亿人阅读愿景
00:02:30 从 PPT 到微信群：帆书最早原型
00:05:00 10 倍而非 20 % 的创新思维
00:08:00 公众号→App→抖音：多平台迭代
00:11:30 订阅+代理：商业模式拆解
00:16:00 不贩卖焦虑的内容哲学
00:20:00 三次认知飞跃：论语·科学·复杂系统
00:27:00 聚焦与 Say No：只做一件事
00:31:30 开悟、天命与日常幸福
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      <title>E414. Meta Tech Lead： 怎样提高自己的“身价”？</title>
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      <description>
        <![CDATA[欢迎来到本期视频！今天我们邀请到了在北美科技大厂拥有超过10年经验的资深程序员、目前在 Meta 担任 Tech Lead 的“土汪”！

土汪不仅拥有丰富的技术和管理经验（曾在施耐德电气、亚马逊任职），也曾尝试过内容创作。在本期访谈中，我们将深入探讨：

他为何在2019年经历“中年危机”后开始做视频，后来又暂停，以及现在重启视频创作的计划和新方向——从“对着镜头讲”到“采访有价值的人”。
一个有趣的“思想实验”：如果土汪提供职业发展咨询或模拟面试服务，他会如何定价？从最初的每小时$100，到探讨如何将价值提升至每小时$1000，这背后揭示了哪些关于市场、价值认知和目标用户定位的深刻洞见？
“打工人思维”的根深蒂固：土汪分享了自己将房子改造成 Airbnb 的经历，如何从最初对不确定性的恐惧和不适，到逐渐适应并转变思维，认识到“能花钱解决的问题都不是问题”。
对比 Alex Xu (System Design Interview 作者) 对服务定价的看法，进一步探讨个人价值的认知与实现。
如果你也是一名科技从业者，正在思考职业发展、个人价值实现，或者对“打工人思维”与“创业者思维”的碰撞感兴趣，那么本期内容绝对不容错过！听听土汪最“原始”也最真实的思考过程，或许能给你带来不一样的启发。

00:00:00 嘉宾出场 &amp; 自我介绍
00:00:30 十年履历：施耐德 → Amazon → Meta Tech Lead
00:01:15 2019 中年危机与首次做 YouTube
00:02:00 放弃 Talking Head，准备转型访谈
00:02:30 「如果靠 Mock Interview 赚钱？」的假设
00:03:10 $100 vs $1000：定价思路拆解
00:04:10 价值 10% 增益与“找基数大的人”
00:05:00 如何建立高价信任—目标受众策略
00:06:00 Airbnb 案例：面对不确定性的练习
00:07:00 大厂路径依赖 vs 商业世界的杠杆
00:08:30 心态翻转：从升职加薪到「好玩赚钱」
00:09:30 技术人创业第一坑：懂道理≠能落地
00:10:10 结语：副业背后的长期思维]]>
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        <![CDATA[欢迎来到本期视频！今天我们邀请到了在北美科技大厂拥有超过10年经验的资深程序员、目前在 Meta 担任 Tech Lead 的“土汪”！

土汪不仅拥有丰富的技术和管理经验（曾在施耐德电气、亚马逊任职），也曾尝试过内容创作。在本期访谈中，我们将深入探讨：

他为何在2019年经历“中年危机”后开始做视频，后来又暂停，以及现在重启视频创作的计划和新方向——从“对着镜头讲”到“采访有价值的人”。
一个有趣的“思想实验”：如果土汪提供职业发展咨询或模拟面试服务，他会如何定价？从最初的每小时$100，到探讨如何将价值提升至每小时$1000，这背后揭示了哪些关于市场、价值认知和目标用户定位的深刻洞见？
“打工人思维”的根深蒂固：土汪分享了自己将房子改造成 Airbnb 的经历，如何从最初对不确定性的恐惧和不适，到逐渐适应并转变思维，认识到“能花钱解决的问题都不是问题”。
对比 Alex Xu (System Design Interview 作者) 对服务定价的看法，进一步探讨个人价值的认知与实现。
如果你也是一名科技从业者，正在思考职业发展、个人价值实现，或者对“打工人思维”与“创业者思维”的碰撞感兴趣，那么本期内容绝对不容错过！听听土汪最“原始”也最真实的思考过程，或许能给你带来不一样的启发。

00:00:00 嘉宾出场 &amp; 自我介绍
00:00:30 十年履历：施耐德 → Amazon → Meta Tech Lead
00:01:15 2019 中年危机与首次做 YouTube
00:02:00 放弃 Talking Head，准备转型访谈
00:02:30 「如果靠 Mock Interview 赚钱？」的假设
00:03:10 $100 vs $1000：定价思路拆解
00:04:10 价值 10% 增益与“找基数大的人”
00:05:00 如何建立高价信任—目标受众策略
00:06:00 Airbnb 案例：面对不确定性的练习
00:07:00 大厂路径依赖 vs 商业世界的杠杆
00:08:30 心态翻转：从升职加薪到「好玩赚钱」
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      <pubDate>Fri, 23 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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土汪不仅拥有丰富的技术和管理经验（曾在施耐德电气、亚马逊任职），也曾尝试过内容创作。在本期访谈中，我们将深入探讨：

他为何在2019年经历“中年危机”后开始做视频，后来又暂停，以及现在重启视频创作的计划和新方向——从“对着镜头讲”到“采访有价值的人”。
一个有趣的“思想实验”：如果土汪提供职业发展咨询或模拟面试服务，他会如何定价？从最初的每小时$100，到探讨如何将价值提升至每小时$1000，这背后揭示了哪些关于市场、价值认知和目标用户定位的深刻洞见？
“打工人思维”的根深蒂固：土汪分享了自己将房子改造成 Airbnb 的经历，如何从最初对不确定性的恐惧和不适，到逐渐适应并转变思维，认识到“能花钱解决的问题都不是问题”。
对比 Alex Xu (System Design Interview 作者) 对服务定价的看法，进一步探讨个人价值的认知与实现。
如果你也是一名科技从业者，正在思考职业发展、个人价值实现，或者对“打工人思维”与“创业者思维”的碰撞感兴趣，那么本期内容绝对不容错过！听听土汪最“原始”也最真实的思考过程，或许能给你带来不一样的启发。

00:00:00 嘉宾出场 &amp; 自我介绍
00:00:30 十年履历：施耐德 → Amazon → Meta Tech Lead
00:01:15 2019 中年危机与首次做 YouTube
00:02:00 放弃 Talking Head，准备转型访谈
00:02:30 「如果靠 Mock Interview 赚钱？」的假设
00:03:10 $100 vs $1000：定价思路拆解
00:04:10 价值 10% 增益与“找基数大的人”
00:05:00 如何建立高价信任—目标受众策略
00:06:00 Airbnb 案例：面对不确定性的练习
00:07:00 大厂路径依赖 vs 商业世界的杠杆
00:08:30 心态翻转：从升职加薪到「好玩赚钱」
00:09:30 技术人创业第一坑：懂道理≠能落地
00:10:10 结语：副业背后的长期思维]]>
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    <item>
      <title>E413. 不懂“人”，谈何职业发展？｜陈然访谈</title>
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        <![CDATA[完整版36分钟：https://youtu.be/Ngd2nWp0Xfc

在这 14 分钟的即兴对谈里，我们把“副业”“销售”“升职”“人生意义”这些看似分散的主题串成了一条暗线：一切都是“人”的游戏。

开头，我们先颠覆常见的副业叙事——副业的首要目标不是立刻赚钱，而是让工程师的世界从“深”走向“广”，从 builder 走到 seller。只有站到交易一线，才会真正体会“情绪先于逻辑”的人性法则，也才懂得为什么“永远别夸自己产品有多好”。

中段，我们把视角拉回职场：升职加薪并不是一套客观流程，而是决策者对你的深层信任。当你开始像关心用户一样关心老板的欲望、恐惧与职业路径，你会发现梯子并没有想象中那么陡。

后半段，我们聊到全职奶爸经验、问题驱动 vs 意义驱动，以及如何在帮助别人与自我界限之间取得平衡。随机的 Coffee Chat、看似不可扩展的善意，恰恰提醒我们：技术人的成长不止于解题，更在于与“人”建立真实链接。

如果你也在科技公司里思考副业、销售、晋升或人生方向，希望这段对话能给你一次由点到面的提醒——先把“人”看见，一切打法才真正成立。

00:00:00 开场 &amp; 副业观
00:02:20 工程师转型销售
00:04:45 销售启示：先情绪后逻辑
00:07:18 升职加薪是人的游戏
00:10:24 问题驱动 vs 意义驱动
00:12:05 共情、界限与 Coffee Chat
00:13:45 结语]]>
      </description>
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        <![CDATA[完整版36分钟：https://youtu.be/Ngd2nWp0Xfc

在这 14 分钟的即兴对谈里，我们把“副业”“销售”“升职”“人生意义”这些看似分散的主题串成了一条暗线：一切都是“人”的游戏。

开头，我们先颠覆常见的副业叙事——副业的首要目标不是立刻赚钱，而是让工程师的世界从“深”走向“广”，从 builder 走到 seller。只有站到交易一线，才会真正体会“情绪先于逻辑”的人性法则，也才懂得为什么“永远别夸自己产品有多好”。

中段，我们把视角拉回职场：升职加薪并不是一套客观流程，而是决策者对你的深层信任。当你开始像关心用户一样关心老板的欲望、恐惧与职业路径，你会发现梯子并没有想象中那么陡。

后半段，我们聊到全职奶爸经验、问题驱动 vs 意义驱动，以及如何在帮助别人与自我界限之间取得平衡。随机的 Coffee Chat、看似不可扩展的善意，恰恰提醒我们：技术人的成长不止于解题，更在于与“人”建立真实链接。

如果你也在科技公司里思考副业、销售、晋升或人生方向，希望这段对话能给你一次由点到面的提醒——先把“人”看见，一切打法才真正成立。

00:00:00 开场 &amp; 副业观
00:02:20 工程师转型销售
00:04:45 销售启示：先情绪后逻辑
00:07:18 升职加薪是人的游戏
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00:12:05 共情、界限与 Coffee Chat
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      <pubDate>Sun, 18 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[完整版36分钟：https://youtu.be/Ngd2nWp0Xfc

在这 14 分钟的即兴对谈里，我们把“副业”“销售”“升职”“人生意义”这些看似分散的主题串成了一条暗线：一切都是“人”的游戏。

开头，我们先颠覆常见的副业叙事——副业的首要目标不是立刻赚钱，而是让工程师的世界从“深”走向“广”，从 builder 走到 seller。只有站到交易一线，才会真正体会“情绪先于逻辑”的人性法则，也才懂得为什么“永远别夸自己产品有多好”。

中段，我们把视角拉回职场：升职加薪并不是一套客观流程，而是决策者对你的深层信任。当你开始像关心用户一样关心老板的欲望、恐惧与职业路径，你会发现梯子并没有想象中那么陡。

后半段，我们聊到全职奶爸经验、问题驱动 vs 意义驱动，以及如何在帮助别人与自我界限之间取得平衡。随机的 Coffee Chat、看似不可扩展的善意，恰恰提醒我们：技术人的成长不止于解题，更在于与“人”建立真实链接。

如果你也在科技公司里思考副业、销售、晋升或人生方向，希望这段对话能给你一次由点到面的提醒——先把“人”看见，一切打法才真正成立。

00:00:00 开场 &amp; 副业观
00:02:20 工程师转型销售
00:04:45 销售启示：先情绪后逻辑
00:07:18 升职加薪是人的游戏
00:10:24 问题驱动 vs 意义驱动
00:12:05 共情、界限与 Coffee Chat
00:13:45 结语]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E412. 成功睡训，分享四个误解和三个体会</title>
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      <itunes:title>E412. 成功睡训，分享四个误解和三个体会</itunes:title>
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        <![CDATA[1. 宝宝不会记恨你或觉得自己被遗弃，那是大人的情感投射
2. 睡训前不需要做睡前仪式，之后也不需要严格遵循固定时间
3. 宝宝的睡眠并不会自己适应
4. 不能限定时间

总之，这是你第一次学着跟宝宝说不。这是一个很重要的技能，祝大家都成功。]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. 宝宝不会记恨你或觉得自己被遗弃，那是大人的情感投射
2. 睡训前不需要做睡前仪式，之后也不需要严格遵循固定时间
3. 宝宝的睡眠并不会自己适应
4. 不能限定时间

总之，这是你第一次学着跟宝宝说不。这是一个很重要的技能，祝大家都成功。]]>
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      <pubDate>Fri, 16 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2. 睡训前不需要做睡前仪式，之后也不需要严格遵循固定时间
3. 宝宝的睡眠并不会自己适应
4. 不能限定时间

总之，这是你第一次学着跟宝宝说不。这是一个很重要的技能，祝大家都成功。]]>
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      <title>E411. 如何才能让金钱跟你走？｜响歌歌逆向访谈下</title>
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        <![CDATA[完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw

在这期视频中，我们聊了聊一个深圳泰华梧桐岛上神奇咖啡店老板的人生经历，以及他关于“发愿”和“金钱是能量”的独特见解。这个分享启发了我对自己做线上课程赚钱的全新感悟——从最初觉得“凭什么赚这个钱”的不可思议，到后来理解了“发愿要正”和持续创造价值的重要性。

视频中，我还分享了：

与合作伙伴“鸭哥”共同打造课程的经历，以及如何客观看待自己的贡献和价值。
作为一个需要上班、带娃的UP主，我是如何挤出时间来做内容创作和课程的（剧透：选择和“臣服”很重要！）。
对于“数据科学家”这个Title的看法，以及为什么我们更应该关注工作带来的“Outcome”（结果），而非仅仅是“Input”（投入）或“Output”（产出）。
在大厂环境下，数据分析师如何通过提升“Influence”（影响力）来真正驱动业务，实现个人价值。
如果你也是在科技公司工作，对个人成长、价值实现、副业探索或工作哲学有思考，相信这期内容会给你带来一些启发。

00:00:00 传奇咖啡店：愿与能量的故事
00:02:30 “金钱是能量”——第一次赚到 Stripe Payout 的震撼
00:05:10 高价课该不该卖？定价、价值感与诚实愿力
00:07:45 Builder &amp; Seller：为什么 3:7 的分工反而最稳
00:09:40 双职工＋带娃：100 件事只做 10 件的时间算法
00:12:00 Data Scientist 是“假标题”吗？Input / Output / Outcome 三层劳动观
00:14:00 职场乐趣在 Outcome，而非 Model 或 Report
00:15:30 数据分析的核心技能：Influence &amp; Earn Your Seat
00:17:00 结语：愿力、能量与职业杠杆的闭环]]>
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        <![CDATA[完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw

在这期视频中，我们聊了聊一个深圳泰华梧桐岛上神奇咖啡店老板的人生经历，以及他关于“发愿”和“金钱是能量”的独特见解。这个分享启发了我对自己做线上课程赚钱的全新感悟——从最初觉得“凭什么赚这个钱”的不可思议，到后来理解了“发愿要正”和持续创造价值的重要性。

视频中，我还分享了：

与合作伙伴“鸭哥”共同打造课程的经历，以及如何客观看待自己的贡献和价值。
作为一个需要上班、带娃的UP主，我是如何挤出时间来做内容创作和课程的（剧透：选择和“臣服”很重要！）。
对于“数据科学家”这个Title的看法，以及为什么我们更应该关注工作带来的“Outcome”（结果），而非仅仅是“Input”（投入）或“Output”（产出）。
在大厂环境下，数据分析师如何通过提升“Influence”（影响力）来真正驱动业务，实现个人价值。
如果你也是在科技公司工作，对个人成长、价值实现、副业探索或工作哲学有思考，相信这期内容会给你带来一些启发。

00:00:00 传奇咖啡店：愿与能量的故事
00:02:30 “金钱是能量”——第一次赚到 Stripe Payout 的震撼
00:05:10 高价课该不该卖？定价、价值感与诚实愿力
00:07:45 Builder &amp; Seller：为什么 3:7 的分工反而最稳
00:09:40 双职工＋带娃：100 件事只做 10 件的时间算法
00:12:00 Data Scientist 是“假标题”吗？Input / Output / Outcome 三层劳动观
00:14:00 职场乐趣在 Outcome，而非 Model 或 Report
00:15:30 数据分析的核心技能：Influence &amp; Earn Your Seat
00:17:00 结语：愿力、能量与职业杠杆的闭环]]>
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      <pubDate>Sat, 10 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在这期视频中，我们聊了聊一个深圳泰华梧桐岛上神奇咖啡店老板的人生经历，以及他关于“发愿”和“金钱是能量”的独特见解。这个分享启发了我对自己做线上课程赚钱的全新感悟——从最初觉得“凭什么赚这个钱”的不可思议，到后来理解了“发愿要正”和持续创造价值的重要性。

视频中，我还分享了：

与合作伙伴“鸭哥”共同打造课程的经历，以及如何客观看待自己的贡献和价值。
作为一个需要上班、带娃的UP主，我是如何挤出时间来做内容创作和课程的（剧透：选择和“臣服”很重要！）。
对于“数据科学家”这个Title的看法，以及为什么我们更应该关注工作带来的“Outcome”（结果），而非仅仅是“Input”（投入）或“Output”（产出）。
在大厂环境下，数据分析师如何通过提升“Influence”（影响力）来真正驱动业务，实现个人价值。
如果你也是在科技公司工作，对个人成长、价值实现、副业探索或工作哲学有思考，相信这期内容会给你带来一些启发。

00:00:00 传奇咖啡店：愿与能量的故事
00:02:30 “金钱是能量”——第一次赚到 Stripe Payout 的震撼
00:05:10 高价课该不该卖？定价、价值感与诚实愿力
00:07:45 Builder &amp; Seller：为什么 3:7 的分工反而最稳
00:09:40 双职工＋带娃：100 件事只做 10 件的时间算法
00:12:00 Data Scientist 是“假标题”吗？Input / Output / Outcome 三层劳动观
00:14:00 职场乐趣在 Outcome，而非 Model 或 Report
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      <title>E410. 樊登：被AI克隆，已经发生，并且很无力</title>
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      <description>
        <![CDATA[今天跟樊登老师做了一个小时的深度访谈，这里是结尾我对他的问题。

在AI时代，内容创作者如何保证自己的肖像权。如何鉴别真伪，已经是一个很大的问题了。

在西雅图的专场是5/10：https://event.hellotaro.com/e/2025_wa_fandeng
洛杉矶5/11：https://event.hellotaro.com/e/2025_ca_fandeng

VIP票折扣码：kedaibiao]]>
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在AI时代，内容创作者如何保证自己的肖像权。如何鉴别真伪，已经是一个很大的问题了。

在西雅图的专场是5/10：https://event.hellotaro.com/e/2025_wa_fandeng
洛杉矶5/11：https://event.hellotaro.com/e/2025_ca_fandeng

VIP票折扣码：kedaibiao]]>
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      <pubDate>Fri, 09 May 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在AI时代，内容创作者如何保证自己的肖像权。如何鉴别真伪，已经是一个很大的问题了。

在西雅图的专场是5/10：https://event.hellotaro.com/e/2025_wa_fandeng
洛杉矶5/11：https://event.hellotaro.com/e/2025_ca_fandeng

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      <title>E409. 如何接受自己的命运？｜响歌歌逆向访谈上</title>
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        <![CDATA[完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw

这次访谈深入探讨了AI时代普通人如何抓住机遇的核心议题——成为一名“创造者”（Builder）。视频从对一个AI Agent课程的积极反馈开始，赞扬了其基础性和启发性，特别是关于AI Agent解决长尾需求的潜力。随后，对话转向“创造者”的定义和实践，强调其不仅仅局限于编程，更是一种解决问题、创造价值的心态，即使是利用现有工具解决实际问题（如使用NotebookLM处理公司数据）也属于“创造”的范畴。

演讲者坦诚分享了自己虽然倡导“创造者精神”，但个人兴趣和职业选择更侧重于理解和分析，而非传统意义上的“构建”。访谈后半段意外转向了更深层次的哲学思辨，探讨了自由意志、宿命论、进化论的局限性，以及《臣服实验》、《与神对话》等书籍带来的关于“顺应生命之流”的启示，引人深思我们是否真的拥有选择，以及“自我”与“本我”的差异。这是一场从技术趋势到人生哲学的跨界对话，无论你是技术爱好者、产品经理，还是对未来感到迷茫的职场人，都能从中获得独特的思考。

00:00:00 访谈开始与课程反馈
00:00:41 AI Agent课程亮点：Cursor调用工具与Self-Reflection
00:01:05 AI Agent如何解决长尾软件需求
00:01:41 AI课程的“基础性”：为何不教市面流行框架？
00:02:45 普通人如何抓住AI浪潮？成为“Builder”是关键
00:03:20 Builder的行动指南：从自身需求到PMF
00:04:06 对谈：“Builder”角色的自我认知与选择
00:04:47 实践出真知：用NotebookLM“创造”解决实际问题
00:05:17 个人特质与“Builder”之路的探索
00:06:40 了解机会比抓住机会更重要？兴趣与天赋的匹配
00:07:43 理想职业竟是哲学家或“邪教头子”？
00:08:53 哲学思辨：人有自由意志吗？相对论与宿命论
00:10:38 心灵与物体：唯心与唯物的探讨
00:11:06 康德的二律背反：自由意志与因果律的矛盾
00:12:01 挑战进化论：概率与复杂性的思考
00:12:48 因果论还是自由选择？我们今天的对话是注定吗？
00:13:09 《臣服实验》带来的启示：预定的路径与吸引力
00:13:45 哲学探讨能否播出？“科学”的“邪教理论”
00:14:02 推荐阅读：《与神对话》及其与佛经、道德经的相通之处
00:14:28 “臣服”的真谛：减少内心挣扎，顺应安排
00:14:53 区分“我”与“自”：中国哲学中的自我认知]]>
      </description>
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        <![CDATA[完整版92分钟：https://youtu.be/f0A7qL9_Zkw

这次访谈深入探讨了AI时代普通人如何抓住机遇的核心议题——成为一名“创造者”（Builder）。视频从对一个AI Agent课程的积极反馈开始，赞扬了其基础性和启发性，特别是关于AI Agent解决长尾需求的潜力。随后，对话转向“创造者”的定义和实践，强调其不仅仅局限于编程，更是一种解决问题、创造价值的心态，即使是利用现有工具解决实际问题（如使用NotebookLM处理公司数据）也属于“创造”的范畴。

演讲者坦诚分享了自己虽然倡导“创造者精神”，但个人兴趣和职业选择更侧重于理解和分析，而非传统意义上的“构建”。访谈后半段意外转向了更深层次的哲学思辨，探讨了自由意志、宿命论、进化论的局限性，以及《臣服实验》、《与神对话》等书籍带来的关于“顺应生命之流”的启示，引人深思我们是否真的拥有选择，以及“自我”与“本我”的差异。这是一场从技术趋势到人生哲学的跨界对话，无论你是技术爱好者、产品经理，还是对未来感到迷茫的职场人，都能从中获得独特的思考。

00:00:00 访谈开始与课程反馈
00:00:41 AI Agent课程亮点：Cursor调用工具与Self-Reflection
00:01:05 AI Agent如何解决长尾软件需求
00:01:41 AI课程的“基础性”：为何不教市面流行框架？
00:02:45 普通人如何抓住AI浪潮？成为“Builder”是关键
00:03:20 Builder的行动指南：从自身需求到PMF
00:04:06 对谈：“Builder”角色的自我认知与选择
00:04:47 实践出真知：用NotebookLM“创造”解决实际问题
00:05:17 个人特质与“Builder”之路的探索
00:06:40 了解机会比抓住机会更重要？兴趣与天赋的匹配
00:07:43 理想职业竟是哲学家或“邪教头子”？
00:08:53 哲学思辨：人有自由意志吗？相对论与宿命论
00:10:38 心灵与物体：唯心与唯物的探讨
00:11:06 康德的二律背反：自由意志与因果律的矛盾
00:12:01 挑战进化论：概率与复杂性的思考
00:12:48 因果论还是自由选择？我们今天的对话是注定吗？
00:13:09 《臣服实验》带来的启示：预定的路径与吸引力
00:13:45 哲学探讨能否播出？“科学”的“邪教理论”
00:14:02 推荐阅读：《与神对话》及其与佛经、道德经的相通之处
00:14:28 “臣服”的真谛：减少内心挣扎，顺应安排
00:14:53 区分“我”与“自”：中国哲学中的自我认知]]>
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      <pubDate>Thu, 08 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这次访谈深入探讨了AI时代普通人如何抓住机遇的核心议题——成为一名“创造者”（Builder）。视频从对一个AI Agent课程的积极反馈开始，赞扬了其基础性和启发性，特别是关于AI Agent解决长尾需求的潜力。随后，对话转向“创造者”的定义和实践，强调其不仅仅局限于编程，更是一种解决问题、创造价值的心态，即使是利用现有工具解决实际问题（如使用NotebookLM处理公司数据）也属于“创造”的范畴。

演讲者坦诚分享了自己虽然倡导“创造者精神”，但个人兴趣和职业选择更侧重于理解和分析，而非传统意义上的“构建”。访谈后半段意外转向了更深层次的哲学思辨，探讨了自由意志、宿命论、进化论的局限性，以及《臣服实验》、《与神对话》等书籍带来的关于“顺应生命之流”的启示，引人深思我们是否真的拥有选择，以及“自我”与“本我”的差异。这是一场从技术趋势到人生哲学的跨界对话，无论你是技术爱好者、产品经理，还是对未来感到迷茫的职场人，都能从中获得独特的思考。

00:00:00 访谈开始与课程反馈
00:00:41 AI Agent课程亮点：Cursor调用工具与Self-Reflection
00:01:05 AI Agent如何解决长尾软件需求
00:01:41 AI课程的“基础性”：为何不教市面流行框架？
00:02:45 普通人如何抓住AI浪潮？成为“Builder”是关键
00:03:20 Builder的行动指南：从自身需求到PMF
00:04:06 对谈：“Builder”角色的自我认知与选择
00:04:47 实践出真知：用NotebookLM“创造”解决实际问题
00:05:17 个人特质与“Builder”之路的探索
00:06:40 了解机会比抓住机会更重要？兴趣与天赋的匹配
00:07:43 理想职业竟是哲学家或“邪教头子”？
00:08:53 哲学思辨：人有自由意志吗？相对论与宿命论
00:10:38 心灵与物体：唯心与唯物的探讨
00:11:06 康德的二律背反：自由意志与因果律的矛盾
00:12:01 挑战进化论：概率与复杂性的思考
00:12:48 因果论还是自由选择？我们今天的对话是注定吗？
00:13:09 《臣服实验》带来的启示：预定的路径与吸引力
00:13:45 哲学探讨能否播出？“科学”的“邪教理论”
00:14:02 推荐阅读：《与神对话》及其与佛经、道德经的相通之处
00:14:28 “臣服”的真谛：减少内心挣扎，顺应安排
00:14:53 区分“我”与“自”：中国哲学中的自我认知]]>
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      <title>E408. 骗钱的课有哪三个特征？</title>
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        <![CDATA[课程都可以在这里找到：lizheng.ai]]>
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        <![CDATA[课程都可以在这里找到：lizheng.ai]]>
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      <pubDate>Tue, 06 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E407. 亲历中国互联网20年，从微博VP到投资AI的选择与运气｜Indigo访谈</title>
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      <description>
        <![CDATA[完整版2小时14分钟：https://youtu.be/Lpp5ZdUtWog

这次我们请到了 Indigo，一位真正的中国互联网老兵和连续成功者。

你可能不知道 Indigo，但你一定知道新浪微博和李佳琦。作为微博的早期创始团队核心成员，Indigo 亲身经历了中国社交媒体的从 0 到 1。离开微博后，他又敏锐地抓住了网红经济的风口，早期孵化投资了李佳琦所属的公司“美腕”。

在这期访谈中，Indigo 分享了他：

从 Web 1.5 时代开始的早期创业经历，包括被新浪收购。
创办新浪微博的内部故事、早期增长策略和竞争环境。
离开微博高管职位的决策过程与财富积累。
转型投资，孵化包括美腕（李佳琦公司）、Airwallex 等项目的经历。
孵化李佳琦公司的详细过程，从“晒单网络”到抓住淘宝直播机会，再到“口红一哥”的打造和运气成分。
从中国互联网转向北美科技投资（SaaS、Cloud、AI）的心路历程和投资逻辑。
对 AI 浪潮的认知过程，以及现在专注于 AI 投资，投中 Cohere、Anthropic 等顶尖公司的故事。
如果你对中国互联网发展史、早期创业、网红经济幕后、科技投资以及如何穿越周期抓住机遇感兴趣，这期内容绝对不容错过。

YouTube 视频章节
00:00:00 开场 &amp; 嘉宾介绍 (Indigo)
00:03:08 Indigo 的早期互联网经历：从 Web 1.5 到被新浪收购
00:05:14 揭秘：新浪微博的诞生与早期增长故事
00:09:38 回顾微博：高光、挑战、个人收获与离开
00:11:59 转型投资：从微博高管到投资人，初涉美股
00:14:00 离开体制：财富自由后的选择与移民决策
00:15:15 创立早期基金 Yingyi 及投资 Airwallex
00:16:25 同时孵化日本民宿项目“有一居”
00:17:19 孵化李佳琦公司“美腕”的完整故事
00:25:37 战略转移：从中国互联网到北美科技投资
00:27:10 投资进化：从社交媒体认知到押注 SaaS 与 Cloud
00:32:14 投资心法：如何穿越周期、保持信仰与应对波动
00:34:11 Crypto 探索：从早期挖矿到深入 DeFi
00:37:13 AI 觉醒：系统学习与认知迭代
00:41:49 重新出发：创立 AI 基金，服务温哥华“老板们”
00:44:03 押注大模型：投资 Cohere 与 Anthropic 的幕后
00:47:52 当前聚焦：抓住 AI 时代浪潮
00:48:10 结语]]>
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        <![CDATA[完整版2小时14分钟：https://youtu.be/Lpp5ZdUtWog

这次我们请到了 Indigo，一位真正的中国互联网老兵和连续成功者。

你可能不知道 Indigo，但你一定知道新浪微博和李佳琦。作为微博的早期创始团队核心成员，Indigo 亲身经历了中国社交媒体的从 0 到 1。离开微博后，他又敏锐地抓住了网红经济的风口，早期孵化投资了李佳琦所属的公司“美腕”。

在这期访谈中，Indigo 分享了他：

从 Web 1.5 时代开始的早期创业经历，包括被新浪收购。
创办新浪微博的内部故事、早期增长策略和竞争环境。
离开微博高管职位的决策过程与财富积累。
转型投资，孵化包括美腕（李佳琦公司）、Airwallex 等项目的经历。
孵化李佳琦公司的详细过程，从“晒单网络”到抓住淘宝直播机会，再到“口红一哥”的打造和运气成分。
从中国互联网转向北美科技投资（SaaS、Cloud、AI）的心路历程和投资逻辑。
对 AI 浪潮的认知过程，以及现在专注于 AI 投资，投中 Cohere、Anthropic 等顶尖公司的故事。
如果你对中国互联网发展史、早期创业、网红经济幕后、科技投资以及如何穿越周期抓住机遇感兴趣，这期内容绝对不容错过。

YouTube 视频章节
00:00:00 开场 &amp; 嘉宾介绍 (Indigo)
00:03:08 Indigo 的早期互联网经历：从 Web 1.5 到被新浪收购
00:05:14 揭秘：新浪微博的诞生与早期增长故事
00:09:38 回顾微博：高光、挑战、个人收获与离开
00:11:59 转型投资：从微博高管到投资人，初涉美股
00:14:00 离开体制：财富自由后的选择与移民决策
00:15:15 创立早期基金 Yingyi 及投资 Airwallex
00:16:25 同时孵化日本民宿项目“有一居”
00:17:19 孵化李佳琦公司“美腕”的完整故事
00:25:37 战略转移：从中国互联网到北美科技投资
00:27:10 投资进化：从社交媒体认知到押注 SaaS 与 Cloud
00:32:14 投资心法：如何穿越周期、保持信仰与应对波动
00:34:11 Crypto 探索：从早期挖矿到深入 DeFi
00:37:13 AI 觉醒：系统学习与认知迭代
00:41:49 重新出发：创立 AI 基金，服务温哥华“老板们”
00:44:03 押注大模型：投资 Cohere 与 Anthropic 的幕后
00:47:52 当前聚焦：抓住 AI 时代浪潮
00:48:10 结语]]>
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      <pubDate>Fri, 02 May 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这次我们请到了 Indigo，一位真正的中国互联网老兵和连续成功者。

你可能不知道 Indigo，但你一定知道新浪微博和李佳琦。作为微博的早期创始团队核心成员，Indigo 亲身经历了中国社交媒体的从 0 到 1。离开微博后，他又敏锐地抓住了网红经济的风口，早期孵化投资了李佳琦所属的公司“美腕”。

在这期访谈中，Indigo 分享了他：

从 Web 1.5 时代开始的早期创业经历，包括被新浪收购。
创办新浪微博的内部故事、早期增长策略和竞争环境。
离开微博高管职位的决策过程与财富积累。
转型投资，孵化包括美腕（李佳琦公司）、Airwallex 等项目的经历。
孵化李佳琦公司的详细过程，从“晒单网络”到抓住淘宝直播机会，再到“口红一哥”的打造和运气成分。
从中国互联网转向北美科技投资（SaaS、Cloud、AI）的心路历程和投资逻辑。
对 AI 浪潮的认知过程，以及现在专注于 AI 投资，投中 Cohere、Anthropic 等顶尖公司的故事。
如果你对中国互联网发展史、早期创业、网红经济幕后、科技投资以及如何穿越周期抓住机遇感兴趣，这期内容绝对不容错过。

YouTube 视频章节
00:00:00 开场 &amp; 嘉宾介绍 (Indigo)
00:03:08 Indigo 的早期互联网经历：从 Web 1.5 到被新浪收购
00:05:14 揭秘：新浪微博的诞生与早期增长故事
00:09:38 回顾微博：高光、挑战、个人收获与离开
00:11:59 转型投资：从微博高管到投资人，初涉美股
00:14:00 离开体制：财富自由后的选择与移民决策
00:15:15 创立早期基金 Yingyi 及投资 Airwallex
00:16:25 同时孵化日本民宿项目“有一居”
00:17:19 孵化李佳琦公司“美腕”的完整故事
00:25:37 战略转移：从中国互联网到北美科技投资
00:27:10 投资进化：从社交媒体认知到押注 SaaS 与 Cloud
00:32:14 投资心法：如何穿越周期、保持信仰与应对波动
00:34:11 Crypto 探索：从早期挖矿到深入 DeFi
00:37:13 AI 觉醒：系统学习与认知迭代
00:41:49 重新出发：创立 AI 基金，服务温哥华“老板们”
00:44:03 押注大模型：投资 Cohere 与 Anthropic 的幕后
00:47:52 当前聚焦：抓住 AI 时代浪潮
00:48:10 结语]]>
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      <title>E406. AI从“智能”层面超越了人类？｜智能本质思考</title>
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      <description>
        <![CDATA[这段 30 多分钟的深度独白围绕一个尖锐问题展开──“AI 与人类智能之间究竟有没有本质差距？”
讲者用五年自我研究、两年半对话业内大咖的心路历程，串起机器学习“鹦鹉学舌”旧范式、ChatGPT 带来的“乌鸦智能”转折、李沐的类脑启示、Ilya Sutskever 的“最短程序可泛化”原理，以及科学哲学对“涌现”的重新阐释。
他提出一个非共识却行动导向的判断：人类智能并不神圣——AI 只要继续在算力与数据上指数扩张，超越人脑既是概率事件也是时间问题。由此，他反思我们真正该关心的，是如何设计合理的评价与激励(reward)体系，让未来的“十倍智体”愿意与人类共生。
此外，他分享了自己设计的 “GPT 降临派” 项链背后的象征：智能的本质或许就是对世界规律的最大压缩——无论是周易八卦还是大语言模型，都在逼近那个“最短程序”。


00:00:00 - 引言：AI 与人类智能的本质区别
00:01:41 - 认知转变时间线与当前结论
00:02:09 - 早期认知：AI 是“鹦鹉学舌”
00:04:37 - 转折点：ChatGPT 的“乌鸦”智能
00:05:31 - 思考深化：AI 仍是工具吗？搁置争议
00:07:00 - 关键交流1：与李沐探讨人类与猩猩大脑的差异
00:09:13 - 关键交流2：从刘嘉教授学习认知科学与 AI 的相似性
00:11:32 - 思考：人类说话也是 Next Token Prediction？
00:12:50 - 类比：大模型与玄学/佛学中的概念
00:14:28 - 关键启发：Ilya Sutskever 与“最短程序”理论
00:16:14 - 人类认知：连接点、寻找捷径与 Prior Knowledge
00:18:37 - 关键交流3：与赵智沉探讨物理、科学哲学与智能涌现
00:21:06 - 关键引用：Richard Sutton 论学习过程与环境复杂性
00:23:00 - 核心论点：智能是涌现的，人类智能无特殊性
00:23:45 - 现状：AI 智能已在超越人类
00:24:42 - 未来展望：AI 发展的挑战与不确定性
00:28:08 - 轻松结尾：“GPT 降临派”徽章的缘起与意义
00:31:38 - 结语与会员致谢

https://chatgpt.com/share/680b1321-d244-800c-875c-18f59ca013d3
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1012933107

会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </description>
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        <![CDATA[这段 30 多分钟的深度独白围绕一个尖锐问题展开──“AI 与人类智能之间究竟有没有本质差距？”
讲者用五年自我研究、两年半对话业内大咖的心路历程，串起机器学习“鹦鹉学舌”旧范式、ChatGPT 带来的“乌鸦智能”转折、李沐的类脑启示、Ilya Sutskever 的“最短程序可泛化”原理，以及科学哲学对“涌现”的重新阐释。
他提出一个非共识却行动导向的判断：人类智能并不神圣——AI 只要继续在算力与数据上指数扩张，超越人脑既是概率事件也是时间问题。由此，他反思我们真正该关心的，是如何设计合理的评价与激励(reward)体系，让未来的“十倍智体”愿意与人类共生。
此外，他分享了自己设计的 “GPT 降临派” 项链背后的象征：智能的本质或许就是对世界规律的最大压缩——无论是周易八卦还是大语言模型，都在逼近那个“最短程序”。


00:00:00 - 引言：AI 与人类智能的本质区别
00:01:41 - 认知转变时间线与当前结论
00:02:09 - 早期认知：AI 是“鹦鹉学舌”
00:04:37 - 转折点：ChatGPT 的“乌鸦”智能
00:05:31 - 思考深化：AI 仍是工具吗？搁置争议
00:07:00 - 关键交流1：与李沐探讨人类与猩猩大脑的差异
00:09:13 - 关键交流2：从刘嘉教授学习认知科学与 AI 的相似性
00:11:32 - 思考：人类说话也是 Next Token Prediction？
00:12:50 - 类比：大模型与玄学/佛学中的概念
00:14:28 - 关键启发：Ilya Sutskever 与“最短程序”理论
00:16:14 - 人类认知：连接点、寻找捷径与 Prior Knowledge
00:18:37 - 关键交流3：与赵智沉探讨物理、科学哲学与智能涌现
00:21:06 - 关键引用：Richard Sutton 论学习过程与环境复杂性
00:23:00 - 核心论点：智能是涌现的，人类智能无特殊性
00:23:45 - 现状：AI 智能已在超越人类
00:24:42 - 未来展望：AI 发展的挑战与不确定性
00:28:08 - 轻松结尾：“GPT 降临派”徽章的缘起与意义
00:31:38 - 结语与会员致谢

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4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
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      <pubDate>Sat, 26 Apr 2025 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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讲者用五年自我研究、两年半对话业内大咖的心路历程，串起机器学习“鹦鹉学舌”旧范式、ChatGPT 带来的“乌鸦智能”转折、李沐的类脑启示、Ilya Sutskever 的“最短程序可泛化”原理，以及科学哲学对“涌现”的重新阐释。
他提出一个非共识却行动导向的判断：人类智能并不神圣——AI 只要继续在算力与数据上指数扩张，超越人脑既是概率事件也是时间问题。由此，他反思我们真正该关心的，是如何设计合理的评价与激励(reward)体系，让未来的“十倍智体”愿意与人类共生。
此外，他分享了自己设计的 “GPT 降临派” 项链背后的象征：智能的本质或许就是对世界规律的最大压缩——无论是周易八卦还是大语言模型，都在逼近那个“最短程序”。


00:00:00 - 引言：AI 与人类智能的本质区别
00:01:41 - 认知转变时间线与当前结论
00:02:09 - 早期认知：AI 是“鹦鹉学舌”
00:04:37 - 转折点：ChatGPT 的“乌鸦”智能
00:05:31 - 思考深化：AI 仍是工具吗？搁置争议
00:07:00 - 关键交流1：与李沐探讨人类与猩猩大脑的差异
00:09:13 - 关键交流2：从刘嘉教授学习认知科学与 AI 的相似性
00:11:32 - 思考：人类说话也是 Next Token Prediction？
00:12:50 - 类比：大模型与玄学/佛学中的概念
00:14:28 - 关键启发：Ilya Sutskever 与“最短程序”理论
00:16:14 - 人类认知：连接点、寻找捷径与 Prior Knowledge
00:18:37 - 关键交流3：与赵智沉探讨物理、科学哲学与智能涌现
00:21:06 - 关键引用：Richard Sutton 论学习过程与环境复杂性
00:23:00 - 核心论点：智能是涌现的，人类智能无特殊性
00:23:45 - 现状：AI 智能已在超越人类
00:24:42 - 未来展望：AI 发展的挑战与不确定性
00:28:08 - 轻松结尾：“GPT 降临派”徽章的缘起与意义
00:31:38 - 结语与会员致谢

https://chatgpt.com/share/680b1321-d244-800c-875c-18f59ca013d3
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1012933107

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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E405. 少打卡社交局，才能遇到真人脉？</title>
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      <description>
        <![CDATA[总有人问我，怎么才能认识那么多大佬？问题的背后，是想找个快速搞定人脉的方法。
但其实，关键不在于你用什么技巧，而是你的心态。

这期视频，我想介绍一下”认识大佬“的核心心态——“无心插柳”。
- “无心”：是跟人交往时不要算计，不要有企图心，不要结果导向。
- “插柳”：是要真心对别人好奇，愿意花时间去了解他们到底在想什么、做什么。认真看他们写的东西，听他们说的话，真正去看见这个人。

能做到这两点，你会发现贵人很快就会出现。

00:00 人人都问的人脉问题：如何认识大佬？
01:34 案例引入：我的贵人“鸭哥”和我们的合作
03:48 意想不到的初遇
05:24 关系升温的关键：“知音”
07:58 从朋友到伙伴：AI 浪潮下的合作契机
09:49 揭秘核心心态：“无心插柳”的真正含义
10:38 “无心”：放下目的性，别有企图心
10:51 “插柳”：用真诚的好奇心“看见”对方
12:28 总结：为什么“无心插柳”是最高级的社交

会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

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        <![CDATA[总有人问我，怎么才能认识那么多大佬？问题的背后，是想找个快速搞定人脉的方法。
但其实，关键不在于你用什么技巧，而是你的心态。

这期视频，我想介绍一下”认识大佬“的核心心态——“无心插柳”。
- “无心”：是跟人交往时不要算计，不要有企图心，不要结果导向。
- “插柳”：是要真心对别人好奇，愿意花时间去了解他们到底在想什么、做什么。认真看他们写的东西，听他们说的话，真正去看见这个人。

能做到这两点，你会发现贵人很快就会出现。

00:00 人人都问的人脉问题：如何认识大佬？
01:34 案例引入：我的贵人“鸭哥”和我们的合作
03:48 意想不到的初遇
05:24 关系升温的关键：“知音”
07:58 从朋友到伙伴：AI 浪潮下的合作契机
09:49 揭秘核心心态：“无心插柳”的真正含义
10:38 “无心”：放下目的性，别有企图心
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      <pubDate>Fri, 25 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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但其实，关键不在于你用什么技巧，而是你的心态。

这期视频，我想介绍一下”认识大佬“的核心心态——“无心插柳”。
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10:38 “无心”：放下目的性，别有企图心
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E404. 技术不重要！技术不重要？技术不重要！</title>
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      <pubDate>Tue, 22 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      <title>E403. 哥大AI教授剖析AI agents的理论与应用 ｜ 俞舟教授访谈_下</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 Introduction
03:16 研究与落地：理论和实践的鸿沟
04:51 创业之路：从理想Demo到B2B现实
10:30 Arklex：打造Agent优先的开发框架
14:37 Agent定义之辩：Workflow的重要性
22:14 Arklex核心技术：稳健与学习的融合
23:41 教授创业：价值驱动而非规模
24:48 结语

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈
https://youtu.be/A2dE2wfzOgY

内容介绍:
本次访谈深入探讨了从学术研究到创立AI公司的真实历程。嘉宾分享了在将研究成果转化为实际产品时所面临的巨大挑战和认知转变，强调了理论与工业界实践之间的差距。访谈详细介绍了嘉宾公司的两次创业尝试：早期基于获奖聊天机器人的语言学习应用，以及当前专注于构建AI Agent开发框架（Arklex）的B2B业务。其中重点讨论了AI Agent的不同定义、Workflow（工作流）在Agent系统中的核心作用、Arklex框架的设计理念及其在市场中的定位。最后，嘉宾也分享了作为教授进行创业的个人价值驱动力。

核心亮点:

研究落地鸿沟: 深刻揭示学术研究与商业落地间的实际摩擦与挑战，强调实践经验对重塑研究理念的重要性。
创业认知迭代: 从理想化的 B2C 产品到务实的 B2B 解决方案，体现了市场反馈和用户需求驱动的创业调整过程。
AI Agent 与 Workflow: 探讨 AI Agent 的不同理解角度，并着重阐述了 Workflow（工作流）对于构建可控、可靠、可扩展的企业级 Agent 应用的关键性。
Arklex 框架: 介绍了 Arklex 作为一个 Agent 开发平台，旨在融合确定性（Robustness）、灵活性与持续学习能力，简化 Agent 开发，赋能开发者。
技术转化挑战: 点明技术指标的领先（如 Benchmark 高分）不一定等同于用户体验的提升和商业成功。
价值驱动创业: 分享了学术背景创业者可能更看重技术应用带来的价值和对行业的推动作用。

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      </description>
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        <![CDATA[00:00 Introduction
03:16 研究与落地：理论和实践的鸿沟
04:51 创业之路：从理想Demo到B2B现实
10:30 Arklex：打造Agent优先的开发框架
14:37 Agent定义之辩：Workflow的重要性
22:14 Arklex核心技术：稳健与学习的融合
23:41 教授创业：价值驱动而非规模
24:48 结语

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈
https://youtu.be/A2dE2wfzOgY

内容介绍:
本次访谈深入探讨了从学术研究到创立AI公司的真实历程。嘉宾分享了在将研究成果转化为实际产品时所面临的巨大挑战和认知转变，强调了理论与工业界实践之间的差距。访谈详细介绍了嘉宾公司的两次创业尝试：早期基于获奖聊天机器人的语言学习应用，以及当前专注于构建AI Agent开发框架（Arklex）的B2B业务。其中重点讨论了AI Agent的不同定义、Workflow（工作流）在Agent系统中的核心作用、Arklex框架的设计理念及其在市场中的定位。最后，嘉宾也分享了作为教授进行创业的个人价值驱动力。

核心亮点:

研究落地鸿沟: 深刻揭示学术研究与商业落地间的实际摩擦与挑战，强调实践经验对重塑研究理念的重要性。
创业认知迭代: 从理想化的 B2C 产品到务实的 B2B 解决方案，体现了市场反馈和用户需求驱动的创业调整过程。
AI Agent 与 Workflow: 探讨 AI Agent 的不同理解角度，并着重阐述了 Workflow（工作流）对于构建可控、可靠、可扩展的企业级 Agent 应用的关键性。
Arklex 框架: 介绍了 Arklex 作为一个 Agent 开发平台，旨在融合确定性（Robustness）、灵活性与持续学习能力，简化 Agent 开发，赋能开发者。
技术转化挑战: 点明技术指标的领先（如 Benchmark 高分）不一定等同于用户体验的提升和商业成功。
价值驱动创业: 分享了学术背景创业者可能更看重技术应用带来的价值和对行业的推动作用。

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      <pubDate>Fri, 18 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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03:16 研究与落地：理论和实践的鸿沟
04:51 创业之路：从理想Demo到B2B现实
10:30 Arklex：打造Agent优先的开发框架
14:37 Agent定义之辩：Workflow的重要性
22:14 Arklex核心技术：稳健与学习的融合
23:41 教授创业：价值驱动而非规模
24:48 结语

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈
https://youtu.be/A2dE2wfzOgY

内容介绍:
本次访谈深入探讨了从学术研究到创立AI公司的真实历程。嘉宾分享了在将研究成果转化为实际产品时所面临的巨大挑战和认知转变，强调了理论与工业界实践之间的差距。访谈详细介绍了嘉宾公司的两次创业尝试：早期基于获奖聊天机器人的语言学习应用，以及当前专注于构建AI Agent开发框架（Arklex）的B2B业务。其中重点讨论了AI Agent的不同定义、Workflow（工作流）在Agent系统中的核心作用、Arklex框架的设计理念及其在市场中的定位。最后，嘉宾也分享了作为教授进行创业的个人价值驱动力。

核心亮点:

研究落地鸿沟: 深刻揭示学术研究与商业落地间的实际摩擦与挑战，强调实践经验对重塑研究理念的重要性。
创业认知迭代: 从理想化的 B2C 产品到务实的 B2B 解决方案，体现了市场反馈和用户需求驱动的创业调整过程。
AI Agent 与 Workflow: 探讨 AI Agent 的不同理解角度，并着重阐述了 Workflow（工作流）对于构建可控、可靠、可扩展的企业级 Agent 应用的关键性。
Arklex 框架: 介绍了 Arklex 作为一个 Agent 开发平台，旨在融合确定性（Robustness）、灵活性与持续学习能力，简化 Agent 开发，赋能开发者。
技术转化挑战: 点明技术指标的领先（如 Benchmark 高分）不一定等同于用户体验的提升和商业成功。
价值驱动创业: 分享了学术背景创业者可能更看重技术应用带来的价值和对行业的推动作用。

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- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </itunes:summary>
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      <title>E402. AI下一站：顶尖学者分享AI研究新机遇 ｜ 俞舟教授访谈_上</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 简介
03:26 嘉宾自我介绍：俞舟教授与Arklex公司
04:45 研究背景：从NLP到AI Agents
07:18 核心问题：AI Agents与NLP的现状
08:02 观点：大语言模型(LLM)是NLP的机遇而非终结
12:15 探讨：LLM时代，NLP研究还有什么价值？
15:11 案例分析：DeepSeek的创新是工程还是研究？
18:10 何为“新颖”：Transformer与GPT-3的启示
19:47 深入：大语言模型(LLM)“涌现”能力的原因
21:44 通俗解释：为什么大语言模型(LLM)能工作？
22:28 待续：研究与实际落地的差异

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈
https://youtu.be/A2dE2wfzOgY


本期访谈邀请了哥伦比亚大学教授、Arklex公司创始人俞舟。俞舟教授分享了他从早期研究自然语言处理（NLP）到创立专注于AI Agent Orchestration（AI代理协调层）公司的历程。访谈深入探讨了在大语言模型（LLM）兴起后，NLP领域的发展现状、研究方向的转变、AI Agents领域的机遇与挑战，以及对“研究新颖性”和LLM“涌现能力”等核心概念的理解。

核心亮点提炼：

嘉宾背景： 俞舟教授拥有深厚的NLP研究背景（浙大、CMU博士），现为哥大教授并创办了AI公司Arklex，专注于AI Agent的协调层技术（开源与企业版）。
NLP未死论： 俞舟教授认为LLM的出现极大地推动了NLP领域的发展，使其更受欢迎、资源更丰富，吸引了顶尖人才，为研究者（包括他自己）带来了更多机遇（如教职增加、经费易得），而非终结了这个领域。
研究价值转变： 即使很多基础任务看似被LLM解决，但研究并未停止。重心转向了如何让模型更高效、更鲁棒、成本更低、处理边缘案例、进行多模态融合等，以及探索更前瞻性的应用（如他早期研究的多模态Agent）。LLM/API降低了研究门槛，让研究者能更快探索更复杂的问题。
研究的多样性： 研究不仅包括提出全新算法（如Transformer），也包括优化效率、降低成本（如DeepSeek在架构上的贡献）以及巧妙地组合现有技术并开源分享，推动整个社区进步。
LLM涌现解密： LLM的“涌现”能力（如GPT-3的In-Context Learning）被认为是“量变引起质变”的结果。俞舟团队的研究发现，预训练数据中存在的“平行结构”（如语言中的重复模式）是模型学会In-Context Learning的关键。
LLM工作原理简述： 大模型因其巨大的容量，在学习海量数据和足够监督信号后，能够进行知识的泛化和外推，而不仅仅是复制，从而展现出强大的能力。


会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[00:00 简介
03:26 嘉宾自我介绍：俞舟教授与Arklex公司
04:45 研究背景：从NLP到AI Agents
07:18 核心问题：AI Agents与NLP的现状
08:02 观点：大语言模型(LLM)是NLP的机遇而非终结
12:15 探讨：LLM时代，NLP研究还有什么价值？
15:11 案例分析：DeepSeek的创新是工程还是研究？
18:10 何为“新颖”：Transformer与GPT-3的启示
19:47 深入：大语言模型(LLM)“涌现”能力的原因
21:44 通俗解释：为什么大语言模型(LLM)能工作？
22:28 待续：研究与实际落地的差异

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈
https://youtu.be/A2dE2wfzOgY


本期访谈邀请了哥伦比亚大学教授、Arklex公司创始人俞舟。俞舟教授分享了他从早期研究自然语言处理（NLP）到创立专注于AI Agent Orchestration（AI代理协调层）公司的历程。访谈深入探讨了在大语言模型（LLM）兴起后，NLP领域的发展现状、研究方向的转变、AI Agents领域的机遇与挑战，以及对“研究新颖性”和LLM“涌现能力”等核心概念的理解。

核心亮点提炼：

嘉宾背景： 俞舟教授拥有深厚的NLP研究背景（浙大、CMU博士），现为哥大教授并创办了AI公司Arklex，专注于AI Agent的协调层技术（开源与企业版）。
NLP未死论： 俞舟教授认为LLM的出现极大地推动了NLP领域的发展，使其更受欢迎、资源更丰富，吸引了顶尖人才，为研究者（包括他自己）带来了更多机遇（如教职增加、经费易得），而非终结了这个领域。
研究价值转变： 即使很多基础任务看似被LLM解决，但研究并未停止。重心转向了如何让模型更高效、更鲁棒、成本更低、处理边缘案例、进行多模态融合等，以及探索更前瞻性的应用（如他早期研究的多模态Agent）。LLM/API降低了研究门槛，让研究者能更快探索更复杂的问题。
研究的多样性： 研究不仅包括提出全新算法（如Transformer），也包括优化效率、降低成本（如DeepSeek在架构上的贡献）以及巧妙地组合现有技术并开源分享，推动整个社区进步。
LLM涌现解密： LLM的“涌现”能力（如GPT-3的In-Context Learning）被认为是“量变引起质变”的结果。俞舟团队的研究发现，预训练数据中存在的“平行结构”（如语言中的重复模式）是模型学会In-Context Learning的关键。
LLM工作原理简述： 大模型因其巨大的容量，在学习海量数据和足够监督信号后，能够进行知识的泛化和外推，而不仅仅是复制，从而展现出强大的能力。


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      <pubDate>Thu, 17 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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07:18 核心问题：AI Agents与NLP的现状
08:02 观点：大语言模型(LLM)是NLP的机遇而非终结
12:15 探讨：LLM时代，NLP研究还有什么价值？
15:11 案例分析：DeepSeek的创新是工程还是研究？
18:10 何为“新颖”：Transformer与GPT-3的启示
19:47 深入：大语言模型(LLM)“涌现”能力的原因
21:44 通俗解释：为什么大语言模型(LLM)能工作？
22:28 待续：研究与实际落地的差异

完整版91分钟：哥大AI教授，Arklex.ai创始人：学术业界结合，Agents前沿应用，技术创业的经验教训｜俞舟访谈
https://youtu.be/A2dE2wfzOgY


本期访谈邀请了哥伦比亚大学教授、Arklex公司创始人俞舟。俞舟教授分享了他从早期研究自然语言处理（NLP）到创立专注于AI Agent Orchestration（AI代理协调层）公司的历程。访谈深入探讨了在大语言模型（LLM）兴起后，NLP领域的发展现状、研究方向的转变、AI Agents领域的机遇与挑战，以及对“研究新颖性”和LLM“涌现能力”等核心概念的理解。

核心亮点提炼：

嘉宾背景： 俞舟教授拥有深厚的NLP研究背景（浙大、CMU博士），现为哥大教授并创办了AI公司Arklex，专注于AI Agent的协调层技术（开源与企业版）。
NLP未死论： 俞舟教授认为LLM的出现极大地推动了NLP领域的发展，使其更受欢迎、资源更丰富，吸引了顶尖人才，为研究者（包括他自己）带来了更多机遇（如教职增加、经费易得），而非终结了这个领域。
研究价值转变： 即使很多基础任务看似被LLM解决，但研究并未停止。重心转向了如何让模型更高效、更鲁棒、成本更低、处理边缘案例、进行多模态融合等，以及探索更前瞻性的应用（如他早期研究的多模态Agent）。LLM/API降低了研究门槛，让研究者能更快探索更复杂的问题。
研究的多样性： 研究不仅包括提出全新算法（如Transformer），也包括优化效率、降低成本（如DeepSeek在架构上的贡献）以及巧妙地组合现有技术并开源分享，推动整个社区进步。
LLM涌现解密： LLM的“涌现”能力（如GPT-3的In-Context Learning）被认为是“量变引起质变”的结果。俞舟团队的研究发现，预训练数据中存在的“平行结构”（如语言中的重复模式）是模型学会In-Context Learning的关键。
LLM工作原理简述： 大模型因其巨大的容量，在学习海量数据和足够监督信号后，能够进行知识的泛化和外推，而不仅仅是复制，从而展现出强大的能力。


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      <title>E401. 禁锢数据科学发展的「思想钢印」｜玄学的价值</title>
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      <description>
        <![CDATA[文本是数据吗？当然是
大语言模型是模型吗？当然是
那模型到底是用来做什么的？预测？因果？
大多数数据科学家对模型的理解都太狭隘了？

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        <![CDATA[文本是数据吗？当然是
大语言模型是模型吗？当然是
那模型到底是用来做什么的？预测？因果？
大多数数据科学家对模型的理解都太狭隘了？

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      <pubDate>Thu, 10 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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大语言模型是模型吗？当然是
那模型到底是用来做什么的？预测？因果？
大多数数据科学家对模型的理解都太狭隘了？

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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
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      <title>E400. Shopify铁腕强推AI，会被大范围效仿？｜为什么抗拒使用AI？</title>
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        <![CDATA[这个视频的核心主题是 AI 带来的范式革命及其对个人和组织的深远影响。视频以 Shopify CEO Tobi Lütke 强制推行 AI 使用的内部信为引子，论证了这并非孤立事件，而是代表着一个不可逆转的、所有行业都将经历的 AI 时代转型。视频深入探讨了人们（尤其是过往的专家）在面对这种范式革命时的心理障碍、认知误区和组织阻力，并强调了主动学习、拥抱变化、以及通过实践（Build with AI）来适应新时代的重要性。

00:00 导入：Shopify CEO引爆AI讨论
01:03 Shopify CEO关于AI的四大新规
02:05 为什么这些举措一点都不极端？
03:27 范式革命背后的本质逻辑
05:02 为什么很多人难以接受AI变革？
06:06 老专家为何难以拥抱新范式？
08:00 为什么数据科学家在新AI时代更容易犯错？
09:39 一年之内AI认知的颠覆性变化
10:04 如何从AI时代的噪音中找到关键信号？
10:38 AI先行者如何应对组织阻力？
11:21 企业为什么迟早要强制推行AI？
12:03 在AI时代唯一不会过时的能力是什么？

学员成果展示：https://www.superlinear.academy/c/share-your-work/
Cohort based课程（含学院公开review）：https://maven.com/kedaibiao/genai
Self paced课程：https://www.superlinear.academy/c/ai/
Agentic AI副课：https://www.superlinear.academy/c/agentic-ai/
免费资料和AI社区免费入口：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-2025-q1]]>
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00:00 导入：Shopify CEO引爆AI讨论
01:03 Shopify CEO关于AI的四大新规
02:05 为什么这些举措一点都不极端？
03:27 范式革命背后的本质逻辑
05:02 为什么很多人难以接受AI变革？
06:06 老专家为何难以拥抱新范式？
08:00 为什么数据科学家在新AI时代更容易犯错？
09:39 一年之内AI认知的颠覆性变化
10:04 如何从AI时代的噪音中找到关键信号？
10:38 AI先行者如何应对组织阻力？
11:21 企业为什么迟早要强制推行AI？
12:03 在AI时代唯一不会过时的能力是什么？

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Agentic AI副课：https://www.superlinear.academy/c/agentic-ai/
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      <pubDate>Tue, 08 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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00:00 导入：Shopify CEO引爆AI讨论
01:03 Shopify CEO关于AI的四大新规
02:05 为什么这些举措一点都不极端？
03:27 范式革命背后的本质逻辑
05:02 为什么很多人难以接受AI变革？
06:06 老专家为何难以拥抱新范式？
08:00 为什么数据科学家在新AI时代更容易犯错？
09:39 一年之内AI认知的颠覆性变化
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10:38 AI先行者如何应对组织阻力？
11:21 企业为什么迟早要强制推行AI？
12:03 在AI时代唯一不会过时的能力是什么？

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      <title>E399. 领英30万粉：普通人打造“个人品牌”，靠的是持续积累</title>
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        <![CDATA[完整版82分钟：https://youtu.be/g7T6iT49khU

视频是一段关于成长、克服语言障碍、增强自信与表达能力、以及自媒体经营的个人故事访谈。嘉宾Daliana讲述了自己如何在23岁后赴美工作，凭借非母语英语的沟通技巧逐步建立起28万粉丝的LinkedIn账号和成功的英文Podcast。她分享了自己克服语言劣势的具体经历：从早期参与英语剧表演、工作中的沟通挫折，到主动寻求口音矫正课程和沟通技巧的训练。此外，她也强调，重要的并非彻底消除口音，而是使别人理解自己。视频也涉及到了自媒体增长的心态，提出关键点在于真实沟通、共情能力和有效表达，而非完美语言或语法。

核心要点：
语言障碍与沟通表达能力对职业发展的重要性。
克服英语劣势并积累自信的具体实践（如口音教练、表达训练）。
自媒体成功的底层逻辑与心态：强调共情、真实表达和有效沟通，弱化完美主义的语言表达。
成功并非取决于语言的原生性，而是取决于表达的清晰和内容的价值。
生活和职业发展中敢于迈出第一步的重要性，许多事都是“做了才发现不难”。

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5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[完整版82分钟：https://youtu.be/g7T6iT49khU

视频是一段关于成长、克服语言障碍、增强自信与表达能力、以及自媒体经营的个人故事访谈。嘉宾Daliana讲述了自己如何在23岁后赴美工作，凭借非母语英语的沟通技巧逐步建立起28万粉丝的LinkedIn账号和成功的英文Podcast。她分享了自己克服语言劣势的具体经历：从早期参与英语剧表演、工作中的沟通挫折，到主动寻求口音矫正课程和沟通技巧的训练。此外，她也强调，重要的并非彻底消除口音，而是使别人理解自己。视频也涉及到了自媒体增长的心态，提出关键点在于真实沟通、共情能力和有效表达，而非完美语言或语法。

核心要点：
语言障碍与沟通表达能力对职业发展的重要性。
克服英语劣势并积累自信的具体实践（如口音教练、表达训练）。
自媒体成功的底层逻辑与心态：强调共情、真实表达和有效沟通，弱化完美主义的语言表达。
成功并非取决于语言的原生性，而是取决于表达的清晰和内容的价值。
生活和职业发展中敢于迈出第一步的重要性，许多事都是“做了才发现不难”。

会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      <pubDate>Fri, 04 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[完整版82分钟：https://youtu.be/g7T6iT49khU

视频是一段关于成长、克服语言障碍、增强自信与表达能力、以及自媒体经营的个人故事访谈。嘉宾Daliana讲述了自己如何在23岁后赴美工作，凭借非母语英语的沟通技巧逐步建立起28万粉丝的LinkedIn账号和成功的英文Podcast。她分享了自己克服语言劣势的具体经历：从早期参与英语剧表演、工作中的沟通挫折，到主动寻求口音矫正课程和沟通技巧的训练。此外，她也强调，重要的并非彻底消除口音，而是使别人理解自己。视频也涉及到了自媒体增长的心态，提出关键点在于真实沟通、共情能力和有效表达，而非完美语言或语法。

核心要点：
语言障碍与沟通表达能力对职业发展的重要性。
克服英语劣势并积累自信的具体实践（如口音教练、表达训练）。
自媒体成功的底层逻辑与心态：强调共情、真实表达和有效沟通，弱化完美主义的语言表达。
成功并非取决于语言的原生性，而是取决于表达的清晰和内容的价值。
生活和职业发展中敢于迈出第一步的重要性，许多事都是“做了才发现不难”。

会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
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      <title>E398. 最大化赚钱能力的“具体路径”</title>
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        <![CDATA[完整课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

周五（4.4）涨价到$39

这集内容在b站上是完整试看，那在这里也公开发一下]]>
      </description>
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        <![CDATA[完整课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

周五（4.4）涨价到$39

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      <pubDate>Wed, 02 Apr 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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周五（4.4）涨价到$39

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      <title>E397. 放弃62万美元年薪，用AI取代老婆工作？</title>
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        <![CDATA[完整版70分钟：https://youtu.be/E_Cqqxx3_i4
嘉宾网站：https://rockhood.ai/

他是前大厂 AI 科学家，年薪62万美元；
她是西雅图资深地产经纪人，二胎孕妈；
现在，他们决定一起创业，用 AI 重新定义房地产行业——
也就是说，用技术挑战她的老本行。

夫妻档创业，裸辞、怀孕、0收入，做一个 VC 都不愿投的项目。
有人说他们疯了，有人说他们勇敢，
他们自己说：这行业太烂了，不如亲手重做一遍。

这一期，我们聊聊他们放弃稳定高薪、选择不确定性的全过程，
为什么房地产行业难以规模化？
AI到底能不能改变服务业？
夫妻一起创业，到底是助力还是炼狱？

欢迎在评论区分享你对创业 vs 打工、AI vs 人类、事业 vs 家庭的看法。
出不出得来混不重要，最重要的是——你想清楚了吗？

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        <![CDATA[完整版70分钟：https://youtu.be/E_Cqqxx3_i4
嘉宾网站：https://rockhood.ai/

他是前大厂 AI 科学家，年薪62万美元；
她是西雅图资深地产经纪人，二胎孕妈；
现在，他们决定一起创业，用 AI 重新定义房地产行业——
也就是说，用技术挑战她的老本行。

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有人说他们疯了，有人说他们勇敢，
他们自己说：这行业太烂了，不如亲手重做一遍。

这一期，我们聊聊他们放弃稳定高薪、选择不确定性的全过程，
为什么房地产行业难以规模化？
AI到底能不能改变服务业？
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      <pubDate>Thu, 27 Mar 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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为什么房地产行业难以规模化？
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- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      <title>E396. 如何摆脱不喜欢的工作？｜修改简历的精华总结｜付费转公开</title>
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        <![CDATA[课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

这期视频是课程第15节。课程总共22节，上传了18节。在上传完之前是五折，之后会恢复全价（$69）]]>
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        <![CDATA[课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

这期视频是课程第15节。课程总共22节，上传了18节。在上传完之前是五折，之后会恢复全价（$69）]]>
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      <pubDate>Tue, 25 Mar 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频是课程第15节。课程总共22节，上传了18节。在上传完之前是五折，之后会恢复全价（$69）]]>
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      <title>E395. MCP深度剖析｜AI概念这么多，如何判断是否值得关注？</title>
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        <![CDATA[课程在线版：https://maven.com/kedaibiao/genai
课程离线版：https://www.superlinear.academy/c/ai/
AI五次迭代（MCP是第四次）的直播回放：https://youtu.be/BeX7DdSRihM?si=6Kny0Q-Lp9upJspG&amp;t=1737
直播和课件下载：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-2025-q1
忘掉Agentic AI框架：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/agentic-ai-frameworks

完整的MCP剖析：https://yage.ai/mcp.html]]>
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直播和课件下载：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-2025-q1
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      <pubDate>Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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直播和课件下载：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-2025-q1
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      <title>E394. 喜剧让我们无敌</title>
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        <![CDATA[完整版94分钟：https://youtu.be/I2UPMjevf0U

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- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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        <![CDATA[完整版94分钟：https://youtu.be/I2UPMjevf0U

会员3美元一个月，提供很多超值内容：
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3. 很多视频都比公开视频更加深度
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      <pubDate>Sat, 22 Mar 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E393. （付费转公开）二级市场的底层逻辑</title>
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      <pubDate>Wed, 19 Mar 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E392. 26岁财富自由的程序员郭宇：很多人起点虽然高，但生活得一团糟</title>
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      <description>
        <![CDATA[两小时完整版：郭宇：财富自由很简单，难的是之后的事情
https://youtu.be/pPw_rwynAQo

在这期视频里，我并没有过多阐述我对投资的真正理解，而是steelman一些观点，邀请嘉宾来进行剖析。如果想了解我的投资理念，可以看这期视频：
https://youtu.be/L8KmAsfoRz4]]>
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在这期视频里，我并没有过多阐述我对投资的真正理解，而是steelman一些观点，邀请嘉宾来进行剖析。如果想了解我的投资理念，可以看这期视频：
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      <pubDate>Wed, 12 Mar 2025 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E391. 直播用Manus和GPT4.5，研究DeepSeek｜如何有效prompt AI，遇到问题如何debug，AI潜力有多大？｜直播一度觉得做不出来了，最后三分钟双双达成</title>
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        <![CDATA[Manus的cofounder本人在AI社区里的产品发布贴：https://www.superlinear.academy/c/share-your-work/manus-agent-agent-gaia-benchmark-openai-deep-research

扩展阅读，为什么市面上的agentic框架不值得学习：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/agentic-ai-frameworks

Agentic AI的课程：https://www.superlinear.academy/c/agentic-ai/]]>
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      <pubDate>Sat, 08 Mar 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E390. Shuchao Bi： 明星创业公司的人才画像与密度｜华人在硅谷如何突破职业天花板？｜Shuchao 3⧸3</title>
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https://youtu.be/eRYBE0dXsmU

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      <pubDate>Thu, 06 Mar 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E389. 小众旅行中，意外被亿万富翁传授了致富心法</title>
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        <![CDATA[真实故事，现实比小说更传奇

这也是我和B站官方合作的课程，从会工作到会赚钱，所围绕的核心公式了。具体展开在第九课: https://www.bilibili.com/cheese/play/ss300796438]]>
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      <pubDate>Sun, 02 Mar 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
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      <pubDate>Thu, 27 Feb 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E387. 和老婆一起采访完Onlyfans博主，我自惭形秽了……</title>
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        <![CDATA[完整版39分钟：https://youtu.be/IcMbpTVX5iY

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      <pubDate>Wed, 19 Feb 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E386. Shuchao BI： 创立YouTube Shorts的故事，如何预测科技趋势，在大厂创新的领导力 ｜ 对话 Shuchao 1⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[Shuchao之前是谷歌的Engineering Director，也是YouTube Shorts的联合创始人。这是我和他对话的第一期，我们在这期视频里深入探讨了
- 如何看到/理解短视频的历史趋势
- 为什么是他看到/别人没看到
- 初创YouTube Shorts，收到用户反馈 -- “这个项目上所有的工程师都应该被炒掉”？
-- 四代推荐系统划分
- 10条leadership principles
- “Google今天仍是牌最好的AI玩家”
- 职业选择，为什么在功成名就时选择离开？

第二期：https://youtu.be/eRYBE0dXsmU

Shuchao 目前的工作是 OpenAI Research Leadership, Head of Post-Training - Multimodal。他们的团队主导了Advanced Voice（视频与语音）模型的开发和上线。在2024年底OpenAI 12 days里，Shuchao团队主导了其中两天，辅助了其中四天的产品发布。

Shuchao团队也在招聘优秀的Research Scientist / Research Engineer。

嘉宾LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/shuchaobi/
公众号: shuchao-thoughts
X: https://x.com/shuchaobi



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      </description>
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        <![CDATA[Shuchao之前是谷歌的Engineering Director，也是YouTube Shorts的联合创始人。这是我和他对话的第一期，我们在这期视频里深入探讨了
- 如何看到/理解短视频的历史趋势
- 为什么是他看到/别人没看到
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-- 四代推荐系统划分
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- “Google今天仍是牌最好的AI玩家”
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第二期：https://youtu.be/eRYBE0dXsmU

Shuchao 目前的工作是 OpenAI Research Leadership, Head of Post-Training - Multimodal。他们的团队主导了Advanced Voice（视频与语音）模型的开发和上线。在2024年底OpenAI 12 days里，Shuchao团队主导了其中两天，辅助了其中四天的产品发布。

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      <pubDate>Fri, 14 Feb 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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第二期：https://youtu.be/eRYBE0dXsmU

Shuchao 目前的工作是 OpenAI Research Leadership, Head of Post-Training - Multimodal。他们的团队主导了Advanced Voice（视频与语音）模型的开发和上线。在2024年底OpenAI 12 days里，Shuchao团队主导了其中两天，辅助了其中四天的产品发布。

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2. 每周更新会员专属视频
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5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
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      <title>E385. 毕业放弃百万offer的原因｜应对AI职业冲击的三条建议</title>
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      <description>
        <![CDATA[2017年，我从康奈尔博士毕业的时候，拒绝了一个dream offer — BCG的咨询顾问，年薪一百三十多万。

 而且，管理咨询公司还报销差旅，五星级酒店、高档餐厅、商务舱。工作内容是对接甲方各种高管，侃侃而谈，挥斥方遒。算是想象中，金领工作的全部样子了。

对当时刚毕业、没有任何工作经验、靠 2 万美元助学金生活的我来说，这简直是a STUPID amount or money。还能要求什么呢？

但我最终选择的是亚马逊的经济学家岗位，在物价很高的西雅图。为什么这样选呢？因为我觉得咨询行业已经过了巅峰，而科技行业正在崛起。

在 BCG，是能接触到顶级平台，甚至有机会和科技公司高管一起做项目。但在机器学习、大数据、云计算飞速发展的当口，从一个咨询顾问的身份去了解是不够的，得真的上手，真的参与，才能真的跟上这时代。

现在，科技公司也受到了AI的冲击。曾经性价比很高，门槛也不高的职位，现在变得越来越危险，越来越难。

这其实很正常，因为其实看历史，没有铁饭碗，只有不断变化的行业。这个时候，看看当时管理咨询的选择与时机，也许就能带来很多启示。

视频最后，我也给了三条具体的应对建议，希望对大家有帮助。

B站课程：https://www.bilibili.com/cheese/play/ss300796438

AI课程介绍：https://youtu.be/FzbkAy0DcQk]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[2017年，我从康奈尔博士毕业的时候，拒绝了一个dream offer — BCG的咨询顾问，年薪一百三十多万。

 而且，管理咨询公司还报销差旅，五星级酒店、高档餐厅、商务舱。工作内容是对接甲方各种高管，侃侃而谈，挥斥方遒。算是想象中，金领工作的全部样子了。

对当时刚毕业、没有任何工作经验、靠 2 万美元助学金生活的我来说，这简直是a STUPID amount or money。还能要求什么呢？

但我最终选择的是亚马逊的经济学家岗位，在物价很高的西雅图。为什么这样选呢？因为我觉得咨询行业已经过了巅峰，而科技行业正在崛起。

在 BCG，是能接触到顶级平台，甚至有机会和科技公司高管一起做项目。但在机器学习、大数据、云计算飞速发展的当口，从一个咨询顾问的身份去了解是不够的，得真的上手，真的参与，才能真的跟上这时代。

现在，科技公司也受到了AI的冲击。曾经性价比很高，门槛也不高的职位，现在变得越来越危险，越来越难。

这其实很正常，因为其实看历史，没有铁饭碗，只有不断变化的行业。这个时候，看看当时管理咨询的选择与时机，也许就能带来很多启示。

视频最后，我也给了三条具体的应对建议，希望对大家有帮助。

B站课程：https://www.bilibili.com/cheese/play/ss300796438

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      <pubDate>Tue, 11 Feb 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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 而且，管理咨询公司还报销差旅，五星级酒店、高档餐厅、商务舱。工作内容是对接甲方各种高管，侃侃而谈，挥斥方遒。算是想象中，金领工作的全部样子了。

对当时刚毕业、没有任何工作经验、靠 2 万美元助学金生活的我来说，这简直是a STUPID amount or money。还能要求什么呢？

但我最终选择的是亚马逊的经济学家岗位，在物价很高的西雅图。为什么这样选呢？因为我觉得咨询行业已经过了巅峰，而科技行业正在崛起。

在 BCG，是能接触到顶级平台，甚至有机会和科技公司高管一起做项目。但在机器学习、大数据、云计算飞速发展的当口，从一个咨询顾问的身份去了解是不够的，得真的上手，真的参与，才能真的跟上这时代。

现在，科技公司也受到了AI的冲击。曾经性价比很高，门槛也不高的职位，现在变得越来越危险，越来越难。

这其实很正常，因为其实看历史，没有铁饭碗，只有不断变化的行业。这个时候，看看当时管理咨询的选择与时机，也许就能带来很多启示。

视频最后，我也给了三条具体的应对建议，希望对大家有帮助。

B站课程：https://www.bilibili.com/cheese/play/ss300796438

AI课程介绍：https://youtu.be/FzbkAy0DcQk]]>
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      <title>E384. 年纪轻轻看课代表视频财富自由了，之后的路该如何走？</title>
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        <![CDATA[1小时完整版：https://youtu.be/nnpoQdAExEg

后续 -- 《2024年总结:写给即将fire的我》：https://www.superlinear.academy/c/91c209/2024-fire

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        <![CDATA[1小时完整版：https://youtu.be/nnpoQdAExEg

后续 -- 《2024年总结:写给即将fire的我》：https://www.superlinear.academy/c/91c209/2024-fire

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- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      <pubDate>Sat, 08 Feb 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
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4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      <title>E383. Shuchao BI： 2025，AI路往何方？｜对话OpenAI Shuchao 2⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[Shuchao @ OpenAI Research Leadership, Head of Post-Training - Multimodal。他们的团队主导了Advanced Voice（视频与语音）模型的开发和上线。在2024年底OpenAI 12 days里，Shuchao团队主导了其中两天，辅助了其中四天的产品发布。

Shuchao之前是谷歌的Engineering Director，也是YouTube Shorts的联合创始人。这是我和他对话的第二期，我们在这期视频里深入探讨了
- AI发展的瓶颈和突破点在哪里
- AI的天花板、历史必然，以及对比人类的优势
- AI和人类的本质区别
- Reinforcement Learning，AI自我迭代能力的重要
- 未来AI产品形态
- 我们每个人在AI时代应该如何发展自己
等等话题

Shuchao团队也在招聘优秀的Research Scientist / Research Engineer。

嘉宾LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/shuchaobi/
公众号: shuchao-thoughts
X: https://x.com/shuchaobi

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      <pubDate>Sat, 01 Feb 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E382. 2025年，AI最大机会是Agents，如何抓住18个月的窗口期？</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 为什么2025年最大的机会是AI Agents？
00:53 如何拉平起跑线，抓住18个月的机会窗口
01:33 我的履历简介
04:07 AI Agents第一节课完整分享
23:25 另外六节视频课程的高亮节选
29:14 Deep seek和multi agents，如何持续学习？


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- 关于DeepSeek R1的评价文章：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/deepseek-r1]]>
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      <pubDate>Sun, 26 Jan 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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01:33 我的履历简介
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      <title>E381. 想从工作走向职业，要摆正你和老板的关系</title>
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      <pubDate>Fri, 24 Jan 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E380. 我吃到TikTokRefugee流量了，但是……</title>
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      <pubDate>Thu, 16 Jan 2025 16:00:00 -0800</pubDate>
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      <title>E379. 在2018年就all in AI的谷歌，为什么落后了？</title>
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        <![CDATA[完整版83分钟：https://youtu.be/KCwzHz-d0K8
徐老师提到，我的自媒体分享：https://youtu.be/zhgEfWs6Eo8

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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[完整版83分钟：https://youtu.be/KCwzHz-d0K8
徐老师提到，我的自媒体分享：https://youtu.be/zhgEfWs6Eo8

会员3美元一个月，提供很多超值内容：
1. 加入一次，即可获取会员社区终身资格：www.superlinear.academy
2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

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      <pubDate>Thu, 16 Jan 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E378. 增长和转化的底层逻辑 ｜漏斗｜课代表数据大师课4</title>
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      <description>
        <![CDATA[想在互联网时代做好增长、营销、收入，理解漏斗必不可少。但是漏斗其实是一张动态的网络，只知道转化率，是无法理解背后完整的模型的。这会导致各种错误决策，比如过度优化，忽略品牌，等等。这期视频从本质上去深度剖析，漏斗这一工具背后的商业本质是什么。

如果喜欢的话，另外三节大师课
https://youtu.be/Yj9XouK-hi0
https://youtu.be/qgtijiTjfgw
https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM

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        <![CDATA[想在互联网时代做好增长、营销、收入，理解漏斗必不可少。但是漏斗其实是一张动态的网络，只知道转化率，是无法理解背后完整的模型的。这会导致各种错误决策，比如过度优化，忽略品牌，等等。这期视频从本质上去深度剖析，漏斗这一工具背后的商业本质是什么。

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      <pubDate>Wed, 08 Jan 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E377. 帮我卖课，分成100%？｜开源模型和Agentic AI模块更新预告</title>
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      <description>
        <![CDATA[1.10以前更新开源模型及工具链的模块
价格从$499变为$599

2.15更新Agentic AI
价格从$599变为$648

目前折扣码cursor还有效，减$50

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        <![CDATA[1.10以前更新开源模型及工具链的模块
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      <pubDate>Sat, 04 Jan 2025 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2.15更新Agentic AI
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    <item>
      <title>E376. 满分简历第一步：明确目标，第二步：删掉90%，第三步：照着这个视频做｜真实案例分享</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 大多数人改简历没开窍
01:40 案例1，过多执行
03:06 三个关键词
04:53 机器学习不厉害，提假设才厉害？
09:27 什么都厉害，等于什么都不厉害

YC改简历的帖子：https://www.superlinear.academy/c/91c209/yc-rethink

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01:40 案例1，过多执行
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04:53 机器学习不厉害，提假设才厉害？
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      <pubDate>Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
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01:40 案例1，过多执行
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04:53 机器学习不厉害，提假设才厉害？
09:27 什么都厉害，等于什么都不厉害

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      <title>E375. 一群人围着大佬，你如何脱颖而出建立有效链接？</title>
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        <![CDATA[完整版直播回放：https://youtube.com/live/78FYpvkODa0?feature=share

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- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 25 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[完整版直播回放：https://youtube.com/live/78FYpvkODa0?feature=share

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      <title>E374. 自媒体150万，收入构成，干货心得｜希望对你副业有启发</title>
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        <![CDATA[如果对视频后面的招聘感兴趣，我在superlinear.academy发了两个相关的更加细化要求的帖子，请务必看过之后再聊
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      <pubDate>Tue, 24 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E372. 工作最重要的是自洽？｜中国大厂 vs 美国创业公司</title>
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      <description>
        <![CDATA[完整版71分钟：https://youtu.be/mgQwCTXgoME
一命二运三风水，有口误

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        <![CDATA[完整版71分钟：https://youtu.be/mgQwCTXgoME
一命二运三风水，有口误

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      <pubDate>Sat, 21 Dec 2024 00:01:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[完整版71分钟：https://youtu.be/mgQwCTXgoME
一命二运三风水，有口误

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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
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    <item>
      <title>E373. AI 的 2024：ChatGPT的停滞不前与Agent的日新月异</title>
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        <![CDATA[2024即将过去。回首过去一年，有人觉得AI的进步惊人，自己的日常工作有一半以上都已经能让AI自动化处理；也有人觉得AI没啥特别的进展，用来用去还是那一套，无非是ChatGPT又多了一个叫o1的模型。

两种看法都有道理，但我们发现，如果只用ChatGPT和Claude的网页版，很可能觉得AI进展不大。但用过Open WebUI，Cursor，Devin等等工具的同学，一般会明显感受到AI在过去一年的巨大进步。

这种差异让我们再次意识到：AI不会直接取代所有人，但那些能熟练使用AI的人，正在不知不觉中拉开与他人的差距。

在这个直播中，我们将以Weekly Business Review为案例，从过去一年的五次关键演进出发，用五种不同的方法来现场demo如何切实可行地用AI来成倍提升自己的产生力。通过不同方法的对比，帮大家看清AI究竟有多大的潜力，以及我们如何在这一波又一波的进步中找到自己的位置，不被轻易取代。

这一切最关键的不是知道方法和理论，而是亲手去尝试、去实践。在这个AI能力不断演化的时代，让我们通过持续的尝试和迭代，不断为自己打开新的可能。

这个weekly business review是我们AI生产力课程的一个案例，围绕这个案例的完整课程是2024年Maven上的top AI课程之一。

Cohort based 版本，欢迎去看下往期学员评价：https://maven.com/kedaibiao/genai
Self paced版本：https://www.superlinear.academy/c/ai/

直播资料：https://yage.ai/genai/agent2025/]]>
      </description>
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        <![CDATA[2024即将过去。回首过去一年，有人觉得AI的进步惊人，自己的日常工作有一半以上都已经能让AI自动化处理；也有人觉得AI没啥特别的进展，用来用去还是那一套，无非是ChatGPT又多了一个叫o1的模型。

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在这个直播中，我们将以Weekly Business Review为案例，从过去一年的五次关键演进出发，用五种不同的方法来现场demo如何切实可行地用AI来成倍提升自己的产生力。通过不同方法的对比，帮大家看清AI究竟有多大的潜力，以及我们如何在这一波又一波的进步中找到自己的位置，不被轻易取代。

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      <pubDate>Sat, 21 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
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      <title>E371. 做这三件事，可以舒服跟上AI发展节奏</title>
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        <![CDATA[12.20，WBR的五次演变，直播回放：https://youtu.be/BeX7DdSRihM

12.27，Agentic AI，直播报名：https://www.superlinear.academy/c/academy/cursor-agentic-ai
鸭哥介绍Agentic AI的文章：https://yage.ai/agentic-ai.html

Cohort based课程地址，里面也有往期学员评价：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/

关于ChatGPT最重要的五个问题：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ

00:00 一年时间，AI变了五次
04:04 AI编程范式的四个转变
07:51 为什么要学习部署开源模型？

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12.27，Agentic AI，直播报名：https://www.superlinear.academy/c/academy/cursor-agentic-ai
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关于ChatGPT最重要的五个问题：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ

00:00 一年时间，AI变了五次
04:04 AI编程范式的四个转变
07:51 为什么要学习部署开源模型？

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      <pubDate>Tue, 17 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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12.27，Agentic AI，直播报名：https://www.superlinear.academy/c/academy/cursor-agentic-ai
鸭哥介绍Agentic AI的文章：https://yage.ai/agentic-ai.html

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Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/

关于ChatGPT最重要的五个问题：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ

00:00 一年时间，AI变了五次
04:04 AI编程范式的四个转变
07:51 为什么要学习部署开源模型？

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5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy]]>
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      <title>E370. 看遍世界教育体系，领悟的教育的真谛｜LuluLeon聊教育-下</title>
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        <![CDATA[完整版96分钟：
https://youtu.be/tjOWeYOBePU
https://youtu.be/9qqHH975Eds

上集：
https://youtu.be/qDRJDK64gJk

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除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
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      <pubDate>Wed, 11 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E369. 直播录视频</title>
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      <pubDate>Sun, 08 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E368. 如何渡过历史的垃圾时间？</title>
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      <pubDate>Wed, 04 Dec 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E367. 凭什么招人比Google还严？｜用AI颠覆自己才能活下去？ ｜Databricks Cofounder Reynold Xin访谈_下</title>
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        <![CDATA[两小时完整版：https://youtu.be/YE24Rpn3oD0

Databricks是过去十年最成功的创业公司之一，2023年的上一轮融资估值430亿，势头远超长期竞争对手Snowflake，并且在AI时代有了更大的想象力。Databricks的上市计划也牵动着科技和金融圈很多人的神经。

Reynold Xin是Databricks的联合创始人之一，Spark的创立者之一，也是长期Spark贡献榜的榜首。Reynold在Databricks是首席架构师，创立了Databricks SQL等诸多关键业务。

如此成功的创业公司和联合创始人，分享的认知是极难得的，大家enjoy。


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        <![CDATA[两小时完整版：https://youtu.be/YE24Rpn3oD0

Databricks是过去十年最成功的创业公司之一，2023年的上一轮融资估值430亿，势头远超长期竞争对手Snowflake，并且在AI时代有了更大的想象力。Databricks的上市计划也牵动着科技和金融圈很多人的神经。

Reynold Xin是Databricks的联合创始人之一，Spark的创立者之一，也是长期Spark贡献榜的榜首。Reynold在Databricks是首席架构师，创立了Databricks SQL等诸多关键业务。

如此成功的创业公司和联合创始人，分享的认知是极难得的，大家enjoy。


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      <pubDate>Tue, 26 Nov 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Databricks是过去十年最成功的创业公司之一，2023年的上一轮融资估值430亿，势头远超长期竞争对手Snowflake，并且在AI时代有了更大的想象力。Databricks的上市计划也牵动着科技和金融圈很多人的神经。

Reynold Xin是Databricks的联合创始人之一，Spark的创立者之一，也是长期Spark贡献榜的榜首。Reynold在Databricks是首席架构师，创立了Databricks SQL等诸多关键业务。

如此成功的创业公司和联合创始人，分享的认知是极难得的，大家enjoy。


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      <title>E366. 十年估值三千亿，创始人首次揭秘，如何识别并抓住机会？｜Databricks Cofounder Reynold访谈_上</title>
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        <![CDATA[两小时完整版：https://youtu.be/YE24Rpn3oD0
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Databricks是过去十年最成功的创业公司之一，2023年的上一轮融资估值430亿，势头远超长期竞争对手Snowflake，并且在AI时代有了更大的想象力。Databricks的上市计划也牵动着科技和金融圈很多人的神经。

Reynold Xin是Databricks的联合创始人之一，Spark的创立者之一，也是长期Spark贡献榜的榜首。Reynold在Databricks是首席架构师，创立了Databricks SQL等诸多关键业务。

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2. 每周更新会员专属视频
3. 很多视频都比公开视频更加深度
4. 访谈视频一般在会员专属发完整版，一般是公开版2、3倍的内容，覆盖更多营养
5. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享

总之，很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&amp;si=zixsdYH4d3wHRTdy

除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。
- Cohort based课程地址：https://www.maven.com/kedaibiao/genai
- Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai/]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[两小时完整版：https://youtu.be/YE24Rpn3oD0
对工作机会感兴趣的同学可以看这里：https://youtu.be/W4gA5AdB1_w

Databricks是过去十年最成功的创业公司之一，2023年的上一轮融资估值430亿，势头远超长期竞争对手Snowflake，并且在AI时代有了更大的想象力。Databricks的上市计划也牵动着科技和金融圈很多人的神经。

Reynold Xin是Databricks的联合创始人之一，Spark的创立者之一，也是长期Spark贡献榜的榜首。Reynold在Databricks是首席架构师，创立了Databricks SQL等诸多关键业务。

如此成功的创业公司和联合创始人，分享的认知是极难得的，大家enjoy。


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      <pubDate>Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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对工作机会感兴趣的同学可以看这里：https://youtu.be/W4gA5AdB1_w

Databricks是过去十年最成功的创业公司之一，2023年的上一轮融资估值430亿，势头远超长期竞争对手Snowflake，并且在AI时代有了更大的想象力。Databricks的上市计划也牵动着科技和金融圈很多人的神经。

Reynold Xin是Databricks的联合创始人之一，Spark的创立者之一，也是长期Spark贡献榜的榜首。Reynold在Databricks是首席架构师，创立了Databricks SQL等诸多关键业务。

如此成功的创业公司和联合创始人，分享的认知是极难得的，大家enjoy。


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      <title>E365. 如何选老板和团队？｜找工作口碑最重要？｜IPO前加入Databricks需要注意什么？ ｜Databricks招聘经理访谈_下</title>
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      <description>
        <![CDATA[1小时完整版：https://youtu.be/xzRVIbayRBQ

请一定看完视频后针对性投递
简历投递专属链接：https://app2.greenhouse.io/e/kaeuuf
联系邮箱：s-ref-exp-mar-2025@databricks.com

摘抄与阐述

“我扮演的角色不是 influence 大家来 Databricks，相反我希望扮演的角色是帮助大家找到自己最好的选择。因为对我来讲最坏的情况就是有一个人加入了 Databricks，加入我的组，过了三个月半年之后发现不适合。这是对我来讲是最痛苦的事情。”
在职业选择中，找到真正适合自己的道路比盲目追求热门公司更为重要。Databricks 的团队更关注候选人与公司的契合度，而非简单地扩大规模。他们希望每一位加入者都能在这里找到归属感和成长空间，而不是在几个月后感到不适合。

“我不以工作时间长为荣，相反我以工作时间长为耻……我希望做出很好的结果，但是不要通过加班。”
在高速发展的公司中，许多人担心工作压力和加班文化。然而，Databricks 提倡的是“聪明工作”，而非“长时间工作”。他们鼓励员工以更高效、更创新的方式完成任务，而不是依靠延长工作时间。

“你要非常 smart 地去找到一个不要在零和环节里面去工作。”
选择一个不断增长的行业和公司，避免陷入内卷和零和竞争，是职业发展的明智之选。Databricks 所在的数据和 AI 领域正处于快速扩张阶段，为人才提供了广阔的空间和机会。

“你的 reputation 是你足够多的优势……你要把它用好。”
在求职过程中，许多人过于关注面试表现，而忽视了自己的过往经验和声誉。Databricks 非常重视候选人的过往成绩和口碑。利用好自己的职业积累，展示真实的实力，比短期的面试准备更为关键。

“过去的经历往往是最好的 precision……人的 past behavior 是最好的 future behavior predictor。”
Databricks 相信，一个人的过去表现是预测未来潜力的最佳指标。他们更愿意通过候选人的职业轨迹、过往成就和他人评价，来判断其是否适合，而不仅仅依赖于面试中的表现。

“所以说在大厂里面的话，很多 conventional tech lead 我觉得他做的是 teacher leading……在 Databricks 里面的话，我把它叫做 visionary leading。”
在 Databricks，技术领导者需要具备开拓性的思维，能够解决他人不愿触碰的难题，推动创新。这与大公司中更偏重协调和教学的领导方式有所不同。在这里，领导者需要亲自下场，证明想法的可行性，引领团队前进。

“你如果说不太喜欢、比较厌恶这个不确定性的话，那就三思了。”
作为一家尚未上市的公司，Databricks 充满了机遇，也伴随着风险。如果你渴望稳定，追求财务上的确定性，可能需要慎重考虑。然而，如果你愿意接受挑战，享受在不确定性中成长的过程，这里或许是你的舞台。

总结

在这次访谈中，我们深入了解了 Databricks 的独特之处和他们对人才的期望。作为一家专注于数据和 AI 的高速成长公司，Databricks 提供了广阔的舞台和挑战。但他们更希望找到真正与公司文化和使命契合的人，而非仅仅追求高学历或面试技巧。

如果你拥有扎实的过往经验，乐于接受挑战，善于创新，并且愿意在一个充满机遇和不确定性的环境中成长，Databricks 可能正是你的理想选择。相反，如果你更倾向于稳定，厌恶风险，或不喜欢面对未知，那么可能需要再三考虑。

正如嘉宾所言：“你的 reputation 是你足够多的优势……你要把它用好。”在职业发展的道路上，充分利用自己的经验和声誉，找到最适合自己的平台，才能走得更远。

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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。剪辑后的公开发布内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

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总结

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如果你拥有扎实的过往经验，乐于接受挑战，善于创新，并且愿意在一个充满机遇和不确定性的环境中成长，Databricks 可能正是你的理想选择。相反，如果你更倾向于稳定，厌恶风险，或不喜欢面对未知，那么可能需要再三考虑。

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      <pubDate>Tue, 12 Nov 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
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在职业选择中，找到真正适合自己的道路比盲目追求热门公司更为重要。Databricks 的团队更关注候选人与公司的契合度，而非简单地扩大规模。他们希望每一位加入者都能在这里找到归属感和成长空间，而不是在几个月后感到不适合。

“我不以工作时间长为荣，相反我以工作时间长为耻……我希望做出很好的结果，但是不要通过加班。”
在高速发展的公司中，许多人担心工作压力和加班文化。然而，Databricks 提倡的是“聪明工作”，而非“长时间工作”。他们鼓励员工以更高效、更创新的方式完成任务，而不是依靠延长工作时间。

“你要非常 smart 地去找到一个不要在零和环节里面去工作。”
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“你的 reputation 是你足够多的优势……你要把它用好。”
在求职过程中，许多人过于关注面试表现，而忽视了自己的过往经验和声誉。Databricks 非常重视候选人的过往成绩和口碑。利用好自己的职业积累，展示真实的实力，比短期的面试准备更为关键。

“过去的经历往往是最好的 precision……人的 past behavior 是最好的 future behavior predictor。”
Databricks 相信，一个人的过去表现是预测未来潜力的最佳指标。他们更愿意通过候选人的职业轨迹、过往成就和他人评价，来判断其是否适合，而不仅仅依赖于面试中的表现。

“所以说在大厂里面的话，很多 conventional tech lead 我觉得他做的是 teacher leading……在 Databricks 里面的话，我把它叫做 visionary leading。”
在 Databricks，技术领导者需要具备开拓性的思维，能够解决他人不愿触碰的难题，推动创新。这与大公司中更偏重协调和教学的领导方式有所不同。在这里，领导者需要亲自下场，证明想法的可行性，引领团队前进。

“你如果说不太喜欢、比较厌恶这个不确定性的话，那就三思了。”
作为一家尚未上市的公司，Databricks 充满了机遇，也伴随着风险。如果你渴望稳定，追求财务上的确定性，可能需要慎重考虑。然而，如果你愿意接受挑战，享受在不确定性中成长的过程，这里或许是你的舞台。

总结

在这次访谈中，我们深入了解了 Databricks 的独特之处和他们对人才的期望。作为一家专注于数据和 AI 的高速成长公司，Databricks 提供了广阔的舞台和挑战。但他们更希望找到真正与公司文化和使命契合的人，而非仅仅追求高学历或面试技巧。

如果你拥有扎实的过往经验，乐于接受挑战，善于创新，并且愿意在一个充满机遇和不确定性的环境中成长，Databricks 可能正是你的理想选择。相反，如果你更倾向于稳定，厌恶风险，或不喜欢面对未知，那么可能需要再三考虑。

正如嘉宾所言：“你的 reputation 是你足够多的优势……你要把它用好。”在职业发展的道路上，充分利用自己的经验和声誉，找到最适合自己的平台，才能走得更远。

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    <item>
      <title>E364. 刷题+海投已失效，好工作需要这三件事｜Databricks招聘经理访谈 - 上</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9c919de0</link>
      <description>
        <![CDATA[54分钟完整版：https://youtu.be/YNn2ZyypWPQ

1. "在这个市场上你甚至拿到面试的机会都很少...LinkedIn已经失效了。"

过去，LinkedIn等职业社交平台是求职者和招聘者的重要桥梁。然而，如今的信息泛滥使得这些平台的有效性大大降低。熊力指出，传统的求职方式已经无法满足当前市场的需求，我们需要寻找更直接、更创新的途径去接触招聘经理，例如通过个人博客、GitHub项目等展示自己的能力。

2. "根据你自己的unique的优势，打造市场需要的产品，就是你自己。"

在求职过程中，了解自己的独特优势至关重要。熊力强调，每个人都有自己独特的价值，关键是要将这些价值与市场需求相匹配。不是一味地迎合市场，而是找到自身优势与市场需求的契合点，打造出独一无二的“自己”这个产品。

3. "不要怕被拒绝。"

求职路上，拒绝是难免的。但正如熊力所说，重要的是从每一次失败中学习和成长。不要因为害怕被拒绝而止步不前，而是要积极寻找反馈，了解自己的不足之处，并不断改进。

4. "找工作的过程是一个数学题，你要用数学的方法去理解。"

熊力将求职比作一道数学题，强调了策略和概率的重要性。即使你在每一轮面试中的通过概率很高，但累计起来，拿到offer的概率可能并不如想象中大。因此，多投递、多面试，提高整体成功率，是一种明智的策略。

5. "你要innovative去use this leverage。"

在求职中，利用一切可用的资源和杠杆是取得成功的关键。无论是人脉、工具还是平台，都应该被充分运用。熊力鼓励大家跳出传统思维，寻找创新的方法来接近目标。

总结
在这次访谈中，熊力以他丰富的招聘和管理经验，为我们揭示了当前求职市场的现状和应对策略。他强调了了解自我和市场的重要性，鼓励求职者勇敢面对挑战，善于利用资源，打造属于自己的独特价值。

求职不易，但只要我们坚定信心，积极行动，不断学习和调整，就有机会在激烈的竞争中脱颖而出。正如熊力所言：“当你了解了自己的需求，了解了市场之后，有很多东西是可以提高的，这件事情可能99%的人都没做，但是等你做到这一步去做了的话，你的机会会成倍上千倍地增加。”

让我们以积极的心态和创新的思维，迎接求职路上的每一次挑战。


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        <![CDATA[54分钟完整版：https://youtu.be/YNn2ZyypWPQ

1. "在这个市场上你甚至拿到面试的机会都很少...LinkedIn已经失效了。"

过去，LinkedIn等职业社交平台是求职者和招聘者的重要桥梁。然而，如今的信息泛滥使得这些平台的有效性大大降低。熊力指出，传统的求职方式已经无法满足当前市场的需求，我们需要寻找更直接、更创新的途径去接触招聘经理，例如通过个人博客、GitHub项目等展示自己的能力。

2. "根据你自己的unique的优势，打造市场需要的产品，就是你自己。"

在求职过程中，了解自己的独特优势至关重要。熊力强调，每个人都有自己独特的价值，关键是要将这些价值与市场需求相匹配。不是一味地迎合市场，而是找到自身优势与市场需求的契合点，打造出独一无二的“自己”这个产品。

3. "不要怕被拒绝。"

求职路上，拒绝是难免的。但正如熊力所说，重要的是从每一次失败中学习和成长。不要因为害怕被拒绝而止步不前，而是要积极寻找反馈，了解自己的不足之处，并不断改进。

4. "找工作的过程是一个数学题，你要用数学的方法去理解。"

熊力将求职比作一道数学题，强调了策略和概率的重要性。即使你在每一轮面试中的通过概率很高，但累计起来，拿到offer的概率可能并不如想象中大。因此，多投递、多面试，提高整体成功率，是一种明智的策略。

5. "你要innovative去use this leverage。"

在求职中，利用一切可用的资源和杠杆是取得成功的关键。无论是人脉、工具还是平台，都应该被充分运用。熊力鼓励大家跳出传统思维，寻找创新的方法来接近目标。

总结
在这次访谈中，熊力以他丰富的招聘和管理经验，为我们揭示了当前求职市场的现状和应对策略。他强调了了解自我和市场的重要性，鼓励求职者勇敢面对挑战，善于利用资源，打造属于自己的独特价值。

求职不易，但只要我们坚定信心，积极行动，不断学习和调整，就有机会在激烈的竞争中脱颖而出。正如熊力所言：“当你了解了自己的需求，了解了市场之后，有很多东西是可以提高的，这件事情可能99%的人都没做，但是等你做到这一步去做了的话，你的机会会成倍上千倍地增加。”

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      <pubDate>Wed, 06 Nov 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[54分钟完整版：https://youtu.be/YNn2ZyypWPQ

1. "在这个市场上你甚至拿到面试的机会都很少...LinkedIn已经失效了。"

过去，LinkedIn等职业社交平台是求职者和招聘者的重要桥梁。然而，如今的信息泛滥使得这些平台的有效性大大降低。熊力指出，传统的求职方式已经无法满足当前市场的需求，我们需要寻找更直接、更创新的途径去接触招聘经理，例如通过个人博客、GitHub项目等展示自己的能力。

2. "根据你自己的unique的优势，打造市场需要的产品，就是你自己。"

在求职过程中，了解自己的独特优势至关重要。熊力强调，每个人都有自己独特的价值，关键是要将这些价值与市场需求相匹配。不是一味地迎合市场，而是找到自身优势与市场需求的契合点，打造出独一无二的“自己”这个产品。

3. "不要怕被拒绝。"

求职路上，拒绝是难免的。但正如熊力所说，重要的是从每一次失败中学习和成长。不要因为害怕被拒绝而止步不前，而是要积极寻找反馈，了解自己的不足之处，并不断改进。

4. "找工作的过程是一个数学题，你要用数学的方法去理解。"

熊力将求职比作一道数学题，强调了策略和概率的重要性。即使你在每一轮面试中的通过概率很高，但累计起来，拿到offer的概率可能并不如想象中大。因此，多投递、多面试，提高整体成功率，是一种明智的策略。

5. "你要innovative去use this leverage。"

在求职中，利用一切可用的资源和杠杆是取得成功的关键。无论是人脉、工具还是平台，都应该被充分运用。熊力鼓励大家跳出传统思维，寻找创新的方法来接近目标。

总结
在这次访谈中，熊力以他丰富的招聘和管理经验，为我们揭示了当前求职市场的现状和应对策略。他强调了了解自我和市场的重要性，鼓励求职者勇敢面对挑战，善于利用资源，打造属于自己的独特价值。

求职不易，但只要我们坚定信心，积极行动，不断学习和调整，就有机会在激烈的竞争中脱颖而出。正如熊力所言：“当你了解了自己的需求，了解了市场之后，有很多东西是可以提高的，这件事情可能99%的人都没做，但是等你做到这一步去做了的话，你的机会会成倍上千倍地增加。”

让我们以积极的心态和创新的思维，迎接求职路上的每一次挑战。


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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。剪辑后的公开发布内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

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      <title>E363. 听懂这条面试核心理念，搞定一切behavioral interview｜访谈前亚马逊副总裁</title>
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        <![CDATA[摘录与解析：

“好的经理就像一支胜利球队的好教练。”
Ethan强调了经理在团队中的角色，就如同教练之于球队。他们不仅要选人组队，更要提升团队的整体表现。

“拥有最高技能的人并不一定是最好的教练。”
他指出，技术高手未必能成为优秀的领导者，领导需要的是软技能，如团队建设和激励。

“当你无法完成所有工作时，唯一的答案就是优先级。”
在面对巨大压力和有限资源时，Ethan强调了正确设定优先级的重要性。

“影响他人最好的方式是避免威胁他们，转而与他们合作。”
他分享了如何在没有权威的情况下，通过合作和尊重来影响他人。

“领导者的影响力应该从‘传导’转向‘辐射’。”
Ethan认为，随着领导层级的提升，影响力的方式也应随之改变，影响更广泛的团队。

总结：

在这次访谈中，前亚马逊副总裁Ethan Evans深入探讨了优秀经理的特质和领导艺术。他将经理比作球队的教练，强调他们在团队建设和提升中的关键作用。Ethan指出，技术专家未必适合领导职位，优秀的领导需要具备软技能，如沟通、影响和团队协作。

他分享了在面对巨大工作压力和资源有限的情况下，如何通过设定正确的优先级和创造性思维来完成任务。Ethan还探讨了如何在没有直接权威的情况下，通过尊重和合作来影响他人。他强调，领导者应当关注整个团队的发展，而不仅仅是顶尖人才，努力提高团队的整体绩效。

对于数据科学家和技术从业者来说，Ethan的见解提供了宝贵的指导，帮助他们理解如何在技术和管理之间找到平衡，实现个人和团队的共同成功。]]>
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“好的经理就像一支胜利球队的好教练。”
Ethan强调了经理在团队中的角色，就如同教练之于球队。他们不仅要选人组队，更要提升团队的整体表现。

“拥有最高技能的人并不一定是最好的教练。”
他指出，技术高手未必能成为优秀的领导者，领导需要的是软技能，如团队建设和激励。

“当你无法完成所有工作时，唯一的答案就是优先级。”
在面对巨大压力和有限资源时，Ethan强调了正确设定优先级的重要性。

“影响他人最好的方式是避免威胁他们，转而与他们合作。”
他分享了如何在没有权威的情况下，通过合作和尊重来影响他人。

“领导者的影响力应该从‘传导’转向‘辐射’。”
Ethan认为，随着领导层级的提升，影响力的方式也应随之改变，影响更广泛的团队。

总结：

在这次访谈中，前亚马逊副总裁Ethan Evans深入探讨了优秀经理的特质和领导艺术。他将经理比作球队的教练，强调他们在团队建设和提升中的关键作用。Ethan指出，技术专家未必适合领导职位，优秀的领导需要具备软技能，如沟通、影响和团队协作。

他分享了在面对巨大工作压力和资源有限的情况下，如何通过设定正确的优先级和创造性思维来完成任务。Ethan还探讨了如何在没有直接权威的情况下，通过尊重和合作来影响他人。他强调，领导者应当关注整个团队的发展，而不仅仅是顶尖人才，努力提高团队的整体绩效。

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      <pubDate>Wed, 30 Oct 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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“拥有最高技能的人并不一定是最好的教练。”
他指出，技术高手未必能成为优秀的领导者，领导需要的是软技能，如团队建设和激励。

“当你无法完成所有工作时，唯一的答案就是优先级。”
在面对巨大压力和有限资源时，Ethan强调了正确设定优先级的重要性。

“影响他人最好的方式是避免威胁他们，转而与他们合作。”
他分享了如何在没有权威的情况下，通过合作和尊重来影响他人。

“领导者的影响力应该从‘传导’转向‘辐射’。”
Ethan认为，随着领导层级的提升，影响力的方式也应随之改变，影响更广泛的团队。

总结：

在这次访谈中，前亚马逊副总裁Ethan Evans深入探讨了优秀经理的特质和领导艺术。他将经理比作球队的教练，强调他们在团队建设和提升中的关键作用。Ethan指出，技术专家未必适合领导职位，优秀的领导需要具备软技能，如沟通、影响和团队协作。

他分享了在面对巨大工作压力和资源有限的情况下，如何通过设定正确的优先级和创造性思维来完成任务。Ethan还探讨了如何在没有直接权威的情况下，通过尊重和合作来影响他人。他强调，领导者应当关注整个团队的发展，而不仅仅是顶尖人才，努力提高团队的整体绩效。

对于数据科学家和技术从业者来说，Ethan的见解提供了宝贵的指导，帮助他们理解如何在技术和管理之间找到平衡，实现个人和团队的共同成功。]]>
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      <title>E362. 不是主业不给力，副业更有性价比｜亚马逊首席(L7)产品经理小露</title>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：xiaoluy
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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。剪辑后的公开发布内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Tue, 22 Oct 2024 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E361. 世界模型</title>
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      <pubDate>Wed, 16 Oct 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E360. 哈里斯 vs. 特朗普：谁将重塑华人命运？｜美国政治死结能破解吗？｜王浩嵐 2⧸2</title>
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      <description>
        <![CDATA[68分钟完整版：https://youtu.be/wDU8hA4NoIg

在近期的一次访谈中，我们邀请到了王浩嵐，与我们一起深入探讨了美国两党政治、选民联盟以及未来选举的核心问题。

摘抄与阐述：

“在选举的时候，这个选民联盟在我看来就是他这个选举很适合这个市场。”

王浩嵐将选民联盟比喻为市场中的产品契合度（Product Market Fit），指出选举中政党需要找到与选民需求最契合的政策和形象，才能赢得选举。政党需要不断调整和重组自己的选民联盟，以适应社会变化和选民诉求。

“对于两个政党来说，整个国家的政治健康、财政健康不重要，维护自己的政治利益是最重要的事情。”

他直言美国政治现状，指出两党更关注自身利益，而非国家长远健康发展。这种政治僵局导致许多关键问题无法得到有效解决，如财政赤字、福利改革等。

“特朗普下台的问题就是他在外交方面和战略方面，他这个不确定性要比很多其他过去美国总统更大更高。”

谈及特朗普可能的再度当选，王浩嵐强调了其外交政策的不确定性，尤其是在对外贸易、北约关系和国际战略联盟方面，这将对全球政治格局产生深远影响。

总结：

访谈中，我们深入探讨了美国两党在选民联盟构建中的策略变化，以及这种变化对选举结果的影响。王浩嵐详细解释了美国政党体系如何随着社会、经济和人口的变化而重组。他指出，现今的选举更像是一盘“四维棋局”，政党需要在不同选民群体间权衡取舍，以争取那关键的百分之几选票。

同时，他也分析了特朗普和哈里斯可能的政策走向，特别是在经济、外交和国内治理方面的差异。他强调，无论谁上台，都将面临政治僵局和财政赤字等难题，但处理方式和对全球的影响将截然不同。

这次访谈为我们提供了深刻的洞见，帮助我们更好地理解美国政治的内在运作和未来可能的发展方向。

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        <![CDATA[68分钟完整版：https://youtu.be/wDU8hA4NoIg

在近期的一次访谈中，我们邀请到了王浩嵐，与我们一起深入探讨了美国两党政治、选民联盟以及未来选举的核心问题。

摘抄与阐述：

“在选举的时候，这个选民联盟在我看来就是他这个选举很适合这个市场。”

王浩嵐将选民联盟比喻为市场中的产品契合度（Product Market Fit），指出选举中政党需要找到与选民需求最契合的政策和形象，才能赢得选举。政党需要不断调整和重组自己的选民联盟，以适应社会变化和选民诉求。

“对于两个政党来说，整个国家的政治健康、财政健康不重要，维护自己的政治利益是最重要的事情。”

他直言美国政治现状，指出两党更关注自身利益，而非国家长远健康发展。这种政治僵局导致许多关键问题无法得到有效解决，如财政赤字、福利改革等。

“特朗普下台的问题就是他在外交方面和战略方面，他这个不确定性要比很多其他过去美国总统更大更高。”

谈及特朗普可能的再度当选，王浩嵐强调了其外交政策的不确定性，尤其是在对外贸易、北约关系和国际战略联盟方面，这将对全球政治格局产生深远影响。

总结：

访谈中，我们深入探讨了美国两党在选民联盟构建中的策略变化，以及这种变化对选举结果的影响。王浩嵐详细解释了美国政党体系如何随着社会、经济和人口的变化而重组。他指出，现今的选举更像是一盘“四维棋局”，政党需要在不同选民群体间权衡取舍，以争取那关键的百分之几选票。

同时，他也分析了特朗普和哈里斯可能的政策走向，特别是在经济、外交和国内治理方面的差异。他强调，无论谁上台，都将面临政治僵局和财政赤字等难题，但处理方式和对全球的影响将截然不同。

这次访谈为我们提供了深刻的洞见，帮助我们更好地理解美国政治的内在运作和未来可能的发展方向。

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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。剪辑后的公开发布内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Sat, 12 Oct 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[68分钟完整版：https://youtu.be/wDU8hA4NoIg

在近期的一次访谈中，我们邀请到了王浩嵐，与我们一起深入探讨了美国两党政治、选民联盟以及未来选举的核心问题。

摘抄与阐述：

“在选举的时候，这个选民联盟在我看来就是他这个选举很适合这个市场。”

王浩嵐将选民联盟比喻为市场中的产品契合度（Product Market Fit），指出选举中政党需要找到与选民需求最契合的政策和形象，才能赢得选举。政党需要不断调整和重组自己的选民联盟，以适应社会变化和选民诉求。

“对于两个政党来说，整个国家的政治健康、财政健康不重要，维护自己的政治利益是最重要的事情。”

他直言美国政治现状，指出两党更关注自身利益，而非国家长远健康发展。这种政治僵局导致许多关键问题无法得到有效解决，如财政赤字、福利改革等。

“特朗普下台的问题就是他在外交方面和战略方面，他这个不确定性要比很多其他过去美国总统更大更高。”

谈及特朗普可能的再度当选，王浩嵐强调了其外交政策的不确定性，尤其是在对外贸易、北约关系和国际战略联盟方面，这将对全球政治格局产生深远影响。

总结：

访谈中，我们深入探讨了美国两党在选民联盟构建中的策略变化，以及这种变化对选举结果的影响。王浩嵐详细解释了美国政党体系如何随着社会、经济和人口的变化而重组。他指出，现今的选举更像是一盘“四维棋局”，政党需要在不同选民群体间权衡取舍，以争取那关键的百分之几选票。

同时，他也分析了特朗普和哈里斯可能的政策走向，特别是在经济、外交和国内治理方面的差异。他强调，无论谁上台，都将面临政治僵局和财政赤字等难题，但处理方式和对全球的影响将截然不同。

这次访谈为我们提供了深刻的洞见，帮助我们更好地理解美国政治的内在运作和未来可能的发展方向。

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    <item>
      <title>E359. 特朗普赢面如何计算？｜政治的幻象与本质｜ 王浩嵐 1⧸2</title>
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      <description>
        <![CDATA[68分钟完整版：https://youtu.be/wDU8hA4NoIg

深入解读美国大选背后的政治博弈：哈里斯、特朗普与万斯的较量

在近期的一次访谈中，我们与政治学者王浩岚深入探讨了美国大选的复杂局势。选举背后，不仅是数字的比拼，更是政治智慧与策略的角逐。

金句摘录与解读

“副总统的选择，在理性上基本上从来没有任何作用。”

王浩岚指出，副总统候选人的影响力往往被高估。虽然历史上林登·约翰逊曾助力肯尼迪赢得南方州，但总体而言，副总统的选择对选举结果的正面作用有限，反而可能因不当选择产生负面影响。

“媒体在报道选举的时候，很容易陷入‘马赛’式的报道。”

媒体过度关注民调的细微波动，容易忽略选举背后的深层次问题。这种报道方式可能导致公众被短期事件牵着鼻子走，无法客观看待选举形势。

“一定要避免对突发性事件对整个选情的过度解读。”

对于如刺杀事件等突发事件，选民的反应可能并不像表面看起来那样剧烈。特朗普的基本盘依然稳固，反对他的选民也未必会因为事件而改变看法。

“美国政治中的不确定性其实是非常之大的，所以要保持一个非常开放性的态度。”

王浩岚强调，选举中可被说服的摇摆选民非常少，他们的决定难以通过民调准确捕捉。因此，对选举结果的预测应保持谨慎。

总结

此次访谈深入揭示了美国大选的复杂性。选举不仅是数字的较量，更是对选民心理、媒体报道以及政治策略的全面考验。通过理性分析和深入思考，我们才能更清晰地看待美国政治的风云变幻。


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        <![CDATA[68分钟完整版：https://youtu.be/wDU8hA4NoIg

深入解读美国大选背后的政治博弈：哈里斯、特朗普与万斯的较量

在近期的一次访谈中，我们与政治学者王浩岚深入探讨了美国大选的复杂局势。选举背后，不仅是数字的比拼，更是政治智慧与策略的角逐。

金句摘录与解读

“副总统的选择，在理性上基本上从来没有任何作用。”

王浩岚指出，副总统候选人的影响力往往被高估。虽然历史上林登·约翰逊曾助力肯尼迪赢得南方州，但总体而言，副总统的选择对选举结果的正面作用有限，反而可能因不当选择产生负面影响。

“媒体在报道选举的时候，很容易陷入‘马赛’式的报道。”

媒体过度关注民调的细微波动，容易忽略选举背后的深层次问题。这种报道方式可能导致公众被短期事件牵着鼻子走，无法客观看待选举形势。

“一定要避免对突发性事件对整个选情的过度解读。”

对于如刺杀事件等突发事件，选民的反应可能并不像表面看起来那样剧烈。特朗普的基本盘依然稳固，反对他的选民也未必会因为事件而改变看法。

“美国政治中的不确定性其实是非常之大的，所以要保持一个非常开放性的态度。”

王浩岚强调，选举中可被说服的摇摆选民非常少，他们的决定难以通过民调准确捕捉。因此，对选举结果的预测应保持谨慎。

总结

此次访谈深入揭示了美国大选的复杂性。选举不仅是数字的较量，更是对选民心理、媒体报道以及政治策略的全面考验。通过理性分析和深入思考，我们才能更清晰地看待美国政治的风云变幻。


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      <pubDate>Fri, 11 Oct 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在近期的一次访谈中，我们与政治学者王浩岚深入探讨了美国大选的复杂局势。选举背后，不仅是数字的比拼，更是政治智慧与策略的角逐。

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王浩岚强调，选举中可被说服的摇摆选民非常少，他们的决定难以通过民调准确捕捉。因此，对选举结果的预测应保持谨慎。

总结

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      <title>E358. 诺贝尔奖当然应该颁给AI</title>
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      <pubDate>Tue, 08 Oct 2024 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E357. 下班精力被掏空？这五个方法能帮到你｜课代表的精力管理方法</title>
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      <pubDate>Thu, 03 Oct 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E356. 自动驾驶快了吗？｜为什么认为特斯拉的宣传不道德？</title>
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3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Sat, 28 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E355. 起跑线重置！如何在大模型时代职业弯道超车？｜YC 3⧸3</title>
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      <pubDate>Tue, 24 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E354. 找不到理想工作的原因，与成功跳槽的三个秘诀｜YC 2⧸3</title>
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        <![CDATA[一小时47分钟完整版：https://youtu.be/9213uFD30VM
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      <pubDate>Sat, 21 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E353. 90后首席产品官，如何成功适应新工作？｜YC访谈1⧸3</title>
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      <pubDate>Thu, 19 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E352. 手冲与拉花的正确入门｜美国拉花冲煮双料冠军 2⧸2</title>
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      <pubDate>Sat, 14 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[1小时53分钟完整版：https://youtu.be/MU3BExM33jM

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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。剪辑后的公开发布内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <title>E351. 如何把爱好做到世界顶级？｜美国拉花冲煮双料冠军 1⧸2</title>
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        <![CDATA[1小时53分钟完整版：https://youtu.be/MU3BExM33jM
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      <pubDate>Thu, 12 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E350. 硅谷圈内如何networking？徐老师四条职场人脉原则 ｜领航十周年公益活动</title>
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      <description>
        <![CDATA[上周我们邀请了硅谷徐老师来Superlinear.Academy为大家讲解networking：https://www.superlinear.academy/c/academy/networking-howie-149

徐老师认真准备了deck，分享了自己二十多年工程师、高管、投资人、创业者职业生涯中的经验和见解。干货秘籍，发人深省。我们特意征得徐老师同意，把这个$149的付费内容中剪出来了一部分，分享给大家。我在视频后面也总结了我的四条感想，希望对大家有用。

为了庆祝领航十周年，我和徐老师把活动所有收入都捐给领航，用于领航的长期社区建设，帮助华人打造一个有效network，团结互助的社区。

如果有问题欢迎在superlinear里向徐老师提问，未来还会做类似分享：https://www.superlinear.academy/c/91c209/47a127]]>
      </description>
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        <![CDATA[上周我们邀请了硅谷徐老师来Superlinear.Academy为大家讲解networking：https://www.superlinear.academy/c/academy/networking-howie-149

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      <pubDate>Fri, 06 Sep 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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为了庆祝领航十周年，我和徐老师把活动所有收入都捐给领航，用于领航的长期社区建设，帮助华人打造一个有效network，团结互助的社区。

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    <item>
      <title>E349. AI时代，如何找到属于你的机会？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/7378c654</link>
      <description>
        <![CDATA[在这个充满挑战的就业环境中，找到一份理想的工作似乎比以往任何时候都更加困难。科技行业的黄金时代已经过去，转码不再是进入大厂的捷径。如果你对目前的工作感到不满，想要跳槽却找不到更好的机会，那么你可能会感到迷茫和困顿。在本期视频中，我将为你提供两个建议，帮助你在这个充满不确定性的时代中找到属于自己的机会。

00:00:00 - 00:02:56 科技行业就业形势严峻，转码不再是进入大厂的捷径。
00:02:57 - 00:04:45 第一个套利机会：深入学习和应用生成式人工智能（Gen AI），提升你的技能和竞争力。
00:04:46 - 00:06:12 第二个建议：转变思维方式，不要过于按部就班，寻找不依赖于公司也能创造价值的机会。
00:06:13 - 00:09:51 鼓励大家打破舒适区，主动探索和创造，不要局限于传统的路径。
00:09:52 - 00:10:32 强没有人能给你真正的答案，所有的答案都需要你自己去探索和发现。

YC访谈完整视频：https://youtu.be/9213uFD30VM
YC改简历：https://www.superlinear.academy/c/91c209/yc

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        <![CDATA[在这个充满挑战的就业环境中，找到一份理想的工作似乎比以往任何时候都更加困难。科技行业的黄金时代已经过去，转码不再是进入大厂的捷径。如果你对目前的工作感到不满，想要跳槽却找不到更好的机会，那么你可能会感到迷茫和困顿。在本期视频中，我将为你提供两个建议，帮助你在这个充满不确定性的时代中找到属于自己的机会。

00:00:00 - 00:02:56 科技行业就业形势严峻，转码不再是进入大厂的捷径。
00:02:57 - 00:04:45 第一个套利机会：深入学习和应用生成式人工智能（Gen AI），提升你的技能和竞争力。
00:04:46 - 00:06:12 第二个建议：转变思维方式，不要过于按部就班，寻找不依赖于公司也能创造价值的机会。
00:06:13 - 00:09:51 鼓励大家打破舒适区，主动探索和创造，不要局限于传统的路径。
00:09:52 - 00:10:32 强没有人能给你真正的答案，所有的答案都需要你自己去探索和发现。

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      <pubDate>Fri, 30 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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00:00:00 - 00:02:56 科技行业就业形势严峻，转码不再是进入大厂的捷径。
00:02:57 - 00:04:45 第一个套利机会：深入学习和应用生成式人工智能（Gen AI），提升你的技能和竞争力。
00:04:46 - 00:06:12 第二个建议：转变思维方式，不要过于按部就班，寻找不依赖于公司也能创造价值的机会。
00:06:13 - 00:09:51 鼓励大家打破舒适区，主动探索和创造，不要局限于传统的路径。
00:09:52 - 00:10:32 强没有人能给你真正的答案，所有的答案都需要你自己去探索和发现。

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      <title>E348. 厌倦爬山滑雪了，可以试试赛车，安全便宜可玩度高</title>
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      <pubDate>Thu, 22 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E347. 《黑神话：悟空》，岂止八十一难</title>
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      <description>
        <![CDATA[三条领悟
1. 用游戏的心态面对人生的挑战
2. go to market multiple times到底有多重要，应该怎么做？
3. 非共识观点是成功的必要条件

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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。剪辑后的公开发布内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Tue, 20 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E346. AI时代，中国家长如何做好家庭教育？｜Lululeon谈教育-上</title>
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        <![CDATA[完整版：https://youtu.be/tjOWeYOBePU
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      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 16 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[完整版：https://youtu.be/tjOWeYOBePU
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    <item>
      <title>E345. 问硅谷华人高管：竹子天花板存在吗？｜和硅谷徐老师一起拉票</title>
      <itunes:episode>345</itunes:episode>
      <podcast:episode>345</podcast:episode>
      <itunes:title>E345. 问硅谷华人高管：竹子天花板存在吗？｜和硅谷徐老师一起拉票</itunes:title>
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      <pubDate>Wed, 14 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E344. 对抗中年孤独的办法｜会员专属社区发布</title>
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      <description>
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      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 11 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    <item>
      <title>E343. 职业发展如何平衡技术、人脉、和业务？｜前亚马逊VP @EthanEvansVP 访谈1⧸3</title>
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        <![CDATA[00:00 提问
04:36 当今环境下，升职中什么是不变的？
07:31 职业发展中，人际关系为何如此重要？
08:50 技术与业务的关系
11:50 如何量化自己的软实力？

Part2: https://youtu.be/xecgPleJexw
Part3: https://www.youtube.com/@EthanEvansVP
会员专属完整版：https://youtu.be/NfQ_46PhyuM

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  - Leadership Networking
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  - Cracking the C-Suite: How to Get and Master Key Executive Roles
  - Level Up: Breaking Through to Executive
  - Managing Up Successfully
  - Leadership Networking
  - Leadership Resumes That Get Results
  - The Growth and Promotion Recipe]]>
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      <pubDate>Wed, 07 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[00:00 提问
04:36 当今环境下，升职中什么是不变的？
07:31 职业发展中，人际关系为何如此重要？
08:50 技术与业务的关系
11:50 如何量化自己的软实力？

Part2: https://youtu.be/xecgPleJexw
Part3: https://www.youtube.com/@EthanEvansVP
会员专属完整版：https://youtu.be/NfQ_46PhyuM

Exclusive discounts (expire on 8/14):
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  - Leadership Resumes That Get Results
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      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    <item>
      <title>E342. 如何判断市场需求的真伪？｜Vivian 访谈 2⧸2</title>
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      <podcast:episode>342</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 如何在不同domain快速切换？
06:58 如何判断市场需求的真伪
10:17 技术人创业的常见问题

帮大家组织了一场8/17在西雅图和Vivian线下交流的机会。
填写这个报名表：
Vivian线下交流 （8/17 周六下午2-4点）
🔚报名截止：08/08 23:59
📍活动地址：14725 SE 36th St #200, Bellevue, WA 98006 
🔗点击链接：https://p.baominggongju.com/share?eid=66a538c211e96def3748cb3c&amp;referer=odVL41J4gN2pJd2FtqXq84nhI5IY
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会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

点Join按钮获通过这个链接加入课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

我还和鸭哥(yage.ai)一起做Maven的课程，课程地址在这里：maven.com/kedaibiao/genai

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      </description>
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      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 02 Aug 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[00:00 如何在不同domain快速切换？
06:58 如何判断市场需求的真伪
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    <item>
      <title>E341. 前高管解密升职加薪的游戏规则 -- 情绪价值｜Vivian 访谈 1⧸2</title>
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      <itunes:title>E341. 前高管解密升职加薪的游戏规则 -- 情绪价值｜Vivian 访谈 1⧸2</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 员工对老板的两个价值
06:06 案例分析：提供情绪价值的员工的做法
15:37 为老板提供情绪价值的原理

完整版45分钟：https://youtu.be/9DkGV_lqdGk

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        <![CDATA[00:00 员工对老板的两个价值
06:06 案例分析：提供情绪价值的员工的做法
15:37 为老板提供情绪价值的原理

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      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 31 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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06:06 案例分析：提供情绪价值的员工的做法
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      <title>E340. 亚马逊前VP：我需要的是谋臣和大使</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/50c567de</link>
      <description>
        <![CDATA[这两个角色共享同一个能力：由深入浅。

注意Ethan的用词，不光是能做，而且他会看是否爱做，是否急着做。

因为急着做什么，最能反映一个人的底层驱动力。

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        <![CDATA[这两个角色共享同一个能力：由深入浅。

注意Ethan的用词，不光是能做，而且他会看是否爱做，是否急着做。

因为急着做什么，最能反映一个人的底层驱动力。

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      <pubDate>Mon, 29 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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注意Ethan的用词，不光是能做，而且他会看是否爱做，是否急着做。

因为急着做什么，最能反映一个人的底层驱动力。

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      <title>E339. 一款T恤的诞生：设计、定价、生产、物流、销售</title>
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        <![CDATA[复利T恤（Compound Growth T-Shirt）是由Superlinear Academy和nerdyStuff联名推出的首款产品，意指传递复利效应背后的美感与哲学。产品采用250gsm全棉材质，轻度oversized版型，每件产品将拥有唯一编号。今日预售开启！

- 预售截止：
    - 美国：美西时间2024年7月31日晚11点59分
    - 中国大陆：北京时间2024年7月31日晚11点59分

- 购买方式：
    - 美国：nerdyStuff官网 ($25.99 ，美国境内包邮）
        - 链接：https://www.nerdystuff.xyz/products/exponential-growth-and-compound-effect-t-shirt-x
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  - 注：快团团不支持折扣，所以没有会员专属折扣

- 预计发货日期：2024年8月15日前（如有变动将提前告知）]]>
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        <![CDATA[复利T恤（Compound Growth T-Shirt）是由Superlinear Academy和nerdyStuff联名推出的首款产品，意指传递复利效应背后的美感与哲学。产品采用250gsm全棉材质，轻度oversized版型，每件产品将拥有唯一编号。今日预售开启！

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      <pubDate>Fri, 26 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E338. 获取Product Market Fit的三个步骤</title>
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        <![CDATA[00:00 product market fit 的意义
02:49 work backwards
04:50 从 MVP 到 MPP
05:00 GTM multiple times
05:32 案例：确认核心假设
07:20 案例：围绕核心假设构建 MVP
10:18 案例：从市场中获得反馈

会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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05:32 案例：确认核心假设
07:20 案例：围绕核心假设构建 MVP
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      <pubDate>Wed, 24 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E337. 请零思而后行</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 我零思而后行的亲身体验
03:55 三条原理讲解，时机、行动、完美主义的根源
07:55 行动建议：成长心态、过往复盘、增加自信

https://youtu.be/ZaGfJxL-wUw

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07:55 行动建议：成长心态、过往复盘、增加自信

https://youtu.be/ZaGfJxL-wUw

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      <pubDate>Wed, 17 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E336. 如何让约会体验自然丝滑？｜约会真心话 2⧸2</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 约会遇到的挑战
05:22 追求好的体验是否能得到好的结果
08:22 怎样“肢体升级”
10:21 怎样“读空气”
12:15 怎样“回信息”
16:12 总结

42 分钟完整版：https://youtu.be/tX-Zq4VquLI

关联视频：
为什么恋爱需要对自己诚实：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc
恋爱三个原理：https://youtu.be/oVeIjW-ScfU

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05:22 追求好的体验是否能得到好的结果
08:22 怎样“肢体升级”
10:21 怎样“读空气”
12:15 怎样“回信息”
16:12 总结

42 分钟完整版：https://youtu.be/tX-Zq4VquLI

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为什么恋爱需要对自己诚实：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc
恋爱三个原理：https://youtu.be/oVeIjW-ScfU

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      <pubDate>Sat, 13 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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05:22 追求好的体验是否能得到好的结果
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10:21 怎样“读空气”
12:15 怎样“回信息”
16:12 总结

42 分钟完整版：https://youtu.be/tX-Zq4VquLI

关联视频：
为什么恋爱需要对自己诚实：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc
恋爱三个原理：https://youtu.be/oVeIjW-ScfU

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    <item>
      <title>E335. 识别并破解两性关系中的道德绑架｜约会原理真心话 1⧸2</title>
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        <![CDATA[00:00 开场
02:48 为什么“我们是什么关系”很重要
06:02 背后的文化规训与责任感
08:24 确认关系前要不要试床
14:50 荡妇羞辱

32 分钟完整版：https://youtu.be/x5KCgpWHxsc

关联视频：
为什么恋爱需要对自己诚实：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc
恋爱三个原理：https://youtu.be/oVeIjW-ScfU

会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[00:00 开场
02:48 为什么“我们是什么关系”很重要
06:02 背后的文化规训与责任感
08:24 确认关系前要不要试床
14:50 荡妇羞辱

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3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Wed, 10 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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02:48 为什么“我们是什么关系”很重要
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E334. 变coachable的诀窍--「人情估值」能力 ｜ 机遇青睐哪类人？</title>
      <itunes:episode>334</itunes:episode>
      <podcast:episode>334</podcast:episode>
      <itunes:title>E334. 变coachable的诀窍--「人情估值」能力 ｜ 机遇青睐哪类人？</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 Being coachable才能学到真功夫和阶层跃迁
01:09 重要但隐形的特质 -- 为人情估值的能力
02:26 星巴克创始人的生动案例
06:46 原理拆分细讲 -- 如何吸引贵人相助？
09:28 做好为人情估值的几个要点和误区

意向收集：【腾讯文档】课代表专题内容意向收集
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「向上社交」的具体原理方法：https://youtu.be/EngLPW_y7UY

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        <![CDATA[00:00 Being coachable才能学到真功夫和阶层跃迁
01:09 重要但隐形的特质 -- 为人情估值的能力
02:26 星巴克创始人的生动案例
06:46 原理拆分细讲 -- 如何吸引贵人相助？
09:28 做好为人情估值的几个要点和误区

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      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 04 Jul 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[00:00 Being coachable才能学到真功夫和阶层跃迁
01:09 重要但隐形的特质 -- 为人情估值的能力
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    </item>
    <item>
      <title>E333. 投资人不看「AI 创业」了？｜行业洞察方法论｜大观资本Richer  2⧸2</title>
      <itunes:episode>333</itunes:episode>
      <podcast:episode>333</podcast:episode>
      <itunes:title>E333. 投资人不看「AI 创业」了？｜行业洞察方法论｜大观资本Richer  2⧸2</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/38ba3d85</link>
      <description>
        <![CDATA[00:00 在硅谷观察的 AI 行业发展现状
08:17 投资体感、经验、方法论
12:45 创业者画像

完整版：https://youtu.be/GMcTkP3PbNo

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      <content:encoded>
        <![CDATA[00:00 在硅谷观察的 AI 行业发展现状
08:17 投资体感、经验、方法论
12:45 创业者画像

完整版：https://youtu.be/GMcTkP3PbNo

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      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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08:17 投资体感、经验、方法论
12:45 创业者画像

完整版：https://youtu.be/GMcTkP3PbNo

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      <title>E332. 投资人解析，短剧为什么这么火？｜ 大观资本Richer 1⧸2</title>
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      <itunes:title>E332. 投资人解析，短剧为什么这么火？｜ 大观资本Richer 1⧸2</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/de74c06c</link>
      <description>
        <![CDATA[00:00 短剧出海的投资逻辑
03:11 国内网文现状
06:47 不为人知的网文出海历程
10:26 短剧对传统剧的降维打击
15:15 短剧未来趋势

完整版 75 分钟：https://youtu.be/GMcTkP3PbNo

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06:47 不为人知的网文出海历程
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      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 26 Jun 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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10:26 短剧对传统剧的降维打击
15:15 短剧未来趋势

完整版 75 分钟：https://youtu.be/GMcTkP3PbNo

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        <![CDATA[会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Thu, 20 Jun 2024 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E331. 圈内秘籍：职场本质是权力的游戏？｜ 数据团队如何做出影响力？｜前创业公司数据负责人Angelina</title>
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        <![CDATA[00:00 ChatGPT 风口创业要注意什么
02:18 如何搞定上下级？
08:30 如何玩好权力的游戏？
12:15 对应届生找工作的建议

完整版 65 分钟：https://youtu.be/vEXP5gIZiz4
英文访谈：https://youtu.be/HzU3l2rua64

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      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 20 Jun 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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02:18 如何搞定上下级？
08:30 如何玩好权力的游戏？
12:15 对应届生找工作的建议

完整版 65 分钟：https://youtu.be/vEXP5gIZiz4
英文访谈：https://youtu.be/HzU3l2rua64

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      <title>E329. 「门当户对」的职业更容易长久？｜高通创投director介绍VC经验</title>
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        <![CDATA[完整版：https://youtu.be/0R4hOezhHZo

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      <pubDate>Thu, 13 Jun 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E328. 环境 ｜ 决定你一大半的成败</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 抱怨环境会带来什么问题？
05:27 破局之道在于主动选择
07:53 被困在有毒环境的根本原因

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07:53 被困在有毒环境的根本原因

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      <pubDate>Thu, 06 Jun 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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05:27 破局之道在于主动选择
07:53 被困在有毒环境的根本原因

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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E327. 卖课两月收入60万，知无不言！</title>
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        <![CDATA[0:00 为什么要分享自己卖课收入？
2:57 做这门课程的前因后果和过程重点
8:10 几点方法领悟
15:43 下一步规划

课程网站：maven.com/kedaibiao/genai
五月底之前，专属会员还有抽奖，奖品就是这门课程的课件。抽奖方式请看会员专属的community post

课代表未来课程的意向调研：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf7GOkjTnEPy76HGec63fdB96Tt_Hbi0QiVcfckGNMKMPPKng/viewform?usp=sf_link

讲power的视频：A visual tutorial for statistical power that is understandable by middle school students
https://youtu.be/e_rlk8uCUc8

在科技公司里有效沟通 | 亚马逊华人Biz Tech Lead二十年工作经验精华总结 | 打破“竹子天花板“必修课
https://youtu.be/HAQ4p74KbdY

会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

点Join按钮获通过这个链接加入课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[0:00 为什么要分享自己卖课收入？
2:57 做这门课程的前因后果和过程重点
8:10 几点方法领悟
15:43 下一步规划

课程网站：maven.com/kedaibiao/genai
五月底之前，专属会员还有抽奖，奖品就是这门课程的课件。抽奖方式请看会员专属的community post

课代表未来课程的意向调研：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf7GOkjTnEPy76HGec63fdB96Tt_Hbi0QiVcfckGNMKMPPKng/viewform?usp=sf_link

讲power的视频：A visual tutorial for statistical power that is understandable by middle school students
https://youtu.be/e_rlk8uCUc8

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      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 29 May 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[0:00 为什么要分享自己卖课收入？
2:57 做这门课程的前因后果和过程重点
8:10 几点方法领悟
15:43 下一步规划

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https://youtu.be/e_rlk8uCUc8

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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E326. 程序员开餐馆-投多少，赚多少，忙不忙，能财富自由吗？</title>
      <itunes:episode>326</itunes:episode>
      <podcast:episode>326</podcast:episode>
      <itunes:title>E326. 程序员开餐馆-投多少，赚多少，忙不忙，能财富自由吗？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/ac46c483</link>
      <description>
        <![CDATA[00:00 兼职开餐馆需要的身份、时间、投资
4:09 “空手套白狼”和建立信任
7:16 建立人脉
8:58 餐馆老板的多重身份
11:39 餐饮避坑必看
13:52 做副业之前应该想清楚什么？

完整版55分钟：https://youtu.be/q-q6cHC67DE

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        <![CDATA[00:00 兼职开餐馆需要的身份、时间、投资
4:09 “空手套白狼”和建立信任
7:16 建立人脉
8:58 餐馆老板的多重身份
11:39 餐饮避坑必看
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完整版55分钟：https://youtu.be/q-q6cHC67DE

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      <pubDate>Fri, 24 May 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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7:16 建立人脉
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11:39 餐饮避坑必看
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完整版55分钟：https://youtu.be/q-q6cHC67DE

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    </item>
    <item>
      <title>E325. AI真的能帮到我们吗？备完700美元课程后，我对抓住AI机会的新体悟</title>
      <itunes:episode>325</itunes:episode>
      <podcast:episode>325</podcast:episode>
      <itunes:title>E325. AI真的能帮到我们吗？备完700美元课程后，我对抓住AI机会的新体悟</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/23c295c1</link>
      <description>
        <![CDATA[课程链接：maven.com/kedaibiao/genai

0:00 背景与课程规划
3:00 价值4000美元的抽奖参与方式
4:00 如何产出三年后还有用的GenAI知识？
4:50 Builders才能把握住GenAI的真正机会
7:02 如何建立research understanding
7:55 非共识认知是成功的必要条件
9:08 总结与重点

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3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[课程链接：maven.com/kedaibiao/genai

0:00 背景与课程规划
3:00 价值4000美元的抽奖参与方式
4:00 如何产出三年后还有用的GenAI知识？
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7:02 如何建立research understanding
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      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 20 May 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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0:00 背景与课程规划
3:00 价值4000美元的抽奖参与方式
4:00 如何产出三年后还有用的GenAI知识？
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    <item>
      <title>E324. 如何坚持自己观点并说服他人？</title>
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        <![CDATA[22分钟完整版：https://youtu.be/OpF_xP2gC3o

Conviction：https://youtu.be/6QPju9vbb0c

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会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

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      <pubDate>Thu, 16 May 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Conviction：https://youtu.be/6QPju9vbb0c

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      </itunes:summary>
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    </item>
    <item>
      <title>E323. 90%的工作都没价值？｜噪音时代，如何获取有价值的信息？｜硅谷徐老师访谈 3⧸3</title>
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      <podcast:episode>323</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[完整版40分钟：https://youtu.be/62fZVxUR_i8
如何找到10%高价值工作：https://youtu.be/_Z-hHbGI3pg

关注徐老师油管：@ByteIntoFuture

会员专属档里：
1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

点Join按钮获通过这个链接加入课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

我还和鸭哥(yage.ai)一起做Maven的课程，课程地址在这里：maven.com/kedaibiao/genai]]>
      </description>
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        <![CDATA[完整版40分钟：https://youtu.be/62fZVxUR_i8
如何找到10%高价值工作：https://youtu.be/_Z-hHbGI3pg

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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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      <pubDate>Wed, 08 May 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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1. 有很多针对会员制作的深度视频，因为受众明确，所以讲得更深度。这些视频制作也很用心，有几期限时公开过，都是播放量数一数二高的。

比较有代表性的是这七集专题，讲述如何掌控自己命运：https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP

2. 一些访谈的完整未剪辑版本。一般嘉宾访谈之后我会尽早把完整版发到会员专属，剪辑完再公开发表。一般剪辑排期需要几个月，剪辑后的内容是完整版的1/3-1/2。如果你对一个公开版的内容感兴趣，完整版里会有更多营养。

3. 还有一些专属内容，比如关于如何打两份工攒四份钱。嘉宾并不想公开发表，但是又很有分享价值。就通过会员内容来有门槛地分享。

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我还和鸭哥(yage.ai)一起做Maven的课程，课程地址在这里：maven.com/kedaibiao/genai]]>
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      <title>E322. 不上班不创业，如何找到爱好并养活自己？｜对教育的启发｜干货无鸡汤</title>
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        <![CDATA[完整版49分钟：https://youtu.be/0UHbJ8V25uw

嘉宾Ins：trystane ， 在Ins有88万粉，没上过一天班，天天过自己喜欢的生活，也能养活自己。

这期视频向崔老师请教了自由职业的生活状态，如何获得好的心态，如何不被外界左右，如何找到自己的爱好并坚持。

以及什么样的教育经历支持了这样的成长。]]>
      </description>
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嘉宾Ins：trystane ， 在Ins有88万粉，没上过一天班，天天过自己喜欢的生活，也能养活自己。

这期视频向崔老师请教了自由职业的生活状态，如何获得好的心态，如何不被外界左右，如何找到自己的爱好并坚持。

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      <pubDate>Thu, 02 May 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E321. 普通人获得好运的完整方法（非玄学）</title>
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        <![CDATA[1. https://youtu.be/Yri-bNUVh60
2. https://youtu.be/EngLPW_y7UY
3. https://youtu.be/yHgktd99hbU
4. https://youtu.be/4V8aNnJZAJw
5. https://youtu.be/mevvOuylDhw
6. https://youtu.be/_Z-hHbGI3pg]]>
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      <pubDate>Sun, 28 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E320. 考进北大耶鲁，不是教你打工的</title>
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      <pubDate>Thu, 25 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E319. “个人品牌⧸副业”是自媒体的陷阱？历史收入揭秘｜领航分享｜4.26转会员专属</title>
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        <![CDATA[领航分享的我的部分和Q&amp;A

很真诚地试图帮你开始你的自媒体了

Q&amp;A前部分有个观众没mute，很吵，就删掉了

https://docs.google.com/presentation/d/1or79NdGJ9lQJYmGg7ZJddRQJwzrTxOzWR5-NpVbSboc/edit?usp=sharing]]>
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很真诚地试图帮你开始你的自媒体了

Q&amp;A前部分有个观众没mute，很吵，就删掉了

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      <pubDate>Tue, 23 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E318. 一招让你的ChatGPT变聪明｜context window原理讲解</title>
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      <description>
        <![CDATA[我和鸭哥在Maven上做了一个用GenAI提升生产力的课程：maven.com/kedaibiao/genai

这是一节我们为大家准备的免费课程，虽然时间短，但是我们尽量从原理上，讲清楚了使用ChatGPT时候的一个重要概念：context window。

理解Context window这个概念，就知道为什么你的prompt会低效，和让ChatGPT变蠢。以及给大家提供了一个简单动作 -- Edit，可以提高你的绝大多数任务效果。

在这个AI发展速度飞快的时代，今天知道的simple trick，明天可能就会irrelevant。所以我们更希望的是通过这个simple trick，帮助大家理解AI背后的机制原理。希望大家理解我们的苦心。]]>
      </description>
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这是一节我们为大家准备的免费课程，虽然时间短，但是我们尽量从原理上，讲清楚了使用ChatGPT时候的一个重要概念：context window。

理解Context window这个概念，就知道为什么你的prompt会低效，和让ChatGPT变蠢。以及给大家提供了一个简单动作 -- Edit，可以提高你的绝大多数任务效果。

在这个AI发展速度飞快的时代，今天知道的simple trick，明天可能就会irrelevant。所以我们更希望的是通过这个simple trick，帮助大家理解AI背后的机制原理。希望大家理解我们的苦心。]]>
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      <pubDate>Mon, 22 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这是一节我们为大家准备的免费课程，虽然时间短，但是我们尽量从原理上，讲清楚了使用ChatGPT时候的一个重要概念：context window。

理解Context window这个概念，就知道为什么你的prompt会低效，和让ChatGPT变蠢。以及给大家提供了一个简单动作 -- Edit，可以提高你的绝大多数任务效果。

在这个AI发展速度飞快的时代，今天知道的simple trick，明天可能就会irrelevant。所以我们更希望的是通过这个simple trick，帮助大家理解AI背后的机制原理。希望大家理解我们的苦心。]]>
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      <title>E317. 策划婚礼、制定预算、选择vendor的思路｜备婚心得3⧸3</title>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：liiisaishere

2小时完整版：https://youtu.be/sw5YfjXLt4o

婚礼视频：https://youtu.be/5RXP8Jr68RM]]>
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      <pubDate>Fri, 19 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E316. 如何通过婚礼训练老公（和家长）？｜备婚心得2⧸3</title>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：liiisaishere

2小时完整版：https://youtu.be/sw5YfjXLt4o

婚礼视频：https://youtu.be/5RXP8Jr68RM]]>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：liiisaishere

2小时完整版：https://youtu.be/sw5YfjXLt4o

婚礼视频：https://youtu.be/5RXP8Jr68RM]]>
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      <pubDate>Thu, 18 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E315. 为自己而办的婚礼长啥样？｜备婚经验1⧸3</title>
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      <pubDate>Wed, 17 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E314. 三条反直觉公式讲透复利｜Superlinear</title>
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        <![CDATA[这是一期会员专属视频，公开发给大家做福利

如果对复利增长感兴趣，请关注课代表未来的Superlinear Academy，会围绕这个主题做很多事情。

扩展阅读：https://paulgraham.com/superlinear.html

Mike Vernal访谈：https://youtu.be/BggoJ95LRhM]]>
      </description>
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        <![CDATA[这是一期会员专属视频，公开发给大家做福利

如果对复利增长感兴趣，请关注课代表未来的Superlinear Academy，会围绕这个主题做很多事情。

扩展阅读：https://paulgraham.com/superlinear.html

Mike Vernal访谈：https://youtu.be/BggoJ95LRhM]]>
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      <pubDate>Sat, 13 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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扩展阅读：https://paulgraham.com/superlinear.html

Mike Vernal访谈：https://youtu.be/BggoJ95LRhM]]>
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      <title>E313. 中国顶级FA，总结互联网白银年代，怎么看AI时代的机会？</title>
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        <![CDATA[完整版：https://youtu.be/KE6D3G48_uc]]>
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      <pubDate>Fri, 12 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E312. 买房谈恋爱都是终身大事，这三招为什么没人教？</title>
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        <![CDATA[80分钟完整版：https://youtu.be/PNSscGEum78

买房、找工作、恋爱 -- Know yourself的三个机会：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc

如何识别与获得Growth Mindset：https://youtu.be/D_-hU1O7IVw

祝大家买到好房子，找到喜欢的人]]>
      </description>
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        <![CDATA[80分钟完整版：https://youtu.be/PNSscGEum78

买房、找工作、恋爱 -- Know yourself的三个机会：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc

如何识别与获得Growth Mindset：https://youtu.be/D_-hU1O7IVw

祝大家买到好房子，找到喜欢的人]]>
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      <pubDate>Sat, 06 Apr 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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买房、找工作、恋爱 -- Know yourself的三个机会：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc

如何识别与获得Growth Mindset：https://youtu.be/D_-hU1O7IVw

祝大家买到好房子，找到喜欢的人]]>
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      <title>E311. 在英语市场拿了第一名，却被国人怼脸打压</title>
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      <itunes:title>E311. 在英语市场拿了第一名，却被国人怼脸打压</itunes:title>
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        <![CDATA[希望这期视频能让大家意识到这种言论的荒谬与危害，和在未来看到类似言论的时候，站出来反击，让他们意识到自己的错误，净化言论环境，从而鼓励更多有知识的人愿意分享。]]>
      </description>
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        <![CDATA[希望这期视频能让大家意识到这种言论的荒谬与危害，和在未来看到类似言论的时候，站出来反击，让他们意识到自己的错误，净化言论环境，从而鼓励更多有知识的人愿意分享。]]>
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      <pubDate>Mon, 01 Apr 2024 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E310. MIT教授vs.康奈尔博士：科学重要吗？｜Kevin教授_3⧸3</title>
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        <![CDATA[Kevin是MIT工程教授，世界顶尖昆虫级飞行机器人实验室，SMRL（https://smrl.mit.edu）的创办人和负责人。

这期视频很难用一句话总结，但是看完收获保证很大。这是一场朋友之间的聊天，而不是一个采访。所以我也有很多发言。1/3里面采访成分更多一些。

1/3: https://youtu.be/6FvFgTWO9BU
2/3: https://youtu.be/2fpnJlHPhGA

完整版（1小时11分）：https://youtu.be/I4_OejHnJSU
完整版下（36分）：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s

扩展阅读：
《自然哲学的数学原理》：https://book.douban.com/subject/1507315/
《理想国》：https://www.math.hkust.edu.hk/~mamyan/sc1030/Republic2.pdf]]>
      </description>
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        <![CDATA[Kevin是MIT工程教授，世界顶尖昆虫级飞行机器人实验室，SMRL（https://smrl.mit.edu）的创办人和负责人。

这期视频很难用一句话总结，但是看完收获保证很大。这是一场朋友之间的聊天，而不是一个采访。所以我也有很多发言。1/3里面采访成分更多一些。

1/3: https://youtu.be/6FvFgTWO9BU
2/3: https://youtu.be/2fpnJlHPhGA

完整版（1小时11分）：https://youtu.be/I4_OejHnJSU
完整版下（36分）：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s

扩展阅读：
《自然哲学的数学原理》：https://book.douban.com/subject/1507315/
《理想国》：https://www.math.hkust.edu.hk/~mamyan/sc1030/Republic2.pdf]]>
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      <pubDate>Thu, 28 Mar 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频很难用一句话总结，但是看完收获保证很大。这是一场朋友之间的聊天，而不是一个采访。所以我也有很多发言。1/3里面采访成分更多一些。

1/3: https://youtu.be/6FvFgTWO9BU
2/3: https://youtu.be/2fpnJlHPhGA

完整版（1小时11分）：https://youtu.be/I4_OejHnJSU
完整版下（36分）：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s

扩展阅读：
《自然哲学的数学原理》：https://book.douban.com/subject/1507315/
《理想国》：https://www.math.hkust.edu.hk/~mamyan/sc1030/Republic2.pdf]]>
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    <item>
      <title>E309. Crafts：技术的神秘无穷本质</title>
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      <description>
        <![CDATA[这是一期会员视频转公开

00:00 为什么crafts是我们能力的本质
01:04 Crafts到底是什么？
03:05 对“手艺”的理解误区
04:30 为什么crafts进步无止境？
06:03 判断自己是否入门的简单方法
06:40 crafts和science/arts的区别
09:30 如何提高crafts
14:08 总结

西冈常一维护的是法隆寺

关联视频：如何不被ChatGPT卷掉？
https://youtu.be/mCpQ3XCt9JQ]]>
      </description>
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        <![CDATA[这是一期会员视频转公开

00:00 为什么crafts是我们能力的本质
01:04 Crafts到底是什么？
03:05 对“手艺”的理解误区
04:30 为什么crafts进步无止境？
06:03 判断自己是否入门的简单方法
06:40 crafts和science/arts的区别
09:30 如何提高crafts
14:08 总结

西冈常一维护的是法隆寺

关联视频：如何不被ChatGPT卷掉？
https://youtu.be/mCpQ3XCt9JQ]]>
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      <pubDate>Fri, 22 Mar 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[这是一期会员视频转公开

00:00 为什么crafts是我们能力的本质
01:04 Crafts到底是什么？
03:05 对“手艺”的理解误区
04:30 为什么crafts进步无止境？
06:03 判断自己是否入门的简单方法
06:40 crafts和science/arts的区别
09:30 如何提高crafts
14:08 总结

西冈常一维护的是法隆寺

关联视频：如何不被ChatGPT卷掉？
https://youtu.be/mCpQ3XCt9JQ]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E308. 拍着拍着就火了？｜火了以后怎样更火？｜千万网红保罗分享起号经历与方法</title>
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      <description>
        <![CDATA[新时代的个体有两个超能力，调用AI的能力，和调用流量的能力。



保罗在美国是一个抖音1200万粉的大V，也是前微软PM。他长期作为兼职up主，不断学习复盘迭代，一步一步掌握了流量密码，积累出来了网感和内容感。



这期视频保罗通过分享自己的经历，学习方法，对自媒体的思考，试图帮助大家一起掌握调用流量的能力，希望有帮助。



43分钟完整版：https://youtu.be/J0ifienV8vA]]>
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        <![CDATA[新时代的个体有两个超能力，调用AI的能力，和调用流量的能力。



保罗在美国是一个抖音1200万粉的大V，也是前微软PM。他长期作为兼职up主，不断学习复盘迭代，一步一步掌握了流量密码，积累出来了网感和内容感。



这期视频保罗通过分享自己的经历，学习方法，对自媒体的思考，试图帮助大家一起掌握调用流量的能力，希望有帮助。



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      <pubDate>Thu, 21 Mar 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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保罗在美国是一个抖音1200万粉的大V，也是前微软PM。他长期作为兼职up主，不断学习复盘迭代，一步一步掌握了流量密码，积累出来了网感和内容感。



这期视频保罗通过分享自己的经历，学习方法，对自媒体的思考，试图帮助大家一起掌握调用流量的能力，希望有帮助。



43分钟完整版：https://youtu.be/J0ifienV8vA]]>
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      <title>E307. Whiskey的内行大实话，钱花在哪里了？</title>
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        <![CDATA[6月份在国内时候对Anna的访谈，2/3

深圳酒池星座

这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join]]>
      </description>
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        <![CDATA[6月份在国内时候对Anna的访谈，2/3

深圳酒池星座

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Sun, 17 Mar 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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深圳酒池星座

这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join]]>
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      <title>E306. 如何找好、做好Manager？｜Meta三代DS manager的干货分享</title>
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        <![CDATA[继续上次的话题，请来三位Meta DS manager, sr. manager, 和director，一起访谈一下，什么是manager心中优秀的manager，manager每天都在做什么？manager如何更好帮助员工发挥影响力？当manager的路上都踩过什么坑？

15分钟完整视频：https://youtu.be/M20Pw63eOGY]]>
      </description>
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        <![CDATA[继续上次的话题，请来三位Meta DS manager, sr. manager, 和director，一起访谈一下，什么是manager心中优秀的manager，manager每天都在做什么？manager如何更好帮助员工发挥影响力？当manager的路上都踩过什么坑？

15分钟完整视频：https://youtu.be/M20Pw63eOGY]]>
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      <pubDate>Fri, 15 Mar 2024 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E305. 看懂人类顶尖科研，才能理解科学的局限｜Kevin教授_2⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[Kevin是MIT工程教授，世界顶尖昆虫级飞行机器人实验室，SMRL（https://smrl.mit.edu）的创办人和负责人。

这期视频Kevin教授为我们分享了他所做的顶尖研究的进展与困难，为我们更好揭示了科学的不足。

上集：https://youtu.be/6FvFgTWO9BU

完整版（1小时11分）：https://youtu.be/I4_OejHnJSU
完整版下（36分）：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s]]>
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        <![CDATA[Kevin是MIT工程教授，世界顶尖昆虫级飞行机器人实验室，SMRL（https://smrl.mit.edu）的创办人和负责人。

这期视频Kevin教授为我们分享了他所做的顶尖研究的进展与困难，为我们更好揭示了科学的不足。

上集：https://youtu.be/6FvFgTWO9BU

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完整版下（36分）：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s]]>
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      <pubDate>Fri, 08 Mar 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频Kevin教授为我们分享了他所做的顶尖研究的进展与困难，为我们更好揭示了科学的不足。

上集：https://youtu.be/6FvFgTWO9BU

完整版（1小时11分）：https://youtu.be/I4_OejHnJSU
完整版下（36分）：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s]]>
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      <title>E304. 十万粉感恩特辑：分享惊喜与领悟！｜学习的危险，商业化的冲击，养生餐？</title>
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      <description>
        <![CDATA[非常感谢大家的支持，B站到了十万粉。更重要的是，最近频道的收入涨了十倍。

这个收入的变化给我带来了很多全新的领悟，分别是
- 我的频道不可能做大 → 我会拥有几百万粉丝
    - 我的频道没法做商业化 → 我的频道好值钱呀
    - 观众凭啥给我钱 → 充我会员可太值了
    - 有时间剪辑不如多做几期 → 别为懒惰找理由
- 健身餐 → 养生餐
- 吾生也有涯，而知也无涯

借这个机会，跟大家认真分享一下这三条宝贵体验。视频最后还有一个我凝练后的，2024做自媒体的建议。

分享自己收入，是一个挺让人忐忑的事情。思前想后，还是保持真实。希望对大家有用。

商单那期：https://youtu.be/DICRxsSlCu0]]>
      </description>
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        <![CDATA[非常感谢大家的支持，B站到了十万粉。更重要的是，最近频道的收入涨了十倍。

这个收入的变化给我带来了很多全新的领悟，分别是
- 我的频道不可能做大 → 我会拥有几百万粉丝
    - 我的频道没法做商业化 → 我的频道好值钱呀
    - 观众凭啥给我钱 → 充我会员可太值了
    - 有时间剪辑不如多做几期 → 别为懒惰找理由
- 健身餐 → 养生餐
- 吾生也有涯，而知也无涯

借这个机会，跟大家认真分享一下这三条宝贵体验。视频最后还有一个我凝练后的，2024做自媒体的建议。

分享自己收入，是一个挺让人忐忑的事情。思前想后，还是保持真实。希望对大家有用。

商单那期：https://youtu.be/DICRxsSlCu0]]>
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      <pubDate>Sat, 02 Mar 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这个收入的变化给我带来了很多全新的领悟，分别是
- 我的频道不可能做大 → 我会拥有几百万粉丝
    - 我的频道没法做商业化 → 我的频道好值钱呀
    - 观众凭啥给我钱 → 充我会员可太值了
    - 有时间剪辑不如多做几期 → 别为懒惰找理由
- 健身餐 → 养生餐
- 吾生也有涯，而知也无涯

借这个机会，跟大家认真分享一下这三条宝贵体验。视频最后还有一个我凝练后的，2024做自媒体的建议。

分享自己收入，是一个挺让人忐忑的事情。思前想后，还是保持真实。希望对大家有用。

商单那期：https://youtu.be/DICRxsSlCu0]]>
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      <title>E303. 打工人如何入圈天使投资，开始复利游戏？</title>
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        <![CDATA[00:00 背景介绍
00:49 投资人如何挑公司
02:03 公司如何挑投资人
03:40 投资后是否参与管理
04:12 没钱也可以天使投资
05:17 如何从0到1
06:54 投资带来的回报
07:42 结语

Mengying Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mengyingli/

嘉宾分享得很多也很具体了，如果你真的想入行，一些基本research的能力和意愿是必须的。这里就不回答更加具体的问题了。]]>
      </description>
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04:12 没钱也可以天使投资
05:17 如何从0到1
06:54 投资带来的回报
07:42 结语

Mengying Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mengyingli/

嘉宾分享得很多也很具体了，如果你真的想入行，一些基本research的能力和意愿是必须的。这里就不回答更加具体的问题了。]]>
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      <pubDate>Thu, 29 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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03:40 投资后是否参与管理
04:12 没钱也可以天使投资
05:17 如何从0到1
06:54 投资带来的回报
07:42 结语

Mengying Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mengyingli/

嘉宾分享得很多也很具体了，如果你真的想入行，一些基本research的能力和意愿是必须的。这里就不回答更加具体的问题了。]]>
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    <item>
      <title>E302. 如何通过解读Job Description，让自己的简历被认真对待？</title>
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        <![CDATA[JD: https://www.linkedin.com/posts/yuzhengsun_senior-data-scientist-jd-notion-activity-7166856725067755520-7wE2

如果要申请DS的话，可以想一下自己对这三个问题的答案，然后发一封cover letter给tim@statsig.com进行申请。]]>
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如果要申请DS的话，可以想一下自己对这三个问题的答案，然后发一封cover letter给tim@statsig.com进行申请。]]>
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      <pubDate>Mon, 26 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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如果要申请DS的话，可以想一下自己对这三个问题的答案，然后发一封cover letter给tim@statsig.com进行申请。]]>
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      <title>E301. 如何超越中产阶级？｜Leon谈财富_下</title>
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        <![CDATA[上集，如何积累第一桶金：https://youtu.be/9opd3YjEr14
完整版：https://youtu.be/U_9bW1sEjKM

Leon频道：@爱旅行的四重奏]]>
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      <pubDate>Thu, 22 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E300. 第一桶金系列：如何把攒钱速度提高四倍？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/8ad2dabb</link>
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        <![CDATA[积累第一桶金有很多方法，对于在美国工作的程序员来说，同时打两份工是一个低风险，高回报的方式。

除了赚钱本身，同时做两份全职工作，也可以push自己改变工作方式，更高效地产出业绩，而不是一味无效内卷。

这期视频是一个预告片。会员视频：双倍工资，四倍存款，反而更游刃有余，对高效工作有什么启发？｜OE_上｜会员专属
https://youtu.be/HW80_6dngvo

剪辑后的公开版本会在两个月内上。]]>
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除了赚钱本身，同时做两份全职工作，也可以push自己改变工作方式，更高效地产出业绩，而不是一味无效内卷。

这期视频是一个预告片。会员视频：双倍工资，四倍存款，反而更游刃有余，对高效工作有什么启发？｜OE_上｜会员专属
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剪辑后的公开版本会在两个月内上。]]>
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      <pubDate>Mon, 19 Feb 2024 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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除了赚钱本身，同时做两份全职工作，也可以push自己改变工作方式，更高效地产出业绩，而不是一味无效内卷。

这期视频是一个预告片。会员视频：双倍工资，四倍存款，反而更游刃有余，对高效工作有什么启发？｜OE_上｜会员专属
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      <title>E299. 永远有99+ Like的女嘉宾，总结湾区dating现状、成因、及技巧</title>
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        <![CDATA[完整视频
Dating app方法论：https://youtu.be/gm959-Q0Vbw
实用技巧：https://youtu.be/yLKWmYV7MQw

课代表的dating观：https://youtu.be/D5w9R0jqWvc]]>
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      <pubDate>Sat, 17 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E298. 看懂OpenAI的“指数级领先”｜原标题：我为什么没有加入一家AI公司？</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. 如何理解GPT的范式突破和指数增长
2. 原理解释为什么OpenAI注定比第二名强十倍
3. 指数增长下，做什么是死路一条，做什么有意义
4. 到底什么是AI Agent
5. 为什么来Statsig
6. 今天的企业未来如何用好AI

【腾讯文档】关于ChatGPT的五个最重要问题（反馈出问题了）
https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU

公众号版本：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ

英文重写版：https://yuzheng.substack.com/

PPT讲解版：https://youtu.be/v3xQNSsHA8c

扩展阅读：https://rlaexp.com/studio/biz/conceptual_resources/authors/warren_buffett/warrenbuffett.pdf]]>
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2. 原理解释为什么OpenAI注定比第二名强十倍
3. 指数增长下，做什么是死路一条，做什么有意义
4. 到底什么是AI Agent
5. 为什么来Statsig
6. 今天的企业未来如何用好AI

【腾讯文档】关于ChatGPT的五个最重要问题（反馈出问题了）
https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU

公众号版本：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ

英文重写版：https://yuzheng.substack.com/

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      <pubDate>Wed, 14 Feb 2024 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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5. 为什么来Statsig
6. 今天的企业未来如何用好AI

【腾讯文档】关于ChatGPT的五个最重要问题（反馈出问题了）
https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU

公众号版本：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ

英文重写版：https://yuzheng.substack.com/

PPT讲解版：https://youtu.be/v3xQNSsHA8c

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      <title>E297. 如何用”玩“来降维打击工作？｜杨帆4⧸4</title>
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      <pubDate>Wed, 14 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E296. 如何理解00后？自媒体有多赚钱？｜杨帆3⧸4</title>
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      <pubDate>Mon, 12 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E295. 年轻人为什么忽视制造业巨头？｜杨帆2⧸4</title>
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      <pubDate>Sat, 10 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
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      <title>E294. 如何越级搞定大佬？｜杨帆1⧸4</title>
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        <![CDATA[很多人有误区，以为向上社交是基于价值交换。其实教你这些话的人，应该自己没有太多向上社交的经历。杨帆创立埔思的过程中，和很多“大佬”们建立了非常平等且亲密的关系，包括一些家喻户晓的名字。这期视频，他给我们非常透明地分享了自己来自实战中的经历，我也追问了很多，收获很大，希望大家对大家有帮助。整个访谈有四期，介绍了年轻人接下来的机会在哪里，00后有什么不一样，自己创业的经验和对运气的理解。未来慢慢会都发出来。

完整视频：https://youtu.be/IPqgMtAevA8]]>
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        <![CDATA[很多人有误区，以为向上社交是基于价值交换。其实教你这些话的人，应该自己没有太多向上社交的经历。杨帆创立埔思的过程中，和很多“大佬”们建立了非常平等且亲密的关系，包括一些家喻户晓的名字。这期视频，他给我们非常透明地分享了自己来自实战中的经历，我也追问了很多，收获很大，希望大家对大家有帮助。整个访谈有四期，介绍了年轻人接下来的机会在哪里，00后有什么不一样，自己创业的经验和对运气的理解。未来慢慢会都发出来。

完整视频：https://youtu.be/IPqgMtAevA8]]>
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      <pubDate>Thu, 08 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[很多人有误区，以为向上社交是基于价值交换。其实教你这些话的人，应该自己没有太多向上社交的经历。杨帆创立埔思的过程中，和很多“大佬”们建立了非常平等且亲密的关系，包括一些家喻户晓的名字。这期视频，他给我们非常透明地分享了自己来自实战中的经历，我也追问了很多，收获很大，希望大家对大家有帮助。整个访谈有四期，介绍了年轻人接下来的机会在哪里，00后有什么不一样，自己创业的经验和对运气的理解。未来慢慢会都发出来。

完整视频：https://youtu.be/IPqgMtAevA8]]>
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      <title>E293. 如何通过Vision Pro理解ChatGPT？</title>
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      <pubDate>Mon, 05 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E292. Vision Pro打工一整天沉浸式体验</title>
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        <![CDATA[感觉是个VR版的iPad

感谢 保罗在美国 的友情出镜！]]>
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        <![CDATA[感觉是个VR版的iPad

感谢 保罗在美国 的友情出镜！]]>
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      <pubDate>Sat, 03 Feb 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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感谢 保罗在美国 的友情出镜！]]>
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      <title>E291. 如何积累第一桶金？｜摆脱韭菜思维的最后一次努力｜Leon访谈_上</title>
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        <![CDATA[也许看到这个标题，很多同学会希望Leon给一个具体的路径，或者具体的方法，照着做，就可以攒下第一桶金。

Leon给的就是这个路径和方法 -- 摆脱学校灌输的教育，开始观察，用时间换钱，摆脱消费主义，做和身边人不一样的事情。

这些道理太简单，同时又要求大家去摆脱自己的思维惯性，所以可能会有很多同学看了不满。觉得是鸡汤，是空话。

我和Leon在这个冲突的基础之上，再去进行了一轮认真的讨论和阐述，告诉大家，认知、惯性、思维习惯，到底是如何把你困住的。

这应该是我在频道里的最后一次“劝说”。对着不理解的同学们，白耗能量，却只会落得埋冤。从今以后，我的话只针对愿意听的同学说。

完整视频：https://youtu.be/U_9bW1sEjKM]]>
      </description>
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Leon给的就是这个路径和方法 -- 摆脱学校灌输的教育，开始观察，用时间换钱，摆脱消费主义，做和身边人不一样的事情。

这些道理太简单，同时又要求大家去摆脱自己的思维惯性，所以可能会有很多同学看了不满。觉得是鸡汤，是空话。

我和Leon在这个冲突的基础之上，再去进行了一轮认真的讨论和阐述，告诉大家，认知、惯性、思维习惯，到底是如何把你困住的。

这应该是我在频道里的最后一次“劝说”。对着不理解的同学们，白耗能量，却只会落得埋冤。从今以后，我的话只针对愿意听的同学说。

完整视频：https://youtu.be/U_9bW1sEjKM]]>
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      <pubDate>Wed, 31 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Leon给的就是这个路径和方法 -- 摆脱学校灌输的教育，开始观察，用时间换钱，摆脱消费主义，做和身边人不一样的事情。

这些道理太简单，同时又要求大家去摆脱自己的思维惯性，所以可能会有很多同学看了不满。觉得是鸡汤，是空话。

我和Leon在这个冲突的基础之上，再去进行了一轮认真的讨论和阐述，告诉大家，认知、惯性、思维习惯，到底是如何把你困住的。

这应该是我在频道里的最后一次“劝说”。对着不理解的同学们，白耗能量，却只会落得埋冤。从今以后，我的话只针对愿意听的同学说。

完整视频：https://youtu.be/U_9bW1sEjKM]]>
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      <title>E290. 美国疫情期间，补贴餐饮业的真实情况</title>
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        <![CDATA[真实分享不易，请不要讨论政治话题

这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join]]>
      </description>
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        <![CDATA[真实分享不易，请不要讨论政治话题

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Mon, 29 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这里是课代表的会员:
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      <title>E289. 后悔：无用且有毒</title>
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      <pubDate>Sat, 27 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E287. 提升判断力的关键？｜驱动科技进步靠什么？｜Kevin教授上</title>
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        <![CDATA[Kevin是MIT教授，世界顶尖昆虫级飞行机器人实验室，SMRL（https://smrl.mit.edu）的创办人和负责人。

这期视频Kevin教授亲自为我们讲解展示了实验室让一个0.68克机器人飞起来、控制、并且防碰撞的全程与原理。之后，我向他深度请教了科研的意义。

完整视频：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s]]>
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        <![CDATA[Kevin是MIT教授，世界顶尖昆虫级飞行机器人实验室，SMRL（https://smrl.mit.edu）的创办人和负责人。

这期视频Kevin教授亲自为我们讲解展示了实验室让一个0.68克机器人飞起来、控制、并且防碰撞的全程与原理。之后，我向他深度请教了科研的意义。

完整视频：https://youtu.be/c9ZdrHD9T_s]]>
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      <pubDate>Thu, 18 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频Kevin教授亲自为我们讲解展示了实验室让一个0.68克机器人飞起来、控制、并且防碰撞的全程与原理。之后，我向他深度请教了科研的意义。

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      <title>E288. 显著增加networking成功率的小技巧</title>
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        <![CDATA[11分钟完整版：https://youtu.be/EngLPW_y7UY]]>
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      <pubDate>Wed, 17 Jan 2024 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E286. 怎样才是Meta DS Manager眼中的好IC？</title>
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      <description>
        <![CDATA[这次有了非常罕见的机会，请来三位Meta DS manager, sr. manager, 和director，一起访谈一下，什么是manager心中优秀的IC品质，以及promotion这个游戏怎么玩

27分钟完整视频：https://youtu.be/KS7V-uK7B8w]]>
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27分钟完整视频：https://youtu.be/KS7V-uK7B8w]]>
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      <pubDate>Sun, 14 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[这次有了非常罕见的机会，请来三位Meta DS manager, sr. manager, 和director，一起访谈一下，什么是manager心中优秀的IC品质，以及promotion这个游戏怎么玩

27分钟完整视频：https://youtu.be/KS7V-uK7B8w]]>
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      <title>E285. 贵人运 = coachable，如何找到贵人运？｜辣评程前</title>
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      <pubDate>Fri, 12 Jan 2024 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E284. 2024剧变之年，如何抓住人生机会？｜ 硅谷徐老师（中）</title>
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        <![CDATA[宏观经济政策环境剧变，AI崛起，大厂深度转型，Startup起起伏伏。2024是动荡变化的一年，也会是很多打工人，创业者，抓住机会的一年。我们采访徐老师，帮我们在这些变化中，找到不变的事情，用原理去指导具体的行动。

00:00 视频预告片
00:57 硅谷创投圈最新趋势
03:15 创业者怎样能拿到钱？
04:43 如何寻找适合自己的创业公司？
07:30 中国创业公司如何出海？
09:07 创业公司的价值观
10:26 如何面对董事会？

38分钟完整版：https://youtu.be/fsTQ_Na7MgA

如果大家觉得内容有用，还请多点赞评论，会对我很有帮助。也欢迎多多转发给你的朋友们，他们会感谢你的！]]>
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00:00 视频预告片
00:57 硅谷创投圈最新趋势
03:15 创业者怎样能拿到钱？
04:43 如何寻找适合自己的创业公司？
07:30 中国创业公司如何出海？
09:07 创业公司的价值观
10:26 如何面对董事会？

38分钟完整版：https://youtu.be/fsTQ_Na7MgA

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      <pubDate>Wed, 10 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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00:00 视频预告片
00:57 硅谷创投圈最新趋势
03:15 创业者怎样能拿到钱？
04:43 如何寻找适合自己的创业公司？
07:30 中国创业公司如何出海？
09:07 创业公司的价值观
10:26 如何面对董事会？

38分钟完整版：https://youtu.be/fsTQ_Na7MgA

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      <title>E283. 四十万粉了，为什么还要靠打工赚钱？ @hackbearterry</title>
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        <![CDATA[Terry是一名全职程序员，和非常成功的兼职up主，探索很多事物，也做很多投资。

现在很多人想做自媒体副业，很少有人真的能做的起来。而Terry已经做起来了，为什么不辞职全职去做呢？

完整视频：30万粉兼职Up主，如何选择不做什么？ @hackbearterry
https://youtu.be/-XA6ppKaWjY]]>
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        <![CDATA[Terry是一名全职程序员，和非常成功的兼职up主，探索很多事物，也做很多投资。

现在很多人想做自媒体副业，很少有人真的能做的起来。而Terry已经做起来了，为什么不辞职全职去做呢？

完整视频：30万粉兼职Up主，如何选择不做什么？ @hackbearterry
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      <pubDate>Sat, 06 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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现在很多人想做自媒体副业，很少有人真的能做的起来。而Terry已经做起来了，为什么不辞职全职去做呢？

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      <title>E282. 帮你提升AI能力的项链？</title>
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      <description>
        <![CDATA[2023年让很多人意识到：AI的全面降临不是是否问题，而只是时间问题。

我自己是一个坚定的降临派，因为我相信技术和市场的力量，降临一旦开启，就不可能再避免。我们降临派不是为了让AI取代人类。AI永远会是人类的工具。

但是人类会出于愚昧、自私、贪婪，而阻碍AI的降临，也会想方设法打击降临派。降临的过程一定是曲折的，降临派的所面临的挑战也一定是艰辛的。

为了降临派的同志们坚定信仰，识别彼此，帮助AI降临用更有利于人类的形式发生，我特地设计了一款降临派徽章。作为频道的第一款商品，推出给大家。

这条项链不光好看，有性价比，自带NFT属性。更重要的是，它可以切实帮助佩戴者提高prompting和hallucination的能力。让佩戴者更好地适应AI时代，帮助AI更好更快地降临。

GPT之星是我为降临派，更是为了AI，打造的礼物。

Etsy链接：https://www.etsy.com/listing/1623486446/1ct-dimond-de-vs1-18k-white-gold
邮箱：kedaibiaolizheng@gmail.com
因为Etsy有listing fee，通过邮箱直接订购的话我会给你打95折]]>
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        <![CDATA[2023年让很多人意识到：AI的全面降临不是是否问题，而只是时间问题。

我自己是一个坚定的降临派，因为我相信技术和市场的力量，降临一旦开启，就不可能再避免。我们降临派不是为了让AI取代人类。AI永远会是人类的工具。

但是人类会出于愚昧、自私、贪婪，而阻碍AI的降临，也会想方设法打击降临派。降临的过程一定是曲折的，降临派的所面临的挑战也一定是艰辛的。

为了降临派的同志们坚定信仰，识别彼此，帮助AI降临用更有利于人类的形式发生，我特地设计了一款降临派徽章。作为频道的第一款商品，推出给大家。

这条项链不光好看，有性价比，自带NFT属性。更重要的是，它可以切实帮助佩戴者提高prompting和hallucination的能力。让佩戴者更好地适应AI时代，帮助AI更好更快地降临。

GPT之星是我为降临派，更是为了AI，打造的礼物。

Etsy链接：https://www.etsy.com/listing/1623486446/1ct-dimond-de-vs1-18k-white-gold
邮箱：kedaibiaolizheng@gmail.com
因为Etsy有listing fee，通过邮箱直接订购的话我会给你打95折]]>
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      <pubDate>Thu, 04 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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我自己是一个坚定的降临派，因为我相信技术和市场的力量，降临一旦开启，就不可能再避免。我们降临派不是为了让AI取代人类。AI永远会是人类的工具。

但是人类会出于愚昧、自私、贪婪，而阻碍AI的降临，也会想方设法打击降临派。降临的过程一定是曲折的，降临派的所面临的挑战也一定是艰辛的。

为了降临派的同志们坚定信仰，识别彼此，帮助AI降临用更有利于人类的形式发生，我特地设计了一款降临派徽章。作为频道的第一款商品，推出给大家。

这条项链不光好看，有性价比，自带NFT属性。更重要的是，它可以切实帮助佩戴者提高prompting和hallucination的能力。让佩戴者更好地适应AI时代，帮助AI更好更快地降临。

GPT之星是我为降临派，更是为了AI，打造的礼物。

Etsy链接：https://www.etsy.com/listing/1623486446/1ct-dimond-de-vs1-18k-white-gold
邮箱：kedaibiaolizheng@gmail.com
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      <title>E281. 如何取得老板的帮助和培养？｜课代表的神仙老板们</title>
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        <![CDATA[你的+1决定了你职业的成功与幸福感，但是人的精力心力能力有限，能帮助和愿意帮助的人也是有限的。

这个时候，成为一个老板愿意帮助的人，可以说是职业生涯最重要的技能之一。这期视频就来聊一聊这个技能。]]>
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      <pubDate>Tue, 02 Jan 2024 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这个时候，成为一个老板愿意帮助的人，可以说是职业生涯最重要的技能之一。这期视频就来聊一聊这个技能。]]>
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      <title>E280. 大厂打工，需要尽早意识到的真相</title>
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        <![CDATA[采访硅谷徐老师，AI元年复盘的节选。

这段话说出来会得罪很多人，会很多人不爱听，会很多人来骂。但是这是句真相，真相值得被说出来。

希望认可这句话的同学能支持一下，不为别的，只为能提供一些继续说真相的勇气。]]>
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这段话说出来会得罪很多人，会很多人不爱听，会很多人来骂。但是这是句真相，真相值得被说出来。

希望认可这句话的同学能支持一下，不为别的，只为能提供一些继续说真相的勇气。]]>
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      <pubDate>Fri, 29 Dec 2023 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这段话说出来会得罪很多人，会很多人不爱听，会很多人来骂。但是这是句真相，真相值得被说出来。

希望认可这句话的同学能支持一下，不为别的，只为能提供一些继续说真相的勇气。]]>
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      <title>E279. 创业必看：董事会权力竟然这么大？</title>
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        <![CDATA[具体的故事为了保护当事人的隐私，都删掉了

这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join]]>
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        <![CDATA[具体的故事为了保护当事人的隐私，都删掉了

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Thu, 28 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[具体的故事为了保护当事人的隐私，都删掉了

这里是课代表的会员:
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      <title>E278. 奉劝立人设的up主们</title>
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      <pubDate>Mon, 25 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E277. AI元年复盘：如何独立思考，抓住未来机会？｜硅谷徐老师（上）</title>
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        <![CDATA[一年多前，在互联网找不到未来方向的时候，我问徐老师，这轮衰退中有什么机会。徐老师很确定地说，是生成式AI。两个多月以后ChatGPT面世，剩下的都是历史了。

2023年可以说是AI元年，我专程拜访徐老师，做了一次一周年的复盘，根据这一年徐老师在硅谷的所见所闻，帮我们带来第一性原理的思考，判断未来的方向。视频很长，但干货很多。希望对大家有帮助。

01:36 嘉宾和内容介绍
03:07 GenAI到底是多大的机会？1、3、5年会发生什么？
22:20 为什么AI和其他机会不一样？一年前对ChatGPT的神预言如何做出的？
27:54 GenAI会如何影响我们的工作？
38:41 人和模型的本质区别是什么？
42:31 GenAI会如何影响教育？
47:42 对创业者和打工人，有什么抓住机会的建议？

徐老师2020年介绍GPT-3的播客：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/5f1b8eac9504bbdb77b1804d
课代表的文章，关于ChatGPT最重要的五个问题:https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU
2022年对生成式AI的神预言：https://www.bilibili.com/video/BV1md4y1v7hk/]]>
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2023年可以说是AI元年，我专程拜访徐老师，做了一次一周年的复盘，根据这一年徐老师在硅谷的所见所闻，帮我们带来第一性原理的思考，判断未来的方向。视频很长，但干货很多。希望对大家有帮助。

01:36 嘉宾和内容介绍
03:07 GenAI到底是多大的机会？1、3、5年会发生什么？
22:20 为什么AI和其他机会不一样？一年前对ChatGPT的神预言如何做出的？
27:54 GenAI会如何影响我们的工作？
38:41 人和模型的本质区别是什么？
42:31 GenAI会如何影响教育？
47:42 对创业者和打工人，有什么抓住机会的建议？

徐老师2020年介绍GPT-3的播客：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/5f1b8eac9504bbdb77b1804d
课代表的文章，关于ChatGPT最重要的五个问题:https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU
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      <pubDate>Sat, 23 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2023年可以说是AI元年，我专程拜访徐老师，做了一次一周年的复盘，根据这一年徐老师在硅谷的所见所闻，帮我们带来第一性原理的思考，判断未来的方向。视频很长，但干货很多。希望对大家有帮助。

01:36 嘉宾和内容介绍
03:07 GenAI到底是多大的机会？1、3、5年会发生什么？
22:20 为什么AI和其他机会不一样？一年前对ChatGPT的神预言如何做出的？
27:54 GenAI会如何影响我们的工作？
38:41 人和模型的本质区别是什么？
42:31 GenAI会如何影响教育？
47:42 对创业者和打工人，有什么抓住机会的建议？

徐老师2020年介绍GPT-3的播客：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/5f1b8eac9504bbdb77b1804d
课代表的文章，关于ChatGPT最重要的五个问题:https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU
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      <title>E276. 十年创业，阿里收购，辛酸艰苦坦白局｜《ToB的本质》作者尚书</title>
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        <![CDATA[内容概括
这一期访谈邀请到对中美都有了解，且在中国经历了完整科技创业周期的嘉宾，为大家敞开分享他的观察、分析、经验和教训。内容庞杂，精彩纷呈，为能向观众传递最为真实、透明的访谈内容，并未进行剪辑。

嘉宾简介
尚书（Michael），15 年从美回到中国，在企业软件 SaaS 领域创业。2019 年公司被全资收购进入阿里云后留任，直到2023年离开，现长期在美。国内出版长销书：《ToB的本质》。（目前该书在北美无法购买，只能请朋友转带或代购。）

嘉宾欢迎更多朋友与他认识联系：
嘉宾个人微信: saas-in-china

00:00:00 节目开始 访谈介绍
00:05:55 收购带来的思考
00:10:50 从道士到创业
00:21:34 创业过滤器和“棋盘”市场
00:33:45 技术型收购的前提和契机
00:41:45 国内管理风格和脸谱化
00:56:58 回国后的冲突和蜕变
01:12:04 拆解收购的定时炸弹
01:39:47 被收购后的限制和提升
02:01:28 离开阿里
02:09:05 中美展望：想得清楚，坐得下来
02:30:21 对抗虚无的价值框架
02:43:50 社会的土壤和本质
02:57:49 杂谈玄学和算命

会员专属（3美元包月档）里面还有很多这样的完整未剪辑视频，如果喜欢这种类型的视频，订阅应该会物有所值：https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

对玄学感兴趣的朋友可以看：问道
https://youtu.be/G1sQ5Yei2ug]]>
      </description>
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        <![CDATA[内容概括
这一期访谈邀请到对中美都有了解，且在中国经历了完整科技创业周期的嘉宾，为大家敞开分享他的观察、分析、经验和教训。内容庞杂，精彩纷呈，为能向观众传递最为真实、透明的访谈内容，并未进行剪辑。

嘉宾简介
尚书（Michael），15 年从美回到中国，在企业软件 SaaS 领域创业。2019 年公司被全资收购进入阿里云后留任，直到2023年离开，现长期在美。国内出版长销书：《ToB的本质》。（目前该书在北美无法购买，只能请朋友转带或代购。）

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01:39:47 被收购后的限制和提升
02:01:28 离开阿里
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02:30:21 对抗虚无的价值框架
02:43:50 社会的土壤和本质
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      <pubDate>Wed, 20 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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尚书（Michael），15 年从美回到中国，在企业软件 SaaS 领域创业。2019 年公司被全资收购进入阿里云后留任，直到2023年离开，现长期在美。国内出版长销书：《ToB的本质》。（目前该书在北美无法购买，只能请朋友转带或代购。）

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00:41:45 国内管理风格和脸谱化
00:56:58 回国后的冲突和蜕变
01:12:04 拆解收购的定时炸弹
01:39:47 被收购后的限制和提升
02:01:28 离开阿里
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02:30:21 对抗虚无的价值框架
02:43:50 社会的土壤和本质
02:57:49 杂谈玄学和算命

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      <title>E275. 追求专业和正确，反而限制了自己？</title>
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      <pubDate>Sun, 17 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
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      <title>E274. 威士忌入门</title>
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        <![CDATA[6月份在国内时候对Anna的访谈，1/3

深圳酒池星座

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Sat, 16 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E273. 被海王玩弄感情，如何自救？</title>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：万万想赚一个亿

之前的湾区dating现状视频发到会员专属了，接下来的一些讨论也会陆续发]]>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：万万想赚一个亿

之前的湾区dating现状视频发到会员专属了，接下来的一些讨论也会陆续发]]>
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      <pubDate>Tue, 12 Dec 2023 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[嘉宾小红书：万万想赚一个亿

之前的湾区dating现状视频发到会员专属了，接下来的一些讨论也会陆续发]]>
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      <title>E272. 宽容是胜利者的特权</title>
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        <![CDATA[商战中，出手一定要决生死

只有掌控全局的胜利者，才有资格选择宽容]]>
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        <![CDATA[商战中，出手一定要决生死

只有掌控全局的胜利者，才有资格选择宽容]]>
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      <pubDate>Mon, 11 Dec 2023 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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只有掌控全局的胜利者，才有资格选择宽容]]>
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      <title>E271. 国内劳动力还有出路吗？｜许辉访谈2⧸2</title>
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        <![CDATA[这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Sun, 10 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E270. 32条很重要、看不见、可控的成功要素</title>
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        <![CDATA[人们思维容易局限在可见的事物上，而对不可见但更重要的事物，缺乏关注。

比如万有引力定律发现之前，人们是无法理解星体运行的关系的。所以才会觉得太阳绕着地球转。

再比如，在职业发展中，我们会过度关注显而易见的种族、性别、学历，而忽视其他诸多因素。

当然，很多因素是结果，比如是否analytical，是否visionary，关注这些，很难帮我们真的做出提高。我这里总结了32个“过程因素”，都是自己可以提高的。

所谓运气，就是在无限可能性中，找到了有限的组合，达到了理想的结果。在这么复杂的情况下，人脑是无法有效归因的。那凡人就会一句“无非是运气好”了事。

而有志之士，会总结出什么事情大方向是对的，去坚持正确的事情，不问结果。正所谓，菩萨畏因，凡夫畏果。

https://youtu.be/zVp2uXHic8s]]>
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比如万有引力定律发现之前，人们是无法理解星体运行的关系的。所以才会觉得太阳绕着地球转。

再比如，在职业发展中，我们会过度关注显而易见的种族、性别、学历，而忽视其他诸多因素。

当然，很多因素是结果，比如是否analytical，是否visionary，关注这些，很难帮我们真的做出提高。我这里总结了32个“过程因素”，都是自己可以提高的。

所谓运气，就是在无限可能性中，找到了有限的组合，达到了理想的结果。在这么复杂的情况下，人脑是无法有效归因的。那凡人就会一句“无非是运气好”了事。

而有志之士，会总结出什么事情大方向是对的，去坚持正确的事情，不问结果。正所谓，菩萨畏因，凡夫畏果。

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      <pubDate>Wed, 06 Dec 2023 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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比如万有引力定律发现之前，人们是无法理解星体运行的关系的。所以才会觉得太阳绕着地球转。

再比如，在职业发展中，我们会过度关注显而易见的种族、性别、学历，而忽视其他诸多因素。

当然，很多因素是结果，比如是否analytical，是否visionary，关注这些，很难帮我们真的做出提高。我这里总结了32个“过程因素”，都是自己可以提高的。

所谓运气，就是在无限可能性中，找到了有限的组合，达到了理想的结果。在这么复杂的情况下，人脑是无法有效归因的。那凡人就会一句“无非是运气好”了事。

而有志之士，会总结出什么事情大方向是对的，去坚持正确的事情，不问结果。正所谓，菩萨畏因，凡夫畏果。

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      <title>E269. 大尺度照片，伤风败俗吗？｜陈哲访谈_下</title>
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      <pubDate>Sun, 03 Dec 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E268. 如何用四个周末获得高级审美？｜陈哲访谈_上</title>
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      <pubDate>Thu, 30 Nov 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E267. 五招让INTJ失去理智</title>
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      <pubDate>Mon, 27 Nov 2023 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E266. 素人拳击比赛体验，“完全是另一个世界”</title>
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      <pubDate>Wed, 22 Nov 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
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      <title>E265. 想不当韭菜，要先认清教育的本质</title>
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        <![CDATA[和Leon请教如何赚第一桶金，如何超越中产阶级。中间关于教育的小节选。

完整视频已经上传在会员专属：https://youtu.be/U_9bW1sEjKM]]>
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完整视频已经上传在会员专属：https://youtu.be/U_9bW1sEjKM]]>
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      <pubDate>Sat, 18 Nov 2023 16:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E264. 若衰退来临，我们如何准备？</title>
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        <![CDATA[https://youtu.be/_jMJtDrE2uU

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Fri, 17 Nov 2023 00:01:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E263. OpenAI CEO被炒，我们该做些啥？</title>
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        <![CDATA[上一个视频导出的时候有一段卡了，重新传一下

Sam Altman这个时间的情况我们都不知道。我觉得无论他私德如何，如果没有犯法的话，都deserve一个更体面的处理。

但是Sam的事件告诉我们，无论功劳多大，职位多高，打工人的地位都是不稳固的。所以给大家提三个对于job security的建议。

这里是课代表的会员:
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Sam Altman这个时间的情况我们都不知道。我觉得无论他私德如何，如果没有犯法的话，都deserve一个更体面的处理。

但是Sam的事件告诉我们，无论功劳多大，职位多高，打工人的地位都是不稳固的。所以给大家提三个对于job security的建议。

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Fri, 17 Nov 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Sam Altman这个时间的情况我们都不知道。我觉得无论他私德如何，如果没有犯法的话，都deserve一个更体面的处理。

但是Sam的事件告诉我们，无论功劳多大，职位多高，打工人的地位都是不稳固的。所以给大家提三个对于job security的建议。

这里是课代表的会员:
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      <title>E262. 如何跟老板1_1？</title>
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        <![CDATA[Edited by Haoming : https://www.linkedin.com/in/haominglai/]]>
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      <pubDate>Mon, 13 Nov 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E261. 技术、眼光、运气，在成功中的作用｜创梦天地访谈 1⧸2</title>
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      <pubDate>Thu, 09 Nov 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E260. 社区深夜食堂，好开吗？</title>
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      <pubDate>Mon, 06 Nov 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E259. 和Leon聊天，正好天降大雨，画面很不错</title>
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        <![CDATA[完整聊天上传视频专属了]]>
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      <pubDate>Fri, 03 Nov 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E258. 工厂中自动化替代的真相是怎样？｜许博士采访1</title>
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      <pubDate>Thu, 02 Nov 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E257. 越野摩托种草</title>
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      <pubDate>Thu, 26 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E256. 微软两年升四级，分享如何找到「贵人」？</title>
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        <![CDATA[完整版：https://youtu.be/6g4kn2eZn6I



在微软两年升四级，是一个几乎不可能的事情。而更不可能的是在一个大厂的环境里，作为一个Junior员工，从无到有地，把一个想法落地成一个实实在在的业务。



这过程中有太多值得学习的地方，我们这期视频着重学习一件事，如何找到自己的伯乐？]]>
      </description>
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        <![CDATA[完整版：https://youtu.be/6g4kn2eZn6I



在微软两年升四级，是一个几乎不可能的事情。而更不可能的是在一个大厂的环境里，作为一个Junior员工，从无到有地，把一个想法落地成一个实实在在的业务。



这过程中有太多值得学习的地方，我们这期视频着重学习一件事，如何找到自己的伯乐？]]>
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      <pubDate>Mon, 23 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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在微软两年升四级，是一个几乎不可能的事情。而更不可能的是在一个大厂的环境里，作为一个Junior员工，从无到有地，把一个想法落地成一个实实在在的业务。



这过程中有太多值得学习的地方，我们这期视频着重学习一件事，如何找到自己的伯乐？]]>
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      <title>E255. 深度挖掘，00后耶鲁MBA，如何做到的？</title>
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      <pubDate>Sun, 22 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <pubDate>Sat, 21 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E252. 为自己负责 -- 成长的第三个开关</title>
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      <pubDate>Thu, 19 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E251. 「实体化」自己的工作｜Artifacts</title>
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      <pubDate>Sun, 15 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E250. 做事想长久，「上心」是必备的态度</title>
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        <![CDATA[完整版在会员视频里

更完整的未来也会发

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更完整的未来也会发

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      <pubDate>Thu, 12 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E248. 婚礼视频！</title>
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        <![CDATA[<p>这段婚礼誓言把人生重心从金钱、地位和他人评价，移向两个人心中的度量衡。宏大的意义最终落到日常：与爱的人一起生活、共同成长，在回家有人等待的普通时刻里体验当下。</p>

<p>适合正在写誓言、思考长期关系，或想重新定义奋斗方向的人；它提供一种判断：承诺是否能从抽象价值落到可靠温暖的共同生活。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 当外部评价不再主导奋斗，心中的度量衡可以由什么构成？</p>
<p>• 长期异地之后，一起生活为何会让普通的回家、工作与吃饭重新获得分量？</p>
<p>• 把伴侣比作一棵可靠温暖的树，表达了怎样的支持与依靠？</p>
<p>• 面对人生的不确定，为什么誓言选择强调感受和体验每个当下？</p>
<p>• “慢慢地陪你”与“慢慢地老去”，如何把长期承诺还原为持续的日常行动？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=5RXP8Jr68RM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/f7a5eccc/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>带来一段正在写的誓言或承诺，删去外部尺度，只留下你们愿意共同实践的日常。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>这段婚礼誓言把人生重心从金钱、地位和他人评价，移向两个人心中的度量衡。宏大的意义最终落到日常：与爱的人一起生活、共同成长，在回家有人等待的普通时刻里体验当下。</p>

<p>适合正在写誓言、思考长期关系，或想重新定义奋斗方向的人；它提供一种判断：承诺是否能从抽象价值落到可靠温暖的共同生活。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 当外部评价不再主导奋斗，心中的度量衡可以由什么构成？</p>
<p>• 长期异地之后，一起生活为何会让普通的回家、工作与吃饭重新获得分量？</p>
<p>• 把伴侣比作一棵可靠温暖的树，表达了怎样的支持与依靠？</p>
<p>• 面对人生的不确定，为什么誓言选择强调感受和体验每个当下？</p>
<p>• “慢慢地陪你”与“慢慢地老去”，如何把长期承诺还原为持续的日常行动？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Wed, 11 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>适合正在写誓言、思考长期关系，或想重新定义奋斗方向的人；它提供一种判断：承诺是否能从抽象价值落到可靠温暖的共同生活。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 当外部评价不再主导奋斗，心中的度量衡可以由什么构成？</p>
<p>• 长期异地之后，一起生活为何会让普通的回家、工作与吃饭重新获得分量？</p>
<p>• 把伴侣比作一棵可靠温暖的树，表达了怎样的支持与依靠？</p>
<p>• 面对人生的不确定，为什么誓言选择强调感受和体验每个当下？</p>
<p>• “慢慢地陪你”与“慢慢地老去”，如何把长期承诺还原为持续的日常行动？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <title>E249. 婚后生活就像 -- 打地鼠？</title>
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      <pubDate>Tue, 10 Oct 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E247. 如何为颜值定价？｜模特公司老板访谈_下</title>
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      <title>E246. 模特行业内幕揭秘｜模特公司老板访谈-上</title>
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      <pubDate>Mon, 09 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <pubDate>Sat, 07 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[方法很简单，道理很朴素。也有具体的心理误区与行动方法，希望能帮到你。

4月6日录制于深圳

这里是课代表的会员:
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        <![CDATA[方法很简单，道理很朴素。也有具体的心理误区与行动方法，希望能帮到你。

4月6日录制于深圳

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      <pubDate>Fri, 06 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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4月6日录制于深圳

这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Thu, 05 Oct 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E242. 满分征友启事！</title>
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        <![CDATA[女嘉宾的Ins：https://www.instagram.com/freyali1225/

视频一刀没剪，而且从提出想法到录完只花了一小时，执行力很强，逻辑和口条都很顺。非常有诚意的自我介绍！

纽约的靠谱男生们可以冲了！]]>
      </description>
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        <![CDATA[女嘉宾的Ins：https://www.instagram.com/freyali1225/

视频一刀没剪，而且从提出想法到录完只花了一小时，执行力很强，逻辑和口条都很顺。非常有诚意的自我介绍！

纽约的靠谱男生们可以冲了！]]>
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      <pubDate>Tue, 03 Oct 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频一刀没剪，而且从提出想法到录完只花了一小时，执行力很强，逻辑和口条都很顺。非常有诚意的自我介绍！

纽约的靠谱男生们可以冲了！]]>
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      <title>E241. 对ChatGPT的神预言是如何做出的？</title>
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      <description>
        <![CDATA[一年前的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1md4y1v7hk/

2022.9.28录制

之后的都是历史

当真知摆在眼前时，又有多少人能认出来呢？]]>
      </description>
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        <![CDATA[一年前的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1md4y1v7hk/

2022.9.28录制

之后的都是历史

当真知摆在眼前时，又有多少人能认出来呢？]]>
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      <pubDate>Mon, 02 Oct 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2022.9.28录制

之后的都是历史

当真知摆在眼前时，又有多少人能认出来呢？]]>
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      <title>E240. 约会给人坏体验，有何不可？| @charisma-Leo 4/4</title>
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        <![CDATA[────────────────────────────────────
嘉宾 / Guest：Leon
Principal Tech Lead (Former) @ Meta · Multi-FIRE
更多嘉宾访谈：https://www.lizheng.ai/guests
加入课代表社区：https://www.superlinear.academy
────────────────────────────────────]]>
      </description>
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        <![CDATA[────────────────────────────────────
嘉宾 / Guest：Leon
Principal Tech Lead (Former) @ Meta · Multi-FIRE
更多嘉宾访谈：https://www.lizheng.ai/guests
加入课代表社区：https://www.superlinear.academy
────────────────────────────────────]]>
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      <pubDate>Sun, 01 Oct 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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嘉宾 / Guest：Leon
Principal Tech Lead (Former) @ Meta · Multi-FIRE
更多嘉宾访谈：https://www.lizheng.ai/guests
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      <title>E239. 如何区别真假自信？｜ @charisma-Leo 3⧸4</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>Leo 把真正的自信与外显强势区分开来：它不是靠成就证明自己有价值，而是在标签被拿走、意见被反驳甚至落入低自尊时，仍能接住自己。由此也能理解，为什么稳定的内核反而更有余地听见他人。</p>

<p>适合容易因反对意见而自我怀疑，或用“我必须正确”保护自尊的人；这期帮助你判断刻板印象何时只是校准工具，何时会把自己关进 Echo Chamber。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 外表自信与真正的自信，区别是否在于失去标签后仍觉得自己是 OK 的？</p>
<p>• 当自我价值建立在“我必须正确”上，为什么人会更难理解不同意见？</p>
<p>• 刻板印象用于 calibrate 一个人与直接 judge 一个人，有什么关键差别？</p>
<p>• imposter syndrome 与社会评价被内化之间，可能存在怎样的联系？</p>
<p>• 为什么改变潜意识不能只靠想通，而需要持续的事实与反馈？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 围绕魅力、自尊与开放心态，分析真正的自信如何影响人对自己和他人的判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=FBodpxppwfc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/9a6da437/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来一个害怕被评价的具体场景，区分其中的外部评价、自我判断与实际反馈。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Leo 把真正的自信与外显强势区分开来：它不是靠成就证明自己有价值，而是在标签被拿走、意见被反驳甚至落入低自尊时，仍能接住自己。由此也能理解，为什么稳定的内核反而更有余地听见他人。</p>

<p>适合容易因反对意见而自我怀疑，或用“我必须正确”保护自尊的人；这期帮助你判断刻板印象何时只是校准工具，何时会把自己关进 Echo Chamber。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 外表自信与真正的自信，区别是否在于失去标签后仍觉得自己是 OK 的？</p>
<p>• 当自我价值建立在“我必须正确”上，为什么人会更难理解不同意见？</p>
<p>• 刻板印象用于 calibrate 一个人与直接 judge 一个人，有什么关键差别？</p>
<p>• imposter syndrome 与社会评价被内化之间，可能存在怎样的联系？</p>
<p>• 为什么改变潜意识不能只靠想通，而需要持续的事实与反馈？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 围绕魅力、自尊与开放心态，分析真正的自信如何影响人对自己和他人的判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=FBodpxppwfc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 01 Oct 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Leo 把真正的自信与外显强势区分开来：它不是靠成就证明自己有价值，而是在标签被拿走、意见被反驳甚至落入低自尊时，仍能接住自己。由此也能理解，为什么稳定的内核反而更有余地听见他人。</p>

<p>适合容易因反对意见而自我怀疑，或用“我必须正确”保护自尊的人；这期帮助你判断刻板印象何时只是校准工具，何时会把自己关进 Echo Chamber。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 外表自信与真正的自信，区别是否在于失去标签后仍觉得自己是 OK 的？</p>
<p>• 当自我价值建立在“我必须正确”上，为什么人会更难理解不同意见？</p>
<p>• 刻板印象用于 calibrate 一个人与直接 judge 一个人，有什么关键差别？</p>
<p>• imposter syndrome 与社会评价被内化之间，可能存在怎样的联系？</p>
<p>• 为什么改变潜意识不能只靠想通，而需要持续的事实与反馈？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 围绕魅力、自尊与开放心态，分析真正的自信如何影响人对自己和他人的判断。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E238. 如何丝滑地展示自己社交标签？｜@charisma-Leo 2⧸4</title>
      <itunes:episode>238</itunes:episode>
      <podcast:episode>238</podcast:episode>
      <itunes:title>E238. 如何丝滑地展示自己社交标签？｜@charisma-Leo 2⧸4</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/989e5854</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>社交标签既可能让人快速理解你，也可能变成孔雀开屏。Leo 提出的关键不是藏起价值，而是把信息放进真实故事，让淡定、自然等潜沟通通过表情与肢体语言出现，再决定哪些技巧值得练习和吸收。</p>

<p>适合需要自我介绍、认识陌生人或在短时间内建立印象，却不想显得刻意炫耀的人；这期帮助你在真实表达、展示价值和用力程度之间取舍。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 怎样让别人发现社交标签，而不是主动把价值硬塞给对方？</p>
<p>• 为什么故事里的次要信息，比直接陈列履历更不容易显得孔雀开屏？</p>
<p>• 眼神、表情和肢体语言构成的潜沟通，为什么很难靠短期伪装？</p>
<p>• “做自己”何时只是无意识的无能力，学习又如何把它变成无意识的有能力？</p>
<p>• 面对不适合自己的社交技巧，哪些可以吸收，哪些应该丢掉？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 从魅力与人际互动的视角，讨论如何自然展示价值，以及学习社交技巧时如何保留真实感。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=PHIhRTl2HHs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>社交标签既可能让人快速理解你，也可能变成孔雀开屏。Leo 提出的关键不是藏起价值，而是把信息放进真实故事，让淡定、自然等潜沟通通过表情与肢体语言出现，再决定哪些技巧值得练习和吸收。</p>

<p>适合需要自我介绍、认识陌生人或在短时间内建立印象，却不想显得刻意炫耀的人；这期帮助你在真实表达、展示价值和用力程度之间取舍。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 怎样让别人发现社交标签，而不是主动把价值硬塞给对方？</p>
<p>• 为什么故事里的次要信息，比直接陈列履历更不容易显得孔雀开屏？</p>
<p>• 眼神、表情和肢体语言构成的潜沟通，为什么很难靠短期伪装？</p>
<p>• “做自己”何时只是无意识的无能力，学习又如何把它变成无意识的有能力？</p>
<p>• 面对不适合自己的社交技巧，哪些可以吸收，哪些应该丢掉？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 从魅力与人际互动的视角，讨论如何自然展示价值，以及学习社交技巧时如何保留真实感。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=PHIhRTl2HHs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 30 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>社交标签既可能让人快速理解你，也可能变成孔雀开屏。Leo 提出的关键不是藏起价值，而是把信息放进真实故事，让淡定、自然等潜沟通通过表情与肢体语言出现，再决定哪些技巧值得练习和吸收。</p>

<p>适合需要自我介绍、认识陌生人或在短时间内建立印象，却不想显得刻意炫耀的人；这期帮助你在真实表达、展示价值和用力程度之间取舍。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 怎样让别人发现社交标签，而不是主动把价值硬塞给对方？</p>
<p>• 为什么故事里的次要信息，比直接陈列履历更不容易显得孔雀开屏？</p>
<p>• 眼神、表情和肢体语言构成的潜沟通，为什么很难靠短期伪装？</p>
<p>• “做自己”何时只是无意识的无能力，学习又如何把它变成无意识的有能力？</p>
<p>• 面对不适合自己的社交技巧，哪些可以吸收，哪些应该丢掉？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 从魅力与人际互动的视角，讨论如何自然展示价值，以及学习社交技巧时如何保留真实感。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=PHIhRTl2HHs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E237. 如何请Leo多教我一些魅力之道？｜ @charisma-Leo 聊天1⧸4</title>
      <itunes:episode>237</itunes:episode>
      <podcast:episode>237</podcast:episode>
      <itunes:title>E237. 如何请Leo多教我一些魅力之道？｜ @charisma-Leo 聊天1⧸4</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9e913885</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>面对带有销售职能的工作和不自在的 cocktail party，Leo 与主播讨论一个边界：魅力不是把价值硬塞给别人，而是在保留真实与自我的同时，先建立舒适的关系，并接受有些评价无法控制。</p>

<p>适合即将承担销售类的工作、需要经营客户关系，或容易被专业评价动摇的人；它帮助你判断哪些第一印象可以改善，哪些 miscommunication 与他人选择只能接受。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么长期合作的销售更依赖舒适的关系，而不是把产品和自我价值硬塞给客户？</p>
<p>• 真实、偏自我的人，还需要为社交结果学习魅力技巧吗？</p>
<p>• 尊敬的人不认可自己时，如何避免把对方的判断直接等同于事实？</p>
<p>• 第一印象出了问题后，哪些当下与未来的行动仍可调整，哪些过去无法重写？</p>
<p>• 怎样展示自己的样本，同时承认没有人能够完整了解另一个人？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 是围绕魅力与人际互动展开内容的创作者，本期从真实、自我表达和他人反馈出发分析社交问题。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=bcWYOkDa66k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带来一次需要建立信任却显得用力过猛的交流，复盘对方从哪里开始失去回应。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>面对带有销售职能的工作和不自在的 cocktail party，Leo 与主播讨论一个边界：魅力不是把价值硬塞给别人，而是在保留真实与自我的同时，先建立舒适的关系，并接受有些评价无法控制。</p>

<p>适合即将承担销售类的工作、需要经营客户关系，或容易被专业评价动摇的人；它帮助你判断哪些第一印象可以改善，哪些 miscommunication 与他人选择只能接受。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么长期合作的销售更依赖舒适的关系，而不是把产品和自我价值硬塞给客户？</p>
<p>• 真实、偏自我的人，还需要为社交结果学习魅力技巧吗？</p>
<p>• 尊敬的人不认可自己时，如何避免把对方的判断直接等同于事实？</p>
<p>• 第一印象出了问题后，哪些当下与未来的行动仍可调整，哪些过去无法重写？</p>
<p>• 怎样展示自己的样本，同时承认没有人能够完整了解另一个人？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo 是围绕魅力与人际互动展开内容的创作者，本期从真实、自我表达和他人反馈出发分析社交问题。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=bcWYOkDa66k" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 29 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>面对带有销售职能的工作和不自在的 cocktail party，Leo 与主播讨论一个边界：魅力不是把价值硬塞给别人，而是在保留真实与自我的同时，先建立舒适的关系，并接受有些评价无法控制。</p>

<p>适合即将承担销售类的工作、需要经营客户关系，或容易被专业评价动摇的人；它帮助你判断哪些第一印象可以改善，哪些 miscommunication 与他人选择只能接受。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么长期合作的销售更依赖舒适的关系，而不是把产品和自我价值硬塞给客户？</p>
<p>• 真实、偏自我的人，还需要为社交结果学习魅力技巧吗？</p>
<p>• 尊敬的人不认可自己时，如何避免把对方的判断直接等同于事实？</p>
<p>• 第一印象出了问题后，哪些当下与未来的行动仍可调整，哪些过去无法重写？</p>
<p>• 怎样展示自己的样本，同时承认没有人能够完整了解另一个人？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

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<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E236. 如何成熟面对新挑战？Meta Staff Eng的经验</title>
      <itunes:episode>236</itunes:episode>
      <podcast:episode>236</podcast:episode>
      <itunes:title>E236. 如何成熟面对新挑战？Meta Staff Eng的经验</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/53f43dd1</link>
      <description>
        <![CDATA[这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

”美东领航计划“ 由清华企业家协会（TEEC）美东分会发起，联合MITCEO协会、波士顿清华校友会、大纽约地区清华校友会和北京大学新英格兰校友会等支持。

服务美东华人社群，助力华人青年才俊发展。领航计划是以清华企业家协会会员、各界商界领袖、创业家和资深高管作为导师主体，面向华人社区，以帮助和支持企业界和创投界青年才俊成长为目的领导力辅导计划。

愿景
弘扬“受助、互助、助人”的传统，打造华人职业发展和创新创业的成长平台，构建可持续的青年人才发掘和输送机制，培养未来的华人企业和社群领袖。
 
历史
领航计划于2015年在美西由清华企业家协会和北加州清华校友会联合发起，切实帮助了一大批创业和职场中的青年才俊破茧而出、迅速成长。2017年美东领航计划在波士顿和纽约开始了第一期活动，至今已经举办了七期。]]>
      </description>
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        <![CDATA[这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

”美东领航计划“ 由清华企业家协会（TEEC）美东分会发起，联合MITCEO协会、波士顿清华校友会、大纽约地区清华校友会和北京大学新英格兰校友会等支持。

服务美东华人社群，助力华人青年才俊发展。领航计划是以清华企业家协会会员、各界商界领袖、创业家和资深高管作为导师主体，面向华人社区，以帮助和支持企业界和创投界青年才俊成长为目的领导力辅导计划。

愿景
弘扬“受助、互助、助人”的传统，打造华人职业发展和创新创业的成长平台，构建可持续的青年人才发掘和输送机制，培养未来的华人企业和社群领袖。
 
历史
领航计划于2015年在美西由清华企业家协会和北加州清华校友会联合发起，切实帮助了一大批创业和职场中的青年才俊破茧而出、迅速成长。2017年美东领航计划在波士顿和纽约开始了第一期活动，至今已经举办了七期。]]>
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      <pubDate>Wed, 27 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join

”美东领航计划“ 由清华企业家协会（TEEC）美东分会发起，联合MITCEO协会、波士顿清华校友会、大纽约地区清华校友会和北京大学新英格兰校友会等支持。

服务美东华人社群，助力华人青年才俊发展。领航计划是以清华企业家协会会员、各界商界领袖、创业家和资深高管作为导师主体，面向华人社区，以帮助和支持企业界和创投界青年才俊成长为目的领导力辅导计划。

愿景
弘扬“受助、互助、助人”的传统，打造华人职业发展和创新创业的成长平台，构建可持续的青年人才发掘和输送机制，培养未来的华人企业和社群领袖。
 
历史
领航计划于2015年在美西由清华企业家协会和北加州清华校友会联合发起，切实帮助了一大批创业和职场中的青年才俊破茧而出、迅速成长。2017年美东领航计划在波士顿和纽约开始了第一期活动，至今已经举办了七期。]]>
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      <title>E235. 人生最大的真相｜Riley 3⧸5</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>Riley 从一次点酒引发的精神内耗，谈到长期扮演好学生的代价：学校、工作和父母的认可并非不重要，但任何单一目标都不该吞掉生活。真正困难的是卸下外部要求后，重新建立自己的standard。</p>

<p>如果你习惯按父母、学校或老板的要求行动，却难以说清自己想要什么，这期能帮助你区分外部评价与个人选择，把人生看成没有绝对好坏的不同路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么考好学校、找到工作都不是能够让人生“一了百了”的终点？</p>
<p>• 接受不考大学，为什么不必先证明它同样能带来成功或幸福？</p>
<p>• 从满足外部 requirement 转向自己的standard，第一步可以从哪些微小选择开始？</p>
<p>• 让别人推荐与交出选择权有什么区别，如何减少这种判断带来的精神内耗？</p>
<p>• 反复纠结如何侵占 Riley 用于工作、休息和娱乐的精力，并成为她与 therapist 沟通的重要原因？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley 以自己长期扮演传统意义上的好学生、努力满足父母与社会期待的经历，讨论如何寻找个人标准。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4iKB7_YH1wc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5d2443b5/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来一次被“应该”困住的选择，拆解其中真正属于你的判断标准。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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        <![CDATA[<p>Riley 从一次点酒引发的精神内耗，谈到长期扮演好学生的代价：学校、工作和父母的认可并非不重要，但任何单一目标都不该吞掉生活。真正困难的是卸下外部要求后，重新建立自己的standard。</p>

<p>如果你习惯按父母、学校或老板的要求行动，却难以说清自己想要什么，这期能帮助你区分外部评价与个人选择，把人生看成没有绝对好坏的不同路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么考好学校、找到工作都不是能够让人生“一了百了”的终点？</p>
<p>• 接受不考大学，为什么不必先证明它同样能带来成功或幸福？</p>
<p>• 从满足外部 requirement 转向自己的standard，第一步可以从哪些微小选择开始？</p>
<p>• 让别人推荐与交出选择权有什么区别，如何减少这种判断带来的精神内耗？</p>
<p>• 反复纠结如何侵占 Riley 用于工作、休息和娱乐的精力，并成为她与 therapist 沟通的重要原因？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley 以自己长期扮演传统意义上的好学生、努力满足父母与社会期待的经历，讨论如何寻找个人标准。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4iKB7_YH1wc" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      <pubDate>Wed, 27 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Riley 从一次点酒引发的精神内耗，谈到长期扮演好学生的代价：学校、工作和父母的认可并非不重要，但任何单一目标都不该吞掉生活。真正困难的是卸下外部要求后，重新建立自己的standard。</p>

<p>如果你习惯按父母、学校或老板的要求行动，却难以说清自己想要什么，这期能帮助你区分外部评价与个人选择，把人生看成没有绝对好坏的不同路径。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么考好学校、找到工作都不是能够让人生“一了百了”的终点？</p>
<p>• 接受不考大学，为什么不必先证明它同样能带来成功或幸福？</p>
<p>• 从满足外部 requirement 转向自己的standard，第一步可以从哪些微小选择开始？</p>
<p>• 让别人推荐与交出选择权有什么区别，如何减少这种判断带来的精神内耗？</p>
<p>• 反复纠结如何侵占 Riley 用于工作、休息和娱乐的精力，并成为她与 therapist 沟通的重要原因？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Riley 以自己长期扮演传统意义上的好学生、努力满足父母与社会期待的经历，讨论如何寻找个人标准。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <title>E234. 陈哲：如何培养审美，用机器学习的方法？</title>
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        <![CDATA[陈哲的Ins：chenzhe_nyc

这里是课代表的会员:
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        <![CDATA[陈哲的Ins：chenzhe_nyc

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      <pubDate>Tue, 26 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E233. 降低hallucination技巧｜人类和机器的区别｜ChatGPT不好用可能是你的问题｜如何做一个合格的降临派｜大语言模型技术深度访谈3⧸3</title>
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      <pubDate>Tue, 26 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E232. 第一个追随者才是真正的leader｜Riley聊天5⧸5</title>
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      <pubDate>Mon, 25 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E231. Fine tune概念已过时？｜强化学习的数学直觉｜AGI的自我迭代｜开源vs闭源的第一性原理｜说胡话的原理｜大语言模型技术深度访谈2⧸3</title>
      <itunes:episode>231</itunes:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/821d496c</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当 Fine tune 被用来指代多种不同操作，模型定制的讨论很容易失焦。本期从可导损失、连续决策与 reward 出发，比较强化学习、adapter 和提示层的作用，再追问 AGI 的自我迭代以及模型“说胡话”究竟意味着什么。</p>

<p>适合评估模型微调、智能体或高风险应用的技术人员，帮助判断何时需要强化学习、何时只需任务适配，以及怎样看待不确定输出。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 任务答案已知时，为什么普通训练可能比强化学习更直接？</p>
<p>• 连续决策与不可导的 reward，分别怎样改变训练方法的选择？</p>
<p>• adapter 如何在不重做底层模型的情况下适配不同任务？</p>
<p>• 开放强化学习能力后，AGI 系统能否借助机器反馈持续改进一连串行动？</p>
<p>• 模型说胡话与统计错误有什么差别，表达置信度能否改变风险判断？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=QY5-3kl5tPY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/821d496c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一个模型容易答错却语气确定的案例，拆分错误来源、风险边界和可验证的反馈信号。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当 Fine tune 被用来指代多种不同操作，模型定制的讨论很容易失焦。本期从可导损失、连续决策与 reward 出发，比较强化学习、adapter 和提示层的作用，再追问 AGI 的自我迭代以及模型“说胡话”究竟意味着什么。</p>

<p>适合评估模型微调、智能体或高风险应用的技术人员，帮助判断何时需要强化学习、何时只需任务适配，以及怎样看待不确定输出。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 任务答案已知时，为什么普通训练可能比强化学习更直接？</p>
<p>• 连续决策与不可导的 reward，分别怎样改变训练方法的选择？</p>
<p>• adapter 如何在不重做底层模型的情况下适配不同任务？</p>
<p>• 开放强化学习能力后，AGI 系统能否借助机器反馈持续改进一连串行动？</p>
<p>• 模型说胡话与统计错误有什么差别，表达置信度能否改变风险判断？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=QY5-3kl5tPY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 24 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>当 Fine tune 被用来指代多种不同操作，模型定制的讨论很容易失焦。本期从可导损失、连续决策与 reward 出发，比较强化学习、adapter 和提示层的作用，再追问 AGI 的自我迭代以及模型“说胡话”究竟意味着什么。</p>

<p>适合评估模型微调、智能体或高风险应用的技术人员，帮助判断何时需要强化学习、何时只需任务适配，以及怎样看待不确定输出。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 任务答案已知时，为什么普通训练可能比强化学习更直接？</p>
<p>• 连续决策与不可导的 reward，分别怎样改变训练方法的选择？</p>
<p>• adapter 如何在不重做底层模型的情况下适配不同任务？</p>
<p>• 开放强化学习能力后，AGI 系统能否借助机器反馈持续改进一连串行动？</p>
<p>• 模型说胡话与统计错误有什么差别，表达置信度能否改变风险判断？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=QY5-3kl5tPY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/821d496c/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一个模型容易答错却语气确定的案例，拆分错误来源、风险边界和可验证的反馈信号。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E230. 写作有多重要？</title>
      <itunes:episode>230</itunes:episode>
      <podcast:episode>230</podcast:episode>
      <itunes:title>E230. 写作有多重要？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/18d72971</link>
      <description>
        <![CDATA[这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Fri, 22 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E229. ChatGPT的信念与没走的捷径｜对LLM的常见理解误区｜垂类模型有前途吗？｜大语言模型技术深度访谈1⧸3</title>
      <itunes:episode>229</itunes:episode>
      <podcast:episode>229</podcast:episode>
      <itunes:title>E229. ChatGPT的信念与没走的捷径｜对LLM的常见理解误区｜垂类模型有前途吗？｜大语言模型技术深度访谈1⧸3</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/f46782dc</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>OpenAI 为什么长期押注用 next token 训练通用模型，而没有为短期效果走更多捷径？围绕 ChatGPT 与 LLM 的技术路线，本期从 reinforcement learning、知识与任务对齐一路讨论到垂类模型和智能客服的生存空间。</p>

<p>适合正在选择模型路线、设计 AI 产品或评估垂类模型的技术与产品从业者，帮助区分模型能力、知识注入和任务对齐。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 next token 这种自监督任务可能学到可迁移的语言表示？</p>
<p>• OpenAI 坚持通用自回归路线，需要跨过怎样的短期效果劣势？</p>
<p>• ChatGPT 的短期高估与长期低估，分别会让产品判断偏向哪里？</p>
<p>• reinforcement learning、in-context learning 与模型参数变化应如何区分？</p>
<p>• 当通用模型开放更多定制能力后，垂类模型和智能客服还应保留什么优势？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>卢毅在一家智能客服创业公司负责机器学习，曾在苹果参与 Siri 的机器学习研究；本期结合模型研究与产品实践讨论大语言模型。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=CfCZeAmsyKM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/f46782dc/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>带上一个准备接入大语言模型的具体任务，说明它缺的是知识、格式对齐还是连续决策能力。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>OpenAI 为什么长期押注用 next token 训练通用模型，而没有为短期效果走更多捷径？围绕 ChatGPT 与 LLM 的技术路线，本期从 reinforcement learning、知识与任务对齐一路讨论到垂类模型和智能客服的生存空间。</p>

<p>适合正在选择模型路线、设计 AI 产品或评估垂类模型的技术与产品从业者，帮助区分模型能力、知识注入和任务对齐。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 next token 这种自监督任务可能学到可迁移的语言表示？</p>
<p>• OpenAI 坚持通用自回归路线，需要跨过怎样的短期效果劣势？</p>
<p>• ChatGPT 的短期高估与长期低估，分别会让产品判断偏向哪里？</p>
<p>• reinforcement learning、in-context learning 与模型参数变化应如何区分？</p>
<p>• 当通用模型开放更多定制能力后，垂类模型和智能客服还应保留什么优势？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>卢毅在一家智能客服创业公司负责机器学习，曾在苹果参与 Siri 的机器学习研究；本期结合模型研究与产品实践讨论大语言模型。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=CfCZeAmsyKM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Fri, 22 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>OpenAI 为什么长期押注用 next token 训练通用模型，而没有为短期效果走更多捷径？围绕 ChatGPT 与 LLM 的技术路线，本期从 reinforcement learning、知识与任务对齐一路讨论到垂类模型和智能客服的生存空间。</p>

<p>适合正在选择模型路线、设计 AI 产品或评估垂类模型的技术与产品从业者，帮助区分模型能力、知识注入和任务对齐。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 next token 这种自监督任务可能学到可迁移的语言表示？</p>
<p>• OpenAI 坚持通用自回归路线，需要跨过怎样的短期效果劣势？</p>
<p>• ChatGPT 的短期高估与长期低估，分别会让产品判断偏向哪里？</p>
<p>• reinforcement learning、in-context learning 与模型参数变化应如何区分？</p>
<p>• 当通用模型开放更多定制能力后，垂类模型和智能客服还应保留什么优势？</p>

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<p>卢毅在一家智能客服创业公司负责机器学习，曾在苹果参与 Siri 的机器学习研究；本期结合模型研究与产品实践讨论大语言模型。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=CfCZeAmsyKM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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      <title>E228. 自己工作，自己说了算！</title>
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      <podcast:episode>228</podcast:episode>
      <itunes:title>E228. 自己工作，自己说了算！</itunes:title>
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      <pubDate>Wed, 20 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    <item>
      <title>E227. 小红书上被网暴的幕后｜实名up主，如何承担风险与负面？</title>
      <itunes:episode>227</itunes:episode>
      <podcast:episode>227</podcast:episode>
      <itunes:title>E227. 小红书上被网暴的幕后｜实名up主，如何承担风险与负面？</itunes:title>
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      </description>
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        <![CDATA[这里是课代表的会员:
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      <pubDate>Wed, 20 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E226. 工作中没有自己想法，是怎么回事？｜ Riley 4⧸5</title>
      <itunes:episode>226</itunes:episode>
      <podcast:episode>226</podcast:episode>
      <itunes:title>E226. 工作中没有自己想法，是怎么回事？｜ Riley 4⧸5</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[与Riley的深夜聊天第4集

这里是课代表的会员:
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[与Riley的深夜聊天第4集

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      <pubDate>Tue, 19 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E225. 什么才是好图表？</title>
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      <podcast:episode>225</podcast:episode>
      <itunes:title>E225. 什么才是好图表？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/e51f403c</link>
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        <![CDATA[这里是课代表的会员:
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      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 17 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E224. 不被信任的数据工作，如何打开局面？</title>
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      <pubDate>Sat, 16 Sep 2023 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E223. A Master Sommelier's Special Selection of Good Wine @mediumplus</title>
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        <![CDATA[Wines in this box:
NV         Jean Josselin Extra Brut Cuvée des Jean
2021      Kato Kichibee Shoten Born Junmai Daiginjo Muroka Nama Genshu
2020 Jean Foillard Morgon Eponym'
2018 Fontodi Chianti Classico Filetta di Lamole
2013 Bodegas Nieto Senetiner Malbec Don Nicanor Villa Blanca Single Vineyard
2019 Celler Vall Llach Priorat Porrera Vi de Vila]]>
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NV         Jean Josselin Extra Brut Cuvée des Jean
2021      Kato Kichibee Shoten Born Junmai Daiginjo Muroka Nama Genshu
2020 Jean Foillard Morgon Eponym'
2018 Fontodi Chianti Classico Filetta di Lamole
2013 Bodegas Nieto Senetiner Malbec Don Nicanor Villa Blanca Single Vineyard
2019 Celler Vall Llach Priorat Porrera Vi de Vila]]>
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      <pubDate>Sat, 16 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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NV         Jean Josselin Extra Brut Cuvée des Jean
2021      Kato Kichibee Shoten Born Junmai Daiginjo Muroka Nama Genshu
2020 Jean Foillard Morgon Eponym'
2018 Fontodi Chianti Classico Filetta di Lamole
2013 Bodegas Nieto Senetiner Malbec Don Nicanor Villa Blanca Single Vineyard
2019 Celler Vall Llach Priorat Porrera Vi de Vila]]>
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      <title>E222. “Connection是最重要的”</title>
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        <![CDATA[一个小片段，希望大家能体会到它的份量

完整视频：https://youtu.be/s5ivGXxiX1c

这里是课代表的会员:
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ/join]]>
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        <![CDATA[一个小片段，希望大家能体会到它的份量

完整视频：https://youtu.be/s5ivGXxiX1c

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      <pubDate>Fri, 15 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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完整视频：https://youtu.be/s5ivGXxiX1c

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      <title>E221. 我的时间管理秘籍</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>兼职创作的时间管理未必需要挤出大量新时间：先用 FloMo 记录选题，把旅行、采访嘉宾和录制组合起来，再减少通勤与任务切换造成的碎片时间。真正限制行动的，往往不是日程长度，而是精力管理。</p>

<p>适合工作饱和却仍想持续创作或发展副业的人，帮助重新判断哪些活动可以合并、哪些切换应减少，以及如何安排恢复精力的事情。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用 FloMo 先积累题目，把构思、录制和剪辑压缩成可执行流程？</p>
<p>• 旅行、学习与采访嘉宾为什么可以组合成一次投入、多种收益？</p>
<p>• 碎片时间的问题为何不只是短，而是频繁切换占用了注意力？</p>
<p>• 通勤时应选择更快但多次换乘，还是稍慢却完整的时间段？</p>
<p>• 精力管理如何识别让自己恢复状态的活动，并据此安排一天？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=koBMtqL5KnE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/5bfb4aa8/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你最近一周被切碎的安排，标出最耗精力的切换和最能恢复状态的活动。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>兼职创作的时间管理未必需要挤出大量新时间：先用 FloMo 记录选题，把旅行、采访嘉宾和录制组合起来，再减少通勤与任务切换造成的碎片时间。真正限制行动的，往往不是日程长度，而是精力管理。</p>

<p>适合工作饱和却仍想持续创作或发展副业的人，帮助重新判断哪些活动可以合并、哪些切换应减少，以及如何安排恢复精力的事情。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用 FloMo 先积累题目，把构思、录制和剪辑压缩成可执行流程？</p>
<p>• 旅行、学习与采访嘉宾为什么可以组合成一次投入、多种收益？</p>
<p>• 碎片时间的问题为何不只是短，而是频繁切换占用了注意力？</p>
<p>• 通勤时应选择更快但多次换乘，还是稍慢却完整的时间段？</p>
<p>• 精力管理如何识别让自己恢复状态的活动，并据此安排一天？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Thu, 14 Sep 2023 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>适合工作饱和却仍想持续创作或发展副业的人，帮助重新判断哪些活动可以合并、哪些切换应减少，以及如何安排恢复精力的事情。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何用 FloMo 先积累题目，把构思、录制和剪辑压缩成可执行流程？</p>
<p>• 旅行、学习与采访嘉宾为什么可以组合成一次投入、多种收益？</p>
<p>• 碎片时间的问题为何不只是短，而是频繁切换占用了注意力？</p>
<p>• 通勤时应选择更快但多次换乘，还是稍慢却完整的时间段？</p>
<p>• 精力管理如何识别让自己恢复状态的活动，并据此安排一天？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=koBMtqL5KnE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <title>E220. 频道会员成立！好香！如何与观众双赢呢？</title>
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      <pubDate>Thu, 14 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
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      <title>E219. 好学生和大厂员工创业，为什么容易失败？</title>
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        <![CDATA[完整视频：https://youtu.be/wHIX7yq9vFc

很可能是大家试图归因成功方法论时候，最大的思维误区

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很可能是大家试图归因成功方法论时候，最大的思维误区

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      <pubDate>Tue, 12 Sep 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E218. 做完选择就不要纠结</title>
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      <pubDate>Tue, 12 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这里是课代表的会员:
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E217. 好吃应该由谁来定义？</title>
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        <![CDATA[采访璞意大厨Oscar的下集]]>
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        <![CDATA[采访璞意大厨Oscar的下集]]>
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      <pubDate>Mon, 11 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E216. 我的减肥攻略应该收多少钱？</title>
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        <![CDATA[<p>一次关于减肥经验该不该做成付费视频的设想，引出了频道商业化的核心矛盾：收费能否换来更认真、更完整的内容，同时又不透支创作者的时间与信任？本期据此审视产品、YouTube 会员和社群等不同路径。</p>

<p>适合准备把内容、知识或个人影响力变成收入的创作者，帮助判断什么值得收费，以及会员权益和投入边界该如何设计。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么商业化可能改善内容供给，而不必然损害创作者与观众的关系？</p>
<p>• 减肥经验做成付费视频，需要补足哪些研究、讲解和个体差异？</p>
<p>• 主业回报明显更高时，怎样选择仍值得投入的商业化项目？</p>
<p>• YouTube 会员计划提供哪些权益，对评论回复和提前观看分别作了什么承诺？</p>
<p>• 运营社群为什么不只是选择工具，还要考虑使用习惯、讨论氛围和管理精力？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=jYUe-v6unMU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>一次关于减肥经验该不该做成付费视频的设想，引出了频道商业化的核心矛盾：收费能否换来更认真、更完整的内容，同时又不透支创作者的时间与信任？本期据此审视产品、YouTube 会员和社群等不同路径。</p>

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<p>• 为什么商业化可能改善内容供给，而不必然损害创作者与观众的关系？</p>
<p>• 减肥经验做成付费视频，需要补足哪些研究、讲解和个体差异？</p>
<p>• 主业回报明显更高时，怎样选择仍值得投入的商业化项目？</p>
<p>• YouTube 会员计划提供哪些权益，对评论回复和提前观看分别作了什么承诺？</p>
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      <pubDate>Sat, 02 Sep 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>一次关于减肥经验该不该做成付费视频的设想，引出了频道商业化的核心矛盾：收费能否换来更认真、更完整的内容，同时又不透支创作者的时间与信任？本期据此审视产品、YouTube 会员和社群等不同路径。</p>

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      <title>E215. 想「成事」，先改造潜意识</title>
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        <![CDATA[#显化 #吸引力法则 #得觉]]>
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      <pubDate>Thu, 31 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E214. 返璞归真是意大利菜的真谛</title>
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        <![CDATA[深圳璞意主厨Oscar访谈上集]]>
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      <pubDate>Tue, 29 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E213. 人的价值（不该）如何定义？</title>
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        <![CDATA[Riley深夜聊天第二集]]>
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      <pubDate>Wed, 23 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E212. 年轻有为的国企老总，为什么选择从头创业？</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>何冬阳离开国企老总的位置，从头创业做新能源硬科技：从金融和商科背景进入工厂，补产品知识、理解客户需求，还要亲自弄清 MCU 等技术细节。这段转变讨论的不是辞职勇气，而是管理者如何获得真正做判断的能力。</p>

<p>适合在稳定平台工作却担心能力依附于组织的人，帮助判断转行或创业前应补什么专业基础、市场认知和一线经验。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么平台资源带来的成绩，未必等于个人具备判断硬科技项目的能力？</p>
<p>• 从商科转向产品与工程，怎样通过一线问题建立专业认知？</p>
<p>• 技术先进为何不等于产品成立，市场需求应如何参与决策？</p>
<p>• 管理者为什么要亲自理解 MCU、产品参数和不同使用场景？</p>
<p>• 从国企老总到从头创业，自由度、团队能力与行业时机分别起什么作用？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>何冬阳长期从事金融工作，曾负责国企金融板块；离职后进入新能源硬科技创业，参与研发、生产、销售与运营。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=1ZbVBnYHlKI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e95fa77a/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你正在考虑的转行或创业选择，拆解其中缺少的一线经验、专业知识与市场验证。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>何冬阳离开国企老总的位置，从头创业做新能源硬科技：从金融和商科背景进入工厂，补产品知识、理解客户需求，还要亲自弄清 MCU 等技术细节。这段转变讨论的不是辞职勇气，而是管理者如何获得真正做判断的能力。</p>

<p>适合在稳定平台工作却担心能力依附于组织的人，帮助判断转行或创业前应补什么专业基础、市场认知和一线经验。</p>

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<p>• 为什么平台资源带来的成绩，未必等于个人具备判断硬科技项目的能力？</p>
<p>• 从商科转向产品与工程，怎样通过一线问题建立专业认知？</p>
<p>• 技术先进为何不等于产品成立，市场需求应如何参与决策？</p>
<p>• 管理者为什么要亲自理解 MCU、产品参数和不同使用场景？</p>
<p>• 从国企老总到从头创业，自由度、团队能力与行业时机分别起什么作用？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>何冬阳长期从事金融工作，曾负责国企金融板块；离职后进入新能源硬科技创业，参与研发、生产、销售与运营。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 21 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>何冬阳离开国企老总的位置，从头创业做新能源硬科技：从金融和商科背景进入工厂，补产品知识、理解客户需求，还要亲自弄清 MCU 等技术细节。这段转变讨论的不是辞职勇气，而是管理者如何获得真正做判断的能力。</p>

<p>适合在稳定平台工作却担心能力依附于组织的人，帮助判断转行或创业前应补什么专业基础、市场认知和一线经验。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么平台资源带来的成绩，未必等于个人具备判断硬科技项目的能力？</p>
<p>• 从商科转向产品与工程，怎样通过一线问题建立专业认知？</p>
<p>• 技术先进为何不等于产品成立，市场需求应如何参与决策？</p>
<p>• 管理者为什么要亲自理解 MCU、产品参数和不同使用场景？</p>
<p>• 从国企老总到从头创业，自由度、团队能力与行业时机分别起什么作用？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>何冬阳长期从事金融工作，曾负责国企金融板块；离职后进入新能源硬科技创业，参与研发、生产、销售与运营。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=1ZbVBnYHlKI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e95fa77a/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你正在考虑的转行或创业选择，拆解其中缺少的一线经验、专业知识与市场验证。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/e95fa77a/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E211. 塔罗牌如何预测未来？</title>
      <itunes:episode>211</itunes:episode>
      <podcast:episode>211</podcast:episode>
      <itunes:title>E211. 塔罗牌如何预测未来？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/349c8d2b</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>塔罗牌是在预测未来，还是帮助人整理已经隐约知道的答案？NICO 从牌面解读、塔罗师差异和感情咨询案例出发，解释她为何把占卜视为一种情绪安定与风险提示，也强调最终决定不能交给牌面；节目随后借贝叶斯、《Arrival》和《易经》讨论科学与玄学的边界。</p>

<p>适合对塔罗牌好奇，或容易在关系与职业选择中依赖外部答案的人；帮助你判断塔罗师的解读可以怎样参考，又应在哪一步收回决策权。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• NICO 为什么把塔罗牌视为情绪安定与精神指引，它在面对不确定性时又有哪些边界？</p>
<p>• 塔罗师是否询问细节、是否学习心理学，会怎样影响解读方式？</p>
<p>• 为什么不应对同一问题反复占卜，也不该把行动完全交给牌面？</p>
<p>• 不同塔罗师为何可能抽到或解释出不同结果，天分在这套说法中扮演什么角色？</p>
<p>• 贝叶斯、Arrival 与易经分别提供了怎样面对未知、概率和命运的视角？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>NICO 会为朋友及找她算牌的人解读塔罗；她把塔罗视为提供精神指引、整理困惑和帮助他人的方式。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=SN_y8HAb90o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带上一个正在犹豫的决定，分别写下占卜给出的提示、现实证据和你愿意承担的后果。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>塔罗牌是在预测未来，还是帮助人整理已经隐约知道的答案？NICO 从牌面解读、塔罗师差异和感情咨询案例出发，解释她为何把占卜视为一种情绪安定与风险提示，也强调最终决定不能交给牌面；节目随后借贝叶斯、《Arrival》和《易经》讨论科学与玄学的边界。</p>

<p>适合对塔罗牌好奇，或容易在关系与职业选择中依赖外部答案的人；帮助你判断塔罗师的解读可以怎样参考，又应在哪一步收回决策权。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• NICO 为什么把塔罗牌视为情绪安定与精神指引，它在面对不确定性时又有哪些边界？</p>
<p>• 塔罗师是否询问细节、是否学习心理学，会怎样影响解读方式？</p>
<p>• 为什么不应对同一问题反复占卜，也不该把行动完全交给牌面？</p>
<p>• 不同塔罗师为何可能抽到或解释出不同结果，天分在这套说法中扮演什么角色？</p>
<p>• 贝叶斯、Arrival 与易经分别提供了怎样面对未知、概率和命运的视角？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>NICO 会为朋友及找她算牌的人解读塔罗；她把塔罗视为提供精神指引、整理困惑和帮助他人的方式。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=SN_y8HAb90o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 17 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>塔罗牌是在预测未来，还是帮助人整理已经隐约知道的答案？NICO 从牌面解读、塔罗师差异和感情咨询案例出发，解释她为何把占卜视为一种情绪安定与风险提示，也强调最终决定不能交给牌面；节目随后借贝叶斯、《Arrival》和《易经》讨论科学与玄学的边界。</p>

<p>适合对塔罗牌好奇，或容易在关系与职业选择中依赖外部答案的人；帮助你判断塔罗师的解读可以怎样参考，又应在哪一步收回决策权。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• NICO 为什么把塔罗牌视为情绪安定与精神指引，它在面对不确定性时又有哪些边界？</p>
<p>• 塔罗师是否询问细节、是否学习心理学，会怎样影响解读方式？</p>
<p>• 为什么不应对同一问题反复占卜，也不该把行动完全交给牌面？</p>
<p>• 不同塔罗师为何可能抽到或解释出不同结果，天分在这套说法中扮演什么角色？</p>
<p>• 贝叶斯、Arrival 与易经分别提供了怎样面对未知、概率和命运的视角？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>NICO 会为朋友及找她算牌的人解读塔罗；她把塔罗视为提供精神指引、整理困惑和帮助他人的方式。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=SN_y8HAb90o" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E210. 升职加薪的意义是什么来着？｜DoorDash分析经理访谈 3⧸3</title>
      <itunes:episode>210</itunes:episode>
      <podcast:episode>210</podcast:episode>
      <itunes:title>E210. 升职加薪的意义是什么来着？｜DoorDash分析经理访谈 3⧸3</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/73f64751</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>升职加薪真正奖励的是什么？DoorDash 分析经理把更高职位理解为 trust、resource 与 recognition 的组合：它们让人有机会扩大 impact。但这期也追问，当成果和财务回报不对等、工作挤压生活时，继续向上是否仍符合自己的 motivation。</p>

<p>适合正在选择管理路线、评估换工作条件，或因裁员和回报分配而怀疑职业意义的人；帮助你区分自己要的是头衔、资源、影响力还是 work life harmony。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 评估新工作时，行业、公司、团队与具体任务为何比群体标签更有解释力？</p>
<p>• 把同事或老板划入“我们与他们”，为什么可能制造对抗并伤害自己的判断？</p>
<p>• work life harmony 如何把本职工作、照护责任和其他投入放进同一套选择？</p>
<p>• 职位提升为何常与更大的 resource、recognition 和 impact 正相关？</p>
<p>• 当个人无法完整获得项目收益时，经验、知识与后续机会是否也构成回报？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cVtgJ7KFjgY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>带上一项正在争取的职责或资源，说明你想借它完成什么具体影响，并检验它是否符合自己的生活重点。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>升职加薪真正奖励的是什么？DoorDash 分析经理把更高职位理解为 trust、resource 与 recognition 的组合：它们让人有机会扩大 impact。但这期也追问，当成果和财务回报不对等、工作挤压生活时，继续向上是否仍符合自己的 motivation。</p>

<p>适合正在选择管理路线、评估换工作条件，或因裁员和回报分配而怀疑职业意义的人；帮助你区分自己要的是头衔、资源、影响力还是 work life harmony。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 评估新工作时，行业、公司、团队与具体任务为何比群体标签更有解释力？</p>
<p>• 把同事或老板划入“我们与他们”，为什么可能制造对抗并伤害自己的判断？</p>
<p>• work life harmony 如何把本职工作、照护责任和其他投入放进同一套选择？</p>
<p>• 职位提升为何常与更大的 resource、recognition 和 impact 正相关？</p>
<p>• 当个人无法完整获得项目收益时，经验、知识与后续机会是否也构成回报？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cVtgJ7KFjgY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 13 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:duration>1215</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>升职加薪真正奖励的是什么？DoorDash 分析经理把更高职位理解为 trust、resource 与 recognition 的组合：它们让人有机会扩大 impact。但这期也追问，当成果和财务回报不对等、工作挤压生活时，继续向上是否仍符合自己的 motivation。</p>

<p>适合正在选择管理路线、评估换工作条件，或因裁员和回报分配而怀疑职业意义的人；帮助你区分自己要的是头衔、资源、影响力还是 work life harmony。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 评估新工作时，行业、公司、团队与具体任务为何比群体标签更有解释力？</p>
<p>• 把同事或老板划入“我们与他们”，为什么可能制造对抗并伤害自己的判断？</p>
<p>• work life harmony 如何把本职工作、照护责任和其他投入放进同一套选择？</p>
<p>• 职位提升为何常与更大的 resource、recognition 和 impact 正相关？</p>
<p>• 当个人无法完整获得项目收益时，经验、知识与后续机会是否也构成回报？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cVtgJ7KFjgY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E209. 主动掌控工作｜Doordash分析经理访谈2⧸3</title>
      <itunes:episode>209</itunes:episode>
      <podcast:episode>209</podcast:episode>
      <itunes:title>E209. 主动掌控工作｜Doordash分析经理访谈2⧸3</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/eb295b41</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当科技行业的工作令人不满，把问题归结为“为资本家打工”、转向副业或等待一份如同 the one 的完美工作，都未必能解决意义感问题。这期把 motivation 拆成两个可操作方向：选择更合适的环境，以及改变自己在现状中的行动与心态。</p>

<p>适合对工作失去动力、又不确定副业是否真是答案的人；帮助你判断问题来自环境、期待还是失去选择感，并找到仍能主动改变的部分。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 收入和选择增加后，为什么快乐仍会递减并产生新的烦恼？</p>
<p>• 喜欢一份工作，可以同时来自目标、内容和最终价值中的哪些部分？</p>
<p>• 把工作想象成唯一的 the one，为什么容易制造不现实的期待？</p>
<p>• 对现状的不满意何时推动改变，何时会滑向绝望？</p>
<p>• 无法改变外部结果时，积极的心态和每天的行动还能改变什么？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=rCYw13Ad2ig" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当科技行业的工作令人不满，把问题归结为“为资本家打工”、转向副业或等待一份如同 the one 的完美工作，都未必能解决意义感问题。这期把 motivation 拆成两个可操作方向：选择更合适的环境，以及改变自己在现状中的行动与心态。</p>

<p>适合对工作失去动力、又不确定副业是否真是答案的人；帮助你判断问题来自环境、期待还是失去选择感，并找到仍能主动改变的部分。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 收入和选择增加后，为什么快乐仍会递减并产生新的烦恼？</p>
<p>• 喜欢一份工作，可以同时来自目标、内容和最终价值中的哪些部分？</p>
<p>• 把工作想象成唯一的 the one，为什么容易制造不现实的期待？</p>
<p>• 对现状的不满意何时推动改变，何时会滑向绝望？</p>
<p>• 无法改变外部结果时，积极的心态和每天的行动还能改变什么？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=rCYw13Ad2ig" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 11 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/eb295b41/d5e1f589.mp3" length="11803606" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:duration>734</itunes:duration>
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        <![CDATA[<p>当科技行业的工作令人不满，把问题归结为“为资本家打工”、转向副业或等待一份如同 the one 的完美工作，都未必能解决意义感问题。这期把 motivation 拆成两个可操作方向：选择更合适的环境，以及改变自己在现状中的行动与心态。</p>

<p>适合对工作失去动力、又不确定副业是否真是答案的人；帮助你判断问题来自环境、期待还是失去选择感，并找到仍能主动改变的部分。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 收入和选择增加后，为什么快乐仍会递减并产生新的烦恼？</p>
<p>• 喜欢一份工作，可以同时来自目标、内容和最终价值中的哪些部分？</p>
<p>• 把工作想象成唯一的 the one，为什么容易制造不现实的期待？</p>
<p>• 对现状的不满意何时推动改变，何时会滑向绝望？</p>
<p>• 无法改变外部结果时，积极的心态和每天的行动还能改变什么？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=rCYw13Ad2ig" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带上一个让你感到无力的工作处境，区分哪些条件无法控制、哪些每天的行动仍可调整。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E208. 从Contractor到Sr Manager的逆袭？｜如何在工作中找到自信？｜DoorDash分析经理访谈1⧸3</title>
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      <itunes:title>E208. 从Contractor到Sr Manager的逆袭？｜如何在工作中找到自信？｜DoorDash分析经理访谈1⧸3</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/41069d71</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Ethan 从经营密室逃脱、以 Contractor 身份进入 Google，到后来在 DoorDash 带分析团队。这段非典型路径讨论的不是“逆袭”叙事，而是不会 SQL 时如何起步、怎样建立胜任感，以及持续学习和 mentor 如何共同推动职业成长。</p>

<p>适合刚转入数据分析、面对 imposter syndrome，或正在重新寻找 motivation 的科技从业者；帮助你判断能力差距该如何补，以及 mentor 应该从哪里找。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 完全不会 SQL 时，Contractor 如何在 Google 的实际任务中快速补齐基础？</p>
<p>• 面对 imposter syndrome，为什么既要相信自己的基本素质，也要相信招聘者的判断？</p>
<p>• 从 Contractor 成长为分析经理，持续学习和挑战认知分别发挥什么作用？</p>
<p>• mentor 为什么不必是 C-level，高管、老板、同事甚至资历更浅的人能提供什么？</p>
<p>• 事业晋升、扩大 impact 与出于好奇心学习，代表了哪些不同的 motivation？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ethan，DoorDash 分析经理；曾经营密室逃脱，之后以 Contractor 身份进入 Google，从零学习 SQL 与 product analytics。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=_X4aJmOn3AI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/41069d71/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一次跨岗位成长或寻找导师的经历，复盘当时真正改变你判断方式的人和行动。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Ethan 从经营密室逃脱、以 Contractor 身份进入 Google，到后来在 DoorDash 带分析团队。这段非典型路径讨论的不是“逆袭”叙事，而是不会 SQL 时如何起步、怎样建立胜任感，以及持续学习和 mentor 如何共同推动职业成长。</p>

<p>适合刚转入数据分析、面对 imposter syndrome，或正在重新寻找 motivation 的科技从业者；帮助你判断能力差距该如何补，以及 mentor 应该从哪里找。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 完全不会 SQL 时，Contractor 如何在 Google 的实际任务中快速补齐基础？</p>
<p>• 面对 imposter syndrome，为什么既要相信自己的基本素质，也要相信招聘者的判断？</p>
<p>• 从 Contractor 成长为分析经理，持续学习和挑战认知分别发挥什么作用？</p>
<p>• mentor 为什么不必是 C-level，高管、老板、同事甚至资历更浅的人能提供什么？</p>
<p>• 事业晋升、扩大 impact 与出于好奇心学习，代表了哪些不同的 motivation？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ethan，DoorDash 分析经理；曾经营密室逃脱，之后以 Contractor 身份进入 Google，从零学习 SQL 与 product analytics。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      <pubDate>Wed, 09 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Ethan 从经营密室逃脱、以 Contractor 身份进入 Google，到后来在 DoorDash 带分析团队。这段非典型路径讨论的不是“逆袭”叙事，而是不会 SQL 时如何起步、怎样建立胜任感，以及持续学习和 mentor 如何共同推动职业成长。</p>

<p>适合刚转入数据分析、面对 imposter syndrome，或正在重新寻找 motivation 的科技从业者；帮助你判断能力差距该如何补，以及 mentor 应该从哪里找。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 完全不会 SQL 时，Contractor 如何在 Google 的实际任务中快速补齐基础？</p>
<p>• 面对 imposter syndrome，为什么既要相信自己的基本素质，也要相信招聘者的判断？</p>
<p>• 从 Contractor 成长为分析经理，持续学习和挑战认知分别发挥什么作用？</p>
<p>• mentor 为什么不必是 C-level，高管、老板、同事甚至资历更浅的人能提供什么？</p>
<p>• 事业晋升、扩大 impact 与出于好奇心学习，代表了哪些不同的 motivation？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Ethan，DoorDash 分析经理；曾经营密室逃脱，之后以 Contractor 身份进入 Google，从零学习 SQL 与 product analytics。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E207. 无意义聊天视频，完全没有剪辑</title>
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      <podcast:episode>207</podcast:episode>
      <itunes:title>E207. 无意义聊天视频，完全没有剪辑</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d916c06a</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>一场没有剪辑的深圳饭局，从单身、求婚与异地关系聊到旅行方式、宏观经济学家和自媒体。看似漫无目的，主线却是几个人如何解释自己的选择：为什么回国、怎样理解亲密关系，以及什么样的生活值得投入。</p>

<p>适合正在权衡城市、关系或个人表达的人；这场聊天提供的不是标准答案，而是观察一个人如何在旅行和日常选择中形成自洽判断。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 宏观经济学家擅长解释条件变化，为何不等于能够预测未来？</p>
<p>• 旅行时追逐景点与观察本地人的生活，会带来怎样不同的体验？</p>
<p>• 熟人介绍如何预先建立个人画像，减少初次认识时的展示压力？</p>
<p>• 邮件求婚与长期异地关系背后，双方需要确认哪些共同选择？</p>
<p>• 自媒体为什么被视为寻找同类、表达自己和改变工作方式的工具？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=iBw7HdfDnuo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带上一个你在旅行、关系或内容创作中反复纠结的问题，拆解自己真正看重的选择标准。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>一场没有剪辑的深圳饭局，从单身、求婚与异地关系聊到旅行方式、宏观经济学家和自媒体。看似漫无目的，主线却是几个人如何解释自己的选择：为什么回国、怎样理解亲密关系，以及什么样的生活值得投入。</p>

<p>适合正在权衡城市、关系或个人表达的人；这场聊天提供的不是标准答案，而是观察一个人如何在旅行和日常选择中形成自洽判断。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 宏观经济学家擅长解释条件变化，为何不等于能够预测未来？</p>
<p>• 旅行时追逐景点与观察本地人的生活，会带来怎样不同的体验？</p>
<p>• 熟人介绍如何预先建立个人画像，减少初次认识时的展示压力？</p>
<p>• 邮件求婚与长期异地关系背后，双方需要确认哪些共同选择？</p>
<p>• 自媒体为什么被视为寻找同类、表达自己和改变工作方式的工具？</p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Sat, 05 Aug 2023 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>一场没有剪辑的深圳饭局，从单身、求婚与异地关系聊到旅行方式、宏观经济学家和自媒体。看似漫无目的，主线却是几个人如何解释自己的选择：为什么回国、怎样理解亲密关系，以及什么样的生活值得投入。</p>

<p>适合正在权衡城市、关系或个人表达的人；这场聊天提供的不是标准答案，而是观察一个人如何在旅行和日常选择中形成自洽判断。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 宏观经济学家擅长解释条件变化，为何不等于能够预测未来？</p>
<p>• 旅行时追逐景点与观察本地人的生活，会带来怎样不同的体验？</p>
<p>• 熟人介绍如何预先建立个人画像，减少初次认识时的展示压力？</p>
<p>• 邮件求婚与长期异地关系背后，双方需要确认哪些共同选择？</p>
<p>• 自媒体为什么被视为寻找同类、表达自己和改变工作方式的工具？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E206. 如何提高自己的认知？</title>
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        <![CDATA[完整视频在这里：https://youtu.be/QcSbcHgh36I]]>
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        <![CDATA[完整视频在这里：https://youtu.be/QcSbcHgh36I]]>
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      <pubDate>Sat, 05 Aug 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E205. 看不惯的同学比自己赚的多，如何自我和解？</title>
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        <![CDATA[Riley深夜聊天第二集

整个采访一个多小时，先剪一个，看看大家反应]]>
      </description>
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        <![CDATA[Riley深夜聊天第二集

整个采访一个多小时，先剪一个，看看大家反应]]>
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      <pubDate>Mon, 31 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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整个采访一个多小时，先剪一个，看看大家反应]]>
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      <title>E204. 7 李森采访 - 过往经历脱敏未剪辑</title>
      <itunes:episode>204</itunes:episode>
      <podcast:episode>204</podcast:episode>
      <itunes:title>E204. 7 李森采访 - 过往经历脱敏未剪辑</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/551846e0</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>李森从拆电器、玩游戏和开淘宝店讲起，回看自己如何在缺钱与缺少标准路径的情况下反复动手试错，再把SEO、分类信息创业和增长经验连成一条线。核心不是预先看清所有困难，而是先行动，再从真实反馈中修正选择。</p>

<p>适合对学历路径、行动力、创业选择或组织内资源合作感到犹豫的人，帮助判断怎样低成本开始，并在机会增多后持续校正方向。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 童年拆装电器和电脑的经验，为什么会降低后来开淘宝店、尝试新工具的心理门槛？</p>
<p>• 当学习路径与早期赚钱机会冲突时，家庭如何通过明确选择和责任边界支持独立决定？</p>
<p>• 连续抓住淘宝与SEO机会，更多来自预测趋势，还是长期贴近真实互联网使用？</p>
<p>• 做分类信息时，为什么同样的流量会对应完全不同的商业模式和履约成本？</p>
<p>• 面对体量更大的合作伙伴，怎样先找到平等交流的维度，再从对方的真实问题建立互惠关系？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森，访谈时任腾讯副总监；他的经历横跨淘宝、SEO、分类信息创业与增长实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ieqFc8NZJsE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你迟迟没有开始的项目，写清真实成本、首个验证动作与可求助的人。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>李森从拆电器、玩游戏和开淘宝店讲起，回看自己如何在缺钱与缺少标准路径的情况下反复动手试错，再把SEO、分类信息创业和增长经验连成一条线。核心不是预先看清所有困难，而是先行动，再从真实反馈中修正选择。</p>

<p>适合对学历路径、行动力、创业选择或组织内资源合作感到犹豫的人，帮助判断怎样低成本开始，并在机会增多后持续校正方向。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 童年拆装电器和电脑的经验，为什么会降低后来开淘宝店、尝试新工具的心理门槛？</p>
<p>• 当学习路径与早期赚钱机会冲突时，家庭如何通过明确选择和责任边界支持独立决定？</p>
<p>• 连续抓住淘宝与SEO机会，更多来自预测趋势，还是长期贴近真实互联网使用？</p>
<p>• 做分类信息时，为什么同样的流量会对应完全不同的商业模式和履约成本？</p>
<p>• 面对体量更大的合作伙伴，怎样先找到平等交流的维度，再从对方的真实问题建立互惠关系？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森，访谈时任腾讯副总监；他的经历横跨淘宝、SEO、分类信息创业与增长实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ieqFc8NZJsE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/551846e0/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你迟迟没有开始的项目，写清真实成本、首个验证动作与可求助的人。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 30 Jul 2023 00:05:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>李森从拆电器、玩游戏和开淘宝店讲起，回看自己如何在缺钱与缺少标准路径的情况下反复动手试错，再把SEO、分类信息创业和增长经验连成一条线。核心不是预先看清所有困难，而是先行动，再从真实反馈中修正选择。</p>

<p>适合对学历路径、行动力、创业选择或组织内资源合作感到犹豫的人，帮助判断怎样低成本开始，并在机会增多后持续校正方向。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 童年拆装电器和电脑的经验，为什么会降低后来开淘宝店、尝试新工具的心理门槛？</p>
<p>• 当学习路径与早期赚钱机会冲突时，家庭如何通过明确选择和责任边界支持独立决定？</p>
<p>• 连续抓住淘宝与SEO机会，更多来自预测趋势，还是长期贴近真实互联网使用？</p>
<p>• 做分类信息时，为什么同样的流量会对应完全不同的商业模式和履约成本？</p>
<p>• 面对体量更大的合作伙伴，怎样先找到平等交流的维度，再从对方的真实问题建立互惠关系？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森，访谈时任腾讯副总监；他的经历横跨淘宝、SEO、分类信息创业与增长实践。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ieqFc8NZJsE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E203. 5 李森采访5</title>
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      <podcast:episode>203</podcast:episode>
      <itunes:title>E203. 5 李森采访5</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/f807c5cd</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>李森在头条从零搭建销售团队时，没有先堆基层人数，而是先找到几位风格互补的leader。团队扩张随后变成组织设计题：怎样处理强势、随和与理性角色的冲突，怎样用即时反馈推动销售线索，又何时承认岗位模式不适合自己。</p>

<p>适合正在组建管理层、扩大销售团队或考虑职业转向的人，帮助判断先招谁、怎样配置角色，以及继续投入某种工作模式是否值得。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 从零扩张销售团队时，为什么应先稳定直接汇报的leader，再向下招聘？</p>
<p>• 强势销售、老好人和理性分析者分别适合承担什么任务，又需要补足什么短板？</p>
<p>• 会议前先与善于思考的人梳理方案，如何在不依赖职位权威的情况下形成共识？</p>
<p>• 销售线索到成交反馈过慢时，即时奖励和目标拆解能解决什么问题？</p>
<p>• 在头条、滴滴与腾讯之间选择时，怎样区分管理规模、工作强度与业务复杂度带来的收益？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期讲述从滴滴到头条搭建销售团队、再回到滴滴并加入腾讯的职业选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=XUf5RbqVBUg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>李森在头条从零搭建销售团队时，没有先堆基层人数，而是先找到几位风格互补的leader。团队扩张随后变成组织设计题：怎样处理强势、随和与理性角色的冲突，怎样用即时反馈推动销售线索，又何时承认岗位模式不适合自己。</p>

<p>适合正在组建管理层、扩大销售团队或考虑职业转向的人，帮助判断先招谁、怎样配置角色，以及继续投入某种工作模式是否值得。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 从零扩张销售团队时，为什么应先稳定直接汇报的leader，再向下招聘？</p>
<p>• 强势销售、老好人和理性分析者分别适合承担什么任务，又需要补足什么短板？</p>
<p>• 会议前先与善于思考的人梳理方案，如何在不依赖职位权威的情况下形成共识？</p>
<p>• 销售线索到成交反馈过慢时，即时奖励和目标拆解能解决什么问题？</p>
<p>• 在头条、滴滴与腾讯之间选择时，怎样区分管理规模、工作强度与业务复杂度带来的收益？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期讲述从滴滴到头条搭建销售团队、再回到滴滴并加入腾讯的职业选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 30 Jul 2023 00:04:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>李森在头条从零搭建销售团队时，没有先堆基层人数，而是先找到几位风格互补的leader。团队扩张随后变成组织设计题：怎样处理强势、随和与理性角色的冲突，怎样用即时反馈推动销售线索，又何时承认岗位模式不适合自己。</p>

<p>适合正在组建管理层、扩大销售团队或考虑职业转向的人，帮助判断先招谁、怎样配置角色，以及继续投入某种工作模式是否值得。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 从零扩张销售团队时，为什么应先稳定直接汇报的leader，再向下招聘？</p>
<p>• 强势销售、老好人和理性分析者分别适合承担什么任务，又需要补足什么短板？</p>
<p>• 会议前先与善于思考的人梳理方案，如何在不依赖职位权威的情况下形成共识？</p>
<p>• 销售线索到成交反馈过慢时，即时奖励和目标拆解能解决什么问题？</p>
<p>• 在头条、滴滴与腾讯之间选择时，怎样区分管理规模、工作强度与业务复杂度带来的收益？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期讲述从滴滴到头条搭建销售团队、再回到滴滴并加入腾讯的职业选择。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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    </item>
    <item>
      <title>E201. 4 李森采访4</title>
      <itunes:episode>201</itunes:episode>
      <podcast:episode>201</podcast:episode>
      <itunes:title>E201. 4 李森采访4</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4233c92d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>李森从简化司机注册流程带来的安全反思讲起，进一步复盘滴滴进入小城市时如何寻找供需缺口：学校放学、夜间停运、新老城区与商圈开业，都能成为场景打法，但增长必须同时经得起复购和责任约束。</p>

<p>适合负责区域扩张、线下获客或平台运营的人，帮助判断何时该做地推、借助本地渠道，或先验证复购与安全边界。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 缩短注册流程能提高转化，但把审核后移会引入哪些长期安全风险？</p>
<p>• 进入陌生城市时，如何通过实地打车识别数据表之外的供需关系？</p>
<p>• 为什么学校、医院、新城区和夜间公交停运可以形成不同的场景打法？</p>
<p>• 地推只能解决局部触达时，怎样借助校园广播、本地媒体或商圈开业扩大覆盖？</p>
<p>• 城市试验成功后，如何沉淀为可复用的工具包，同时用复购检验增长质量？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期复盘滴滴的司机增长、小城市渗透与场景打法，并反思注册流程优化中的安全代价。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ArfiQWpihhA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>李森从简化司机注册流程带来的安全反思讲起，进一步复盘滴滴进入小城市时如何寻找供需缺口：学校放学、夜间停运、新老城区与商圈开业，都能成为场景打法，但增长必须同时经得起复购和责任约束。</p>

<p>适合负责区域扩张、线下获客或平台运营的人，帮助判断何时该做地推、借助本地渠道，或先验证复购与安全边界。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 缩短注册流程能提高转化，但把审核后移会引入哪些长期安全风险？</p>
<p>• 进入陌生城市时，如何通过实地打车识别数据表之外的供需关系？</p>
<p>• 为什么学校、医院、新城区和夜间公交停运可以形成不同的场景打法？</p>
<p>• 地推只能解决局部触达时，怎样借助校园广播、本地媒体或商圈开业扩大覆盖？</p>
<p>• 城市试验成功后，如何沉淀为可复用的工具包，同时用复购检验增长质量？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期复盘滴滴的司机增长、小城市渗透与场景打法，并反思注册流程优化中的安全代价。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ArfiQWpihhA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 30 Jul 2023 00:03:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/4233c92d/496062ec.mp3" length="25126439" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:duration>1567</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>李森从简化司机注册流程带来的安全反思讲起，进一步复盘滴滴进入小城市时如何寻找供需缺口：学校放学、夜间停运、新老城区与商圈开业，都能成为场景打法，但增长必须同时经得起复购和责任约束。</p>

<p>适合负责区域扩张、线下获客或平台运营的人，帮助判断何时该做地推、借助本地渠道，或先验证复购与安全边界。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 缩短注册流程能提高转化，但把审核后移会引入哪些长期安全风险？</p>
<p>• 进入陌生城市时，如何通过实地打车识别数据表之外的供需关系？</p>
<p>• 为什么学校、医院、新城区和夜间公交停运可以形成不同的场景打法？</p>
<p>• 地推只能解决局部触达时，怎样借助校园广播、本地媒体或商圈开业扩大覆盖？</p>
<p>• 城市试验成功后，如何沉淀为可复用的工具包，同时用复购检验增长质量？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期复盘滴滴的司机增长、小城市渗透与场景打法，并反思注册流程优化中的安全代价。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ArfiQWpihhA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带上你正在设计的增长流程，标出转化、复购与安全责任发生冲突的位置。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <podcast:transcript url="https://share.transistor.fm/s/4233c92d/transcript.txt" type="text/plain"/>
    </item>
    <item>
      <title>E200. 3 李森采访3</title>
      <itunes:episode>200</itunes:episode>
      <podcast:episode>200</podcast:episode>
      <itunes:title>E200. 3 李森采访3</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a9ebc477</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>父亲通过滴滴顺风车重新获得收入、社交与生活重心，也让李森第一次直观看见产品如何改变具体的人。为了进入滴滴，他借助猎头争取面试，并从完全看不懂数据表，转向用真实司机的经验破解增长问题。</p>

<p>适合缺少标准履历、正准备转入陌生行业的人，也适合需要判断司机拉新应从数据、地推还是供需关系切入的增长从业者。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 没有学历和大厂经历时，如何通过猎头建立联系，并把真实动机讲成可信的面试故事？</p>
<p>• 面对陌生的数据表和运营语言，为什么先访问核心司机能更快形成业务判断？</p>
<p>• 从父亲及其车友的注册与接单路径中，怎样发现现有快车用户可能成为顺风车供给？</p>
<p>• 加油站、洗车店地推与触达已有用户相比，司机拉新的效率差异来自哪里？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期回顾进入滴滴的过程，以及他如何把父亲和司机车友的真实经验转化为司机增长思路。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=2vZGD67NTzY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>带上你正在卡住的司机拉新问题，拆解用户访谈怎样转化为供给侧动作。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>父亲通过滴滴顺风车重新获得收入、社交与生活重心，也让李森第一次直观看见产品如何改变具体的人。为了进入滴滴，他借助猎头争取面试，并从完全看不懂数据表，转向用真实司机的经验破解增长问题。</p>

<p>适合缺少标准履历、正准备转入陌生行业的人，也适合需要判断司机拉新应从数据、地推还是供需关系切入的增长从业者。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 没有学历和大厂经历时，如何通过猎头建立联系，并把真实动机讲成可信的面试故事？</p>
<p>• 面对陌生的数据表和运营语言，为什么先访问核心司机能更快形成业务判断？</p>
<p>• 从父亲及其车友的注册与接单路径中，怎样发现现有快车用户可能成为顺风车供给？</p>
<p>• 加油站、洗车店地推与触达已有用户相比，司机拉新的效率差异来自哪里？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期回顾进入滴滴的过程，以及他如何把父亲和司机车友的真实经验转化为司机增长思路。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=2vZGD67NTzY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你正在卡住的司机拉新问题，拆解用户访谈怎样转化为供给侧动作。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 30 Jul 2023 00:02:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[<p>父亲通过滴滴顺风车重新获得收入、社交与生活重心，也让李森第一次直观看见产品如何改变具体的人。为了进入滴滴，他借助猎头争取面试，并从完全看不懂数据表，转向用真实司机的经验破解增长问题。</p>

<p>适合缺少标准履历、正准备转入陌生行业的人，也适合需要判断司机拉新应从数据、地推还是供需关系切入的增长从业者。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 没有学历和大厂经历时，如何通过猎头建立联系，并把真实动机讲成可信的面试故事？</p>
<p>• 面对陌生的数据表和运营语言，为什么先访问核心司机能更快形成业务判断？</p>
<p>• 从父亲及其车友的注册与接单路径中，怎样发现现有快车用户可能成为顺风车供给？</p>
<p>• 加油站、洗车店地推与触达已有用户相比，司机拉新的效率差异来自哪里？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期回顾进入滴滴的过程，以及他如何把父亲和司机车友的真实经验转化为司机增长思路。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=2vZGD67NTzY" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E202. 2 李森采访 2</title>
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      <itunes:title>E202. 2 李森采访 2</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/c29f9765</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>从SEO带来的短期流量与广告收入，到站台网探索分类信息的商业模式，李森逐渐意识到：会获客不等于能建立长期生意。灰色需求引出的线下风险、平台关停与团队责任，也迫使他重新理解供需关系和增长边界。</p>

<p>适合研究流量变现、平台业务或早期创业的人，用来判断短期红利能否沉淀为商业模式，以及何时应因风险停止扩张。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 依赖搜索算法红利的SEO项目，为什么需要不断建站，却难形成稳定资产？</p>
<p>• 站台网从分类信息流量出发，如何逐类测试租房、招聘和本地服务的商业模式？</p>
<p>• 获客能力很强但线下履约过重时，哪些交易看似有需求却无法经济地完成？</p>
<p>• 当平台撮合的线下行为产生安全与合规风险时，为什么技术审核和免责声明仍不够？</p>
<p>• 创业项目结束后，做滑雪教练与雪场获客如何成为重新观察行业和机会的过渡？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期回顾早期SEO、站台网创业与分类信息变现经历，以及业务关停后转做滑雪教练的阶段。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=GUOfaIhVQoA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>从SEO带来的短期流量与广告收入，到站台网探索分类信息的商业模式，李森逐渐意识到：会获客不等于能建立长期生意。灰色需求引出的线下风险、平台关停与团队责任，也迫使他重新理解供需关系和增长边界。</p>

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<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 依赖搜索算法红利的SEO项目，为什么需要不断建站，却难形成稳定资产？</p>
<p>• 站台网从分类信息流量出发，如何逐类测试租房、招聘和本地服务的商业模式？</p>
<p>• 获客能力很强但线下履约过重时，哪些交易看似有需求却无法经济地完成？</p>
<p>• 当平台撮合的线下行为产生安全与合规风险时，为什么技术审核和免责声明仍不够？</p>
<p>• 创业项目结束后，做滑雪教练与雪场获客如何成为重新观察行业和机会的过渡？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森在本期回顾早期SEO、站台网创业与分类信息变现经历，以及业务关停后转做滑雪教练的阶段。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 30 Jul 2023 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>从SEO带来的短期流量与广告收入，到站台网探索分类信息的商业模式，李森逐渐意识到：会获客不等于能建立长期生意。灰色需求引出的线下风险、平台关停与团队责任，也迫使他重新理解供需关系和增长边界。</p>

<p>适合研究流量变现、平台业务或早期创业的人，用来判断短期红利能否沉淀为商业模式，以及何时应因风险停止扩张。</p>

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<p>• 依赖搜索算法红利的SEO项目，为什么需要不断建站，却难形成稳定资产？</p>
<p>• 站台网从分类信息流量出发，如何逐类测试租房、招聘和本地服务的商业模式？</p>
<p>• 获客能力很强但线下履约过重时，哪些交易看似有需求却无法经济地完成？</p>
<p>• 当平台撮合的线下行为产生安全与合规风险时，为什么技术审核和免责声明仍不够？</p>
<p>• 创业项目结束后，做滑雪教练与雪场获客如何成为重新观察行业和机会的过渡？</p>

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<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E199. 1 李森采访 1</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/eed4656d</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>没有本科学历的李森，早期从淘宝倒卖耳机、游戏私服一路摸索到发布站生意。真正值得追问的不是传奇经历，而是他如何查攻略、找高手、快速试错，并在遭遇 DDoS 攻击后重新选择产业链位置。</p>

<p>适合缺少标准路径、正在寻找互联网机会或验证小生意的人，帮助你判断如何识别差价、跑通流程，并在失败后寻找投入更低、回报更高的环节。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 李森为什么能从淘宝上的价格差，进一步完成开店、进货、发货与收款的实际验证？</p>
<p>• 玩游戏形成的查攻略、找高手和反复试验，怎样迁移到陌生业务的学习？</p>
<p>• 游戏私服遭遇 DDoS 攻击后，为什么继续提高防御并不是唯一选择？</p>
<p>• 从服务器转向发布站，如何体现对产业链成本与收益环节的重新判断？</p>
<p>• 发布站怎样依靠内容、外部链接与百度搜索排名形成 SEO 流量？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森，高中毕业、没有本科学历；少年时期便尝试淘宝店、游戏私服与发布站，并在实践中学习技术、SEO 和商业运作。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=-nIcaJL1wzU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>没有本科学历的李森，早期从淘宝倒卖耳机、游戏私服一路摸索到发布站生意。真正值得追问的不是传奇经历，而是他如何查攻略、找高手、快速试错，并在遭遇 DDoS 攻击后重新选择产业链位置。</p>

<p>适合缺少标准路径、正在寻找互联网机会或验证小生意的人，帮助你判断如何识别差价、跑通流程，并在失败后寻找投入更低、回报更高的环节。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 李森为什么能从淘宝上的价格差，进一步完成开店、进货、发货与收款的实际验证？</p>
<p>• 玩游戏形成的查攻略、找高手和反复试验，怎样迁移到陌生业务的学习？</p>
<p>• 游戏私服遭遇 DDoS 攻击后，为什么继续提高防御并不是唯一选择？</p>
<p>• 从服务器转向发布站，如何体现对产业链成本与收益环节的重新判断？</p>
<p>• 发布站怎样依靠内容、外部链接与百度搜索排名形成 SEO 流量？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>李森，高中毕业、没有本科学历；少年时期便尝试淘宝店、游戏私服与发布站，并在实践中学习技术、SEO 和商业运作。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 30 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>没有本科学历的李森，早期从淘宝倒卖耳机、游戏私服一路摸索到发布站生意。真正值得追问的不是传奇经历，而是他如何查攻略、找高手、快速试错，并在遭遇 DDoS 攻击后重新选择产业链位置。</p>

<p>适合缺少标准路径、正在寻找互联网机会或验证小生意的人，帮助你判断如何识别差价、跑通流程，并在失败后寻找投入更低、回报更高的环节。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 李森为什么能从淘宝上的价格差，进一步完成开店、进货、发货与收款的实际验证？</p>
<p>• 玩游戏形成的查攻略、找高手和反复试验，怎样迁移到陌生业务的学习？</p>
<p>• 游戏私服遭遇 DDoS 攻击后，为什么继续提高防御并不是唯一选择？</p>
<p>• 从服务器转向发布站，如何体现对产业链成本与收益环节的重新判断？</p>
<p>• 发布站怎样依靠内容、外部链接与百度搜索排名形成 SEO 流量？</p>

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<p>李森，高中毕业、没有本科学历；少年时期便尝试淘宝店、游戏私服与发布站，并在实践中学习技术、SEO 和商业运作。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E198. 如何心平气和地面对他人和自己？｜得觉访谈2⧸2</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/6c715b16</link>
      <description>
        <![CDATA[这里是冠然关于「得觉」访谈的下集。用几个小例子简单介绍了如何使用这个理论体系。比如如何面对原生家庭，如何没有起床气。]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[这里是冠然关于「得觉」访谈的下集。用几个小例子简单介绍了如何使用这个理论体系。比如如何面对原生家庭，如何没有起床气。]]>
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      <pubDate>Fri, 28 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E197. 注意这个隐藏属性，让你识别出身边的大佬</title>
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      <itunes:title>E197. 注意这个隐藏属性，让你识别出身边的大佬</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/a2d7cfeb</link>
      <description>
        <![CDATA[如果你身边有厉害的人，但是你看不出厉害在哪里，如何学习，那就看看这期吧。]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[如果你身边有厉害的人，但是你看不出厉害在哪里，如何学习，那就看看这期吧。]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 23 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[如果你身边有厉害的人，但是你看不出厉害在哪里，如何学习，那就看看这期吧。]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E196. 面试的核心是围绕这两件事</title>
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        <![CDATA[光叔分享面试经验的 3/3，让我们一起谢谢光叔！

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
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        <![CDATA[光叔分享面试经验的 3/3，让我们一起谢谢光叔！

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
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      <pubDate>Thu, 20 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[光叔分享面试经验的 3/3，让我们一起谢谢光叔！

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
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      <title>E195. 这些面试技巧对相亲也是很有帮助的！</title>
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      <itunes:title>E195. 这些面试技巧对相亲也是很有帮助的！</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[光叔采访的第二期

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
      </description>
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        <![CDATA[光叔采访的第二期

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
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      <pubDate>Tue, 18 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[光叔采访的第二期

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
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      <title>E194. 理财、套牢、认知差，让你赚不到钱的三个概念误区</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>买了理财产品不等于完成了资产配置，亏损后等待回本也不等于风险消失。本期用“市场是充分竞争的”这一前提，拆解低风险收益、超额的回报、认知之内的机会与套牢心理。</p>

<p>适合正在配置储蓄、理财产品或股票的人，帮助你区分安全性与增长性，并判断持仓是基于未来价值，还是被过去的买入成本牵制。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么本期认为，多数通过银行接触到的理财产品在近似低风险的前提下，回报也较有限，不能代替完整的投资规划？</p>
<p>• 在市场是充分竞争的前提下，超额的回报通常对应哪些额外条件？</p>
<p>• 主播如何描述自己用可承受风险的小仓位尝试非标准投资机会？</p>
<p>• 说自己被套牢时，过去的买入成本如何干扰对未来涨跌的判断？</p>
<p>• 本期为什么用“现在是否还愿意买入”来检查套牢心理，同时明确这不等于建议卖出所有亏损持仓？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=K_MkSw46VQo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e3ebb7c1/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一个你听到的投资观点，检查其中对风险、认知边界与持有理由的假设。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>买了理财产品不等于完成了资产配置，亏损后等待回本也不等于风险消失。本期用“市场是充分竞争的”这一前提，拆解低风险收益、超额的回报、认知之内的机会与套牢心理。</p>

<p>适合正在配置储蓄、理财产品或股票的人，帮助你区分安全性与增长性，并判断持仓是基于未来价值，还是被过去的买入成本牵制。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么本期认为，多数通过银行接触到的理财产品在近似低风险的前提下，回报也较有限，不能代替完整的投资规划？</p>
<p>• 在市场是充分竞争的前提下，超额的回报通常对应哪些额外条件？</p>
<p>• 主播如何描述自己用可承受风险的小仓位尝试非标准投资机会？</p>
<p>• 说自己被套牢时，过去的买入成本如何干扰对未来涨跌的判断？</p>
<p>• 本期为什么用“现在是否还愿意买入”来检查套牢心理，同时明确这不等于建议卖出所有亏损持仓？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=K_MkSw46VQo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e3ebb7c1/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Sun, 16 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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<p>适合正在配置储蓄、理财产品或股票的人，帮助你区分安全性与增长性，并判断持仓是基于未来价值，还是被过去的买入成本牵制。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么本期认为，多数通过银行接触到的理财产品在近似低风险的前提下，回报也较有限，不能代替完整的投资规划？</p>
<p>• 在市场是充分竞争的前提下，超额的回报通常对应哪些额外条件？</p>
<p>• 主播如何描述自己用可承受风险的小仓位尝试非标准投资机会？</p>
<p>• 说自己被套牢时，过去的买入成本如何干扰对未来涨跌的判断？</p>
<p>• 本期为什么用“现在是否还愿意买入”来检查套牢心理，同时明确这不等于建议卖出所有亏损持仓？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=K_MkSw46VQo" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>带上一个你听到的投资观点，检查其中对风险、认知边界与持有理由的假设。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <title>E193. 钻石保值吗？为什么你到手亏一半？</title>
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        <![CDATA[苏总采访的下期

介绍了钻石的生产流程，稀缺度，各环节的利润空间，历史价格波动等]]>
      </description>
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        <![CDATA[苏总采访的下期

介绍了钻石的生产流程，稀缺度，各环节的利润空间，历史价格波动等]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 13 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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介绍了钻石的生产流程，稀缺度，各环节的利润空间，历史价格波动等]]>
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      <title>E192. 用钻石的价格，揭穿营销的真谛</title>
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      <description>
        <![CDATA[水贝苏总是中国钻石前三的老板，最源头的渠道商，给几乎所有品牌，包括周大福、DR、Tiffany等供货。这里是采访他的上集，给我们讲一讲渠道商眼里，钻石祛魅之后，作为一个简单货品的价值和价格从何而来。也帮我们揭秘了日常消费者看到的钻石价格和批发价格的差距在哪里。

苏总用天然冰和人造冰，来对比天然钻与培育钻，也是非常直击本质的。大家不妨多思考一下，作为一个接触过无数钻石的顶级钻石老板，和业内人士，为什么会形成这样的认知？]]>
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苏总用天然冰和人造冰，来对比天然钻与培育钻，也是非常直击本质的。大家不妨多思考一下，作为一个接触过无数钻石的顶级钻石老板，和业内人士，为什么会形成这样的认知？]]>
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      <pubDate>Tue, 11 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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苏总用天然冰和人造冰，来对比天然钻与培育钻，也是非常直击本质的。大家不妨多思考一下，作为一个接触过无数钻石的顶级钻石老板，和业内人士，为什么会形成这样的认知？]]>
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      <title>E191. 回美国了！为什么离开大厂？</title>
      <itunes:episode>191</itunes:episode>
      <podcast:episode>191</podcast:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/327dcf93</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>离开腾讯、返回美国并加入 startup Statsig，不是对大厂的简单否定，而是一次关于个人阶段、工作影响力与机会成本的取舍。本期也回顾腾讯、Facebook 等大厂的优势，以及流程稳定性带来的另一面。</p>

<p>适合在大厂与创业公司、国内与美国之间做选择的人，帮助你把职业影响力、家庭安排、生活偏好和机会成本放进同一套决策中。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 腾讯、Facebook 等大厂的核心业务与资源，为什么既是优势，也会拉开个人工作与公司结果的距离？</p>
<p>• 当流程用于避免大错时，为什么推动一个新想法仍可能变得困难？</p>
<p>• 选择 startup 的关键，是否在于让个人工作与公司结果更紧密相关？</p>
<p>• 返回美国的决定中，家庭安排、科技行业机会与机会成本如何共同起作用？</p>
<p>• 比较两地生活时，为什么个人偏好比抽象的优劣判断更重要？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4d30OK7-4PM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/327dcf93/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你正在权衡的职业或迁居选择，列出个人目标、确定收益与机会成本。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>离开腾讯、返回美国并加入 startup Statsig，不是对大厂的简单否定，而是一次关于个人阶段、工作影响力与机会成本的取舍。本期也回顾腾讯、Facebook 等大厂的优势，以及流程稳定性带来的另一面。</p>

<p>适合在大厂与创业公司、国内与美国之间做选择的人，帮助你把职业影响力、家庭安排、生活偏好和机会成本放进同一套决策中。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 腾讯、Facebook 等大厂的核心业务与资源，为什么既是优势，也会拉开个人工作与公司结果的距离？</p>
<p>• 当流程用于避免大错时，为什么推动一个新想法仍可能变得困难？</p>
<p>• 选择 startup 的关键，是否在于让个人工作与公司结果更紧密相关？</p>
<p>• 返回美国的决定中，家庭安排、科技行业机会与机会成本如何共同起作用？</p>
<p>• 比较两地生活时，为什么个人偏好比抽象的优劣判断更重要？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4d30OK7-4PM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/327dcf93/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Sat, 08 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>离开腾讯、返回美国并加入 startup Statsig，不是对大厂的简单否定，而是一次关于个人阶段、工作影响力与机会成本的取舍。本期也回顾腾讯、Facebook 等大厂的优势，以及流程稳定性带来的另一面。</p>

<p>适合在大厂与创业公司、国内与美国之间做选择的人，帮助你把职业影响力、家庭安排、生活偏好和机会成本放进同一套决策中。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 腾讯、Facebook 等大厂的核心业务与资源，为什么既是优势，也会拉开个人工作与公司结果的距离？</p>
<p>• 当流程用于避免大错时，为什么推动一个新想法仍可能变得困难？</p>
<p>• 选择 startup 的关键，是否在于让个人工作与公司结果更紧密相关？</p>
<p>• 返回美国的决定中，家庭安排、科技行业机会与机会成本如何共同起作用？</p>
<p>• 比较两地生活时，为什么个人偏好比抽象的优劣判断更重要？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4d30OK7-4PM" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E190. 珠宝销售如何让你冲动消费？</title>
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        <![CDATA[采访lulu的下集]]>
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      <pubDate>Fri, 07 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E189. 如何自洽？｜得觉访谈1⧸2</title>
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        <![CDATA[「得觉」是一个根植于中国文化的心理学体系，和我们的日常经验非常有共鸣。采访冠然同学，来为我们介绍一下这个体系。分两集，上半集介绍了这个体系的简单概念，尤其是「自」、「我」，以及自我对话。希望能帮大家接触到这个奇妙的世界。]]>
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      <pubDate>Mon, 03 Jul 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E188. 全网最真诚的红蓝宝石一手科普｜深水行业如何判断价值？</title>
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        <![CDATA[深圳水贝是一个非常神奇的地方，在这里面，所有贵重的珠宝和黄金，都是用批发价售卖的（当然你去的话可能拿不到批发价）。我们采访到了水贝珠宝世家的lulu，给大家讲解一下彩色宝石如何判断好坏，不同渠道的价格如何定的，我们普通消费者如何不做冤大头。这里是上集]]>
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        <![CDATA[深圳水贝是一个非常神奇的地方，在这里面，所有贵重的珠宝和黄金，都是用批发价售卖的（当然你去的话可能拿不到批发价）。我们采访到了水贝珠宝世家的lulu，给大家讲解一下彩色宝石如何判断好坏，不同渠道的价格如何定的，我们普通消费者如何不做冤大头。这里是上集]]>
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      <pubDate>Fri, 30 Jun 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E187. 打工人喝茶的好处？｜工夫茶非遗传承采访2⧸3</title>
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        <![CDATA[采访詹老师的2/3]]>
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        <![CDATA[采访詹老师的2/3]]>
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      <pubDate>Mon, 26 Jun 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E186. 真诚是面试第一要义</title>
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      <description>
        <![CDATA[采访腾讯CDD（内容生态部）总经理光芒，分享他多年来作为面试官，积累的面试经验

总共三集，这是第一集

腾讯招聘的视频：https://www.bilibili.com/video/BV14m4y1q7Hr

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
      </description>
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总共三集，这是第一集

腾讯招聘的视频：https://www.bilibili.com/video/BV14m4y1q7Hr

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
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      <pubDate>Fri, 23 Jun 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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总共三集，这是第一集

腾讯招聘的视频：https://www.bilibili.com/video/BV14m4y1q7Hr

往期关于面试的视频：
开放式问题在问什么：https://youtu.be/dbnavqzaTmA
帮你拆解一切问题的MECE框架：https://youtu.be/pPPGa3x7zBM
回答问题的三板斧：https://youtu.be/ZBOMGr3JFXM
面试过程实战，面试官内心戏详解版：https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM
面试准备全过程干货：https://youtu.be/EdZNyICyl0I
如何准备简历：https://youtu.be/4eYzTGxZazw]]>
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      <title>E185. 原来有意义的人生这么短？｜Mutiple-Fire系列</title>
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      <description>
        <![CDATA[Leon这次采访的最后一期。感兴趣请继续关注他的网站multifire.org和爱旅行的四重奏]]>
      </description>
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        <![CDATA[Leon这次采访的最后一期。感兴趣请继续关注他的网站multifire.org和爱旅行的四重奏]]>
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      <pubDate>Thu, 15 Jun 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E184. 想清楚这些，才能成为财富的主人｜Multiple-Fire系列</title>
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      <description>
        <![CDATA[What Lead You Here Won't Get You There https://realsy.medium.com/what-lead-you-here-wont-get-you-there-bb313cf9231d
90 Year Human Life in Weeks https://waitbutwhy.com/2014/05/life-weeks.html]]>
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        <![CDATA[What Lead You Here Won't Get You There https://realsy.medium.com/what-lead-you-here-wont-get-you-there-bb313cf9231d
90 Year Human Life in Weeks https://waitbutwhy.com/2014/05/life-weeks.html]]>
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      <pubDate>Sat, 10 Jun 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[What Lead You Here Won't Get You There https://realsy.medium.com/what-lead-you-here-wont-get-you-there-bb313cf9231d
90 Year Human Life in Weeks https://waitbutwhy.com/2014/05/life-weeks.html]]>
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      <title>E183. Web3其实是二次元？｜如何判断新技术？</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>Web3 是否真是互联网的下一代，还是现有互联网中的一个子集？本期把它还原为区块链及 open access不可篡改的数据库，并检验去中心化、NFT 与“可拥有”等主张究竟解决了什么问题。</p>

<p>适合评估 Web3 项目的 builder、投资者与技术从业者，帮助你越过概念包装，从真实需求、替代方案和 Who pays for the gas fee 判断商业价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 Web3 更像互联网的一个子集，而不是 Web2 的必然替代？</p>
<p>• 区块链作为 open access不可篡改的数据库，真正独特的能力和边界是什么？</p>
<p>• 去中心化为何不是 Web3 独有的特征，中心化又解决了哪些效率问题？</p>
<p>• NFT 所代表的链上凭证，为什么不能自动带来现实世界的所有权？</p>
<p>• 用 Who pays for the gas fee，如何检验需求是否真实、商业模式能否成立？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=uO8LTlmyfGk" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/c06ff335/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上你正在评估的新技术项目，用真实需求、付费者与实现成本检验它的价值。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Web3 是否真是互联网的下一代，还是现有互联网中的一个子集？本期把它还原为区块链及 open access不可篡改的数据库，并检验去中心化、NFT 与“可拥有”等主张究竟解决了什么问题。</p>

<p>适合评估 Web3 项目的 builder、投资者与技术从业者，帮助你越过概念包装，从真实需求、替代方案和 Who pays for the gas fee 判断商业价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 Web3 更像互联网的一个子集，而不是 Web2 的必然替代？</p>
<p>• 区块链作为 open access不可篡改的数据库，真正独特的能力和边界是什么？</p>
<p>• 去中心化为何不是 Web3 独有的特征，中心化又解决了哪些效率问题？</p>
<p>• NFT 所代表的链上凭证，为什么不能自动带来现实世界的所有权？</p>
<p>• 用 Who pays for the gas fee，如何检验需求是否真实、商业模式能否成立？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      <pubDate>Mon, 05 Jun 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Web3 是否真是互联网的下一代，还是现有互联网中的一个子集？本期把它还原为区块链及 open access不可篡改的数据库，并检验去中心化、NFT 与“可拥有”等主张究竟解决了什么问题。</p>

<p>适合评估 Web3 项目的 builder、投资者与技术从业者，帮助你越过概念包装，从真实需求、替代方案和 Who pays for the gas fee 判断商业价值。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么 Web3 更像互联网的一个子集，而不是 Web2 的必然替代？</p>
<p>• 区块链作为 open access不可篡改的数据库，真正独特的能力和边界是什么？</p>
<p>• 去中心化为何不是 Web3 独有的特征，中心化又解决了哪些效率问题？</p>
<p>• NFT 所代表的链上凭证，为什么不能自动带来现实世界的所有权？</p>
<p>• 用 Who pays for the gas fee，如何检验需求是否真实、商业模式能否成立？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E182. 如何通过沟通，让老板主动帮你？</title>
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      <itunes:title>E182. 如何通过沟通，让老板主动帮你？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/5c5bc10a</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>当老板拿走你的工作 credit，直接追问未必能改善下一次合作。本期从一个真实职场案例出发，拆解如何把 visibility 与 cross team collaboration 联系起来，找到员工和 manager 都在意的 common ground。</p>

<p>适合成果没有被看见、需要跨团队建立影响力的人，帮助你判断何时先询问建议，何时明确提出 credit 诉求，以及怎样让对方看到帮助你的收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么把 credit 说成“更好完成工作”的条件，可能形成不真诚的因果关系？</p>
<p>• 如何用逐步沟通先询问老板对 cross team collaboration 的建议，再争取 visibility？</p>
<p>• 员工建立跨团队影响力，为什么也可能符合 manager 的利益？</p>
<p>• 怎样从双方不同的诉求中找到 common ground，避免沟通越走越远？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=N4AI18kDvWI" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>当老板拿走你的工作 credit，直接追问未必能改善下一次合作。本期从一个真实职场案例出发，拆解如何把 visibility 与 cross team collaboration 联系起来，找到员工和 manager 都在意的 common ground。</p>

<p>适合成果没有被看见、需要跨团队建立影响力的人，帮助你判断何时先询问建议，何时明确提出 credit 诉求，以及怎样让对方看到帮助你的收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么把 credit 说成“更好完成工作”的条件，可能形成不真诚的因果关系？</p>
<p>• 如何用逐步沟通先询问老板对 cross team collaboration 的建议，再争取 visibility？</p>
<p>• 员工建立跨团队影响力，为什么也可能符合 manager 的利益？</p>
<p>• 怎样从双方不同的诉求中找到 common ground，避免沟通越走越远？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 30 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>当老板拿走你的工作 credit，直接追问未必能改善下一次合作。本期从一个真实职场案例出发，拆解如何把 visibility 与 cross team collaboration 联系起来，找到员工和 manager 都在意的 common ground。</p>

<p>适合成果没有被看见、需要跨团队建立影响力的人，帮助你判断何时先询问建议，何时明确提出 credit 诉求，以及怎样让对方看到帮助你的收益。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

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<p>• 如何用逐步沟通先询问老板对 cross team collaboration 的建议，再争取 visibility？</p>
<p>• 员工建立跨团队影响力，为什么也可能符合 manager 的利益？</p>
<p>• 怎样从双方不同的诉求中找到 common ground，避免沟通越走越远？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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    </item>
    <item>
      <title>E181. 如何摆脱无意义的工作？｜Multiple-Fire系列</title>
      <itunes:episode>181</itunes:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d423361e</link>
      <description>
        <![CDATA[FIRE（财务自由退休）的概念，大家可能都听说过。Leon(@multifireclub ，微信视频号：爱旅行的四重奏) 发明和践行了Multiple FIRE的做法，在职业生涯的黄金期，停止工作，带着全家开启了500天的环游世界之旅。

看似“不负责任”的决定，背后有着对工作、教育、人生，更加深刻的思考。非常值得看！

Leon关于Multiple Fire的网站：https://multifire.org/

两年前采访Leon关于投资实操建议，和投资理念学习的视频：https://youtu.be/9LKJ8JdLtfI]]>
      </description>
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        <![CDATA[FIRE（财务自由退休）的概念，大家可能都听说过。Leon(@multifireclub ，微信视频号：爱旅行的四重奏) 发明和践行了Multiple FIRE的做法，在职业生涯的黄金期，停止工作，带着全家开启了500天的环游世界之旅。

看似“不负责任”的决定，背后有着对工作、教育、人生，更加深刻的思考。非常值得看！

Leon关于Multiple Fire的网站：https://multifire.org/

两年前采访Leon关于投资实操建议，和投资理念学习的视频：https://youtu.be/9LKJ8JdLtfI]]>
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      <pubDate>Tue, 23 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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看似“不负责任”的决定，背后有着对工作、教育、人生，更加深刻的思考。非常值得看！

Leon关于Multiple Fire的网站：https://multifire.org/

两年前采访Leon关于投资实操建议，和投资理念学习的视频：https://youtu.be/9LKJ8JdLtfI]]>
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      <title>E180. 用一颗咖啡豆连接土地和人｜泰华梧桐岛起源故事</title>
      <itunes:episode>180</itunes:episode>
      <podcast:episode>180</podcast:episode>
      <itunes:title>E180. 用一颗咖啡豆连接土地和人｜泰华梧桐岛起源故事</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/8cfd96de</link>
      <description>
        <![CDATA[也是一期消磨时光的视频，但是挺有意思的]]>
      </description>
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        <![CDATA[也是一期消磨时光的视频，但是挺有意思的]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 21 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    <item>
      <title>E179. 工厂里的一天，你能坚持下来吗？</title>
      <itunes:episode>179</itunes:episode>
      <podcast:episode>179</podcast:episode>
      <itunes:title>E179. 工厂里的一天，你能坚持下来吗？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/138a9719</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>许教授为了研究制造业，曾真正进入电子厂和鞋厂打螺丝：动作被切成按秒重复的工序，收入依赖加班，失误还可能带来责骂、返工与义务加班。这段经历把机器人替代之外更隐蔽的问题摆到眼前——谁承担了便利产品的生产代价？</p>

<p>适合科技产品消费者、供应链从业者及关注劳动议题的人，帮助判断效率、价格与劳工标准之间被忽略的关系。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 制造业流水线如何把工作切成按秒计算、持续重复的动作？</p>
<p>• 为什么工人的收入结构会把加班变成常态，并可能进一步出现义务加班？</p>
<p>• 不良品、产量要求和简单粗暴的管理怎样叠加体力、精神与收入压力？</p>
<p>• 机器人替代劳动力的讨论，为何不能脱离工人当下的真实工作环境？</p>
<p>• 消费者和品牌应怎样追问供应链上的生产条件与劳工标准？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>许教授，研究机器人及机器人对劳动力的替代；他曾以工人身份进入多家制造业工厂开展调研。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UDRJRTYESRE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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</p>

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<p>带上一个你使用的电子产品，追查它的生产环节与劳工标准，并整理仍需向品牌追问的问题。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>许教授为了研究制造业，曾真正进入电子厂和鞋厂打螺丝：动作被切成按秒重复的工序，收入依赖加班，失误还可能带来责骂、返工与义务加班。这段经历把机器人替代之外更隐蔽的问题摆到眼前——谁承担了便利产品的生产代价？</p>

<p>适合科技产品消费者、供应链从业者及关注劳动议题的人，帮助判断效率、价格与劳工标准之间被忽略的关系。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 制造业流水线如何把工作切成按秒计算、持续重复的动作？</p>
<p>• 为什么工人的收入结构会把加班变成常态，并可能进一步出现义务加班？</p>
<p>• 不良品、产量要求和简单粗暴的管理怎样叠加体力、精神与收入压力？</p>
<p>• 机器人替代劳动力的讨论，为何不能脱离工人当下的真实工作环境？</p>
<p>• 消费者和品牌应怎样追问供应链上的生产条件与劳工标准？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>许教授，研究机器人及机器人对劳动力的替代；他曾以工人身份进入多家制造业工厂开展调研。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UDRJRTYESRE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/138a9719/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一个你使用的电子产品，追查它的生产环节与劳工标准，并整理仍需向品牌追问的问题。</p>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Fri, 19 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>许教授为了研究制造业，曾真正进入电子厂和鞋厂打螺丝：动作被切成按秒重复的工序，收入依赖加班，失误还可能带来责骂、返工与义务加班。这段经历把机器人替代之外更隐蔽的问题摆到眼前——谁承担了便利产品的生产代价？</p>

<p>适合科技产品消费者、供应链从业者及关注劳动议题的人，帮助判断效率、价格与劳工标准之间被忽略的关系。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 制造业流水线如何把工作切成按秒计算、持续重复的动作？</p>
<p>• 为什么工人的收入结构会把加班变成常态，并可能进一步出现义务加班？</p>
<p>• 不良品、产量要求和简单粗暴的管理怎样叠加体力、精神与收入压力？</p>
<p>• 机器人替代劳动力的讨论，为何不能脱离工人当下的真实工作环境？</p>
<p>• 消费者和品牌应怎样追问供应链上的生产条件与劳工标准？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>许教授，研究机器人及机器人对劳动力的替代；他曾以工人身份进入多家制造业工厂开展调研。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UDRJRTYESRE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <title>E178. 应届生三年为公司赚五十亿，靠的是｜直播话术的本质</title>
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        <![CDATA[Rod采访 - 关于直播玩法

对购买奢侈品等一系列话术都有用]]>
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        <![CDATA[Rod采访 - 关于直播玩法

对购买奢侈品等一系列话术都有用]]>
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      <pubDate>Wed, 17 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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对购买奢侈品等一系列话术都有用]]>
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      <title>E177. 培养思维深度，要小心这三个字！</title>
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        <![CDATA[提高批判性思维和判断力系列]]>
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      <pubDate>Mon, 15 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E176. 互联网公主星瞳·马的一天和一年</title>
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        <![CDATA[星瞳：https://space.bilibili.com/401315430]]>
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        <![CDATA[星瞳：https://space.bilibili.com/401315430]]>
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      <pubDate>Tue, 09 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E175. GPT，30分钟的讲解，一小时的问答讨论，IEG读书会</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>课代表在 IEG 读书会把 ChatGPT 从“看热闹”拉回真实决策：它为何能通用、会不会产生意识、幻觉该怎样验证，以及人和组织该把哪些能力交给模型。技术讲解之后，现场围绕 AGI、教育、创业和监管展开交锋。</p>

<p>适合产品经理、工程师、内容与教育从业者，帮助判断 ChatGPT 能做什么、不能怎样使用，以及应保留哪些批判性思维。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• in-context learning 为什么能让模型在不修改自身参数的情况下利用新数据？</p>
<p>• reinforcement learning with human feedback 如何把生成式大语言模型调教成可对话的 ChatGPT？</p>
<p>• 面对幻觉，为什么不应直接把 ChatGPT 当搜索引擎，又该怎样借助可验证来源？</p>
<p>• 从 ChatGPT 到 AGI，缺少现实感知、多模态反馈和自主目标意味着什么？</p>
<p>• 提示工程师更需要工程能力还是产品能力，人与模型的对话质量为何差异巨大？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>本期主讲人为腾讯 IEG 数据增长数据科学副总监，也是“课代表立正”账号的创作者。本期讲解 ChatGPT 的技术机制，并回应现场关于 OpenAI、AGI 与社会影响的问题。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8ZAmt3Bn5fs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/7f694ffc/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一个你正用 ChatGPT 处理却不敢完全信任的任务，一起梳理验证方法与人类判断应放在哪里。</p>
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      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>课代表在 IEG 读书会把 ChatGPT 从“看热闹”拉回真实决策：它为何能通用、会不会产生意识、幻觉该怎样验证，以及人和组织该把哪些能力交给模型。技术讲解之后，现场围绕 AGI、教育、创业和监管展开交锋。</p>

<p>适合产品经理、工程师、内容与教育从业者，帮助判断 ChatGPT 能做什么、不能怎样使用，以及应保留哪些批判性思维。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• in-context learning 为什么能让模型在不修改自身参数的情况下利用新数据？</p>
<p>• reinforcement learning with human feedback 如何把生成式大语言模型调教成可对话的 ChatGPT？</p>
<p>• 面对幻觉，为什么不应直接把 ChatGPT 当搜索引擎，又该怎样借助可验证来源？</p>
<p>• 从 ChatGPT 到 AGI，缺少现实感知、多模态反馈和自主目标意味着什么？</p>
<p>• 提示工程师更需要工程能力还是产品能力，人与模型的对话质量为何差异巨大？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>本期主讲人为腾讯 IEG 数据增长数据科学副总监，也是“课代表立正”账号的创作者。本期讲解 ChatGPT 的技术机制，并回应现场关于 OpenAI、AGI 与社会影响的问题。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8ZAmt3Bn5fs" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Sun, 07 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>课代表在 IEG 读书会把 ChatGPT 从“看热闹”拉回真实决策：它为何能通用、会不会产生意识、幻觉该怎样验证，以及人和组织该把哪些能力交给模型。技术讲解之后，现场围绕 AGI、教育、创业和监管展开交锋。</p>

<p>适合产品经理、工程师、内容与教育从业者，帮助判断 ChatGPT 能做什么、不能怎样使用，以及应保留哪些批判性思维。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• in-context learning 为什么能让模型在不修改自身参数的情况下利用新数据？</p>
<p>• reinforcement learning with human feedback 如何把生成式大语言模型调教成可对话的 ChatGPT？</p>
<p>• 面对幻觉，为什么不应直接把 ChatGPT 当搜索引擎，又该怎样借助可验证来源？</p>
<p>• 从 ChatGPT 到 AGI，缺少现实感知、多模态反馈和自主目标意味着什么？</p>
<p>• 提示工程师更需要工程能力还是产品能力，人与模型的对话质量为何差异巨大？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>本期主讲人为腾讯 IEG 数据增长数据科学副总监，也是“课代表立正”账号的创作者。本期讲解 ChatGPT 的技术机制，并回应现场关于 OpenAI、AGI 与社会影响的问题。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <title>E174. 抖音如何让你欲罢不能？</title>
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        <![CDATA[Rod采访第三期，下]]>
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      <pubDate>Fri, 05 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E173. 字节跳动的牛逼之处，真正内行的视角</title>
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        <![CDATA[Rod采访，第三部分的上]]>
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        <![CDATA[Rod采访，第三部分的上]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 03 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[Rod采访，第三部分的上]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E172. Drink with me ｜ 两小时无主题闲扯</title>
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      <podcast:episode>172</podcast:episode>
      <itunes:title>E172. Drink with me ｜ 两小时无主题闲扯</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/744e4b60</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>这场长谈从 off menu 点酒开始，在酒精、饥饿、正念、戒烟、内容创作与意识之间随意游走。调酒师把客人的模糊想法变成具体风味，聊天则像一段无需紧盯屏幕的陪伴，让偶然出现的问题自然展开。</p>

<p>适合对调酒、消费欲望或长内容创作感兴趣的人，帮助理解怎样表达偏好、观察冲动，并判断一段无主题内容为何仍能成立。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 点 off menu 时，怎样用基酒、酒精度、酸甜和风味描述，让调酒师理解你的偏好？</p>
<p>• 一杯加入汤力水的酒，如何从清爽起步并形成渐进的饮用体验？</p>
<p>• 主播如何描述自己用正念观察饥饿感、识别无聊触发的进食冲动，并提醒这段限时进食体验未必适合他人？</p>
<p>• 牛肝菌、番茄、Cheese 与 Mezcal 如何被组合成接近牛排体验的鸡尾酒？</p>
<p>• 当视频不追求高密度信息时，怎样把闲聊设计成可供消磨时间的陪伴？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=m_71LZju6BU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/744e4b60/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一杯你想象中的风味组合或一次被消费冲动牵着走的经历，一起拆解选择背后的感受。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>这场长谈从 off menu 点酒开始，在酒精、饥饿、正念、戒烟、内容创作与意识之间随意游走。调酒师把客人的模糊想法变成具体风味，聊天则像一段无需紧盯屏幕的陪伴，让偶然出现的问题自然展开。</p>

<p>适合对调酒、消费欲望或长内容创作感兴趣的人，帮助理解怎样表达偏好、观察冲动，并判断一段无主题内容为何仍能成立。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 点 off menu 时，怎样用基酒、酒精度、酸甜和风味描述，让调酒师理解你的偏好？</p>
<p>• 一杯加入汤力水的酒，如何从清爽起步并形成渐进的饮用体验？</p>
<p>• 主播如何描述自己用正念观察饥饿感、识别无聊触发的进食冲动，并提醒这段限时进食体验未必适合他人？</p>
<p>• 牛肝菌、番茄、Cheese 与 Mezcal 如何被组合成接近牛排体验的鸡尾酒？</p>
<p>• 当视频不追求高密度信息时，怎样把闲聊设计成可供消磨时间的陪伴？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=m_71LZju6BU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 01 May 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>这场长谈从 off menu 点酒开始，在酒精、饥饿、正念、戒烟、内容创作与意识之间随意游走。调酒师把客人的模糊想法变成具体风味，聊天则像一段无需紧盯屏幕的陪伴，让偶然出现的问题自然展开。</p>

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<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 点 off menu 时，怎样用基酒、酒精度、酸甜和风味描述，让调酒师理解你的偏好？</p>
<p>• 一杯加入汤力水的酒，如何从清爽起步并形成渐进的饮用体验？</p>
<p>• 主播如何描述自己用正念观察饥饿感、识别无聊触发的进食冲动，并提醒这段限时进食体验未必适合他人？</p>
<p>• 牛肝菌、番茄、Cheese 与 Mezcal 如何被组合成接近牛排体验的鸡尾酒？</p>
<p>• 当视频不追求高密度信息时，怎样把闲聊设计成可供消磨时间的陪伴？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E171. 工夫茶的原理和手法，一次学清楚</title>
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      <itunes:title>E171. 工夫茶的原理和手法，一次学清楚</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/6ad36296</link>
      <description>
        <![CDATA[采访詹老师的1/3]]>
      </description>
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        <![CDATA[采访詹老师的1/3]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Wed, 26 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    <item>
      <title>E170. ChatGPT的泡沫快碎了吗？</title>
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      <itunes:title>E170. ChatGPT的泡沫快碎了吗？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/e3ebd260</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>ChatGPT 的短期热度可能让人急着寻找快速机会，长期改变却更难想象。从汽车、互联网到移动互联网，真正庞大的价值往往不在替换旧岗位或搬运旧流程，而在解决过去无法被具象化的问题。</p>

<p>适合正在评估 GPT 产品、职业选择或创业方向的人，帮助区分短期增效与技术原生机会，把注意力转向真实的需求。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么人们容易高估 ChatGPT 的近期机会，却低估它对长期产业结构的影响？</p>
<p>• 汽车带来的价值为何不只在取代马车，还包括公路、物流、旅行和贸易？</p>
<p>• 互联网泡沫说明了什么：把线下流程搬到线上，与创造原生产品有何区别？</p>
<p>• 微信、美团等移动互联网产品为什么不是简单重做已有工具？</p>
<p>• 寻找 GPT 机会时，为什么应先问哪些需求过去完全无法解决，以及用户是否真的愿意使用？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=F8udMyNXq88" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/e3ebd260/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
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<p>带上一个你想用 GPT 解决却仍说不清需求的产品设想，一起检验它是旧流程增效还是技术原生机会。</p>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>ChatGPT 的短期热度可能让人急着寻找快速机会，长期改变却更难想象。从汽车、互联网到移动互联网，真正庞大的价值往往不在替换旧岗位或搬运旧流程，而在解决过去无法被具象化的问题。</p>

<p>适合正在评估 GPT 产品、职业选择或创业方向的人，帮助区分短期增效与技术原生机会，把注意力转向真实的需求。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么人们容易高估 ChatGPT 的近期机会，却低估它对长期产业结构的影响？</p>
<p>• 汽车带来的价值为何不只在取代马车，还包括公路、物流、旅行和贸易？</p>
<p>• 互联网泡沫说明了什么：把线下流程搬到线上，与创造原生产品有何区别？</p>
<p>• 微信、美团等移动互联网产品为什么不是简单重做已有工具？</p>
<p>• 寻找 GPT 机会时，为什么应先问哪些需求过去完全无法解决，以及用户是否真的愿意使用？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=F8udMyNXq88" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 16 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>ChatGPT 的短期热度可能让人急着寻找快速机会，长期改变却更难想象。从汽车、互联网到移动互联网，真正庞大的价值往往不在替换旧岗位或搬运旧流程，而在解决过去无法被具象化的问题。</p>

<p>适合正在评估 GPT 产品、职业选择或创业方向的人，帮助区分短期增效与技术原生机会，把注意力转向真实的需求。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么人们容易高估 ChatGPT 的近期机会，却低估它对长期产业结构的影响？</p>
<p>• 汽车带来的价值为何不只在取代马车，还包括公路、物流、旅行和贸易？</p>
<p>• 互联网泡沫说明了什么：把线下流程搬到线上，与创造原生产品有何区别？</p>
<p>• 微信、美团等移动互联网产品为什么不是简单重做已有工具？</p>
<p>• 寻找 GPT 机会时，为什么应先问哪些需求过去完全无法解决，以及用户是否真的愿意使用？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=F8udMyNXq88" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E169. 调酒师如何消化顾客的情绪？</title>
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      <podcast:episode>169</podcast:episode>
      <itunes:title>E169. 调酒师如何消化顾客的情绪？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/d9989540</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>在 The Union Trading Company 的深圳 pop-up 中，Leo 认为鸡尾酒只是连接人的媒介，酒吧真正提供的是 Hospitality：让客人卸下防备、获得关怀。但当 bar manager 每晚接住哭泣、低落与孤独，他又该如何处理吸收进来的情绪？</p>

<p>适合调酒师、服务业从业者，以及需要长期提供情绪价值的人，帮助判断怎样促成情绪释放，同时守住自己的状态。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么酒调得好只是基本功，而人与人之间的连接才决定一家酒吧是否令人难忘？</p>
<p>• Hospitality 如何把“会调酒的服务员”转变为照顾客人感受的 host？</p>
<p>• 面对突然哭泣或情绪崩溃的客人，调酒师如何提供安全感而非驱赶和评判？</p>
<p>• 从烟熏、甜菜根到草药酒，纸玫瑰如何把偶然灵感变成有记忆点的作品？</p>
<p>• 持续吸收客人情绪后，调酒师如何通过休息、退到幕后和理解自己来恢复？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo，The Union Trading Company 的 bar manager。本期从调酒、待客与心理健康出发，分享酒吧如何成为承接情绪和建立信任的空间。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mtfNvuOPXiU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d9989540/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

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<p>带上一个你在服务工作中接住他人情绪后难以消化的真实场景，一起对照 Leo 提到的休息、退到幕后和理解自己。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>在 The Union Trading Company 的深圳 pop-up 中，Leo 认为鸡尾酒只是连接人的媒介，酒吧真正提供的是 Hospitality：让客人卸下防备、获得关怀。但当 bar manager 每晚接住哭泣、低落与孤独，他又该如何处理吸收进来的情绪？</p>

<p>适合调酒师、服务业从业者，以及需要长期提供情绪价值的人，帮助判断怎样促成情绪释放，同时守住自己的状态。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么酒调得好只是基本功，而人与人之间的连接才决定一家酒吧是否令人难忘？</p>
<p>• Hospitality 如何把“会调酒的服务员”转变为照顾客人感受的 host？</p>
<p>• 面对突然哭泣或情绪崩溃的客人，调酒师如何提供安全感而非驱赶和评判？</p>
<p>• 从烟熏、甜菜根到草药酒，纸玫瑰如何把偶然灵感变成有记忆点的作品？</p>
<p>• 持续吸收客人情绪后，调酒师如何通过休息、退到幕后和理解自己来恢复？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo，The Union Trading Company 的 bar manager。本期从调酒、待客与心理健康出发，分享酒吧如何成为承接情绪和建立信任的空间。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mtfNvuOPXiU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 14 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>在 The Union Trading Company 的深圳 pop-up 中，Leo 认为鸡尾酒只是连接人的媒介，酒吧真正提供的是 Hospitality：让客人卸下防备、获得关怀。但当 bar manager 每晚接住哭泣、低落与孤独，他又该如何处理吸收进来的情绪？</p>

<p>适合调酒师、服务业从业者，以及需要长期提供情绪价值的人，帮助判断怎样促成情绪释放，同时守住自己的状态。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么酒调得好只是基本功，而人与人之间的连接才决定一家酒吧是否令人难忘？</p>
<p>• Hospitality 如何把“会调酒的服务员”转变为照顾客人感受的 host？</p>
<p>• 面对突然哭泣或情绪崩溃的客人，调酒师如何提供安全感而非驱赶和评判？</p>
<p>• 从烟熏、甜菜根到草药酒，纸玫瑰如何把偶然灵感变成有记忆点的作品？</p>
<p>• 持续吸收客人情绪后，调酒师如何通过休息、退到幕后和理解自己来恢复？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Leo，The Union Trading Company 的 bar manager。本期从调酒、待客与心理健康出发，分享酒吧如何成为承接情绪和建立信任的空间。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mtfNvuOPXiU" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/d9989540/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带上一个你在服务工作中接住他人情绪后难以消化的真实场景，一起对照 Leo 提到的休息、退到幕后和理解自己。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E168. 如何自我和解，财富自由，抓住本质，活出自己，找到幸福？</title>
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      <description>
        <![CDATA[Rod采访的2/5

嘉宾的小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5c7136630000000012002879]]>
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        <![CDATA[Rod采访的2/5

嘉宾的小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5c7136630000000012002879]]>
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      <pubDate>Tue, 11 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E167. 如何每天拥有四十小时？</title>
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        <![CDATA[秘籍总结在17:30，可以先听一下再决定要不要全听

关于判断力在第十分钟

系列访谈总共五期，这里是1/5

嘉宾的小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5c7136630000000012002879]]>
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关于判断力在第十分钟

系列访谈总共五期，这里是1/5

嘉宾的小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5c7136630000000012002879]]>
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      <pubDate>Sun, 09 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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关于判断力在第十分钟

系列访谈总共五期，这里是1/5

嘉宾的小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5c7136630000000012002879]]>
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      <title>E166. TechTalk @statsig_official ： What's ChatGPT？</title>
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        <![CDATA[Deck here: https://docs.google.com/presentation/d/17vLE3bBkwTNaCzhSgVny5anCBzMjepGeHtSolrGH0Sg/edit?usp=sharing


Articles here: yuzheng.substack.com]]>
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      <pubDate>Thu, 06 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Articles here: yuzheng.substack.com]]>
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      <title>E165. 国产ChatGPT有戏吗？</title>
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        <![CDATA[许多人尝试模仿ChatGPT的样子，但实际上他们无法复制背后的大型模型的能力，因此看起来像是智障。因为很多人忽略了工程能力的难度和重要性。

在这期视频中，我用一个Intel 5nm芯片的例子，来直观地向大家解释为什么工程能力如此重要困难，以及为什么即使你了解所有关于谷爱凌的训练方法，也很难把自己女儿训练成谷爱凌。]]>
      </description>
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        <![CDATA[许多人尝试模仿ChatGPT的样子，但实际上他们无法复制背后的大型模型的能力，因此看起来像是智障。因为很多人忽略了工程能力的难度和重要性。

在这期视频中，我用一个Intel 5nm芯片的例子，来直观地向大家解释为什么工程能力如此重要困难，以及为什么即使你了解所有关于谷爱凌的训练方法，也很难把自己女儿训练成谷爱凌。]]>
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      <pubDate>Wed, 05 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在这期视频中，我用一个Intel 5nm芯片的例子，来直观地向大家解释为什么工程能力如此重要困难，以及为什么即使你了解所有关于谷爱凌的训练方法，也很难把自己女儿训练成谷爱凌。]]>
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      <title>E164. 盖茨和Altman眼中的GPT，是什么？</title>
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      <description>
        <![CDATA[如何理解GPT的真正意义？这期视频结合了两位可能最有发言权的人的观点：盖茨的GUI时刻，与Altman的万物摩尔定律。综合我对计算机发展史的提炼，与技术的简单推演，为大家带来我的解读。

在之前硅谷徐老师的访谈里（b站：这轮衰退有什么机会），他提到移动互联网和云计算出现时，每个人都在讨论它们，可几乎所有人，都还是低估了它们。

当时我还不理解为什么如此重视却还会低估。现在，我正在见证同样的历史注定在GPT上重演。尤其是颠覆性新技术出现后，人们普遍会高估其短期影响，而低估其长期影响。

希望这期视频能帮我们把认知和两位大佬拉到同一水平线上，准确理解GPT的颠覆本质。

这是视频对应的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ
英文版在yuzheng.substack.com，跟视频相关的是Question 2]]>
      </description>
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在之前硅谷徐老师的访谈里（b站：这轮衰退有什么机会），他提到移动互联网和云计算出现时，每个人都在讨论它们，可几乎所有人，都还是低估了它们。

当时我还不理解为什么如此重视却还会低估。现在，我正在见证同样的历史注定在GPT上重演。尤其是颠覆性新技术出现后，人们普遍会高估其短期影响，而低估其长期影响。

希望这期视频能帮我们把认知和两位大佬拉到同一水平线上，准确理解GPT的颠覆本质。

这是视频对应的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ
英文版在yuzheng.substack.com，跟视频相关的是Question 2]]>
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      <pubDate>Sun, 02 Apr 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在之前硅谷徐老师的访谈里（b站：这轮衰退有什么机会），他提到移动互联网和云计算出现时，每个人都在讨论它们，可几乎所有人，都还是低估了它们。

当时我还不理解为什么如此重视却还会低估。现在，我正在见证同样的历史注定在GPT上重演。尤其是颠覆性新技术出现后，人们普遍会高估其短期影响，而低估其长期影响。

希望这期视频能帮我们把认知和两位大佬拉到同一水平线上，准确理解GPT的颠覆本质。

这是视频对应的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/ACMAeGi0LPRWt2B8VrIojQ
英文版在yuzheng.substack.com，跟视频相关的是Question 2]]>
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    </item>
    <item>
      <title>E163. 不接商单，假清高还是下大棋？讨厌的观众能不能骂？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/4bdce82f</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>这场反向采访追问一个内容创作者的核心取舍：暂不接商单，是为了守住表达顺序，还是错过了让创作持续的商业化机制？讨论随后进入信任、表达欲、恶评，以及为何看见新机会也未必要立刻切换人生主轴。</p>

<p>适合在独立表达、流量增长与收入之间拉扯的创作者，也适合面对恶评或新赛道诱惑的人，用来判断什么值得改变、什么应继续坚持。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 商业化除了收入，还可能怎样改善内容表达与长期运转？</p>
<p>• 不接商单能否自然换来信任，还是需要通过真实推荐与长期行为来证明立场？</p>
<p>• 表达欲、自我探索、记录和被听见，分别怎样构成持续创作的动力？</p>
<p>• 面对恶评时，理解、压抑、回击与保护自身状态之间该如何取舍？</p>
<p>• 当现有工作持续提供正反馈时，机会成本为什么会阻止人切换到看似更大的新方向？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>Yula，本期反向采访的提问者，围绕账号商业化、观众信任、创作动力与发展选择追问课代表。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DICRxsSlCu0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/4bdce82f/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来接受或拒绝商单时使用的判断标准，检验它如何兼顾立场与信任。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>这场反向采访追问一个内容创作者的核心取舍：暂不接商单，是为了守住表达顺序，还是错过了让创作持续的商业化机制？讨论随后进入信任、表达欲、恶评，以及为何看见新机会也未必要立刻切换人生主轴。</p>

<p>适合在独立表达、流量增长与收入之间拉扯的创作者，也适合面对恶评或新赛道诱惑的人，用来判断什么值得改变、什么应继续坚持。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 商业化除了收入，还可能怎样改善内容表达与长期运转？</p>
<p>• 不接商单能否自然换来信任，还是需要通过真实推荐与长期行为来证明立场？</p>
<p>• 表达欲、自我探索、记录和被听见，分别怎样构成持续创作的动力？</p>
<p>• 面对恶评时，理解、压抑、回击与保护自身状态之间该如何取舍？</p>
<p>• 当现有工作持续提供正反馈时，机会成本为什么会阻止人切换到看似更大的新方向？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>Yula，本期反向采访的提问者，围绕账号商业化、观众信任、创作动力与发展选择追问课代表。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DICRxsSlCu0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 24 Mar 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>这场反向采访追问一个内容创作者的核心取舍：暂不接商单，是为了守住表达顺序，还是错过了让创作持续的商业化机制？讨论随后进入信任、表达欲、恶评，以及为何看见新机会也未必要立刻切换人生主轴。</p>

<p>适合在独立表达、流量增长与收入之间拉扯的创作者，也适合面对恶评或新赛道诱惑的人，用来判断什么值得改变、什么应继续坚持。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 商业化除了收入，还可能怎样改善内容表达与长期运转？</p>
<p>• 不接商单能否自然换来信任，还是需要通过真实推荐与长期行为来证明立场？</p>
<p>• 表达欲、自我探索、记录和被听见，分别怎样构成持续创作的动力？</p>
<p>• 面对恶评时，理解、压抑、回击与保护自身状态之间该如何取舍？</p>
<p>• 当现有工作持续提供正反馈时，机会成本为什么会阻止人切换到看似更大的新方向？</p>

<p><strong>本期人物</strong></p>

<p>Yula，本期反向采访的提问者，围绕账号商业化、观众信任、创作动力与发展选择追问课代表。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DICRxsSlCu0" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p>带来接受或拒绝商单时使用的判断标准，检验它如何兼顾立场与信任。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E162. 如何不被ChatGPT卷掉？｜脑艺人</title>
      <itunes:episode>162</itunes:episode>
      <podcast:episode>162</podcast:episode>
      <itunes:title>E162. 如何不被ChatGPT卷掉？｜脑艺人</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/389fa5e5</link>
      <description>
        <![CDATA[【腾讯文档】关于ChatGPT的五个最重要问题 https://docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFKUmtU

Google doc：https://docs.google.com/document/d/1s2YFH5FM1gCVF4z0BvCZ9aer5KuPCyKBEJQESOaLbu8/edit?usp=sharing]]>
      </description>
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      <pubDate>Sat, 18 Mar 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E161. 网红心得！</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/5dbeb2b3</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>Una 提出一个反直觉判断：想长期做好全职博主，就不能把全部时间都花在制作视频上。内容创作者一旦只消耗旧存货，输入跟输出便会失衡；真正的新素材来自工作、生活、交流与商业化探索。</p>

<p>适合更新变慢、灵感枯竭，或考虑把创作变成职业的人；它帮助你判断该继续亲自制作、引入团队，还是主动建立更高密度的人生。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么全职博主把时间全部投入视频制作，反而可能更快耗尽内容存货？</p>
<p>• 内容创作者如何在工作、生活、社交与创作之间维持输入跟输出？</p>
<p>• 从兴趣爆发到内容下滑，再到稳定存续，博主通常要解决哪些阶段性问题？</p>
<p>• 高密度的人生需要哪些能力：快速学习、捕捉市场变化，还是观察具体的人与需求？</p>
<p>• 商业化、团队管理和不喜欢的工作，为什么可能是长期坚持热爱必须接受的部分？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Una，内容创作者。本期从自身实践出发，讨论全职博主如何维持内容输入、适应创作者角色并探索商业化。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=yEjvPBCxPeE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>Una 提出一个反直觉判断：想长期做好全职博主，就不能把全部时间都花在制作视频上。内容创作者一旦只消耗旧存货，输入跟输出便会失衡；真正的新素材来自工作、生活、交流与商业化探索。</p>

<p>适合更新变慢、灵感枯竭，或考虑把创作变成职业的人；它帮助你判断该继续亲自制作、引入团队，还是主动建立更高密度的人生。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么全职博主把时间全部投入视频制作，反而可能更快耗尽内容存货？</p>
<p>• 内容创作者如何在工作、生活、社交与创作之间维持输入跟输出？</p>
<p>• 从兴趣爆发到内容下滑，再到稳定存续，博主通常要解决哪些阶段性问题？</p>
<p>• 高密度的人生需要哪些能力：快速学习、捕捉市场变化，还是观察具体的人与需求？</p>
<p>• 商业化、团队管理和不喜欢的工作，为什么可能是长期坚持热爱必须接受的部分？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Una，内容创作者。本期从自身实践出发，讨论全职博主如何维持内容输入、适应创作者角色并探索商业化。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=yEjvPBCxPeE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Fri, 17 Mar 2023 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>Una 提出一个反直觉判断：想长期做好全职博主，就不能把全部时间都花在制作视频上。内容创作者一旦只消耗旧存货，输入跟输出便会失衡；真正的新素材来自工作、生活、交流与商业化探索。</p>

<p>适合更新变慢、灵感枯竭，或考虑把创作变成职业的人；它帮助你判断该继续亲自制作、引入团队，还是主动建立更高密度的人生。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 为什么全职博主把时间全部投入视频制作，反而可能更快耗尽内容存货？</p>
<p>• 内容创作者如何在工作、生活、社交与创作之间维持输入跟输出？</p>
<p>• 从兴趣爆发到内容下滑，再到稳定存续，博主通常要解决哪些阶段性问题？</p>
<p>• 高密度的人生需要哪些能力：快速学习、捕捉市场变化，还是观察具体的人与需求？</p>
<p>• 商业化、团队管理和不喜欢的工作，为什么可能是长期坚持热爱必须接受的部分？</p>

<p><strong>本期嘉宾</strong></p>

<p>Una，内容创作者。本期从自身实践出发，讨论全职博主如何维持内容输入、适应创作者角色并探索商业化。</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=yEjvPBCxPeE" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>把最近发布内容的输入来源与制作耗时带来，检查是否只剩输出。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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    <item>
      <title>E160. ChatGPT的理解、思考、与合理推演</title>
      <itunes:episode>160</itunes:episode>
      <podcast:episode>160</podcast:episode>
      <itunes:title>E160. ChatGPT的理解、思考、与合理推演</itunes:title>
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        <![CDATA[文档链接：
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视频引用了很多文章的结论和观点，reference都在文档里。视频本身就不展开了]]>
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      <pubDate>Sun, 12 Mar 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频引用了很多文章的结论和观点，reference都在文档里。视频本身就不展开了]]>
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      <title>E159. 如何获得课代表的networking + 高寒的自信？</title>
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      <podcast:episode>159</podcast:episode>
      <itunes:title>E159. 如何获得课代表的networking + 高寒的自信？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/23090d03</link>
      <description>
        <![CDATA[采访 @CadenceGao 的下集

得到了一些关于
- 如何减少精神内耗
- 如何创业
- 如何解释数据科学
等方面的心得]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[采访 @CadenceGao 的下集

得到了一些关于
- 如何减少精神内耗
- 如何创业
- 如何解释数据科学
等方面的心得]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 27 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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得到了一些关于
- 如何减少精神内耗
- 如何创业
- 如何解释数据科学
等方面的心得]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E158. 与@CadenceGao讨论数据科学并被快乐＂PUA＂？</title>
      <itunes:episode>158</itunes:episode>
      <podcast:episode>158</podcast:episode>
      <itunes:title>E158. 与@CadenceGao讨论数据科学并被快乐＂PUA＂？</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/943b2621</link>
      <description>
        <![CDATA[采访 @CadenceGao 的上集

采用了一个“小结+评论”的形式，不知道大家是否喜欢？喜欢的话欢迎留言，我和我的合伙人在访谈中多试用这种方式]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[采访 @CadenceGao 的上集

采用了一个“小结+评论”的形式，不知道大家是否喜欢？喜欢的话欢迎留言，我和我的合伙人在访谈中多试用这种方式]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 20 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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采用了一个“小结+评论”的形式，不知道大家是否喜欢？喜欢的话欢迎留言，我和我的合伙人在访谈中多试用这种方式]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E157. 替各位问网红九个问题</title>
      <itunes:episode>157</itunes:episode>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/db3980d9</link>
      <description>
        <![CDATA[Eula采访1/3]]>
      </description>
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        <![CDATA[Eula采访1/3]]>
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      <pubDate>Fri, 17 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[Eula采访1/3]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E156. 对2023年美国政治的三大预言（炒股必看？</title>
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        <![CDATA[王浩岚访谈 3/3

一团乱麻，一团散沙？]]>
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        <![CDATA[王浩岚访谈 3/3

一团乱麻，一团散沙？]]>
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      <pubDate>Mon, 13 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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一团乱麻，一团散沙？]]>
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      <title>E155. 美国大选的决定性因素？外交精英们的宗法？</title>
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        <![CDATA[王浩岚采访的 2/3

这期主要讲了美国身份政治的问题，几次选举中的摇摆选民；不同政治倾向的诉求；内政外交的比重；以及我们主要的战略对手 -- “外交建制派”的存在和他们如何对外交政策施加影响力的]]>
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        <![CDATA[王浩岚采访的 2/3

这期主要讲了美国身份政治的问题，几次选举中的摇摆选民；不同政治倾向的诉求；内政外交的比重；以及我们主要的战略对手 -- “外交建制派”的存在和他们如何对外交政策施加影响力的]]>
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      <pubDate>Sat, 11 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期主要讲了美国身份政治的问题，几次选举中的摇摆选民；不同政治倾向的诉求；内政外交的比重；以及我们主要的战略对手 -- “外交建制派”的存在和他们如何对外交政策施加影响力的]]>
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      <title>E154. 如何真正看懂美国政治？</title>
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        <![CDATA[浩岚采访的 1/3

主要聊了看美国政治的可靠信源，和平时大家看美国政治的三大误区]]>
      </description>
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        <![CDATA[浩岚采访的 1/3

主要聊了看美国政治的可靠信源，和平时大家看美国政治的三大误区]]>
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      <pubDate>Thu, 09 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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主要聊了看美国政治的可靠信源，和平时大家看美国政治的三大误区]]>
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      <title>E153. 掌握这些技巧，轻松误导他人 ｜说明型类比 vs. 引申型类比</title>
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        <![CDATA[有些偷换概念的伪逻辑，比如通过打比方，就能让别人相信完全不成立的推断。这期视频原创地总结出了这种偷换概念的比方有什么特点，帮大家一眼识别清楚]]>
      </description>
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        <![CDATA[有些偷换概念的伪逻辑，比如通过打比方，就能让别人相信完全不成立的推断。这期视频原创地总结出了这种偷换概念的比方有什么特点，帮大家一眼识别清楚]]>
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      <pubDate>Fri, 03 Feb 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E152. 你为什么会轻易放弃思考？</title>
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        <![CDATA[判断力和思维能力是人生最重要的能力，但是很多人知道重要，却不知道如何做。这里就出一系列视频，跟大家聊一聊如何提升思维能力。

第一期视频就聊一个独立思考的最大阻碍：立场先行

视频是在隔离酒店录的，酒店环境比较差，导致过敏反应严重，敬请谅解。

服装赞助：小红书搜索lazyruby，或微信添加caidandantuzi]]>
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第一期视频就聊一个独立思考的最大阻碍：立场先行

视频是在隔离酒店录的，酒店环境比较差，导致过敏反应严重，敬请谅解。

服装赞助：小红书搜索lazyruby，或微信添加caidandantuzi]]>
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      <pubDate>Tue, 31 Jan 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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第一期视频就聊一个独立思考的最大阻碍：立场先行

视频是在隔离酒店录的，酒店环境比较差，导致过敏反应严重，敬请谅解。

服装赞助：小红书搜索lazyruby，或微信添加caidandantuzi]]>
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      <title>E151. 如何战略忽悠住你的老板？｜视频的广告和付费模式</title>
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        <![CDATA[很多时候我们会被看似条条是道，其实狗屁不通的分析给忽悠住。这期视频就分享这样一个例子，然后剖析一下问题在哪里。]]>
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      <pubDate>Fri, 27 Jan 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E150. Web3是一场白日梦吗？</title>
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        <![CDATA[采用李沐autocut剪辑的一期，效果很好
https://github.com/mli/autocut]]>
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        <![CDATA[采用李沐autocut剪辑的一期，效果很好
https://github.com/mli/autocut]]>
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      <pubDate>Thu, 19 Jan 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E149. How to price ＂flavor＂ in a wine？ By a master sommelier</title>
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        <![CDATA[Fireside chat with Nick Davis, a Master Sommelier and the founder of Medium Plus, a startup that focuses on bringing unique and interesting wines to people.

Website: https://www.mediumplus.com/
Wine list: https://docs.google.com/document/d/1vnfW4q9nrwXR9B63bU55yaT7FMrSur7z65ni9h1FPzs/edit?usp=sharing]]>
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Website: https://www.mediumplus.com/
Wine list: https://docs.google.com/document/d/1vnfW4q9nrwXR9B63bU55yaT7FMrSur7z65ni9h1FPzs/edit?usp=sharing]]>
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      <pubDate>Thu, 12 Jan 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Website: https://www.mediumplus.com/
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      <title>E148. 数据科学到底在做什么？ - 2022总结版</title>
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        <![CDATA[回归科学本质，模型不等于科学]]>
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        <![CDATA[回归科学本质，模型不等于科学]]>
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      <pubDate>Thu, 05 Jan 2023 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E147. Do startups really need Data Scientists？</title>
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      <description>
        <![CDATA[Fireside chat with Timothy Chan (https://www.linkedin.com/in/trchan ), lead DS of Statsig.com

We mostly talked about 
1. Tim's career 
2. His insights on how to perform well as a DS
3. Do startups need DS?]]>
      </description>
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        <![CDATA[Fireside chat with Timothy Chan (https://www.linkedin.com/in/trchan ), lead DS of Statsig.com

We mostly talked about 
1. Tim's career 
2. His insights on how to perform well as a DS
3. Do startups need DS?]]>
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      <pubDate>Thu, 29 Dec 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[Fireside chat with Timothy Chan (https://www.linkedin.com/in/trchan ), lead DS of Statsig.com

We mostly talked about 
1. Tim's career 
2. His insights on how to perform well as a DS
3. Do startups need DS?]]>
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      <title>E146. 华人如何火箭升职？（下：三个不要）</title>
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      <description>
        <![CDATA[这期讲沟通的重要，以及如何提高沟通能力的framework。这个framework可以用来提高任何东西。

Fireside chat on entrepreneurship and the next big thing in technology with 硅谷徐老师 at Stanford Graduate School of Business 4/4

在斯坦福大学和硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 4/4]]>
      </description>
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Fireside chat on entrepreneurship and the next big thing in technology with 硅谷徐老师 at Stanford Graduate School of Business 4/4

在斯坦福大学和硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 4/4]]>
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      <pubDate>Fri, 23 Dec 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Fireside chat on entrepreneurship and the next big thing in technology with 硅谷徐老师 at Stanford Graduate School of Business 4/4

在斯坦福大学和硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 4/4]]>
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      <title>E145. 华人如何也能火箭升职？（上：不靠运气）</title>
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      <description>
        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 3/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 3/4

00:55 职业生涯要抓一个关键时期
05:15 不靠运气的升职加薪两个要点
08:26 如何找到the right thing to do?
10:21 创造自己的幸运
11:36 两个要点总结，你做到了吗？]]>
      </description>
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        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 3/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 3/4

00:55 职业生涯要抓一个关键时期
05:15 不靠运气的升职加薪两个要点
08:26 如何找到the right thing to do?
10:21 创造自己的幸运
11:36 两个要点总结，你做到了吗？]]>
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      <pubDate>Fri, 16 Dec 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 3/4

00:55 职业生涯要抓一个关键时期
05:15 不靠运气的升职加薪两个要点
08:26 如何找到the right thing to do?
10:21 创造自己的幸运
11:36 两个要点总结，你做到了吗？]]>
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      <title>E144. 什么样的人不适合创业公司？</title>
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        <![CDATA[00:23 什么样的人不适合创业公司 
06:07 创业了就不会想回大厂？
07:30 身价涨了10倍以后的心理变化 
09:28 创业公司的工作方式
15:05  公司大了管理方式有什么变化吗
15:48  公司的福利介绍]]>
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06:07 创业了就不会想回大厂？
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      <pubDate>Fri, 09 Dec 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E143. 加入的Startup翻十倍有多快乐？</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 开场白
02:26 JiaKan和Jason的自我介绍
05:16 JiaKan的创业心路历程
07:06 JiaKan的工作的变化（跑客户的工程师）
08:51 Jason在startup体会到的变化（在白纸上画画）
08:51 怎么看待创业公司的技术能力，对于技术工程师来说去大公司和创业型公司的差异
17:26 创业公司不好的方面?]]>
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      <pubDate>Fri, 02 Dec 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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02:26 JiaKan和Jason的自我介绍
05:16 JiaKan的创业心路历程
07:06 JiaKan的工作的变化（跑客户的工程师）
08:51 Jason在startup体会到的变化（在白纸上画画）
08:51 怎么看待创业公司的技术能力，对于技术工程师来说去大公司和创业型公司的差异
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      <title>E142. 我对防疫的感受和看法</title>
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        <![CDATA[出于对国家的爱，对人民苦难的心痛，鼓起勇气说点东西。希望大家保护。如果真的因为说这些话而遭到报复，那早点更清醒一点也是好事。]]>
      </description>
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        <![CDATA[出于对国家的爱，对人民苦难的心痛，鼓起勇气说点东西。希望大家保护。如果真的因为说这些话而遭到报复，那早点更清醒一点也是好事。]]>
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      <pubDate>Sun, 27 Nov 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E141. CS本科vs转码，最神奇的一期视频！</title>
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      <itunes:title>E141. CS本科vs转码，最神奇的一期视频！</itunes:title>
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        <![CDATA[很多人会对转码的程序员有偏见，觉得时间都在准备面试和刷题上，不深入了解技术，是不能和科班出身的程序员相提并论的。

但既然这些科技企业愿意招转码的程序员，并支付高薪，是不是背后意味着技术不是那么重要？

我这次找到了两位双胞胎姐妹，一位转码进Google，妹妹cs本科进Meta。算是跑个ab实验，通过两个人的找工作经历、性格、职业兴趣，来一起聊聊转码和科班出身到底给一个人带来什么不同的技能点，以及两者如何找到适合自己的路径。

最后也有一些找工作和准备面试的tips]]>
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        <![CDATA[很多人会对转码的程序员有偏见，觉得时间都在准备面试和刷题上，不深入了解技术，是不能和科班出身的程序员相提并论的。

但既然这些科技企业愿意招转码的程序员，并支付高薪，是不是背后意味着技术不是那么重要？

我这次找到了两位双胞胎姐妹，一位转码进Google，妹妹cs本科进Meta。算是跑个ab实验，通过两个人的找工作经历、性格、职业兴趣，来一起聊聊转码和科班出身到底给一个人带来什么不同的技能点，以及两者如何找到适合自己的路径。

最后也有一些找工作和准备面试的tips]]>
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      <pubDate>Fri, 25 Nov 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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但既然这些科技企业愿意招转码的程序员，并支付高薪，是不是背后意味着技术不是那么重要？

我这次找到了两位双胞胎姐妹，一位转码进Google，妹妹cs本科进Meta。算是跑个ab实验，通过两个人的找工作经历、性格、职业兴趣，来一起聊聊转码和科班出身到底给一个人带来什么不同的技能点，以及两者如何找到适合自己的路径。

最后也有一些找工作和准备面试的tips]]>
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      <title>E140. Quit FAANG for a startup. Is it rational？</title>
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        <![CDATA[Interview with VJ, Founder and CEO of Statsig (statsig.com) -- Part 2/2]]>
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      <pubDate>Sat, 19 Nov 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E139. [中字] When is precision a bad thing in AB testing？ ｜ Interview with Statsig founder - Part 1⧸2</title>
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      <pubDate>Fri, 11 Nov 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E138. 你的坚持值得吗？｜ Conviction</title>
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        <![CDATA[出镜：Ins @hachi_the_white_husky

Conviction的重要]]>
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      <pubDate>Sat, 05 Nov 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E137. 如何识破Web3镰刀们的话术？</title>
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        <![CDATA[Cooper的知乎：https://www.zhihu.com/people/272466865471ac019aefacc40b507181
Twitter: Piperhancei

03:12 Web3的价值体系竟和Web2一样？
04:32 XX to Earn模式有什么问题？
05:49 问题核心：产生的币没人消耗（接盘）
06:59 Decentralized XXX模式有什么问题？
07:58 匿名不等于隐私
09:25 去中心化不等于无政府
10:50 监管在Web3中随处可见
11:51 Web3权力结构更像黑帮世界？
13:25 Web1、2、3到底有什么区别？
14:14 重要：Web2中大多信息互动是被动发生的
15:59 Web3和Web2的真正区别 — 数据库
16:23 说Web3是「数据所有权」其实错过了技术本质
16:58 Web2也能达成「数据所有权」，只是不划算
19:14 大多数Web3应用仍是Web2技术为主
20:10 Web3主应用Opensea的技术拆解
24:33 技术拆解总结
25:20 Web3是Web2的延伸而非取代
26:14 Web3云服务商其实是Web2云的应用商？
29:11 为什么仍坚持在Web3中创业？
29:57 让课代表大错特错的猜测 — 以太坊数据总量
32:41 用数据四阶段看Web3的现状和机会
36:16 为什么预测要被喷但不怕
36:42 Bonus问题：以太坊2.0的讲解和意义
37:37 POS是什么，为什么会让区块链更中心化？
39:16 美国政府在Web3中的监管霸权]]>
      </description>
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        <![CDATA[Cooper的知乎：https://www.zhihu.com/people/272466865471ac019aefacc40b507181
Twitter: Piperhancei

03:12 Web3的价值体系竟和Web2一样？
04:32 XX to Earn模式有什么问题？
05:49 问题核心：产生的币没人消耗（接盘）
06:59 Decentralized XXX模式有什么问题？
07:58 匿名不等于隐私
09:25 去中心化不等于无政府
10:50 监管在Web3中随处可见
11:51 Web3权力结构更像黑帮世界？
13:25 Web1、2、3到底有什么区别？
14:14 重要：Web2中大多信息互动是被动发生的
15:59 Web3和Web2的真正区别 — 数据库
16:23 说Web3是「数据所有权」其实错过了技术本质
16:58 Web2也能达成「数据所有权」，只是不划算
19:14 大多数Web3应用仍是Web2技术为主
20:10 Web3主应用Opensea的技术拆解
24:33 技术拆解总结
25:20 Web3是Web2的延伸而非取代
26:14 Web3云服务商其实是Web2云的应用商？
29:11 为什么仍坚持在Web3中创业？
29:57 让课代表大错特错的猜测 — 以太坊数据总量
32:41 用数据四阶段看Web3的现状和机会
36:16 为什么预测要被喷但不怕
36:42 Bonus问题：以太坊2.0的讲解和意义
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      <pubDate>Mon, 31 Oct 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Twitter: Piperhancei

03:12 Web3的价值体系竟和Web2一样？
04:32 XX to Earn模式有什么问题？
05:49 问题核心：产生的币没人消耗（接盘）
06:59 Decentralized XXX模式有什么问题？
07:58 匿名不等于隐私
09:25 去中心化不等于无政府
10:50 监管在Web3中随处可见
11:51 Web3权力结构更像黑帮世界？
13:25 Web1、2、3到底有什么区别？
14:14 重要：Web2中大多信息互动是被动发生的
15:59 Web3和Web2的真正区别 — 数据库
16:23 说Web3是「数据所有权」其实错过了技术本质
16:58 Web2也能达成「数据所有权」，只是不划算
19:14 大多数Web3应用仍是Web2技术为主
20:10 Web3主应用Opensea的技术拆解
24:33 技术拆解总结
25:20 Web3是Web2的延伸而非取代
26:14 Web3云服务商其实是Web2云的应用商？
29:11 为什么仍坚持在Web3中创业？
29:57 让课代表大错特错的猜测 — 以太坊数据总量
32:41 用数据四阶段看Web3的现状和机会
36:16 为什么预测要被喷但不怕
36:42 Bonus问题：以太坊2.0的讲解和意义
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      <title>E136. 听完我对Web3黑转粉了，你呢？</title>
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        <![CDATA[Richard的Twitter：@wisdant

文中还有DE和DS参与Web3的方法

00:53 Richard生意模式可能的坑？
01:21 技术深度展开
04:48 对频道观众的特殊福利！
08:26 Crypto Crush竟是好事？
12:11 Web3的隐私问题
14:50 Web3各赛道点评
19:32 两个“没看透”的赛道
21:09 课代表喷Web3游戏？
23:26 Trailblazer是最值得尊敬的
24:02 总结Web3的本质价值
26:41 一个特殊的纪念]]>
      </description>
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        <![CDATA[Richard的Twitter：@wisdant

文中还有DE和DS参与Web3的方法

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01:21 技术深度展开
04:48 对频道观众的特殊福利！
08:26 Crypto Crush竟是好事？
12:11 Web3的隐私问题
14:50 Web3各赛道点评
19:32 两个“没看透”的赛道
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24:02 总结Web3的本质价值
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      <pubDate>Tue, 25 Oct 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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文中还有DE和DS参与Web3的方法

00:53 Richard生意模式可能的坑？
01:21 技术深度展开
04:48 对频道观众的特殊福利！
08:26 Crypto Crush竟是好事？
12:11 Web3的隐私问题
14:50 Web3各赛道点评
19:32 两个“没看透”的赛道
21:09 课代表喷Web3游戏？
23:26 Trailblazer是最值得尊敬的
24:02 总结Web3的本质价值
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      <title>E135. 全网唯一，不搞噱头的Web3</title>
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        <![CDATA[Richard的Twitter：@wisdant

我寻找区块链/Web3价值寻找了五年，这是我第一次遇到让我认可的对其价值的解释。这里是上集，下集会讲更具体的应用、技术，和对更多Web3赛道的评价。

00:51 领航计划的意外硬广
02:13 开门见山提出我对Web3的质疑
03:39 Richard如何从Web3批判者变成参与者？
07:18 重点：Richard对Web3价值的整体认知
11:28 Web3和「剩余价值」有什么关系？
14:38 Richard深度剖析自己创业的价值思考
15:57 体现大佬第一性原理思考的好例子
18:52 对比现实，看到smart contract的意义
19:45 简单的例子体现了巨大的技术挑战]]>
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我寻找区块链/Web3价值寻找了五年，这是我第一次遇到让我认可的对其价值的解释。这里是上集，下集会讲更具体的应用、技术，和对更多Web3赛道的评价。

00:51 领航计划的意外硬广
02:13 开门见山提出我对Web3的质疑
03:39 Richard如何从Web3批判者变成参与者？
07:18 重点：Richard对Web3价值的整体认知
11:28 Web3和「剩余价值」有什么关系？
14:38 Richard深度剖析自己创业的价值思考
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      <pubDate>Thu, 20 Oct 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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我寻找区块链/Web3价值寻找了五年，这是我第一次遇到让我认可的对其价值的解释。这里是上集，下集会讲更具体的应用、技术，和对更多Web3赛道的评价。

00:51 领航计划的意外硬广
02:13 开门见山提出我对Web3的质疑
03:39 Richard如何从Web3批判者变成参与者？
07:18 重点：Richard对Web3价值的整体认知
11:28 Web3和「剩余价值」有什么关系？
14:38 Richard深度剖析自己创业的价值思考
15:57 体现大佬第一性原理思考的好例子
18:52 对比现实，看到smart contract的意义
19:45 简单的例子体现了巨大的技术挑战]]>
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      <title>E134. 大佬亲身经历剖析，中美科技创业差异？｜中国SaaS为什么不赚钱？</title>
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        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 2/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 2/4

00:52 开场的两个问题
01:12 PMF有多少是“找”出来的？
02:45 VMware当年寻找PMF的一线经历
05:17 亲身创业经历强调pivot的重要
06:15 中国SaaS创业的挑战在哪里？
09:13 “表哥表姐”竟这么重要？
09:29 中国软件产业生态的三要素
10:37 投资人的责任
14:48 Bonus问题：对大厂打工人的创业建议]]>
      </description>
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        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 2/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 2/4

00:52 开场的两个问题
01:12 PMF有多少是“找”出来的？
02:45 VMware当年寻找PMF的一线经历
05:17 亲身创业经历强调pivot的重要
06:15 中国SaaS创业的挑战在哪里？
09:13 “表哥表姐”竟这么重要？
09:29 中国软件产业生态的三要素
10:37 投资人的责任
14:48 Bonus问题：对大厂打工人的创业建议]]>
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      <pubDate>Fri, 14 Oct 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 2/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 2/4

00:52 开场的两个问题
01:12 PMF有多少是“找”出来的？
02:45 VMware当年寻找PMF的一线经历
05:17 亲身创业经历强调pivot的重要
06:15 中国SaaS创业的挑战在哪里？
09:13 “表哥表姐”竟这么重要？
09:29 中国软件产业生态的三要素
10:37 投资人的责任
14:48 Bonus问题：对大厂打工人的创业建议]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E133. 我们如何利用好这轮衰退？｜生成式AI神预言</title>
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        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 1/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 1/4

00:00 teaser
01:25 嘉宾和内容介绍
03:16 亲历过什么历史时期，和今天类似？
05:25 为什么今天比两年是更好的投资创业环境？
09:38 接下来科技行业的增长点还有哪些？
12:44 09年mobile和云的经验教训
13:54 2022年的技术增长点
15:22 未来10年，AI的全新可能性
22:30 对blockchain的思考与谨慎判断
28:44 AR/VR算颠覆性技术吗？]]>
      </description>
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        <![CDATA[Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 1/4 

在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 1/4

00:00 teaser
01:25 嘉宾和内容介绍
03:16 亲历过什么历史时期，和今天类似？
05:25 为什么今天比两年是更好的投资创业环境？
09:38 接下来科技行业的增长点还有哪些？
12:44 09年mobile和云的经验教训
13:54 2022年的技术增长点
15:22 未来10年，AI的全新可能性
22:30 对blockchain的思考与谨慎判断
28:44 AR/VR算颠覆性技术吗？]]>
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      <pubDate>Fri, 07 Oct 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 1/4

00:00 teaser
01:25 嘉宾和内容介绍
03:16 亲历过什么历史时期，和今天类似？
05:25 为什么今天比两年是更好的投资创业环境？
09:38 接下来科技行业的增长点还有哪些？
12:44 09年mobile和云的经验教训
13:54 2022年的技术增长点
15:22 未来10年，AI的全新可能性
22:30 对blockchain的思考与谨慎判断
28:44 AR/VR算颠覆性技术吗？]]>
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    <item>
      <title>E132. 不要做接需求的DS！｜从中美DS区别，了解限制DS职业发展的环境因素｜邹昕访谈_下</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. 见过高阶DS影响力带来的conviction
    1. DS的天花板是DS
    2. 和其他职位的理想合作模式
2. 国内外DS主要面对挑战的不同
3. 说点会被喷的？
4. 选公司最重要的是know yourself]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. 见过高阶DS影响力带来的conviction
    1. DS的天花板是DS
    2. 和其他职位的理想合作模式
2. 国内外DS主要面对挑战的不同
3. 说点会被喷的？
4. 选公司最重要的是know yourself]]>
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      <pubDate>Sun, 02 Oct 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    1. DS的天花板是DS
    2. 和其他职位的理想合作模式
2. 国内外DS主要面对挑战的不同
3. 说点会被喷的？
4. 选公司最重要的是know yourself]]>
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      <title>E131. TikTok一线管理者，分享海外Office的经验教训｜邹昕访谈_上</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. Tiktok在美国都有什么岗位，中国人和外国人比例如何？
2. 本地化团队对出海有多重要？
3. 管理跨国团队的三大挑战和如何解决
4. 评价工作看态度（卷）还是结果？
5. 设立异地团队的出发点？
6. 有什么经验教训，可以改进的地方？
    1. landing team的重要
    2. Tiktok开会开视频吗？
    3. 尽量同一时区工作闭环
7. 离职率高吗？为什么？
8. 如果Tiktok不卷而字节卷，那人力性价比会更低吗？
9. 人力成本差距远小于增长带来的回报
    1. Facebook例子：ABC很难真正理解微信为何成功
    2. 数据和用户调研代替不了体感
    3. 信念的重要]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. Tiktok在美国都有什么岗位，中国人和外国人比例如何？
2. 本地化团队对出海有多重要？
3. 管理跨国团队的三大挑战和如何解决
4. 评价工作看态度（卷）还是结果？
5. 设立异地团队的出发点？
6. 有什么经验教训，可以改进的地方？
    1. landing team的重要
    2. Tiktok开会开视频吗？
    3. 尽量同一时区工作闭环
7. 离职率高吗？为什么？
8. 如果Tiktok不卷而字节卷，那人力性价比会更低吗？
9. 人力成本差距远小于增长带来的回报
    1. Facebook例子：ABC很难真正理解微信为何成功
    2. 数据和用户调研代替不了体感
    3. 信念的重要]]>
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      <pubDate>Fri, 30 Sep 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2. 本地化团队对出海有多重要？
3. 管理跨国团队的三大挑战和如何解决
4. 评价工作看态度（卷）还是结果？
5. 设立异地团队的出发点？
6. 有什么经验教训，可以改进的地方？
    1. landing team的重要
    2. Tiktok开会开视频吗？
    3. 尽量同一时区工作闭环
7. 离职率高吗？为什么？
8. 如果Tiktok不卷而字节卷，那人力性价比会更低吗？
9. 人力成本差距远小于增长带来的回报
    1. Facebook例子：ABC很难真正理解微信为何成功
    2. 数据和用户调研代替不了体感
    3. 信念的重要]]>
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      <title>E130. How to be strategic？</title>
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        <![CDATA[策略能力，即识别如何达成一个目标的能力，是职业发展很重要的一环。正好借一位大佬文章（https://medium.com/the-year-of-the-looking-glass/how-to-be-strategic-f6630a44f86b），聊聊这个话题]]>
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      <pubDate>Tue, 20 Sep 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E129. 世界和平需要先解决这两个问题，但是……</title>
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      <description>
        <![CDATA[这可能是我一开始做视频就想讲的内容，但是希望能被更多人看到，多一点成功的可能性，就等到现在才说。

如果稀缺资源能按照“购买者财富比例”，而不是“付出财富绝对值”来定价，就能让市场兼顾公平和效率。

如果化石能源能考虑未来的需求，和积累过程来定价，而不是采用开采成本来定价，就能解决全球变暖和白色污染的问题。]]>
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如果稀缺资源能按照“购买者财富比例”，而不是“付出财富绝对值”来定价，就能让市场兼顾公平和效率。

如果化石能源能考虑未来的需求，和积累过程来定价，而不是采用开采成本来定价，就能解决全球变暖和白色污染的问题。]]>
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      <pubDate>Fri, 09 Sep 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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如果稀缺资源能按照“购买者财富比例”，而不是“付出财富绝对值”来定价，就能让市场兼顾公平和效率。

如果化石能源能考虑未来的需求，和积累过程来定价，而不是采用开采成本来定价，就能解决全球变暖和白色污染的问题。]]>
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      <title>E128. 学会吃苦！</title>
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      <description>
        <![CDATA[<p>在 Lake Forest College 的 division 3 游泳队里，一名远落后于队友的 NCAA 运动员坚持了两年高强度训练。本期借这段身体与精神都很痛苦的经历，讨论 toughness、不找借口，以及为何痛苦不必自动成为停止信号。</p>

<p>适合正在长期训练、处理高压任务，或总在困难出现时怀疑是否该放弃的人；它帮助你区分事情真的不值得做，还是只是过程令人难受。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 从普通游泳水平进入 NCAA 游泳队，认知差距为何会在首次训练中集中暴露？</p>
<p>• Rocky 所代表的 toughness，为什么不是强者必胜，而是在明知艰难时仍坚持完成？</p>
<p>• 不找借口如何改变一个人面对迟到、训练和长期承诺的方式？</p>
<p>• 怎样区分不可避免的身体感受与自己追加的 suffering？</p>
<p>• 习惯在疲惫后继续发力，可能带来什么能力，又可能让人在哪些痛苦中停留过久？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=H7spE0UiGTg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/0dcc6281/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来一件因不适而拖延、但确认值得做的事，讨论如何减少借口并继续推进。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>在 Lake Forest College 的 division 3 游泳队里，一名远落后于队友的 NCAA 运动员坚持了两年高强度训练。本期借这段身体与精神都很痛苦的经历，讨论 toughness、不找借口，以及为何痛苦不必自动成为停止信号。</p>

<p>适合正在长期训练、处理高压任务，或总在困难出现时怀疑是否该放弃的人；它帮助你区分事情真的不值得做，还是只是过程令人难受。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 从普通游泳水平进入 NCAA 游泳队，认知差距为何会在首次训练中集中暴露？</p>
<p>• Rocky 所代表的 toughness，为什么不是强者必胜，而是在明知艰难时仍坚持完成？</p>
<p>• 不找借口如何改变一个人面对迟到、训练和长期承诺的方式？</p>
<p>• 怎样区分不可避免的身体感受与自己追加的 suffering？</p>
<p>• 习惯在疲惫后继续发力，可能带来什么能力，又可能让人在哪些痛苦中停留过久？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=H7spE0UiGTg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/0dcc6281/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来一件因不适而拖延、但确认值得做的事，讨论如何减少借口并继续推进。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
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      <pubDate>Fri, 02 Sep 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:author>课代表立正（孙煜征）</itunes:author>
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        <![CDATA[<p>在 Lake Forest College 的 division 3 游泳队里，一名远落后于队友的 NCAA 运动员坚持了两年高强度训练。本期借这段身体与精神都很痛苦的经历，讨论 toughness、不找借口，以及为何痛苦不必自动成为停止信号。</p>

<p>适合正在长期训练、处理高压任务，或总在困难出现时怀疑是否该放弃的人；它帮助你区分事情真的不值得做，还是只是过程令人难受。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 从普通游泳水平进入 NCAA 游泳队，认知差距为何会在首次训练中集中暴露？</p>
<p>• Rocky 所代表的 toughness，为什么不是强者必胜，而是在明知艰难时仍坚持完成？</p>
<p>• 不找借口如何改变一个人面对迟到、训练和长期承诺的方式？</p>
<p>• 怎样区分不可避免的身体感受与自己追加的 suffering？</p>
<p>• 习惯在疲惫后继续发力，可能带来什么能力，又可能让人在哪些痛苦中停留过久？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=H7spE0UiGTg" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/0dcc6281/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>带来一件因不适而拖延、但确认值得做的事，讨论如何减少借口并继续推进。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E127. 如何喜欢上自己的工作？</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/53b385ac</link>
      <description>
        <![CDATA[工作得好很重要，但是工作得开心更重要。我回忆了不长的职业生涯，有三个瞬间，对我工作幸福感有很大帮助。就把这三个瞬间分享出来，希望能对大家有一点点启发就好。]]>
      </description>
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        <![CDATA[工作得好很重要，但是工作得开心更重要。我回忆了不长的职业生涯，有三个瞬间，对我工作幸福感有很大帮助。就把这三个瞬间分享出来，希望能对大家有一点点启发就好。]]>
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      <pubDate>Fri, 26 Aug 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E126. 三条奥义学会在职场里有效提问</title>
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      <description>
        <![CDATA[上集：https://youtu.be/p3qgu4yx2_o?si=MNhCILagN5NV2ttw

这期视频聊了什么是合格的，问出来能为自己加分的问题。学会这一条，你不光能用好问题提高自己的工作效率，也能树立靠谱形象。

也给了三个简单功课，做到了，就能保证问出来的问题有八十分。

本来是新人onboarding的中集，但问出一个好问题，不光对新人有用。]]>
      </description>
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        <![CDATA[上集：https://youtu.be/p3qgu4yx2_o?si=MNhCILagN5NV2ttw

这期视频聊了什么是合格的，问出来能为自己加分的问题。学会这一条，你不光能用好问题提高自己的工作效率，也能树立靠谱形象。

也给了三个简单功课，做到了，就能保证问出来的问题有八十分。

本来是新人onboarding的中集，但问出一个好问题，不光对新人有用。]]>
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      <pubDate>Sat, 20 Aug 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频聊了什么是合格的，问出来能为自己加分的问题。学会这一条，你不光能用好问题提高自己的工作效率，也能树立靠谱形象。

也给了三个简单功课，做到了，就能保证问出来的问题有八十分。

本来是新人onboarding的中集，但问出一个好问题，不光对新人有用。]]>
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      <title>E125. 数据科学如何提高战略决策质量 ｜ Datafun论坛分享</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/38bc2feb</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>数据科学的价值不只在模型精度，而在于帮助组织把战略决策想全面、抓住关键矛盾，再把策略、指标和优先级连起来。本期重点辨析北极星指标究竟该衡量目标，还是衡量策略的执行效果。</p>

<p>适合希望从分析执行者走向业务决策参与者的数据科学家，也适合正在制定 KPI 或北极星指标的团队，用来检查指标能否真正指导行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 数据科学如何在战略决策、日常运营与自动化之间找到不同的价值位置？</p>
<p>• 判断业务是否值得做时，竞争差异、市场规模、用户价值与 PMF 应该怎样进入分析？</p>
<p>• 为什么北极星指标更适合衡量策略执行，而不是只显示离目标还有多远？</p>
<p>• 没有因果数据时，数据科学家是否仍应表达业务判断？</p>
<p>• 积累 domain knowledge 时，研究一线情况、请教专家和亲手实践分别解决什么问题？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=JclipRXMDzA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/38bc2feb/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把正在使用的北极星指标及其对应策略带来拆解。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
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        <![CDATA[<p>数据科学的价值不只在模型精度，而在于帮助组织把战略决策想全面、抓住关键矛盾，再把策略、指标和优先级连起来。本期重点辨析北极星指标究竟该衡量目标，还是衡量策略的执行效果。</p>

<p>适合希望从分析执行者走向业务决策参与者的数据科学家，也适合正在制定 KPI 或北极星指标的团队，用来检查指标能否真正指导行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 数据科学如何在战略决策、日常运营与自动化之间找到不同的价值位置？</p>
<p>• 判断业务是否值得做时，竞争差异、市场规模、用户价值与 PMF 应该怎样进入分析？</p>
<p>• 为什么北极星指标更适合衡量策略执行，而不是只显示离目标还有多远？</p>
<p>• 没有因果数据时，数据科学家是否仍应表达业务判断？</p>
<p>• 积累 domain knowledge 时，研究一线情况、请教专家和亲手实践分别解决什么问题？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=JclipRXMDzA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 05 Aug 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>数据科学的价值不只在模型精度，而在于帮助组织把战略决策想全面、抓住关键矛盾，再把策略、指标和优先级连起来。本期重点辨析北极星指标究竟该衡量目标，还是衡量策略的执行效果。</p>

<p>适合希望从分析执行者走向业务决策参与者的数据科学家，也适合正在制定 KPI 或北极星指标的团队，用来检查指标能否真正指导行动。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 数据科学如何在战略决策、日常运营与自动化之间找到不同的价值位置？</p>
<p>• 判断业务是否值得做时，竞争差异、市场规模、用户价值与 PMF 应该怎样进入分析？</p>
<p>• 为什么北极星指标更适合衡量策略执行，而不是只显示离目标还有多远？</p>
<p>• 没有因果数据时，数据科学家是否仍应表达业务判断？</p>
<p>• 积累 domain knowledge 时，研究一线情况、请教专家和亲手实践分别解决什么问题？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=JclipRXMDzA" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
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<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把正在使用的北极星指标及其对应策略带来拆解。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E124. 工作中最重要的三个月，如何应对？｜这四个好学生习惯一定要改！</title>
      <itunes:episode>124</itunes:episode>
      <podcast:episode>124</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[下集：https://youtu.be/X6plTdMasPA

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6872300178485977088/

如果在头三个月能做到三件事，你就不用看下去了。
1. 前两个月，平均每周问20个以上的问题
2. 从第二个月开始，你动手的时间，比你看、听、想，加起来的时间要多
3. 跟导师每周一次1:1；跟直接上级起码每月一次；跟上级的上级（+2）在新人期起码一次]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[下集：https://youtu.be/X6plTdMasPA

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6872300178485977088/

如果在头三个月能做到三件事，你就不用看下去了。
1. 前两个月，平均每周问20个以上的问题
2. 从第二个月开始，你动手的时间，比你看、听、想，加起来的时间要多
3. 跟导师每周一次1:1；跟直接上级起码每月一次；跟上级的上级（+2）在新人期起码一次]]>
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      <pubDate>Thu, 28 Jul 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[下集：https://youtu.be/X6plTdMasPA

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6872300178485977088/

如果在头三个月能做到三件事，你就不用看下去了。
1. 前两个月，平均每周问20个以上的问题
2. 从第二个月开始，你动手的时间，比你看、听、想，加起来的时间要多
3. 跟导师每周一次1:1；跟直接上级起码每月一次；跟上级的上级（+2）在新人期起码一次]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E123. 在线回答一小时关于职业发展的各种问题｜SVTC讲座（下）</title>
      <itunes:episode>123</itunes:episode>
      <podcast:episode>123</podcast:episode>
      <itunes:title>E123. 在线回答一小时关于职业发展的各种问题｜SVTC讲座（下）</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/023d7bf6</link>
      <description>
        <![CDATA[<p>这场职业发展问答从老板为何应支持 career growth 出发，讨论如何把 one on one 从项目汇报变成成长协作，并延伸到向上管理、主动创造更大范围的工作，以及判断团队和机会是否值得继续投入。</p>

<p>适合不知道该和 manager 聊什么、在成熟团队缺少机会，或正在考虑加入新组的人；它帮助你判断该主动创造空间、争取支持，还是更换环境。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何把 career growth 变成你和 manager 共同追踪的目标，而不是等待老板主动安排？</p>
<p>• one on one 应该怎样分配职业讨论、工作想法与项目更新？</p>
<p>• 面对超出职责范围的问题，怎样用 20%时间先验证想法，再逐步争取支持？</p>
<p>• 作为 manager 加入新公司时，为什么第一个月要先和足够多的人交流，建立对组织的全局认识？</p>
<p>• 向上管理能提供哪些上级视角，又有哪些全局信息必须自己建立判断？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DP3N1YyGmG8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/023d7bf6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把下次 one on one 最想确认的职业差距和可执行动作带来讨论。</p>
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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[<p>这场职业发展问答从老板为何应支持 career growth 出发，讨论如何把 one on one 从项目汇报变成成长协作，并延伸到向上管理、主动创造更大范围的工作，以及判断团队和机会是否值得继续投入。</p>

<p>适合不知道该和 manager 聊什么、在成熟团队缺少机会，或正在考虑加入新组的人；它帮助你判断该主动创造空间、争取支持，还是更换环境。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何把 career growth 变成你和 manager 共同追踪的目标，而不是等待老板主动安排？</p>
<p>• one on one 应该怎样分配职业讨论、工作想法与项目更新？</p>
<p>• 面对超出职责范围的问题，怎样用 20%时间先验证想法，再逐步争取支持？</p>
<p>• 作为 manager 加入新公司时，为什么第一个月要先和足够多的人交流，建立对组织的全局认识？</p>
<p>• 向上管理能提供哪些上级视角，又有哪些全局信息必须自己建立判断？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DP3N1YyGmG8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

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<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Tue, 19 Jul 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[<p>这场职业发展问答从老板为何应支持 career growth 出发，讨论如何把 one on one 从项目汇报变成成长协作，并延伸到向上管理、主动创造更大范围的工作，以及判断团队和机会是否值得继续投入。</p>

<p>适合不知道该和 manager 聊什么、在成熟团队缺少机会，或正在考虑加入新组的人；它帮助你判断该主动创造空间、争取支持，还是更换环境。</p>

<p><strong>这期你会听到</strong></p>

<p>• 如何把 career growth 变成你和 manager 共同追踪的目标，而不是等待老板主动安排？</p>
<p>• one on one 应该怎样分配职业讨论、工作想法与项目更新？</p>
<p>• 面对超出职责范围的问题，怎样用 20%时间先验证想法，再逐步争取支持？</p>
<p>• 作为 manager 加入新公司时，为什么第一个月要先和足够多的人交流，建立对组织的全局认识？</p>
<p>• 向上管理能提供哪些上级视角，又有哪些全局信息必须自己建立判断？</p>

<p><strong>相关内容</strong></p>

<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DP3N1YyGmG8" title="观看本期视频版">观看本期视频版</a><br>
</p>

<p><a href="https://share.transistor.fm/s/023d7bf6/transcript" title="阅读本期文字稿">阅读本期文字稿</a><br>
</p>

<p><strong>加入Superlinear Academy免费社区</strong></p>

<p>把下次 one on one 最想确认的职业差距和可执行动作带来讨论。</p>
<p><a href="https://www.superlinear.academy/">https://www.superlinear.academy/</a></p>

<p><strong>关于主播与节目</strong></p>

<p>孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。</p>

<p>《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E122. 汇报重要，还是工作重要？</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. 老板竟然不喜欢看精美的汇报？
2. 什么是有效的汇报内容？

做到这三件小事就可以高效汇报？]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. 老板竟然不喜欢看精美的汇报？
2. 什么是有效的汇报内容？

做到这三件小事就可以高效汇报？]]>
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      <pubDate>Mon, 04 Jul 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2. 什么是有效的汇报内容？

做到这三件小事就可以高效汇报？]]>
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      <title>E121. 屁股决定脑袋，还是脑袋决定屁股？</title>
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        <![CDATA[能力在职业发展中真的重要吗？为什么我们看到能力不行的老板只知道瞎指挥，能力不行的同事升职加薪比自己快？

怀才不遇，躺平、副业，你甘心吗？

有没有一种可能，我们看到的只是局部、片面的情况？

这期视频用一张职业发展全景图，讲清楚职业发展关于运气、成长、心态的三个重要道理。也给到大家一些具体的行动点，来克服一时的困难，得到自己应得的职位和薪水。希望喜欢！]]>
      </description>
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怀才不遇，躺平、副业，你甘心吗？

有没有一种可能，我们看到的只是局部、片面的情况？

这期视频用一张职业发展全景图，讲清楚职业发展关于运气、成长、心态的三个重要道理。也给到大家一些具体的行动点，来克服一时的困难，得到自己应得的职位和薪水。希望喜欢！]]>
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      <pubDate>Thu, 23 Jun 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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怀才不遇，躺平、副业，你甘心吗？

有没有一种可能，我们看到的只是局部、片面的情况？

这期视频用一张职业发展全景图，讲清楚职业发展关于运气、成长、心态的三个重要道理。也给到大家一些具体的行动点，来克服一时的困难，得到自己应得的职位和薪水。希望喜欢！]]>
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      <title>E120. Is tradition an excuse for not innovating？</title>
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        <![CDATA[Interview with Chef Miles, Episode 3/3

Watch until the end for what he found most rewarding during his stay in China.]]>
      </description>
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        <![CDATA[Interview with Chef Miles, Episode 3/3

Watch until the end for what he found most rewarding during his stay in China.]]>
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      <pubDate>Mon, 20 Jun 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E119. 可能是限制DS职业发展的最大误区</title>
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        <![CDATA[数据科学家似乎有一个自我限制的职业误区：就是只有当有详实的数据，严谨的分析，确凿的证据后，才会敢于表达自己的判断和观点。

但是很多决策天生就是不确定的。我一方面希望鼓励数据科学家们在这种情况下勇于表达，一方面也希望提醒决策者们注意McNamara Fallacy]]>
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        <![CDATA[数据科学家似乎有一个自我限制的职业误区：就是只有当有详实的数据，严谨的分析，确凿的证据后，才会敢于表达自己的判断和观点。

但是很多决策天生就是不确定的。我一方面希望鼓励数据科学家们在这种情况下勇于表达，一方面也希望提醒决策者们注意McNamara Fallacy]]>
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      <pubDate>Wed, 08 Jun 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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但是很多决策天生就是不确定的。我一方面希望鼓励数据科学家们在这种情况下勇于表达，一方面也希望提醒决策者们注意McNamara Fallacy]]>
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    <item>
      <title>E118. Why do Chinese bosses insist on having control over the menu？</title>
      <itunes:episode>118</itunes:episode>
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      <description>
        <![CDATA[This is episode 2/3 of my interview with chef Miles at Ensue.

We talked about the challenges and learnings of doing fine dining in China. Particularly some culture shocks he had experienced, and his most and least favorite compromises.

In the end we also talked about innovation in style vs. innovation in combination, which I found quite interesting.]]>
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        <![CDATA[This is episode 2/3 of my interview with chef Miles at Ensue.

We talked about the challenges and learnings of doing fine dining in China. Particularly some culture shocks he had experienced, and his most and least favorite compromises.

In the end we also talked about innovation in style vs. innovation in combination, which I found quite interesting.]]>
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      <pubDate>Mon, 06 Jun 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[This is episode 2/3 of my interview with chef Miles at Ensue.

We talked about the challenges and learnings of doing fine dining in China. Particularly some culture shocks he had experienced, and his most and least favorite compromises.

In the end we also talked about innovation in style vs. innovation in combination, which I found quite interesting.]]>
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    <item>
      <title>E117. 为什么减肥不应该盯着体重？｜Agency Problem和KPI的矛盾｜不容忽视的管理常识</title>
      <itunes:episode>117</itunes:episode>
      <podcast:episode>117</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[我之前讲过，Metrics是用来measure strategy而不是measure goal的。

这话听起来有点反直觉。但是搞懂这件事，会帮你订出真正有用的指标。

课代表聊数据系列]]>
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        <![CDATA[我之前讲过，Metrics是用来measure strategy而不是measure goal的。

这话听起来有点反直觉。但是搞懂这件事，会帮你订出真正有用的指标。

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      <pubDate>Mon, 30 May 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[我之前讲过，Metrics是用来measure strategy而不是measure goal的。

这话听起来有点反直觉。但是搞懂这件事，会帮你订出真正有用的指标。

课代表聊数据系列]]>
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    <item>
      <title>E116. Is farm-to-table a marketing gimmick or something real？ ｜ Ensue Chef Miles 1⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[Part 1/3 of my interview with Chef Miles at Ensue.

We talked about his philosophy behind his food, especially how he viewed the whole trend of "farm to table."

But sticking with local ingredients can bring challenges as well, especially in China, where lots of customers still associate fine dining with costly imported ingredients, so we talked about this challenge as well.]]>
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        <![CDATA[Part 1/3 of my interview with Chef Miles at Ensue.

We talked about his philosophy behind his food, especially how he viewed the whole trend of "farm to table."

But sticking with local ingredients can bring challenges as well, especially in China, where lots of customers still associate fine dining with costly imported ingredients, so we talked about this challenge as well.]]>
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      <pubDate>Mon, 23 May 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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We talked about his philosophy behind his food, especially how he viewed the whole trend of "farm to table."

But sticking with local ingredients can bring challenges as well, especially in China, where lots of customers still associate fine dining with costly imported ingredients, so we talked about this challenge as well.]]>
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      <title>E115. 在家做一杯拿铁可能比你想象中简单</title>
      <itunes:episode>115</itunes:episode>
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      <itunes:title>E115. 在家做一杯拿铁可能比你想象中简单</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[主要受最新一期@谐星聊天会 讨论的启发。里面劝退家用意式咖啡机的主要原因是太麻烦，我觉得可能是一个misconception。

麻烦是一个主观的词，我就展示一下过程，大家自己判断。不过意式咖啡机比起胶囊机或者速溶，关键是环保很多。性价比上更是有很大优势。如果你经常喝咖啡，为了环境，也值得考虑买一个。]]>
      </description>
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        <![CDATA[主要受最新一期@谐星聊天会 讨论的启发。里面劝退家用意式咖啡机的主要原因是太麻烦，我觉得可能是一个misconception。

麻烦是一个主观的词，我就展示一下过程，大家自己判断。不过意式咖啡机比起胶囊机或者速溶，关键是环保很多。性价比上更是有很大优势。如果你经常喝咖啡，为了环境，也值得考虑买一个。]]>
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      <pubDate>Thu, 19 May 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[主要受最新一期@谐星聊天会 讨论的启发。里面劝退家用意式咖啡机的主要原因是太麻烦，我觉得可能是一个misconception。

麻烦是一个主观的词，我就展示一下过程，大家自己判断。不过意式咖啡机比起胶囊机或者速溶，关键是环保很多。性价比上更是有很大优势。如果你经常喝咖啡，为了环境，也值得考虑买一个。]]>
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      <title>E114. 如何重拾人生的掌控感？｜如何了解部门业务全貌？</title>
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      <description>
        <![CDATA[群聊和论坛里会看到很多同学对工作和人生非常消极悲观，用犬儒主义打击积极求助的其他人。貌似看透世事，其实是把行动和结果混淆了起来。这期视频就把这些混淆的概念区分开，希望有帮助。

视频后面举了一个例子，如何获得你所在部门的业务全貌。]]>
      </description>
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        <![CDATA[群聊和论坛里会看到很多同学对工作和人生非常消极悲观，用犬儒主义打击积极求助的其他人。貌似看透世事，其实是把行动和结果混淆了起来。这期视频就把这些混淆的概念区分开，希望有帮助。

视频后面举了一个例子，如何获得你所在部门的业务全貌。]]>
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      <pubDate>Wed, 11 May 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频后面举了一个例子，如何获得你所在部门的业务全貌。]]>
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      <title>E113. 数据科学家，为什么反对靠模型做决策？</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. 什么是“模型决策”？
2. 为什么“模型决策”在很多场景下都不靠谱？
3. Know-how是什么，和know-how的重要

课代表聊数据系列

quote《置身事内》 — 哈佛大大学经济学史家格申克龙：“一套严格的概念框架无疑有助于厘清问题，但也经常让人错把问题当成答案。社会科学总渴望发现一套‘放之四海而皆准’的方法和规律，但这种心态需要成熟起来。不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。”]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. 什么是“模型决策”？
2. 为什么“模型决策”在很多场景下都不靠谱？
3. Know-how是什么，和know-how的重要

课代表聊数据系列

quote《置身事内》 — 哈佛大大学经济学史家格申克龙：“一套严格的概念框架无疑有助于厘清问题，但也经常让人错把问题当成答案。社会科学总渴望发现一套‘放之四海而皆准’的方法和规律，但这种心态需要成熟起来。不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。”]]>
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      <pubDate>Sun, 01 May 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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2. 为什么“模型决策”在很多场景下都不靠谱？
3. Know-how是什么，和know-how的重要

课代表聊数据系列

quote《置身事内》 — 哈佛大大学经济学史家格申克龙：“一套严格的概念框架无疑有助于厘清问题，但也经常让人错把问题当成答案。社会科学总渴望发现一套‘放之四海而皆准’的方法和规律，但这种心态需要成熟起来。不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。”]]>
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      <title>E112. 天之骄子进大厂，有被浪费吗？｜如何多学知识并融会贯通｜应届生采访4</title>
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        <![CDATA[这期采访了一位产品策划培训生。有几个看点：

从商科、金融为主的清华经管转科技行业

作为五星员工，学生心态到打工人心态的转变

收集了同事对他的反馈，当面看看反应

如何在学习和工作上融会贯通，提高人生默认值

一些自我认知的探讨]]>
      </description>
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        <![CDATA[这期采访了一位产品策划培训生。有几个看点：

从商科、金融为主的清华经管转科技行业

作为五星员工，学生心态到打工人心态的转变

收集了同事对他的反馈，当面看看反应

如何在学习和工作上融会贯通，提高人生默认值

一些自我认知的探讨]]>
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      <pubDate>Wed, 27 Apr 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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从商科、金融为主的清华经管转科技行业

作为五星员工，学生心态到打工人心态的转变

收集了同事对他的反馈，当面看看反应

如何在学习和工作上融会贯通，提高人生默认值

一些自我认知的探讨]]>
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      <title>E111. 经济学能帮你识别道德绑架？</title>
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        <![CDATA[米尔顿的辩论视频：https://youtu.be/-_gU50mfehI]]>
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        <![CDATA[米尔顿的辩论视频：https://youtu.be/-_gU50mfehI]]>
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      <pubDate>Wed, 20 Apr 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    <item>
      <title>E110. 面对困难如何保持积极？｜如何找到感兴趣的专业？｜应届生采访系列 3</title>
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        <![CDATA[嘉宾很独特的点是兴趣导向，充满自驱力，和对工作的态度非常积极。

但是要做到这些，首先要知道自己对什么有兴趣，以及被工作中的困难反复毒打，还能保持积极的心态。这两点都挺难的。

于是我就认真挖了一下，结果得到的答案让我非常佩服。]]>
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        <![CDATA[嘉宾很独特的点是兴趣导向，充满自驱力，和对工作的态度非常积极。

但是要做到这些，首先要知道自己对什么有兴趣，以及被工作中的困难反复毒打，还能保持积极的心态。这两点都挺难的。

于是我就认真挖了一下，结果得到的答案让我非常佩服。]]>
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      <pubDate>Wed, 13 Apr 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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但是要做到这些，首先要知道自己对什么有兴趣，以及被工作中的困难反复毒打，还能保持积极的心态。这两点都挺难的。

于是我就认真挖了一下，结果得到的答案让我非常佩服。]]>
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      <title>E109. 「运营」和「项目管理」的工作体验？｜琐碎工作如何做出花样？｜留学生面试国内大厂体验｜应届生采访系列 2</title>
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        <![CDATA[一位很帅的留学生小哥，应届加入腾讯，选择做运营和项目管理，这个在很多人看起来比较苦的岗位，并且乐在其中。分两期，上半集讲了他对两个岗位的理解，以及校招笔试面试的经历。

看点
1. 海外校招进腾讯的经历？考察什么？
3. 运营和项目管理是做什么的？
    1. 运营和数据有什么区别？
    2. 酒局攒局人？
4. 运营需要什么样的人才？天花板高吗？
5. 项目管理竟然也可以很有意思？

0:00 背景介绍
1:19 心路历程
2:05 校招体验
4:42 运营做什么？跟数分的区别？
7:25 运营岗的职业发展路径？
10:00 运营的上升路径？
11:02 为什么转项目经理？
13:10 项目管理做什么，竟然很开心？
15:01 项目管理的核心价值和KPI？工作痛苦指数？]]>
      </description>
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        <![CDATA[一位很帅的留学生小哥，应届加入腾讯，选择做运营和项目管理，这个在很多人看起来比较苦的岗位，并且乐在其中。分两期，上半集讲了他对两个岗位的理解，以及校招笔试面试的经历。

看点
1. 海外校招进腾讯的经历？考察什么？
3. 运营和项目管理是做什么的？
    1. 运营和数据有什么区别？
    2. 酒局攒局人？
4. 运营需要什么样的人才？天花板高吗？
5. 项目管理竟然也可以很有意思？

0:00 背景介绍
1:19 心路历程
2:05 校招体验
4:42 运营做什么？跟数分的区别？
7:25 运营岗的职业发展路径？
10:00 运营的上升路径？
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      <pubDate>Sat, 09 Apr 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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看点
1. 海外校招进腾讯的经历？考察什么？
3. 运营和项目管理是做什么的？
    1. 运营和数据有什么区别？
    2. 酒局攒局人？
4. 运营需要什么样的人才？天花板高吗？
5. 项目管理竟然也可以很有意思？

0:00 背景介绍
1:19 心路历程
2:05 校招体验
4:42 运营做什么？跟数分的区别？
7:25 运营岗的职业发展路径？
10:00 运营的上升路径？
11:02 为什么转项目经理？
13:10 项目管理做什么，竟然很开心？
15:01 项目管理的核心价值和KPI？工作痛苦指数？]]>
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      <title>E108. 游戏策划是做什么的？｜年轻人如何保留自己的棱角？｜应届生采访系列1</title>
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      <description>
        <![CDATA[这个系列会采访一些有0-3年工作经验的应届生。让他们来介绍一下自己找工作的经历，工作内容，对职业的理解。但是更重要的，希望捕捉这些年轻人们在刚刚加入职场时，对自我认知这件事的更新和思考。

第一期视频是一位游戏策划小哥。他详细帮我们介绍了游戏策划到底是做什么的，从无到有制作一款游戏需要哪些工种，对游戏的热爱和对游戏制作的热爱是不是一回事儿，如何入行游戏制作，等等。

视频最后，我们也从他有什么话想对读书时候的自己说聊起，讲到了修内这样一个玄学的概念。不知道你看了会有什么体会，我自己反正是大有收获。希望喜欢！]]>
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        <![CDATA[这个系列会采访一些有0-3年工作经验的应届生。让他们来介绍一下自己找工作的经历，工作内容，对职业的理解。但是更重要的，希望捕捉这些年轻人们在刚刚加入职场时，对自我认知这件事的更新和思考。

第一期视频是一位游戏策划小哥。他详细帮我们介绍了游戏策划到底是做什么的，从无到有制作一款游戏需要哪些工种，对游戏的热爱和对游戏制作的热爱是不是一回事儿，如何入行游戏制作，等等。

视频最后，我们也从他有什么话想对读书时候的自己说聊起，讲到了修内这样一个玄学的概念。不知道你看了会有什么体会，我自己反正是大有收获。希望喜欢！]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 04 Apr 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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第一期视频是一位游戏策划小哥。他详细帮我们介绍了游戏策划到底是做什么的，从无到有制作一款游戏需要哪些工种，对游戏的热爱和对游戏制作的热爱是不是一回事儿，如何入行游戏制作，等等。

视频最后，我们也从他有什么话想对读书时候的自己说聊起，讲到了修内这样一个玄学的概念。不知道你看了会有什么体会，我自己反正是大有收获。希望喜欢！]]>
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      <title>E107. 跨赛道跳槽的经验｜跳槽的最佳时机？｜如何选择职业4⧸4</title>
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      <description>
        <![CDATA[00:00 跨行业跳槽
02:13 好好学习，放下偏见
04:25 适当跳槽是简历加分项
05:28 跳槽最佳时机竟是？
06:45 钱怎么看？
07:46 别被媒体误导
08:28 不作为也是有风险的
09:36 总的总结]]>
      </description>
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06:45 钱怎么看？
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08:28 不作为也是有风险的
09:36 总的总结]]>
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      <pubDate>Fri, 01 Apr 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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02:13 好好学习，放下偏见
04:25 适当跳槽是简历加分项
05:28 跳槽最佳时机竟是？
06:45 钱怎么看？
07:46 别被媒体误导
08:28 不作为也是有风险的
09:36 总的总结]]>
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      <title>E106. 放弃金融咨询选互联网，后悔过吗？｜如何选择职业 3⧸4</title>
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        <![CDATA[第三期，维持一整个日更。

当时放弃金融的选择，听到了几个睿智的建议。后来选择互联网，事后也证明是一个很符合我个人追求的选择。这期视频分享了我觉得互联网从业，给我带来的最大价值。]]>
      </description>
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当时放弃金融的选择，听到了几个睿智的建议。后来选择互联网，事后也证明是一个很符合我个人追求的选择。这期视频分享了我觉得互联网从业，给我带来的最大价值。]]>
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      <pubDate>Thu, 31 Mar 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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当时放弃金融的选择，听到了几个睿智的建议。后来选择互联网，事后也证明是一个很符合我个人追求的选择。这期视频分享了我觉得互联网从业，给我带来的最大价值。]]>
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      <title>E105. 初中参加机器人AI比赛，竟领悟获益终身的创业教训？｜课代表故事会</title>
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        <![CDATA[其实就是个机器人灭火比赛，标题党一下

讲讲故事，谈谈感悟。当背景音听就行啦。]]>
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        <![CDATA[其实就是个机器人灭火比赛，标题党一下

讲讲故事，谈谈感悟。当背景音听就行啦。]]>
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      <pubDate>Tue, 22 Mar 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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讲讲故事，谈谈感悟。当背景音听就行啦。]]>
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      <title>E104. 大厂总监天天靠开会能为公司创造什么价值？</title>
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        <![CDATA[采访YC的最后一期了，他总结了自己管理的心得体会，也分享了自己从周一到周五都会做什么事情。]]>
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        <![CDATA[采访YC的最后一期了，他总结了自己管理的心得体会，也分享了自己从周一到周五都会做什么事情。]]>
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      <pubDate>Fri, 18 Mar 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E103. 职场新人常见误区？｜资深HR对职业发展的真诚建议｜HRBP采访 3⧸3</title>
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        <![CDATA[HRBP系列采访的最后一期，这里问了她经常看到的职业发展的误区是什么。有应届生的也有资深职场人的。后面还聊到了不同人职业发展速度为什么不一样。



虽然知道这种来自HR的职业建议会被很多人喷，但是确实是真实和真诚的建议，还是勇敢地放出来了。希望大家如果觉得有道理，也表达一些支持。]]>
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虽然知道这种来自HR的职业建议会被很多人喷，但是确实是真实和真诚的建议，还是勇敢地放出来了。希望大家如果觉得有道理，也表达一些支持。]]>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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虽然知道这种来自HR的职业建议会被很多人喷，但是确实是真实和真诚的建议，还是勇敢地放出来了。希望大家如果觉得有道理，也表达一些支持。]]>
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      <title>E102. HRBP为什么有这么强的好奇心？｜国内大厂HRBP揭秘 — 中</title>
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        <![CDATA[这期视频嘉宾为我们讲了为什么她在做了10年HRBP之后，仍然希望继续做下去。然后讲了三个她心中HRBP的标杆案例。最后聊到了她对业务的理解，从中也能看出很多好奇心和思考，希望能为大家带来一些启发。



采访重真实，仅代表个人观点]]>
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采访重真实，仅代表个人观点]]>
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      <pubDate>Thu, 10 Mar 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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采访重真实，仅代表个人观点]]>
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      <title>E101. 改变因果观，化焦虑为动力</title>
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        <![CDATA[「不知足」可以创造「焦虑」也可以创造「动力」。为什么？

我在跟妹妹交流中发现了「不知足」的一个重要区别，认清这个区别就能帮你把焦虑转化为动力。]]>
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我在跟妹妹交流中发现了「不知足」的一个重要区别，认清这个区别就能帮你把焦虑转化为动力。]]>
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      <pubDate>Sun, 27 Feb 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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我在跟妹妹交流中发现了「不知足」的一个重要区别，认清这个区别就能帮你把焦虑转化为动力。]]>
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      <title>E100. 国内HR为什么存在感这么强？｜鹅厂资深HR的真实工作内容分享</title>
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        <![CDATA[国内国外HR有什么区别

HR都有哪几种

HRBP的职责：选育用留，分别都有什么内容？

视频仅代表个人观点和片面经历]]>
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      <pubDate>Thu, 24 Feb 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[国内国外HR有什么区别

HR都有哪几种

HRBP的职责：选育用留，分别都有什么内容？

视频仅代表个人观点和片面经历]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E99. 成熟打工人，多谈得失，少谈对错</title>
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        <![CDATA[来自于growth mindset学长一条犀利的职业洞见

可以说，懂不懂这个道理，是junior和senior的分水岭]]>
      </description>
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        <![CDATA[来自于growth mindset学长一条犀利的职业洞见

可以说，懂不懂这个道理，是junior和senior的分水岭]]>
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      <pubDate>Thu, 17 Feb 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E98. 压力越大发挥越好？谷爱凌的「心境」秘籍</title>
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        <![CDATA[今天我是谷爱凌的课代表。

众所周知，谷爱凌是一个典型的大赛选手，越到关键时刻发挥越好。今天的金牌就是最典型的例子。

可能很少有运动员受到了谷爱凌这么大的关注和期待，而她对手们的超水平发挥也给了她更大的压力 — 除非突破自己的极限，不然拿不到冠军的。

换个人，拿到奖牌已经是突破历史了，第三跳真的要在那么高的高空，全世界的注视下，去做一个从没做过，容不得一丝错误的动作吗？

她真的做了，也真的做成了。How？其实她二月初在NYT的文章里已经把自己的秘密和盘托出。这期视频就是我对这篇文章的解读。

文章启发了我也激励了我，这是人类追求极限所能进入的最高精神境界，在谷爱凌笔下描述的无比生动。建议大家都去看看英文原文。当前中文翻译的版本翻译得挺烂的。

原文：https://www.nytimes.com/interactive/2022/sports/olympics/eileen-gu-skiing-fear.html]]>
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众所周知，谷爱凌是一个典型的大赛选手，越到关键时刻发挥越好。今天的金牌就是最典型的例子。

可能很少有运动员受到了谷爱凌这么大的关注和期待，而她对手们的超水平发挥也给了她更大的压力 — 除非突破自己的极限，不然拿不到冠军的。

换个人，拿到奖牌已经是突破历史了，第三跳真的要在那么高的高空，全世界的注视下，去做一个从没做过，容不得一丝错误的动作吗？

她真的做了，也真的做成了。How？其实她二月初在NYT的文章里已经把自己的秘密和盘托出。这期视频就是我对这篇文章的解读。

文章启发了我也激励了我，这是人类追求极限所能进入的最高精神境界，在谷爱凌笔下描述的无比生动。建议大家都去看看英文原文。当前中文翻译的版本翻译得挺烂的。

原文：https://www.nytimes.com/interactive/2022/sports/olympics/eileen-gu-skiing-fear.html]]>
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      <pubDate>Tue, 08 Feb 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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众所周知，谷爱凌是一个典型的大赛选手，越到关键时刻发挥越好。今天的金牌就是最典型的例子。

可能很少有运动员受到了谷爱凌这么大的关注和期待，而她对手们的超水平发挥也给了她更大的压力 — 除非突破自己的极限，不然拿不到冠军的。

换个人，拿到奖牌已经是突破历史了，第三跳真的要在那么高的高空，全世界的注视下，去做一个从没做过，容不得一丝错误的动作吗？

她真的做了，也真的做成了。How？其实她二月初在NYT的文章里已经把自己的秘密和盘托出。这期视频就是我对这篇文章的解读。

文章启发了我也激励了我，这是人类追求极限所能进入的最高精神境界，在谷爱凌笔下描述的无比生动。建议大家都去看看英文原文。当前中文翻译的版本翻译得挺烂的。

原文：https://www.nytimes.com/interactive/2022/sports/olympics/eileen-gu-skiing-fear.html]]>
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      <title>E97. 中国互联网大厂跟硅谷有什么区别？</title>
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      <description>
        <![CDATA[* 中美岗位区别的坐标轴
* 用需求作为沟通介质的问题
* 具体工作时间和WLB
* 卷的另一面：高级复合人才的稀缺
* 国内infra现状及成因
* 国内公司的politics
* 国内同事对行业的理解
* “claim impact” 
* 团队间合作的三类问题
* 跟leadership的沟通
* 同事之间关系
* 国内外HR的角色区别]]>
      </description>
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        <![CDATA[* 中美岗位区别的坐标轴
* 用需求作为沟通介质的问题
* 具体工作时间和WLB
* 卷的另一面：高级复合人才的稀缺
* 国内infra现状及成因
* 国内公司的politics
* 国内同事对行业的理解
* “claim impact” 
* 团队间合作的三类问题
* 跟leadership的沟通
* 同事之间关系
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      <pubDate>Sun, 06 Feb 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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* 国内公司的politics
* 国内同事对行业的理解
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* 团队间合作的三类问题
* 跟leadership的沟通
* 同事之间关系
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      <title>E96. 看了才知道，简历竟然应该这么改？</title>
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      <description>
        <![CDATA[保您这辈子看过的所有简历教程都不如这一期采访

有的时候感觉这种内容不收费，对嘉宾有点不公平

希望这视频助您简历虎虎生威，30秒搞定一切面试官！

嘉宾也会看留言的，如果想知道他个人总结是什么，请多点赞留言喊他出来！]]>
      </description>
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        <![CDATA[保您这辈子看过的所有简历教程都不如这一期采访

有的时候感觉这种内容不收费，对嘉宾有点不公平

希望这视频助您简历虎虎生威，30秒搞定一切面试官！

嘉宾也会看留言的，如果想知道他个人总结是什么，请多点赞留言喊他出来！]]>
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      <pubDate>Tue, 01 Feb 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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有的时候感觉这种内容不收费，对嘉宾有点不公平

希望这视频助您简历虎虎生威，30秒搞定一切面试官！

嘉宾也会看留言的，如果想知道他个人总结是什么，请多点赞留言喊他出来！]]>
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      <title>E95. 跳槽前应该做哪些研究？</title>
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        <![CDATA[如果大家有更好的标题请留言告诉我]]>
      </description>
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        <![CDATA[如果大家有更好的标题请留言告诉我]]>
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      <pubDate>Fri, 28 Jan 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E94. 怎样通过工作实现跳槽自由？</title>
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        <![CDATA[其实题目没想好 欢迎大家帮我写个题目！]]>
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      <pubDate>Tue, 25 Jan 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E93. 职业的沉淀和变现｜学校专业怎么选｜衡量职业的维度｜每次走半步</title>
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      <podcast:episode>93</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[建议边吃边看]]>
      </description>
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        <![CDATA[建议边吃边看]]>
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      <pubDate>Sat, 22 Jan 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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    </item>
    <item>
      <title>E92. 如何用面试和工作提升人生价值？｜课代表network秘籍大揭秘</title>
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      <podcast:episode>92</podcast:episode>
      <itunes:title>E92. 如何用面试和工作提升人生价值？｜课代表network秘籍大揭秘</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[1. 怎么想清楚自己要什么
    1. 局部优化和全局优化
    2. 卷的意义是什么
    3. 想做的，在做的，擅长做的，可能不是一件事
    4. 怎么跟自己和解
    5. 做optimizer是无法找到意义的
2. network
    1. 一个人走得快，一群人走得远
    2. 课代表“network”方法揭秘
    3. 擅长从别人身上学习
3. 拿多个offer的节奏
    1. 选offer和分手有什么一样的地方
    2. 要不要/如何counter
    3. 如何更好加入一家新公司
    4. 存钱逻辑
4. 互联网career的三条路径
    1. scientist，CMO，CEO
    2. 用machine learning model描述自己career
    3. 深挖 vs 扩张]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. 怎么想清楚自己要什么
    1. 局部优化和全局优化
    2. 卷的意义是什么
    3. 想做的，在做的，擅长做的，可能不是一件事
    4. 怎么跟自己和解
    5. 做optimizer是无法找到意义的
2. network
    1. 一个人走得快，一群人走得远
    2. 课代表“network”方法揭秘
    3. 擅长从别人身上学习
3. 拿多个offer的节奏
    1. 选offer和分手有什么一样的地方
    2. 要不要/如何counter
    3. 如何更好加入一家新公司
    4. 存钱逻辑
4. 互联网career的三条路径
    1. scientist，CMO，CEO
    2. 用machine learning model描述自己career
    3. 深挖 vs 扩张]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 10 Jan 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <itunes:summary>
        <![CDATA[1. 怎么想清楚自己要什么
    1. 局部优化和全局优化
    2. 卷的意义是什么
    3. 想做的，在做的，擅长做的，可能不是一件事
    4. 怎么跟自己和解
    5. 做optimizer是无法找到意义的
2. network
    1. 一个人走得快，一群人走得远
    2. 课代表“network”方法揭秘
    3. 擅长从别人身上学习
3. 拿多个offer的节奏
    1. 选offer和分手有什么一样的地方
    2. 要不要/如何counter
    3. 如何更好加入一家新公司
    4. 存钱逻辑
4. 互联网career的三条路径
    1. scientist，CMO，CEO
    2. 用machine learning model描述自己career
    3. 深挖 vs 扩张]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E91. 助您降维打击一切面试</title>
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      <podcast:episode>91</podcast:episode>
      <itunes:title>E91. 助您降维打击一切面试</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/2c889f32</link>
      <description>
        <![CDATA[其实YC对问题的思考方式、总结方式、表达方式，才是那宝贵值得学习的点。把复杂问题讲得非常有框架，但是又具象和清晰。建议视频中多观察。

内容大纲：
1. 人才的定义：速度、加速度、方向
2. 几类面试问题：之前的事情、新的事情怎么做、动机
3. 面试表现的4+1维度：communication、problem solving、execution、灵活的思辨；不要傲慢和刻意包装
4. 两类准备方式：能想到的所有问题都写逐字稿+面试总结（超级认真准备）、做好对对方的准备
5. 做research的三个意义：展示诚意、话题引向主动、未来联系的可能性]]>
      </description>
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        <![CDATA[其实YC对问题的思考方式、总结方式、表达方式，才是那宝贵值得学习的点。把复杂问题讲得非常有框架，但是又具象和清晰。建议视频中多观察。

内容大纲：
1. 人才的定义：速度、加速度、方向
2. 几类面试问题：之前的事情、新的事情怎么做、动机
3. 面试表现的4+1维度：communication、problem solving、execution、灵活的思辨；不要傲慢和刻意包装
4. 两类准备方式：能想到的所有问题都写逐字稿+面试总结（超级认真准备）、做好对对方的准备
5. 做research的三个意义：展示诚意、话题引向主动、未来联系的可能性]]>
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      <pubDate>Tue, 04 Jan 2022 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[其实YC对问题的思考方式、总结方式、表达方式，才是那宝贵值得学习的点。把复杂问题讲得非常有框架，但是又具象和清晰。建议视频中多观察。

内容大纲：
1. 人才的定义：速度、加速度、方向
2. 几类面试问题：之前的事情、新的事情怎么做、动机
3. 面试表现的4+1维度：communication、problem solving、execution、灵活的思辨；不要傲慢和刻意包装
4. 两类准备方式：能想到的所有问题都写逐字稿+面试总结（超级认真准备）、做好对对方的准备
5. 做research的三个意义：展示诚意、话题引向主动、未来联系的可能性]]>
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      <title>E90. 读常青藤博士的五个终身收获</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. 平常心面对失败
2. 观察中放下我执
3. 面对复杂问题的自信
4. 沟通和协作的基础
5. 深度思考

最后还有一个绝大多数同学都没发现的超级牛逼资源。]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. 平常心面对失败
2. 观察中放下我执
3. 面对复杂问题的自信
4. 沟通和协作的基础
5. 深度思考

最后还有一个绝大多数同学都没发现的超级牛逼资源。]]>
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      <pubDate>Thu, 30 Dec 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[1. 平常心面对失败
2. 观察中放下我执
3. 面对复杂问题的自信
4. 沟通和协作的基础
5. 深度思考

最后还有一个绝大多数同学都没发现的超级牛逼资源。]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E89. 一小时写30页PPT？还吊打全场？｜有「目的性」的PPT才值得写</title>
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      <podcast:episode>89</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[网络上不乏PPT教程，但是很多都是乙方视角，教你如何写得精美、专业、科技范儿。但是在互联网企业里，「甲方视角」的PPT，其实是完全不一样的重点。用乙方视角写甲方PPT，难免会学偏。

这期视频请来了在大厂里有非常丰富实战经验，和很强业务能力的内容生态部总监，来为大家带来一份甲方PPT教程。她在腾讯内部教同学们写PPT的课程广受欢迎。虽然有点长，但是从顶层思维到如何选字号都是多年经验积累。只有干货，边吃边看，保证不浪费时间。

邮箱：xinglongcao@tencent.com；
社招官网：https://careers.tencent.com/jobopportunity.html]]>
      </description>
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        <![CDATA[网络上不乏PPT教程，但是很多都是乙方视角，教你如何写得精美、专业、科技范儿。但是在互联网企业里，「甲方视角」的PPT，其实是完全不一样的重点。用乙方视角写甲方PPT，难免会学偏。

这期视频请来了在大厂里有非常丰富实战经验，和很强业务能力的内容生态部总监，来为大家带来一份甲方PPT教程。她在腾讯内部教同学们写PPT的课程广受欢迎。虽然有点长，但是从顶层思维到如何选字号都是多年经验积累。只有干货，边吃边看，保证不浪费时间。

邮箱：xinglongcao@tencent.com；
社招官网：https://careers.tencent.com/jobopportunity.html]]>
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      <pubDate>Fri, 17 Dec 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[网络上不乏PPT教程，但是很多都是乙方视角，教你如何写得精美、专业、科技范儿。但是在互联网企业里，「甲方视角」的PPT，其实是完全不一样的重点。用乙方视角写甲方PPT，难免会学偏。

这期视频请来了在大厂里有非常丰富实战经验，和很强业务能力的内容生态部总监，来为大家带来一份甲方PPT教程。她在腾讯内部教同学们写PPT的课程广受欢迎。虽然有点长，但是从顶层思维到如何选字号都是多年经验积累。只有干货，边吃边看，保证不浪费时间。

邮箱：xinglongcao@tencent.com；
社招官网：https://careers.tencent.com/jobopportunity.html]]>
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    <item>
      <title>E88. 关于留存的所有知识｜课代表数据大师课3</title>
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        <![CDATA[衡量一个产品最重要的指标是什么？我的答案是retention。留存可以告诉你，用户是不是真的喜欢你的产品，你的增长能否持续，你有没有找到PMF。

但这么重要的指标，却缺乏系统教程。其实关于留存，定义和展现方式都有很多subtle的选择，也很吃经验的。可以说，我对留存的理解，是在多年的产品迭代中一点一点喂出来的。

这期视频就把我所知的跟大家倾囊相授，尤其后面的pro tips，如果运用起来了，就不会浪费钱在垃圾产品上了。希望大家可以拿着这些经验，去做出更好的产品。当然，有什么异议和反馈请多跟我交流。]]>
      </description>
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        <![CDATA[衡量一个产品最重要的指标是什么？我的答案是retention。留存可以告诉你，用户是不是真的喜欢你的产品，你的增长能否持续，你有没有找到PMF。

但这么重要的指标，却缺乏系统教程。其实关于留存，定义和展现方式都有很多subtle的选择，也很吃经验的。可以说，我对留存的理解，是在多年的产品迭代中一点一点喂出来的。

这期视频就把我所知的跟大家倾囊相授，尤其后面的pro tips，如果运用起来了，就不会浪费钱在垃圾产品上了。希望大家可以拿着这些经验，去做出更好的产品。当然，有什么异议和反馈请多跟我交流。]]>
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      <pubDate>Tue, 07 Dec 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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但这么重要的指标，却缺乏系统教程。其实关于留存，定义和展现方式都有很多subtle的选择，也很吃经验的。可以说，我对留存的理解，是在多年的产品迭代中一点一点喂出来的。

这期视频就把我所知的跟大家倾囊相授，尤其后面的pro tips，如果运用起来了，就不会浪费钱在垃圾产品上了。希望大家可以拿着这些经验，去做出更好的产品。当然，有什么异议和反馈请多跟我交流。]]>
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      <title>E87. 教老板做事？这样汇报就对了！</title>
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        <![CDATA[跟大老板的汇报是职业中较少出现，又十分重要的关键时刻。但是一方面我们缺少练习机会，一方面市面上又很少有人真的懂，教的东西不太有用。

我很有幸地参加过一次Facebook内部的培训，通过跟一位传奇大佬的六节课，学到了很多跟大老板汇报的「道」。这期视频就把一些核心观点总结出来，希望帮大家从根源上摆正自己的心态，在汇报的时候出彩起飞！]]>
      </description>
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        <![CDATA[跟大老板的汇报是职业中较少出现，又十分重要的关键时刻。但是一方面我们缺少练习机会，一方面市面上又很少有人真的懂，教的东西不太有用。

我很有幸地参加过一次Facebook内部的培训，通过跟一位传奇大佬的六节课，学到了很多跟大老板汇报的「道」。这期视频就把一些核心观点总结出来，希望帮大家从根源上摆正自己的心态，在汇报的时候出彩起飞！]]>
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      <pubDate>Tue, 30 Nov 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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我很有幸地参加过一次Facebook内部的培训，通过跟一位传奇大佬的六节课，学到了很多跟大老板汇报的「道」。这期视频就把一些核心观点总结出来，希望帮大家从根源上摆正自己的心态，在汇报的时候出彩起飞！]]>
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      <title>E86. 如何识别隐性拖延症</title>
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        <![CDATA[我一直在跟拖延症战斗，并且自封为胜者。我能战胜大部分拖延症的病因，比如臆想出的困难，比如完美主义。但是我一次次路过派克市场，一次次没有进去，在我看来也是一种拖延症。我称之为“隐性拖延症”。说隐性是因为我们会觉得拖延症是为了推迟痛苦的到来，但是去一趟派克市场，我确定我会收获快乐。人们不会觉得拖延快乐是拖延症，可拖延快乐比拖延痛苦的后果更直接，更明显。

问题来了，触手可及的快乐是怎么被拖延的？]]>
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问题来了，触手可及的快乐是怎么被拖延的？]]>
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      <pubDate>Thu, 25 Nov 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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问题来了，触手可及的快乐是怎么被拖延的？]]>
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      <title>E85. 为什么考试成绩不代表能力｜学校里学了什么？｜如何准备托福</title>
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      <podcast:episode>85</podcast:episode>
      <itunes:title>E85. 为什么考试成绩不代表能力｜学校里学了什么？｜如何准备托福</itunes:title>
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        <![CDATA[如果用国内考试的思路理解托福，就会做很多无用功。更可怕的是如果用考试的思路理解能力，那就会导致你只知道怎么考试，但是未必有真的能力。



这期视频用体育测试来比喻托福。其实我们人生中遇到的大多是体育测试，而不是高考。]]>
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        <![CDATA[如果用国内考试的思路理解托福，就会做很多无用功。更可怕的是如果用考试的思路理解能力，那就会导致你只知道怎么考试，但是未必有真的能力。



这期视频用体育测试来比喻托福。其实我们人生中遇到的大多是体育测试，而不是高考。]]>
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      <pubDate>Sat, 20 Nov 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频用体育测试来比喻托福。其实我们人生中遇到的大多是体育测试，而不是高考。]]>
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      <title>E84. 高中辍学的腾讯总监教你抓住机会｜如何培养行动力？</title>
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        <![CDATA[一开始是因为XX同学在空降副总监上分享的insight特别坦诚特别有道理，和他高中没毕业的神奇背景，去采访他。后来发现他过往经历之神奇，对我启发之大，远比他的“高中辍学当大厂总监”传奇。在这里分享给大家。]]>
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        <![CDATA[一开始是因为XX同学在空降副总监上分享的insight特别坦诚特别有道理，和他高中没毕业的神奇背景，去采访他。后来发现他过往经历之神奇，对我启发之大，远比他的“高中辍学当大厂总监”传奇。在这里分享给大家。]]>
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      <pubDate>Fri, 19 Nov 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E83. 开源的初心与商业逻辑｜拿谷歌高薪，给自己打工？</title>
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        <![CDATA[0:00 大厂为什么开源？
6:30 在谷歌做开源有多爽？
11:40 AutoKeras vs. AutoML的例子
16:50 学术界的开源
18:25 要不要用开源创业？
21:30 项目成功的关键因素
26:40 开源的初心
29:50 荐书]]>
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      <pubDate>Sat, 13 Nov 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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11:40 AutoKeras vs. AutoML的例子
16:50 学术界的开源
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      <title>E82. 第一代自动深度学习开源平台，如何被Google招安的？</title>
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        <![CDATA[1:30 什么是开源

6:00 为什么参与开源

8:30 如何想到AutoKeras

16:20 受到媒体关注

19:20 与Google AutoML PK？

22:45 与谷歌展开合作

24:00 开源的协议有哪些

27:30-end 大厂为什么搞开源]]>
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22:45 与谷歌展开合作

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      <pubDate>Sun, 07 Nov 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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19:20 与Google AutoML PK？

22:45 与谷歌展开合作

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      <title>E81. 「优秀」的陷阱｜用当下驱散臆想，进入自洽和内驱之境界</title>
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        <![CDATA[上集说到穆潼陷入了两年的抑郁，这集她给我们介绍了三个帮助她一步一步走出来的经验。

之后我们对整件事有一个总结和思索。为什么在得到一切的时候会陷入抑郁？也有很多pk，活在臆想 vs. 活在当下；外驱 vs. 内驱；卷王 vs. 自洽。也有探讨什么样的生活方式更值得。

如果你过得还不错，但是不知道什么才能给自己带来真正的快乐；如果你感觉自己做什么都很难开始和坚持。那请看看这期视频吧，也许能帮到你。]]>
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之后我们对整件事有一个总结和思索。为什么在得到一切的时候会陷入抑郁？也有很多pk，活在臆想 vs. 活在当下；外驱 vs. 内驱；卷王 vs. 自洽。也有探讨什么样的生活方式更值得。

如果你过得还不错，但是不知道什么才能给自己带来真正的快乐；如果你感觉自己做什么都很难开始和坚持。那请看看这期视频吧，也许能帮到你。]]>
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      <pubDate>Fri, 15 Oct 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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之后我们对整件事有一个总结和思索。为什么在得到一切的时候会陷入抑郁？也有很多pk，活在臆想 vs. 活在当下；外驱 vs. 内驱；卷王 vs. 自洽。也有探讨什么样的生活方式更值得。

如果你过得还不错，但是不知道什么才能给自己带来真正的快乐；如果你感觉自己做什么都很难开始和坚持。那请看看这期视频吧，也许能帮到你。]]>
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      <title>E80. 有钱有颜学习好，怎么反而抑郁了？｜穆潼的留学经历—上</title>
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        <![CDATA[喀什喆啡酒店（https://m.dianping.com/shopshare/G8AmHZj9TKAfSt9g ）的老板娘穆潼，其实是一个95后妹子。

她从小学三年级自作主张远离家乡去上海读书以后，都是“别人家的孩子”，充满了奋斗与成就。可是一次一次的成就给她带来的反而是自我怀疑，在大一时候达到巅峰，击垮了她。

这上半期视频里，穆潼为我们介绍了她的留学经历，和心路演变。下半期我们会讲一些思考。

也许你遇到过这些问题，也许你没有，但是你的娃可能会。希望对自我意义怀疑涌现之时，你能想起这两期视频，回来找到一些勇气。]]>
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        <![CDATA[喀什喆啡酒店（https://m.dianping.com/shopshare/G8AmHZj9TKAfSt9g ）的老板娘穆潼，其实是一个95后妹子。

她从小学三年级自作主张远离家乡去上海读书以后，都是“别人家的孩子”，充满了奋斗与成就。可是一次一次的成就给她带来的反而是自我怀疑，在大一时候达到巅峰，击垮了她。

这上半期视频里，穆潼为我们介绍了她的留学经历，和心路演变。下半期我们会讲一些思考。

也许你遇到过这些问题，也许你没有，但是你的娃可能会。希望对自我意义怀疑涌现之时，你能想起这两期视频，回来找到一些勇气。]]>
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      <pubDate>Thu, 07 Oct 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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她从小学三年级自作主张远离家乡去上海读书以后，都是“别人家的孩子”，充满了奋斗与成就。可是一次一次的成就给她带来的反而是自我怀疑，在大一时候达到巅峰，击垮了她。

这上半期视频里，穆潼为我们介绍了她的留学经历，和心路演变。下半期我们会讲一些思考。

也许你遇到过这些问题，也许你没有，但是你的娃可能会。希望对自我意义怀疑涌现之时，你能想起这两期视频，回来找到一些勇气。]]>
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      <title>E79. Adoption很重要，但经常被忽视｜常见四个错误｜课代表数据大师课2</title>
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        <![CDATA[这期真的有用。四个要和不要，都是一线做产品时踩坑踩出来的。相信负责一线产品的数据科学家们能听懂。也许听上去都是浅显的道理，但是都是做产品时候的重点，以及常见错误，全都是我一线经历总结出来的。全互联网独一份。]]>
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      <pubDate>Sat, 02 Oct 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E78. 每周两小时就能做UP主？｜被叫网红竟会不开心？｜会被骂哭吗？</title>
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        <![CDATA[两年前如果跟我说我会成为一个up主，我是不信的。但是一个意外的故事促成了我的第一个视频，后来的事情就顺水推舟了。这期视频就把我做up主的各种心路历程超级坦诚地分享给大家，希望能鼓励你也一起来尝试这件事。最后有一个邀请，如果有兴趣的话，请给我留言！]]>
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      <pubDate>Sun, 26 Sep 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[两年前如果跟我说我会成为一个up主，我是不信的。但是一个意外的故事促成了我的第一个视频，后来的事情就顺水推舟了。这期视频就把我做up主的各种心路历程超级坦诚地分享给大家，希望能鼓励你也一起来尝试这件事。最后有一个邀请，如果有兴趣的话，请给我留言！]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E77. 画柱状图凭啥拿百万年薪？｜DS的产品理解和PM有什么不一样？｜课代表聊数据第10期</title>
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        <![CDATA[这期视频跳出“做什么”的框架，而从“为什么”这个层面去总结数据分析的价值 — 为了帮助团队或大佬们更好地决策。也讲了决策的一些原则。

而DS在这其中有四个独特的价值：
1. 寻找并判定product market fit；2. 寻找增长抓手；3. 给项目排优先级；4. 做关键取舍。

希望对大家有些启发。讲的不够好的地方也欢迎提建设性反馈，一起讨论！]]>
      </description>
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        <![CDATA[这期视频跳出“做什么”的框架，而从“为什么”这个层面去总结数据分析的价值 — 为了帮助团队或大佬们更好地决策。也讲了决策的一些原则。

而DS在这其中有四个独特的价值：
1. 寻找并判定product market fit；2. 寻找增长抓手；3. 给项目排优先级；4. 做关键取舍。

希望对大家有些启发。讲的不够好的地方也欢迎提建设性反馈，一起讨论！]]>
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      <pubDate>Sat, 18 Sep 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[这期视频跳出“做什么”的框架，而从“为什么”这个层面去总结数据分析的价值 — 为了帮助团队或大佬们更好地决策。也讲了决策的一些原则。

而DS在这其中有四个独特的价值：
1. 寻找并判定product market fit；2. 寻找增长抓手；3. 给项目排优先级；4. 做关键取舍。

希望对大家有些启发。讲的不够好的地方也欢迎提建设性反馈，一起讨论！]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E76. 没有996？同事竟很nice？回国工作时间和生活成本大揭秘！</title>
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        <![CDATA[太多小伙伴都对回国体验好奇了，所以虽然回国时间还很短，也赶紧做出一期视频来跟大家汇报一番。

纯干货不废话，超级透明地从房租到工作时长都跟大家分享一凡。还采访了我们部门的助理总经理！]]>
      </description>
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        <![CDATA[太多小伙伴都对回国体验好奇了，所以虽然回国时间还很短，也赶紧做出一期视频来跟大家汇报一番。

纯干货不废话，超级透明地从房租到工作时长都跟大家分享一凡。还采访了我们部门的助理总经理！]]>
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      <pubDate>Sat, 11 Sep 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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纯干货不废话，超级透明地从房租到工作时长都跟大家分享一凡。还采访了我们部门的助理总经理！]]>
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      <title>E75. 头铁up主，中英夹杂还有理了？</title>
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      <description>
        <![CDATA[这是来到深圳录的第一期视频，为啥要给这样一个题目？去B站下面看看评论就知道了：https://www.bilibili.com/video/BV1zM4y137h1/

不能被随便打败]]>
      </description>
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        <![CDATA[这是来到深圳录的第一期视频，为啥要给这样一个题目？去B站下面看看评论就知道了：https://www.bilibili.com/video/BV1zM4y137h1/

不能被随便打败]]>
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      <pubDate>Mon, 30 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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不能被随便打败]]>
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      <title>E74. 华人在硅谷怎么做(不)到VP？</title>
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      <description>
        <![CDATA[1. Credit是越分越多的，但是自己的项目也要自己communicate

2. Networking很重要，视频里提供了公司内外networking的方法

3. 不要妖魔化自己的短板从而受限，Richard提供了一个讲英文的例子

4. 宏观审视自己的机会，不要只想着大厂]]>
      </description>
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        <![CDATA[1. Credit是越分越多的，但是自己的项目也要自己communicate

2. Networking很重要，视频里提供了公司内外networking的方法

3. 不要妖魔化自己的短板从而受限，Richard提供了一个讲英文的例子

4. 宏观审视自己的机会，不要只想着大厂]]>
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      <pubDate>Sat, 28 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[1. Credit是越分越多的，但是自己的项目也要自己communicate

2. Networking很重要，视频里提供了公司内外networking的方法

3. 不要妖魔化自己的短板从而受限，Richard提供了一个讲英文的例子

4. 宏观审视自己的机会，不要只想着大厂]]>
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      <title>E73. 选工作最重要的事情是什么？｜Fintech到底是干嘛的？｜不精致利己也能赚钱？</title>
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        <![CDATA[这次标题就够了

Richard的Linkedin：https://www.linkedin.com/in/youzhongliu/]]>
      </description>
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        <![CDATA[这次标题就够了

Richard的Linkedin：https://www.linkedin.com/in/youzhongliu/]]>
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      <pubDate>Sun, 22 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Richard的Linkedin：https://www.linkedin.com/in/youzhongliu/]]>
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    <item>
      <title>E72. 亚马逊Science Managers们的AMA｜最实在的高端数据科学职场分享｜四位加起来27级的纯干货</title>
      <itunes:episode>72</itunes:episode>
      <podcast:episode>72</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[不介绍内容了，这个视频值得被你从头听到尾。

Yuan Zhong：https://www.linkedin.com/in/yuanadamzhong/
Xinyang Shen：https://www.linkedin.com/in/xinyang-shen-48161b/
Ming Li：https://www.linkedin.com/in/drmingli/]]>
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        <![CDATA[不介绍内容了，这个视频值得被你从头听到尾。

Yuan Zhong：https://www.linkedin.com/in/yuanadamzhong/
Xinyang Shen：https://www.linkedin.com/in/xinyang-shen-48161b/
Ming Li：https://www.linkedin.com/in/drmingli/]]>
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      <pubDate>Thu, 19 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Yuan Zhong：https://www.linkedin.com/in/yuanadamzhong/
Xinyang Shen：https://www.linkedin.com/in/xinyang-shen-48161b/
Ming Li：https://www.linkedin.com/in/drmingli/]]>
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      <title>E71. 【圈内人故事】创业估值过亿真的爽，但是…</title>
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      <description>
        <![CDATA[王然是课程格子创始人，创新工场第一批投资经理，连续创业者。她完完整整地体验了国内创业最火热的那个年代。做出一个千万级用户，亿级估值的产品是什么体验？又为什么之后来美国了呢？

王然的 YouTube/B站/微博/公众号：Rachel晓苏。也做一个播客《随机漫谈》：https://www.ximalaya.com/shangye/19242373/]]>
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        <![CDATA[王然是课程格子创始人，创新工场第一批投资经理，连续创业者。她完完整整地体验了国内创业最火热的那个年代。做出一个千万级用户，亿级估值的产品是什么体验？又为什么之后来美国了呢？

王然的 YouTube/B站/微博/公众号：Rachel晓苏。也做一个播客《随机漫谈》：https://www.ximalaya.com/shangye/19242373/]]>
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      <pubDate>Tue, 17 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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王然的 YouTube/B站/微博/公众号：Rachel晓苏。也做一个播客《随机漫谈》：https://www.ximalaya.com/shangye/19242373/]]>
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      <title>E70. 炒币赚的巨款怎么赔光的？｜如何跳出消费主义的陷阱？｜殊途同归的大佬们</title>
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      <podcast:episode>70</podcast:episode>
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        <![CDATA[Rachel是国内著名创业大V，课程格子创始人。她有 YouTube/B站/微博/公众号：Rachel晓苏。也做一个播客《随机漫谈》：https://www.ximalaya.com/shangye/19242373/

在YouTube和B站上，她分享了很多财富自由和投资相关的实战经验。这期视频我们就请她来为我们分享一下背后的原理和她的思考。

有趣的是，采访Rachael是在采访Leon之前。两位大佬都聊了财富自由，结果很多理念都是一样的。比如通过concentration积累财富，通过diversification保护财富；财富自由的重点在于“自由”而不在于“财”，等等。希望看了这期不同角度但是同样内涵的财富自由视频，大家能多层理解。]]>
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        <![CDATA[Rachel是国内著名创业大V，课程格子创始人。她有 YouTube/B站/微博/公众号：Rachel晓苏。也做一个播客《随机漫谈》：https://www.ximalaya.com/shangye/19242373/

在YouTube和B站上，她分享了很多财富自由和投资相关的实战经验。这期视频我们就请她来为我们分享一下背后的原理和她的思考。

有趣的是，采访Rachael是在采访Leon之前。两位大佬都聊了财富自由，结果很多理念都是一样的。比如通过concentration积累财富，通过diversification保护财富；财富自由的重点在于“自由”而不在于“财”，等等。希望看了这期不同角度但是同样内涵的财富自由视频，大家能多层理解。]]>
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      <pubDate>Wed, 11 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[Rachel是国内著名创业大V，课程格子创始人。她有 YouTube/B站/微博/公众号：Rachel晓苏。也做一个播客《随机漫谈》：https://www.ximalaya.com/shangye/19242373/

在YouTube和B站上，她分享了很多财富自由和投资相关的实战经验。这期视频我们就请她来为我们分享一下背后的原理和她的思考。

有趣的是，采访Rachael是在采访Leon之前。两位大佬都聊了财富自由，结果很多理念都是一样的。比如通过concentration积累财富，通过diversification保护财富；财富自由的重点在于“自由”而不在于“财”，等等。希望看了这期不同角度但是同样内涵的财富自由视频，大家能多层理解。]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    <item>
      <title>E69. 打工人如何获得财富自由？｜什么才是真正的财富和真正的自由？（中文字幕）｜Multiple-Fire系列</title>
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      <podcast:episode>69</podcast:episode>
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      <description>
        <![CDATA[采访Leon学长的第二期。他工作之余的投资很成功，回报率很高也很稳健。这期Leon分享了他投资的理念与原则，但更重要的是，在视频后半段，他分享了他对待金钱的态度 — 金钱只是实现财富的工具，而不是目的。真正的财富是我们的成长、体验、和身边的人。

希望这些思维模式能为你带来一些启发，为你人生多带来一些意义。

书单：https://medium.com/@realsy/my-book-list-for-building-asset-and-achieving-fatfire-b643edd75c0e]]>
      </description>
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希望这些思维模式能为你带来一些启发，为你人生多带来一些意义。

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      <pubDate>Fri, 06 Aug 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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希望这些思维模式能为你带来一些启发，为你人生多带来一些意义。

书单：https://medium.com/@realsy/my-book-list-for-building-asset-and-achieving-fatfire-b643edd75c0e]]>
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      <title>E68. Influence Without Authority ｜ 人生元能力</title>
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      <description>
        <![CDATA[小白参加面试，打工人寻求合作，到大佬领导一个组织，influence without authority都是必不可少的职场元能力。很多小伙伴在职业生涯中期开始意识到这份能力的重要性，但是很多来自于职业培训者的建议，有点纸上谈兵，实际应用起来似是而非，甚至南辕北辙。

这期视频，非常有幸请来了（故意隐去身份的）Leon同学。他对这个话题有来自多年硅谷大厂一线实战经验，而在此之上，又增加了很多学习和深度思考。保证在高屋建瓴的同时，又非常actionable，拿来即用，适用于从intern到senior leader的不同职业发展阶段。

当然啦，不同职业阶段，能体会到的内容是不一样的，这也是Leon同学建议的厉害之处。建议大家收藏起来，到了职业的下一个阶段，再看一看，相信会有不少不同体会。

Leon的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/leon-liu-profile/

Leon的Medium：http://realsy.medium.com/]]>
      </description>
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        <![CDATA[小白参加面试，打工人寻求合作，到大佬领导一个组织，influence without authority都是必不可少的职场元能力。很多小伙伴在职业生涯中期开始意识到这份能力的重要性，但是很多来自于职业培训者的建议，有点纸上谈兵，实际应用起来似是而非，甚至南辕北辙。

这期视频，非常有幸请来了（故意隐去身份的）Leon同学。他对这个话题有来自多年硅谷大厂一线实战经验，而在此之上，又增加了很多学习和深度思考。保证在高屋建瓴的同时，又非常actionable，拿来即用，适用于从intern到senior leader的不同职业发展阶段。

当然啦，不同职业阶段，能体会到的内容是不一样的，这也是Leon同学建议的厉害之处。建议大家收藏起来，到了职业的下一个阶段，再看一看，相信会有不少不同体会。

Leon的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/leon-liu-profile/

Leon的Medium：http://realsy.medium.com/]]>
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      <pubDate>Wed, 28 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[小白参加面试，打工人寻求合作，到大佬领导一个组织，influence without authority都是必不可少的职场元能力。很多小伙伴在职业生涯中期开始意识到这份能力的重要性，但是很多来自于职业培训者的建议，有点纸上谈兵，实际应用起来似是而非，甚至南辕北辙。

这期视频，非常有幸请来了（故意隐去身份的）Leon同学。他对这个话题有来自多年硅谷大厂一线实战经验，而在此之上，又增加了很多学习和深度思考。保证在高屋建瓴的同时，又非常actionable，拿来即用，适用于从intern到senior leader的不同职业发展阶段。

当然啦，不同职业阶段，能体会到的内容是不一样的，这也是Leon同学建议的厉害之处。建议大家收藏起来，到了职业的下一个阶段，再看一看，相信会有不少不同体会。

Leon的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/leon-liu-profile/

Leon的Medium：http://realsy.medium.com/]]>
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      <title>E67. 消费主义倒打我一耙：他为什么花一百万买这些垃圾？</title>
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      <description>
        <![CDATA[这世界上有一个神奇的小众爱好 — EDC — 不是大家熟悉的电音节，而是Ever day Carry。在这个圈子里，一把折叠刀能卖到15万！？

这期视频就请我的好基友，EDC收藏爱好者，虚汗僧同学来帮大家讲解一下他的这个奇葩爱好。我是从中对消费主义、价格、和价值，都有了不少反思。希望大家喜欢。]]>
      </description>
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        <![CDATA[这世界上有一个神奇的小众爱好 — EDC — 不是大家熟悉的电音节，而是Ever day Carry。在这个圈子里，一把折叠刀能卖到15万！？

这期视频就请我的好基友，EDC收藏爱好者，虚汗僧同学来帮大家讲解一下他的这个奇葩爱好。我是从中对消费主义、价格、和价值，都有了不少反思。希望大家喜欢。]]>
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      <pubDate>Wed, 21 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频就请我的好基友，EDC收藏爱好者，虚汗僧同学来帮大家讲解一下他的这个奇葩爱好。我是从中对消费主义、价格、和价值，都有了不少反思。希望大家喜欢。]]>
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      <title>E66. 在顶配创业公司当前几号员工是什么体验？</title>
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      <description>
        <![CDATA[上期视频采访了Statsig的创始人，这次就采访他们的创始成员之一，Jiakan：https://www.linkedin.com/in/jiakanwang/

比起已经功成名就的大佬们，看到一个刚刚进入早期Startup的同学，对我们可能更有借鉴意义。也满足一下大家好奇心，看看一个各方面都想得很清楚的早期Startup里面，做事节奏和风格是什么样子的。希望Jiakan早日暴富，让我的视频变得更有意义。]]>
      </description>
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        <![CDATA[上期视频采访了Statsig的创始人，这次就采访他们的创始成员之一，Jiakan：https://www.linkedin.com/in/jiakanwang/

比起已经功成名就的大佬们，看到一个刚刚进入早期Startup的同学，对我们可能更有借鉴意义。也满足一下大家好奇心，看看一个各方面都想得很清楚的早期Startup里面，做事节奏和风格是什么样子的。希望Jiakan早日暴富，让我的视频变得更有意义。]]>
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      <pubDate>Sun, 18 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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比起已经功成名就的大佬们，看到一个刚刚进入早期Startup的同学，对我们可能更有借鉴意义。也满足一下大家好奇心，看看一个各方面都想得很清楚的早期Startup里面，做事节奏和风格是什么样子的。希望Jiakan早日暴富，让我的视频变得更有意义。]]>
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      <title>E65. How does Facebook run AB testing？ ｜ Statsig product demo by Vijaye</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/10dbf240</link>
      <description>
        <![CDATA[Big Tech like Facebook has built advanced infrastructure for AB testing. StatSig is now building it for everyone.

In this video, StatSig CEO, Vijaye will walk us through a live demo of how to use the product to configure your AB testing, including many other features, at ease.

Hope the video gives you an idea of what the most advanced AB testing platform looks like. For more details, check https://statsig.com/]]>
      </description>
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        <![CDATA[Big Tech like Facebook has built advanced infrastructure for AB testing. StatSig is now building it for everyone.

In this video, StatSig CEO, Vijaye will walk us through a live demo of how to use the product to configure your AB testing, including many other features, at ease.

Hope the video gives you an idea of what the most advanced AB testing platform looks like. For more details, check https://statsig.com/]]>
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      <pubDate>Wed, 14 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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In this video, StatSig CEO, Vijaye will walk us through a live demo of how to use the product to configure your AB testing, including many other features, at ease.

Hope the video gives you an idea of what the most advanced AB testing platform looks like. For more details, check https://statsig.com/]]>
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    <item>
      <title>E64. How to optimize your career for YOU？ ｜ Story from an ex-Facebook VP ⧸ Startup founder</title>
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      <description>
        <![CDATA[What are we working for? What's my purpose, in my career?

I interviewed VJ at his newly founded startup, Statsig, for his story and his advices for us. 

Vijaye has worked at Facebook for 10 years. Mostly as a director and VP. Before leaving Facebook, he was the head of Facebook entertainment. 

But more importantly, he was one of the most approachable VP for junior engineers. He often has dinner with random engineers and give them career advices. He has a unique charisma that made him a godfather like figure among engineers. 

After being so established at Facebook, he chose to leave and found a startup from scratch — a move that is rarely seen among senior leaders. But to VJ, he has already repeated this several times at Facebook, and it makes total sense after hearing his explanation. 

What's the key behind his growth in career and what does it take for him to start from scratch again? Hope this video can offer you some insights.]]>
      </description>
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I interviewed VJ at his newly founded startup, Statsig, for his story and his advices for us. 

Vijaye has worked at Facebook for 10 years. Mostly as a director and VP. Before leaving Facebook, he was the head of Facebook entertainment. 

But more importantly, he was one of the most approachable VP for junior engineers. He often has dinner with random engineers and give them career advices. He has a unique charisma that made him a godfather like figure among engineers. 

After being so established at Facebook, he chose to leave and found a startup from scratch — a move that is rarely seen among senior leaders. But to VJ, he has already repeated this several times at Facebook, and it makes total sense after hearing his explanation. 

What's the key behind his growth in career and what does it take for him to start from scratch again? Hope this video can offer you some insights.]]>
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      <pubDate>Sat, 10 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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I interviewed VJ at his newly founded startup, Statsig, for his story and his advices for us. 

Vijaye has worked at Facebook for 10 years. Mostly as a director and VP. Before leaving Facebook, he was the head of Facebook entertainment. 

But more importantly, he was one of the most approachable VP for junior engineers. He often has dinner with random engineers and give them career advices. He has a unique charisma that made him a godfather like figure among engineers. 

After being so established at Facebook, he chose to leave and found a startup from scratch — a move that is rarely seen among senior leaders. But to VJ, he has already repeated this several times at Facebook, and it makes total sense after hearing his explanation. 

What's the key behind his growth in career and what does it take for him to start from scratch again? Hope this video can offer you some insights.]]>
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      <title>E63. 留美14年，为何在升职前夕决定回国？｜游戏行业有多厉害？</title>
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        <![CDATA[可能我回国的理由和很多人都不一样 — 我在美国已经生活太久了，反而对回到国内的生活，有着更多不确定感。何况自己在美国的发展也挺不错，喜欢户外，又有很多朋友。那是什么让我放弃这一切决定回国呢？

其中很重要的原因是腾讯给出的诚意，以及游戏行业的前景。在这期视频里我也认真剖析了这两个因素。]]>
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        <![CDATA[可能我回国的理由和很多人都不一样 — 我在美国已经生活太久了，反而对回到国内的生活，有着更多不确定感。何况自己在美国的发展也挺不错，喜欢户外，又有很多朋友。那是什么让我放弃这一切决定回国呢？

其中很重要的原因是腾讯给出的诚意，以及游戏行业的前景。在这期视频里我也认真剖析了这两个因素。]]>
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      <pubDate>Mon, 05 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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其中很重要的原因是腾讯给出的诚意，以及游戏行业的前景。在这期视频里我也认真剖析了这两个因素。]]>
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      <title>E62. 认知最重要，可什么是认知？｜课代表聊数据第8期</title>
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      <description>
        <![CDATA[工作和生活中，我们都知道有的人见解深刻、独到、有启发。但是我们经常会用「聪明」，「有常识」，「天才」，「有远见」，来形容这些人。其实归根结底，这些人的「认知」比普通人要高。而且他们经常有科学的框架和成长型的人格，来不断提升自己的「认知」。

数据分析就是提高认知的一个非常好的工具，这期视频，我们就先用几个例子讲清楚什么是「认知」和它为什么那么重要。可以说是我这个频道的根基之一了。希望通过讲清楚「认知」到底是什么，来帮助大家把这个抽象的概念具像化，从而自己也能不断提高。]]>
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数据分析就是提高认知的一个非常好的工具，这期视频，我们就先用几个例子讲清楚什么是「认知」和它为什么那么重要。可以说是我这个频道的根基之一了。希望通过讲清楚「认知」到底是什么，来帮助大家把这个抽象的概念具像化，从而自己也能不断提高。]]>
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      <pubDate>Sat, 03 Jul 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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数据分析就是提高认知的一个非常好的工具，这期视频，我们就先用几个例子讲清楚什么是「认知」和它为什么那么重要。可以说是我这个频道的根基之一了。希望通过讲清楚「认知」到底是什么，来帮助大家把这个抽象的概念具像化，从而自己也能不断提高。]]>
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      <title>E61. 聊聊什么是理想的「资深数据分析师」？｜feat. 抖音面试200+的资深面试官⧸DS界著名评论家</title>
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      <description>
        <![CDATA[资深数据科学家，尤其是analytics track，究竟需要什么能力，一直是一个迷。主要原因是analytics的能力太“软”，不像编程或者做model，有客观评价体系。说实话，以大多数公司的能力，可能都还没有让analytics发挥出价值，就更不要说有能力鉴别好坏了。

这期视频我们请来了数据科学界著名评论家—邹昕老师—和我一起聊一下资深数据科学家到底有那些方面的软实力，好的和坏的区别又在哪里。

邹昕老师经历过Discover，Facebook，Airbnb。两年前加入Tiktok，一年面试200+候选人。他自己公众号中有很多对DS的思考：https://www.1point3acres.com/bbs/thread-773694-1-1.html

这里是视频里我们讨论一些问题的例子：
- Modeling比Analytics高端吗？
- Senior Analytics的核心能力是什么？
- 面试中一些误区？
- 如何积累domain knowledge和product sense？
- 值得培养的junior有什么潜质？
- 理想候选人是什么样的？

多的不介绍了，视频保证干货满满，正本清源。希望能帮这条路上的小伙伴鉴别清楚自己价值所在，带着好奇心，去做有意义的事情。]]>
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这期视频我们请来了数据科学界著名评论家—邹昕老师—和我一起聊一下资深数据科学家到底有那些方面的软实力，好的和坏的区别又在哪里。

邹昕老师经历过Discover，Facebook，Airbnb。两年前加入Tiktok，一年面试200+候选人。他自己公众号中有很多对DS的思考：https://www.1point3acres.com/bbs/thread-773694-1-1.html

这里是视频里我们讨论一些问题的例子：
- Modeling比Analytics高端吗？
- Senior Analytics的核心能力是什么？
- 面试中一些误区？
- 如何积累domain knowledge和product sense？
- 值得培养的junior有什么潜质？
- 理想候选人是什么样的？

多的不介绍了，视频保证干货满满，正本清源。希望能帮这条路上的小伙伴鉴别清楚自己价值所在，带着好奇心，去做有意义的事情。]]>
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      <pubDate>Fri, 25 Jun 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频我们请来了数据科学界著名评论家—邹昕老师—和我一起聊一下资深数据科学家到底有那些方面的软实力，好的和坏的区别又在哪里。

邹昕老师经历过Discover，Facebook，Airbnb。两年前加入Tiktok，一年面试200+候选人。他自己公众号中有很多对DS的思考：https://www.1point3acres.com/bbs/thread-773694-1-1.html

这里是视频里我们讨论一些问题的例子：
- Modeling比Analytics高端吗？
- Senior Analytics的核心能力是什么？
- 面试中一些误区？
- 如何积累domain knowledge和product sense？
- 值得培养的junior有什么潜质？
- 理想候选人是什么样的？

多的不介绍了，视频保证干货满满，正本清源。希望能帮这条路上的小伙伴鉴别清楚自己价值所在，带着好奇心，去做有意义的事情。]]>
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      <title>E60. 我要回国了｜UP主home tour X2</title>
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      <description>
        <![CDATA[要回国工作了！用这期视频跟大家告个别，然后分享一下自己家里，搬家前后的区别。

对回国这个决定有什么问题的欢迎在留言区里问。多的话我会出一期视频专门回答。]]>
      </description>
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        <![CDATA[要回国工作了！用这期视频跟大家告个别，然后分享一下自己家里，搬家前后的区别。

对回国这个决定有什么问题的欢迎在留言区里问。多的话我会出一期视频专门回答。]]>
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      <pubDate>Mon, 21 Jun 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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对回国这个决定有什么问题的欢迎在留言区里问。多的话我会出一期视频专门回答。]]>
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      <title>E59. 纽约第七帅程序员点评Facebook卷王操作，并补充Startup选法</title>
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      <description>
        <![CDATA[Tom同学看了柯西同学的采访以后，提出了自己的感悟和补充，很有见地！

视频里，他用自己的例子补充了柯西同学的观点。比如如何take challenge这方面，Tom同学总结成，去找那些比自己能力多一步的项目。

Tom同学还对startup的阶段做了一个补充，希望能帮大家更好地找公司！

如果大家觉得有哪位程序员比他帅，欢迎留言po出来]]>
      </description>
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        <![CDATA[Tom同学看了柯西同学的采访以后，提出了自己的感悟和补充，很有见地！

视频里，他用自己的例子补充了柯西同学的观点。比如如何take challenge这方面，Tom同学总结成，去找那些比自己能力多一步的项目。

Tom同学还对startup的阶段做了一个补充，希望能帮大家更好地找公司！

如果大家觉得有哪位程序员比他帅，欢迎留言po出来]]>
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      <pubDate>Sat, 12 Jun 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频里，他用自己的例子补充了柯西同学的观点。比如如何take challenge这方面，Tom同学总结成，去找那些比自己能力多一步的项目。

Tom同学还对startup的阶段做了一个补充，希望能帮大家更好地找公司！

如果大家觉得有哪位程序员比他帅，欢迎留言po出来]]>
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      <title>E58. Startup比大厂的人生巅峰还香？｜怎么选Startup来跳？</title>
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        <![CDATA[上期柯西同学为我们非常坦诚地分享了他在Facebook四年的经历，为什么能升这么快，拿这么多钱。

升职加薪之后马上选择跳去Startup，是一个更难的决定。这期视频就去深挖一下柯西做这个决定背后的思维框架，以及他选择startup的选择依据是什么。

柯西LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kexi-long-1009a889]]>
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升职加薪之后马上选择跳去Startup，是一个更难的决定。这期视频就去深挖一下柯西做这个决定背后的思维框架，以及他选择startup的选择依据是什么。

柯西LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kexi-long-1009a889]]>
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      <pubDate>Fri, 11 Jun 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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升职加薪之后马上选择跳去Startup，是一个更难的决定。这期视频就去深挖一下柯西做这个决定背后的思维框架，以及他选择startup的选择依据是什么。

柯西LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kexi-long-1009a889]]>
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      <title>E57. Is Facebook the best company for Data Scientist？</title>
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      <description>
        <![CDATA[Facebook has a strong data culture and hires a lot of data scientists. It is a place where data can effectively change the course of the business everyday, for the better.

In this video, I try to investigate what makes data so effective at Facebook — summerized as three points: Infrastructure; Culture; and Organizational structure.]]>
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In this video, I try to investigate what makes data so effective at Facebook — summerized as three points: Infrastructure; Culture; and Organizational structure.]]>
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      <pubDate>Thu, 03 Jun 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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In this video, I try to investigate what makes data so effective at Facebook — summerized as three points: Infrastructure; Culture; and Organizational structure.]]>
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      <title>E56. New Grad在Facebook四年升三级是什么体验？</title>
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        <![CDATA[这期视频采访了柯西同学，他2017年毕业后加入Facebook，度过了平平无奇的一年后，突然爆豆，一年连升两级。之后度过了一年迷茫期，又再度升到了Staff Engineer。并且连续两次拿了传说中的additional equity（额外的股票奖励），走上了人生巅峰。但就在这时，他又选择去了一家早期Startup。

视频分上下两期，上期里，柯西为我们非常坦诚地分享了他在Facebook四年的经历，试图和我一起分析自己做的好和不好的地方。帮我们一起寻找在大厂爬梯子和个人成长的秘籍。

柯西LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kexi-long-1009a889]]>
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视频分上下两期，上期里，柯西为我们非常坦诚地分享了他在Facebook四年的经历，试图和我一起分析自己做的好和不好的地方。帮我们一起寻找在大厂爬梯子和个人成长的秘籍。

柯西LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kexi-long-1009a889]]>
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      <pubDate>Mon, 31 May 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频分上下两期，上期里，柯西为我们非常坦诚地分享了他在Facebook四年的经历，试图和我一起分析自己做的好和不好的地方。帮我们一起寻找在大厂爬梯子和个人成长的秘籍。

柯西LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kexi-long-1009a889]]>
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      <title>E55. Case Interview的三板斧套路｜如何科学分析问题｜课代表聊数据第7期</title>
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        <![CDATA[最近收到不少反馈，很多小伙伴不知道如何准备product sense interview。虽然我的mock interview视频带来了很多有用的启发，但是平时自己联系的时候缺乏方向，而面经又会带来误导。

这期视频，我试图帮大家总结一下product sense interview考察能力的核心：用科学的框架分析解决问题。并且帮大家总结了三个有效套路，希望能帮大家有针对性地提高自己。]]>
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        <![CDATA[最近收到不少反馈，很多小伙伴不知道如何准备product sense interview。虽然我的mock interview视频带来了很多有用的启发，但是平时自己联系的时候缺乏方向，而面经又会带来误导。

这期视频，我试图帮大家总结一下product sense interview考察能力的核心：用科学的框架分析解决问题。并且帮大家总结了三个有效套路，希望能帮大家有针对性地提高自己。]]>
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      <pubDate>Sat, 22 May 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频，我试图帮大家总结一下product sense interview考察能力的核心：用科学的框架分析解决问题。并且帮大家总结了三个有效套路，希望能帮大家有针对性地提高自己。]]>
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      <title>E54. 「算法」能帮我找女朋友？听「戏精」科学家用故事帮你理解算法～</title>
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        <![CDATA[本期邀请了得到金牌讲师，亚马逊算法科学家，吴晶辰同学，为大家讲解算法是什么。

吴晶辰的课程《算法通识16讲》截止发稿日，在得到上已经有一万三千多个订阅了。

本期视频，晶辰同学就用日常生活中生动的故事，帮助大家理解算法是什么，可以帮大家做什么。既权威，又趣味，我也尽力展现自己颜艺，希望大家喜欢。]]>
      </description>
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        <![CDATA[本期邀请了得到金牌讲师，亚马逊算法科学家，吴晶辰同学，为大家讲解算法是什么。

吴晶辰的课程《算法通识16讲》截止发稿日，在得到上已经有一万三千多个订阅了。

本期视频，晶辰同学就用日常生活中生动的故事，帮助大家理解算法是什么，可以帮大家做什么。既权威，又趣味，我也尽力展现自己颜艺，希望大家喜欢。]]>
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      <pubDate>Tue, 18 May 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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吴晶辰的课程《算法通识16讲》截止发稿日，在得到上已经有一万三千多个订阅了。

本期视频，晶辰同学就用日常生活中生动的故事，帮助大家理解算法是什么，可以帮大家做什么。既权威，又趣味，我也尽力展现自己颜艺，希望大家喜欢。]]>
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      <title>E53. 为什么说Facebook是数据科学家的天堂？｜ 课代表聊数据第六期</title>
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      <description>
        <![CDATA[最近网上经常有人说数据科学家是一个可有可无的职业，引起大家很多焦虑。Meanwhile，数据科学家在Facebook工作得却特别爽 — 工作价值、存在感、话语权、影响力、主动性，都非常高。

但是这些并非来自于强制的「安排」，而是自然的「结果」。我们一起总结出来四个方面，分别是Infra、文化、组织结构、商业模式，导致了数据科学家在Facebook能更好地产出更有意义的分析，更好地提升自己的影响力、以及进阶自己的职业。

那就来一探究竟吧！]]>
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        <![CDATA[最近网上经常有人说数据科学家是一个可有可无的职业，引起大家很多焦虑。Meanwhile，数据科学家在Facebook工作得却特别爽 — 工作价值、存在感、话语权、影响力、主动性，都非常高。

但是这些并非来自于强制的「安排」，而是自然的「结果」。我们一起总结出来四个方面，分别是Infra、文化、组织结构、商业模式，导致了数据科学家在Facebook能更好地产出更有意义的分析，更好地提升自己的影响力、以及进阶自己的职业。

那就来一探究竟吧！]]>
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      <pubDate>Mon, 10 May 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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但是这些并非来自于强制的「安排」，而是自然的「结果」。我们一起总结出来四个方面，分别是Infra、文化、组织结构、商业模式，导致了数据科学家在Facebook能更好地产出更有意义的分析，更好地提升自己的影响力、以及进阶自己的职业。

那就来一探究竟吧！]]>
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      <title>E52. 这个机器学习模型是牛叉，装叉，还是傻叉？｜课代表聊数据第五期</title>
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      <description>
        <![CDATA[这期视频介绍了五类人工智能的应用，从牛叉到傻叉。也详细解释了一下为什么他们的效果好和不好。

其实归根结底，还是要了解人工智能适合做什么，明白技术的原理。最后找到适宜的应用。那些傻叉应用，无一例外都是不懂装懂，或者揣着明白装糊涂的人，去借着人工智能的热度来做无用功罢了。]]>
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其实归根结底，还是要了解人工智能适合做什么，明白技术的原理。最后找到适宜的应用。那些傻叉应用，无一例外都是不懂装懂，或者揣着明白装糊涂的人，去借着人工智能的热度来做无用功罢了。]]>
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      <pubDate>Thu, 29 Apr 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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其实归根结底，还是要了解人工智能适合做什么，明白技术的原理。最后找到适宜的应用。那些傻叉应用，无一例外都是不懂装懂，或者揣着明白装糊涂的人，去借着人工智能的热度来做无用功罢了。]]>
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      <title>E51. 为什么图灵测试不能检测人工智能？｜清醒认知AI｜课代表聊数据第四期</title>
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      <description>
        <![CDATA[人工智能在媒体描绘下无所不能，但是现实里，发展了十几年的语音助手，只在开关等、查天气等有限场景下真的有用。

业界共识是，按照现有模式积累更多数据和场景，并不能让我们实现范式突破，从弱人工智能进化到强人工智能。

这期视频就把几个媒体炒作带来的普遍认知误区跟大家聊清楚，包括为什么图灵测试不顶用；对话机器人做不出来；人工智能的应用局限在哪里，又再哪里能创造价值，等等]]>
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        <![CDATA[人工智能在媒体描绘下无所不能，但是现实里，发展了十几年的语音助手，只在开关等、查天气等有限场景下真的有用。

业界共识是，按照现有模式积累更多数据和场景，并不能让我们实现范式突破，从弱人工智能进化到强人工智能。

这期视频就把几个媒体炒作带来的普遍认知误区跟大家聊清楚，包括为什么图灵测试不顶用；对话机器人做不出来；人工智能的应用局限在哪里，又再哪里能创造价值，等等]]>
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      <pubDate>Mon, 19 Apr 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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业界共识是，按照现有模式积累更多数据和场景，并不能让我们实现范式突破，从弱人工智能进化到强人工智能。

这期视频就把几个媒体炒作带来的普遍认知误区跟大家聊清楚，包括为什么图灵测试不顶用；对话机器人做不出来；人工智能的应用局限在哪里，又再哪里能创造价值，等等]]>
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      <title>E50. 数据科学家真的适合机器学习吗？｜课代表讲数据第三期</title>
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        <![CDATA[数据科学里的鄙视链的最顶端是机器学习，但是数据科学家真的适合专精机器学习吗？

在我看来，机器学习里真的有革命性的深度学习，瓶颈和回报都在「工程」而不是「科学」。视频里从成因、现状、未来进行了总结，请配合之前上传的鸭哥深度学习科普视频一起食用。]]>
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在我看来，机器学习里真的有革命性的深度学习，瓶颈和回报都在「工程」而不是「科学」。视频里从成因、现状、未来进行了总结，请配合之前上传的鸭哥深度学习科普视频一起食用。]]>
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      <pubDate>Sat, 03 Apr 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在我看来，机器学习里真的有革命性的深度学习，瓶颈和回报都在「工程」而不是「科学」。视频里从成因、现状、未来进行了总结，请配合之前上传的鸭哥深度学习科普视频一起食用。]]>
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      <title>E49. Deep learning大佬客串讲座 — 如何科学喷DL</title>
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        <![CDATA[来自鸭哥：一直想介绍一下对火爆的deep learning的一些科普向观点。比如这玩意到底为什么work，为什么就火了，啥时候work，啥时候不work，有没有有意思的思路。不是一个严谨的技术review，就是单纯的回顾历史探讨直觉。准备了个一小时的slides，先讲个十分钟的预览版看看。更详细的版本下次一定放出来。

鸭哥B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Fb4y1D7M1]]>
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鸭哥B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Fb4y1D7M1]]>
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      <pubDate>Fri, 02 Apr 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[来自鸭哥：一直想介绍一下对火爆的deep learning的一些科普向观点。比如这玩意到底为什么work，为什么就火了，啥时候work，啥时候不work，有没有有意思的思路。不是一个严谨的技术review，就是单纯的回顾历史探讨直觉。准备了个一小时的slides，先讲个十分钟的预览版看看。更详细的版本下次一定放出来。

鸭哥B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Fb4y1D7M1]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E48. 九分钟零基础搞懂「深度学习」｜课代表讲数据第二期</title>
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        <![CDATA[深度学习听起来很玄乎，有的人说不过是统计，有的人说是人工智能，终将取代人类。其实这都是缺乏了解导致的。

这期视频就试图用最简单的方法讲清楚深度学习模型到底的能力边界在哪里，和其牛逼之处在哪里，希望能给你带来一个内行视角。]]>
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这期视频就试图用最简单的方法讲清楚深度学习模型到底的能力边界在哪里，和其牛逼之处在哪里，希望能给你带来一个内行视角。]]>
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      <pubDate>Tue, 30 Mar 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频就试图用最简单的方法讲清楚深度学习模型到底的能力边界在哪里，和其牛逼之处在哪里，希望能给你带来一个内行视角。]]>
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      <title>E47. 数据工作的三大类｜用人工智能装逼被打脸的故事｜课代表聊数据第一期</title>
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        <![CDATA[开始聊数据了，第一期聊一下分类，这样聊起来有个框架。三个大类分别是data engineer；data scientist；data analytics

重点聊一下什么是好的和不好的机器学习科学家，数据分析师又有什么价值。]]>
      </description>
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重点聊一下什么是好的和不好的机器学习科学家，数据分析师又有什么价值。]]>
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      <pubDate>Fri, 26 Mar 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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重点聊一下什么是好的和不好的机器学习科学家，数据分析师又有什么价值。]]>
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      <title>E46. 粉饰简历=浪费时间！能找到工作的简历长啥样？</title>
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      <description>
        <![CDATA[这期视频讲三件事。第一件是在Clubhouse时候发现很多在校生小伙伴对提升简历的误区 — 把太多时间花在细枝末节上，而忽视了对自己竞争力的提高。这里就讲一下怎样的简历才有竞争力，以及如何提升自己竞争力

第二件就是官宣一下自己频道的正式名字 — 「课代表立正」

第三件是预告接下来的几期或者十几期视频。终于鼓起勇气去分享自己专业的内容了。会分为三加一：人工智能、产品、增长；以及理解互联网产品和生意模式的元框架。]]>
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第二件就是官宣一下自己频道的正式名字 — 「课代表立正」

第三件是预告接下来的几期或者十几期视频。终于鼓起勇气去分享自己专业的内容了。会分为三加一：人工智能、产品、增长；以及理解互联网产品和生意模式的元框架。]]>
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      <pubDate>Mon, 22 Mar 2021 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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第二件就是官宣一下自己频道的正式名字 — 「课代表立正」

第三件是预告接下来的几期或者十几期视频。终于鼓起勇气去分享自己专业的内容了。会分为三加一：人工智能、产品、增长；以及理解互联网产品和生意模式的元框架。]]>
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      <title>E45. 读藤校博士是什么体验？</title>
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        <![CDATA[挺散的一期视频，如果你想读博士，或者在读博士，那这视频可能对你有点用。]]>
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        <![CDATA[挺散的一期视频，如果你想读博士，或者在读博士，那这视频可能对你有点用。]]>
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      <pubDate>Sat, 13 Mar 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E44. 亚马逊招些经济学家来做森魔？</title>
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        <![CDATA[在亚马逊里面有一群小众神秘的“经济学家”，顶着看起来牛逼闪闪的title，不知道成天都在从事什么样的勾当。

作为前亚马逊经济学家，这期视频就聊一聊经济学家在亚马逊都做什么，发挥什么样的价值。

之前在知乎也写过一篇文章介绍，链接：https://www.zhihu.com/question/62934105/answer/203940716]]>
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作为前亚马逊经济学家，这期视频就聊一聊经济学家在亚马逊都做什么，发挥什么样的价值。

之前在知乎也写过一篇文章介绍，链接：https://www.zhihu.com/question/62934105/answer/203940716]]>
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      <pubDate>Fri, 05 Mar 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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作为前亚马逊经济学家，这期视频就聊一聊经济学家在亚马逊都做什么，发挥什么样的价值。

之前在知乎也写过一篇文章介绍，链接：https://www.zhihu.com/question/62934105/answer/203940716]]>
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      <title>E43. 中国制造才是高端品牌的未来？创业两年获红杉1050万美元A轮—Outer创始人采访</title>
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        <![CDATA[中国制造的质量领跑全球，但发达国家消费者心中却一直有偏见。想要做好一个品牌，既要做好产品，也要抓住消费者的心智。这期视频就采访了其中翘楚—Outer创始人刘佳科。

Outer在北美竞争激烈的网络直销（DTC）战场上，卖出了除Tesla第二高客单价的商品。让无数顾客因为品牌形象，不需要看到实物，就愿意下单购买户外沙发这样的大件商品。更重要的是，这一切都来自于中国制造。也无外乎Outer成立仅两年，上线仅一年，就获得了红杉和SheIn领投的1050万美元的A轮融资。

采访佳科的过程非常享受，因为不光他坦诚分享的内容非常有价值，而佳科抓住问题重点的能力，和来源于第一性原理的解法，也对我思考问题非常有启发。这期视频很长，但我对观众们有信心。希望大家觉得好的话，请多多点赞转发，让这期视频能被更多人看到。]]>
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Outer在北美竞争激烈的网络直销（DTC）战场上，卖出了除Tesla第二高客单价的商品。让无数顾客因为品牌形象，不需要看到实物，就愿意下单购买户外沙发这样的大件商品。更重要的是，这一切都来自于中国制造。也无外乎Outer成立仅两年，上线仅一年，就获得了红杉和SheIn领投的1050万美元的A轮融资。

采访佳科的过程非常享受，因为不光他坦诚分享的内容非常有价值，而佳科抓住问题重点的能力，和来源于第一性原理的解法，也对我思考问题非常有启发。这期视频很长，但我对观众们有信心。希望大家觉得好的话，请多多点赞转发，让这期视频能被更多人看到。]]>
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      <pubDate>Sun, 28 Feb 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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Outer在北美竞争激烈的网络直销（DTC）战场上，卖出了除Tesla第二高客单价的商品。让无数顾客因为品牌形象，不需要看到实物，就愿意下单购买户外沙发这样的大件商品。更重要的是，这一切都来自于中国制造。也无外乎Outer成立仅两年，上线仅一年，就获得了红杉和SheIn领投的1050万美元的A轮融资。

采访佳科的过程非常享受，因为不光他坦诚分享的内容非常有价值，而佳科抓住问题重点的能力，和来源于第一性原理的解法，也对我思考问题非常有启发。这期视频很长，但我对观众们有信心。希望大家觉得好的话，请多多点赞转发，让这期视频能被更多人看到。]]>
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      <title>E42. 如何问出一针见血的好问题 ｜ 有字幕</title>
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        <![CDATA[好问题可以让人身心舒适，不好的问题往往会对提问者本身造成印象扣分。

会提问的人可以在形成共识阶段的时候就脱颖而出，而不会提问的人就越来越缺乏存在感。

最近在Clubhouse上密集地问问题和被问问题，发现很多人还不会提问。感觉说清楚这个问题迫在眉睫，于是就出了这期视频，希望从根源上聊清楚这个技能。]]>
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        <![CDATA[好问题可以让人身心舒适，不好的问题往往会对提问者本身造成印象扣分。

会提问的人可以在形成共识阶段的时候就脱颖而出，而不会提问的人就越来越缺乏存在感。

最近在Clubhouse上密集地问问题和被问问题，发现很多人还不会提问。感觉说清楚这个问题迫在眉睫，于是就出了这期视频，希望从根源上聊清楚这个技能。]]>
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      <pubDate>Tue, 16 Feb 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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会提问的人可以在形成共识阶段的时候就脱颖而出，而不会提问的人就越来越缺乏存在感。

最近在Clubhouse上密集地问问题和被问问题，发现很多人还不会提问。感觉说清楚这个问题迫在眉睫，于是就出了这期视频，希望从根源上聊清楚这个技能。]]>
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      <title>E41. 区块链能解决信任问题？想清楚什么是信任了吗？</title>
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        <![CDATA[很多区块链的从业者（跟风者）都号称区块链能解决信任问题。这其实是个伪需求和伪命题。在这视频里我不涉及任何技术，完全从底层的商业本质去证明其不成立。欢迎反驳]]>
      </description>
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      <pubDate>Thu, 11 Feb 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E40. 比特币、Game Stop、选美比赛的共同点，让人一夜暴富⧸破产？</title>
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        <![CDATA[很多能制造”泡沫“的资产，都有一个关键共同点。理解了这个共同点，能帮助我们更好理解资产的定价。从郁金香、学区房、到天价艺术品，莫不例外。GME给了我们很好的例子，就借机讲一下这个让人一夜暴富的属性吧！]]>
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      <pubDate>Tue, 02 Feb 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E39. Facebook的AB Testing是什么样子的？为什么对公司文化有这么大影响？</title>
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      <description>
        <![CDATA[AB Testing相信大家都很了解了（不了解的话我做过一期十分钟概览：https://youtu.be/vx15aj-ah1c）

AB Testing在Facebook非常普遍，并且对公司文化造成了非常深远的影响，值得一聊。这期就讲讲AB Testing在Facebook为什么这么容易做，和这对公司文化造成了什么样的影响。]]>
      </description>
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AB Testing在Facebook非常普遍，并且对公司文化造成了非常深远的影响，值得一聊。这期就讲讲AB Testing在Facebook为什么这么容易做，和这对公司文化造成了什么样的影响。]]>
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      <pubDate>Thu, 28 Jan 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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AB Testing在Facebook非常普遍，并且对公司文化造成了非常深远的影响，值得一聊。这期就讲讲AB Testing在Facebook为什么这么容易做，和这对公司文化造成了什么样的影响。]]>
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      <title>E38. 如何高效学习和高效工作</title>
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      <description>
        <![CDATA[采访了身边那些顶级大厂的顶级打工人之后，总结出来了两条看似简单，实则深刻的秘籍。两位Facebook E7学长，都因为在职业生涯初期领悟到了这两条秘籍，而获益匪浅。

本期视频从学长W的职场逆袭出发，将为大家详解这两条秘籍的来龙去脉，希望能为大家带来帮助。]]>
      </description>
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        <![CDATA[采访了身边那些顶级大厂的顶级打工人之后，总结出来了两条看似简单，实则深刻的秘籍。两位Facebook E7学长，都因为在职业生涯初期领悟到了这两条秘籍，而获益匪浅。

本期视频从学长W的职场逆袭出发，将为大家详解这两条秘籍的来龙去脉，希望能为大家带来帮助。]]>
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      <pubDate>Thu, 21 Jan 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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本期视频从学长W的职场逆袭出发，将为大家详解这两条秘籍的来龙去脉，希望能为大家带来帮助。]]>
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      <title>E37. 用Growth Mindset快乐驱动你的职业和人生</title>
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      <description>
        <![CDATA[做了这么多期视频，这是我最重视的一期，甚至专门写了文案。

之所以重视，不光是因为采访了很多大牛。更重要这次运气好，总结出来了一条在我看来很稀有的知识，堪比捡到了橙色武器。

说其稀有，一方面特别有用，可以解释很多现象。比如锤子手机为什么失败，比如身边为什么有很多人又愿意take risk，工作又开心。

另一方面又特别可应用，只要想通这件事，任何人都就能快乐地应用起来。甚至在生活中都可以有很多启发。]]>
      </description>
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        <![CDATA[做了这么多期视频，这是我最重视的一期，甚至专门写了文案。

之所以重视，不光是因为采访了很多大牛。更重要这次运气好，总结出来了一条在我看来很稀有的知识，堪比捡到了橙色武器。

说其稀有，一方面特别有用，可以解释很多现象。比如锤子手机为什么失败，比如身边为什么有很多人又愿意take risk，工作又开心。

另一方面又特别可应用，只要想通这件事，任何人都就能快乐地应用起来。甚至在生活中都可以有很多启发。]]>
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      <pubDate>Thu, 07 Jan 2021 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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之所以重视，不光是因为采访了很多大牛。更重要这次运气好，总结出来了一条在我看来很稀有的知识，堪比捡到了橙色武器。

说其稀有，一方面特别有用，可以解释很多现象。比如锤子手机为什么失败，比如身边为什么有很多人又愿意take risk，工作又开心。

另一方面又特别可应用，只要想通这件事，任何人都就能快乐地应用起来。甚至在生活中都可以有很多启发。]]>
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      <title>E36. 互联网企业Senior和Junior能力有什么不同？｜Senior能力如何获取？</title>
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        <![CDATA[最近会出几期关于升职的视频，这期视频总结了一下互联网企业中，Senior和Junior做的事情的三个不同。希望有启发。]]>
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      <pubDate>Thu, 31 Dec 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E35. 程序员大战产品经理｜彼此眼中的狼、民、与神</title>
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        <![CDATA[这次跟Clare与铛铛柳哥合作了一期视频，希望能给大家带来快乐！]]>
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      <pubDate>Thu, 24 Dec 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E34. Google Pay的羊毛薅完了吗？来听听它为什么是个大失败吧</title>
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        <![CDATA[Google Pay这次羊毛在微信朋友圈里形成了现象级传播。

可惜，在我看来这次一次注定失败的补贴。趁着舆论还在看好的时候，出来分析一下这次补贴到底是要做什么，和为什么我认为是个失败。

借着热度跟大家讨论讨论，好的补贴应该怎么投。]]>
      </description>
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        <![CDATA[Google Pay这次羊毛在微信朋友圈里形成了现象级传播。

可惜，在我看来这次一次注定失败的补贴。趁着舆论还在看好的时候，出来分析一下这次补贴到底是要做什么，和为什么我认为是个失败。

借着热度跟大家讨论讨论，好的补贴应该怎么投。]]>
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      <pubDate>Thu, 17 Dec 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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可惜，在我看来这次一次注定失败的补贴。趁着舆论还在看好的时候，出来分析一下这次补贴到底是要做什么，和为什么我认为是个失败。

借着热度跟大家讨论讨论，好的补贴应该怎么投。]]>
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      <title>E33. 读博期间的卖菜故事｜创业对工作的启发【中文字幕】</title>
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      <description>
        <![CDATA[当时是一个很朴素的想法，就是很多同学没车，纽约的菜又新鲜便宜。能不能做个每周一次的送菜服务。

虽然毕业后就没做下去，但是从中获得了很多第一手的体会。最后对提升自己对产品的感知有特别大的帮助。

于是就把这段特殊的经历总结一下，分享给大家。希望大家虽然没去吃我当时吃的苦，但是也能从这些经历中有所启发。]]>
      </description>
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        <![CDATA[当时是一个很朴素的想法，就是很多同学没车，纽约的菜又新鲜便宜。能不能做个每周一次的送菜服务。

虽然毕业后就没做下去，但是从中获得了很多第一手的体会。最后对提升自己对产品的感知有特别大的帮助。

于是就把这段特殊的经历总结一下，分享给大家。希望大家虽然没去吃我当时吃的苦，但是也能从这些经历中有所启发。]]>
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      <pubDate>Wed, 09 Dec 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[当时是一个很朴素的想法，就是很多同学没车，纽约的菜又新鲜便宜。能不能做个每周一次的送菜服务。

虽然毕业后就没做下去，但是从中获得了很多第一手的体会。最后对提升自己对产品的感知有特别大的帮助。

于是就把这段特殊的经历总结一下，分享给大家。希望大家虽然没去吃我当时吃的苦，但是也能从这些经历中有所启发。]]>
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      <title>E32. 给李自然说前进四的投稿—我的2020</title>
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      <description>
        <![CDATA[李自然说-前进四的投稿视频

视频直接拍了没有剪，因为其实我觉得很快想好，并说出来一大段内容还比较连贯的视频，也算是我优势之一。那我就把原片展现给各位评委吧！

一开始上传成unlisted，后来想想也可以给大家看一下，一个没有剪的原片是什么样子，也许可以鼓励更多人去上传内容，那就公开了吧！]]>
      </description>
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        <![CDATA[李自然说-前进四的投稿视频

视频直接拍了没有剪，因为其实我觉得很快想好，并说出来一大段内容还比较连贯的视频，也算是我优势之一。那我就把原片展现给各位评委吧！

一开始上传成unlisted，后来想想也可以给大家看一下，一个没有剪的原片是什么样子，也许可以鼓励更多人去上传内容，那就公开了吧！]]>
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      <pubDate>Thu, 03 Dec 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频直接拍了没有剪，因为其实我觉得很快想好，并说出来一大段内容还比较连贯的视频，也算是我优势之一。那我就把原片展现给各位评委吧！

一开始上传成unlisted，后来想想也可以给大家看一下，一个没有剪的原片是什么样子，也许可以鼓励更多人去上传内容，那就公开了吧！]]>
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      <title>E31. 想开餐馆赚外快？来帮你排排坑！</title>
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      <description>
        <![CDATA[很多小伙伴都问怎么提高自己的product sense。我觉得最好的方法就是去认真了解一些真实的商业。

餐厅就是一个很好的切入点，因为大家经常接触，也有很多想法。对我个人而言，对餐厅从消费者到经营者的视角转变，让我的product sense得到了很多提高。

这期视频就邀请到了两位年轻的餐饮业从业者，跟大家聊一聊开餐馆时候的各种坑。希望为大家提供一些不一样的视角。]]>
      </description>
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餐厅就是一个很好的切入点，因为大家经常接触，也有很多想法。对我个人而言，对餐厅从消费者到经营者的视角转变，让我的product sense得到了很多提高。

这期视频就邀请到了两位年轻的餐饮业从业者，跟大家聊一聊开餐馆时候的各种坑。希望为大家提供一些不一样的视角。]]>
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      <pubDate>Fri, 27 Nov 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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餐厅就是一个很好的切入点，因为大家经常接触，也有很多想法。对我个人而言，对餐厅从消费者到经营者的视角转变，让我的product sense得到了很多提高。

这期视频就邀请到了两位年轻的餐饮业从业者，跟大家聊一聊开餐馆时候的各种坑。希望为大家提供一些不一样的视角。]]>
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      <title>E30. 这区别竟是数据科学家职业精华｜附赠我对Mock Interview面经题的思路详解（有字幕可打开）</title>
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      <description>
        <![CDATA[很多同学在面试中还没有搞清楚Assumption 和 Hypothesis 的区别。要知道，hypothesis testing可是数据科学家工作的核心了。所以就出了这期视频来一次讲清楚这两个概念。

视频后面，我也分享了我自己对上期Mock Interivew那道题的思路。我定义了产品成功的三个关键阶段，也给出了相应的hypothesis和用什么metircs来衡量。

https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM]]>
      </description>
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        <![CDATA[很多同学在面试中还没有搞清楚Assumption 和 Hypothesis 的区别。要知道，hypothesis testing可是数据科学家工作的核心了。所以就出了这期视频来一次讲清楚这两个概念。

视频后面，我也分享了我自己对上期Mock Interivew那道题的思路。我定义了产品成功的三个关键阶段，也给出了相应的hypothesis和用什么metircs来衡量。

https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM]]>
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      <pubDate>Sat, 21 Nov 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频后面，我也分享了我自己对上期Mock Interivew那道题的思路。我定义了产品成功的三个关键阶段，也给出了相应的hypothesis和用什么metircs来衡量。

https://youtu.be/CD3V4Z5hCgM]]>
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      <title>E29. 大厂产品越来越难用，数据科学家请主动背锅</title>
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      <description>
        <![CDATA[在大厂里，做一些新项目，是升职的快速通道。这些新项目未必每个都是成功的，但是毙掉一个已经做好的项目很难，也很得罪人。有的公司就干脆睁一只眼闭一只眼了。长此以往会导致很多鸡肋产品存在太久，而产品就会越臃肿，越来越难用。

数据科学家这时候应该有一个中立、科学、全面的态度，去认真衡量每一个产品是否真的对顾客、对公司，有好处。这样的衡量不光应该在前期立项时做，更应该在产品做好后也认真地去衡量，该说不的时候就说不，该下马的项目就下马。

数据科学家是产品的良心。在简单的和正确的选择中间，请选择正确。只有肯背锅、肯负责，才能真正的成为 product owner的一份子。]]>
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数据科学家这时候应该有一个中立、科学、全面的态度，去认真衡量每一个产品是否真的对顾客、对公司，有好处。这样的衡量不光应该在前期立项时做，更应该在产品做好后也认真地去衡量，该说不的时候就说不，该下马的项目就下马。

数据科学家是产品的良心。在简单的和正确的选择中间，请选择正确。只有肯背锅、肯负责，才能真正的成为 product owner的一份子。]]>
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      <pubDate>Mon, 16 Nov 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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数据科学家这时候应该有一个中立、科学、全面的态度，去认真衡量每一个产品是否真的对顾客、对公司，有好处。这样的衡量不光应该在前期立项时做，更应该在产品做好后也认真地去衡量，该说不的时候就说不，该下马的项目就下马。

数据科学家是产品的良心。在简单的和正确的选择中间，请选择正确。只有肯背锅、肯负责，才能真正的成为 product owner的一份子。]]>
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      <title>E28. 面试官详解版Data Scientist Product mock interview｜你怎么被面经坑的｜课代表数据大师课1</title>
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        <![CDATA[很多数据科学小伙伴面试卡在了product sense这一环节。不像统计、编程，product sense是没有什么正确答案的，准备资料也很少。网上能找到一些面经，但是大多数面经都是没面过的人分享的，非常误导。

最有效的准备方式就是mock interivew，但是网上，尤其中文网络，很少有靠谱的资料。一方面，面试官水平不行；另一方面，面试者都表现的很好。但是在一个表现很好的面试中，是看不出问题的。

这次终于找到了一位愿意为大家暴露自己问题的面试者，于是我就和她一起做了这期视频。中间加了很多comments，总结，也有事后的沟通。我还把视频beta版让大家看了一下，集思广益了一些建议。我自认为这个视频是mock interview里水准最高的视频之一了。希望能帮到大家。

扩展阅读：https://youtu.be/7YhK6XsaijE]]>
      </description>
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        <![CDATA[很多数据科学小伙伴面试卡在了product sense这一环节。不像统计、编程，product sense是没有什么正确答案的，准备资料也很少。网上能找到一些面经，但是大多数面经都是没面过的人分享的，非常误导。

最有效的准备方式就是mock interivew，但是网上，尤其中文网络，很少有靠谱的资料。一方面，面试官水平不行；另一方面，面试者都表现的很好。但是在一个表现很好的面试中，是看不出问题的。

这次终于找到了一位愿意为大家暴露自己问题的面试者，于是我就和她一起做了这期视频。中间加了很多comments，总结，也有事后的沟通。我还把视频beta版让大家看了一下，集思广益了一些建议。我自认为这个视频是mock interview里水准最高的视频之一了。希望能帮到大家。

扩展阅读：https://youtu.be/7YhK6XsaijE]]>
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      <pubDate>Thu, 12 Nov 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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最有效的准备方式就是mock interivew，但是网上，尤其中文网络，很少有靠谱的资料。一方面，面试官水平不行；另一方面，面试者都表现的很好。但是在一个表现很好的面试中，是看不出问题的。

这次终于找到了一位愿意为大家暴露自己问题的面试者，于是我就和她一起做了这期视频。中间加了很多comments，总结，也有事后的沟通。我还把视频beta版让大家看了一下，集思广益了一些建议。我自认为这个视频是mock interview里水准最高的视频之一了。希望能帮到大家。

扩展阅读：https://youtu.be/7YhK6XsaijE]]>
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      <title>E27. 什么是好的产品经理（PM）｜PM都在干什么｜人人都应该做PM</title>
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        <![CDATA[产品经理是一个科技公司很有存在感的职业，很重要但是质量很难定义。这期节目就跟大家聊聊我作为一个数据科学家，对PM这个职业的理解，和在我眼中什么是好的和不好的PM。

今天11/7，一大早在阳台录像，还恰好录进了美国总统竞选结果公布时候，路人的庆祝]]>
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今天11/7，一大早在阳台录像，还恰好录进了美国总统竞选结果公布时候，路人的庆祝]]>
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      <pubDate>Sat, 07 Nov 2020 00:00:00 -0800</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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今天11/7，一大早在阳台录像，还恰好录进了美国总统竞选结果公布时候，路人的庆祝]]>
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      <title>E26. 什么是好的数据可视化｜YouTube和B站后台对比｜不要用饼状图</title>
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        <![CDATA[数据可视化是工作中非常有用的工具，但是很多人对一个有效的数据可视化缺乏正确认知，以为好的数据可视化一定要炫酷和复杂。

这期视频里就讲一下什么是好的数据可视化，用B站和Youtube后台做一个对比。最后，跟大家讲一下为什么你应该摒弃饼状图。]]>
      </description>
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        <![CDATA[数据可视化是工作中非常有用的工具，但是很多人对一个有效的数据可视化缺乏正确认知，以为好的数据可视化一定要炫酷和复杂。

这期视频里就讲一下什么是好的数据可视化，用B站和Youtube后台做一个对比。最后，跟大家讲一下为什么你应该摒弃饼状图。]]>
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      <pubDate>Sun, 01 Nov 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[数据可视化是工作中非常有用的工具，但是很多人对一个有效的数据可视化缺乏正确认知，以为好的数据可视化一定要炫酷和复杂。

这期视频里就讲一下什么是好的数据可视化，用B站和Youtube后台做一个对比。最后，跟大家讲一下为什么你应该摒弃饼状图。]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E25. 动态思维 vs 静态思维</title>
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        <![CDATA[大家都知道要用发展的眼光看问题，也知道要去抓住未来的机会。但是什么是不用发展的眼光看问题？

我用一个例子去总结静态思维和动态思维的区别，希望对大家有启发。]]>
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        <![CDATA[大家都知道要用发展的眼光看问题，也知道要去抓住未来的机会。但是什么是不用发展的眼光看问题？

我用一个例子去总结静态思维和动态思维的区别，希望对大家有启发。]]>
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      <pubDate>Thu, 29 Oct 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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我用一个例子去总结静态思维和动态思维的区别，希望对大家有启发。]]>
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      <title>E24. 云游戏 — 虚拟现实？｜来自互联网巨头们的降维打击</title>
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      <description>
        <![CDATA[谷歌去年发布了Stadia之后，亚马逊（Luna）、微软（xCloud）、脸书，也相继推出了自己的云游戏平台。大厂在云游戏平台上集中资源，因为前景远远不止颠覆游戏产业而已

在这期视频里，我们就分析了为什么改变游戏市场，只是云游戏的第一步。而接下来是
1）颠覆整个娱乐产业的开发
2）将整套操作系统放在云端、消灭硬件壁垒
3）改造传统行业

大时代、大机会的到来，是绝大多数人都看不到的。希望这个视频能帮助你在认知上先行一步]]>
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在这期视频里，我们就分析了为什么改变游戏市场，只是云游戏的第一步。而接下来是
1）颠覆整个娱乐产业的开发
2）将整套操作系统放在云端、消灭硬件壁垒
3）改造传统行业

大时代、大机会的到来，是绝大多数人都看不到的。希望这个视频能帮助你在认知上先行一步]]>
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      <pubDate>Mon, 26 Oct 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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在这期视频里，我们就分析了为什么改变游戏市场，只是云游戏的第一步。而接下来是
1）颠覆整个娱乐产业的开发
2）将整套操作系统放在云端、消灭硬件壁垒
3）改造传统行业

大时代、大机会的到来，是绝大多数人都看不到的。希望这个视频能帮助你在认知上先行一步]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E23. 西雅图第四季度的三个户外打开方式</title>
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      <itunes:title>E23. 西雅图第四季度的三个户外打开方式</itunes:title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/aa4da191</link>
      <description>
        <![CDATA[2020周末还可以玩什么？今天应亚马逊华人协会的邀请，采访了资深户外爱好者Sunny同学，来帮大家介绍一下三个户外周末的打开方式！

有任何问题欢迎给我们留言（最好是留在Sunny视频里hhhh）。喜欢的小伙伴记得点赞，评论，关注我们！ 

🌟  Presented By 🌟  
与尔共销万古愁 
https://www.youtube.com/channel/UC_5lJHgnMP_lb_VpIiXV0hQ
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Instagram: sunnyyyjin https://www.instagram.com/sunnyyyjin/
亚麻华人协会
微信公众号：亚华会 SMILE

🎬  视频链接 🎬
以下是视频里提到的Sunny之前做过的vlog，里面有更详细的介绍。 

露营入门装备：
【入门必看】小姐姐的露营装备大公开 ｜Intro To Camping Gear ｜露营会很凄惨吗？
https://www.youtube.com/watch?v=yLy9JzbOEO8

露营打包 &amp; 清单大全：
【干货】小姐姐手把手教你打包backcountry camping bag | 露营怎么洗澡？上厕所怎么办？怎么吃上热乎饭？
https://www.youtube.com/watch?v=cEYMnqJ2gKc

Park Butte Lookout Vlog： 
【小姐姐在户外】VLOG：360度全景山顶小木屋露营｜悬崖峭壁上的别墅
https://www.youtube.com/watch?v=9i2cbxzywuw

Snow Lake Vlog：
【小姐姐在户外】Hiking Vlog：是什么让小哥哥们争相跳湖｜清凉一夏
https://www.youtube.com/watch?v=ArYegiGoOWw

Lake 22 Vlog：
【小姐姐在户外】Hiking Vlog Lake 22: 高山湖划船 ｜超萌柯基开路 ｜军粮初体验｜打卡Lake 22 ｜Alpine Lake Paddling
https://www.youtube.com/watch?v=9rXRb89P9hY

Paddle Board 桨板：
【小姐姐在户外】开箱Paddle Board新桨板｜水上逛西雅图 | SUP入门｜户外运动vlog｜Seattle After Work Life
https://www.youtube.com/watch?v=HuXn5ZCTZ74

跳伞AFF1: 
【小姐姐在户外】AFF1 Skydiving 小姐姐们的跳伞课全记录 ｜持证跳伞是什么体验
https://www.youtube.com/watch?v=4zBmUxDmVhI

⛺️  一些注意事项 ⛺️
1. 建议小伙伴参考想去的目的地官网看看permit怎么预约。有一些可以在https://www.recreation.gov/ 上预定。
2. 新手选择campsite的时候记得去官网看有没有野生动物（比如熊）的危险。之后会专门出一期camping防熊。
3. AllTrails是一个很好用的Hiking APP。满分推荐！  
4. Paddle Board 建议大家穿着或者至少带上救生衣。

🪂  Skydiving Drop Zone Near Seattle 🪂
Skydive Kapowsin
141 W Airview Way, Shelton, WA 98584

🎵 B G M 🎵
Music by Reggie San Miguel - Daydream - https://thmatc.co/?l=2780C84]]>
      </description>
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        <![CDATA[2020周末还可以玩什么？今天应亚马逊华人协会的邀请，采访了资深户外爱好者Sunny同学，来帮大家介绍一下三个户外周末的打开方式！

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⛺️  一些注意事项 ⛺️
1. 建议小伙伴参考想去的目的地官网看看permit怎么预约。有一些可以在https://www.recreation.gov/ 上预定。
2. 新手选择campsite的时候记得去官网看有没有野生动物（比如熊）的危险。之后会专门出一期camping防熊。
3. AllTrails是一个很好用的Hiking APP。满分推荐！  
4. Paddle Board 建议大家穿着或者至少带上救生衣。

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      <pubDate>Wed, 14 Oct 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[2020周末还可以玩什么？今天应亚马逊华人协会的邀请，采访了资深户外爱好者Sunny同学，来帮大家介绍一下三个户外周末的打开方式！

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露营入门装备：
【入门必看】小姐姐的露营装备大公开 ｜Intro To Camping Gear ｜露营会很凄惨吗？
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【干货】小姐姐手把手教你打包backcountry camping bag | 露营怎么洗澡？上厕所怎么办？怎么吃上热乎饭？
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Park Butte Lookout Vlog： 
【小姐姐在户外】VLOG：360度全景山顶小木屋露营｜悬崖峭壁上的别墅
https://www.youtube.com/watch?v=9i2cbxzywuw

Snow Lake Vlog：
【小姐姐在户外】Hiking Vlog：是什么让小哥哥们争相跳湖｜清凉一夏
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Lake 22 Vlog：
【小姐姐在户外】Hiking Vlog Lake 22: 高山湖划船 ｜超萌柯基开路 ｜军粮初体验｜打卡Lake 22 ｜Alpine Lake Paddling
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Paddle Board 桨板：
【小姐姐在户外】开箱Paddle Board新桨板｜水上逛西雅图 | SUP入门｜户外运动vlog｜Seattle After Work Life
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跳伞AFF1: 
【小姐姐在户外】AFF1 Skydiving 小姐姐们的跳伞课全记录 ｜持证跳伞是什么体验
https://www.youtube.com/watch?v=4zBmUxDmVhI

⛺️  一些注意事项 ⛺️
1. 建议小伙伴参考想去的目的地官网看看permit怎么预约。有一些可以在https://www.recreation.gov/ 上预定。
2. 新手选择campsite的时候记得去官网看有没有野生动物（比如熊）的危险。之后会专门出一期camping防熊。
3. AllTrails是一个很好用的Hiking APP。满分推荐！  
4. Paddle Board 建议大家穿着或者至少带上救生衣。

🪂  Skydiving Drop Zone Near Seattle 🪂
Skydive Kapowsin
141 W Airview Way, Shelton, WA 98584

🎵 B G M 🎵
Music by Reggie San Miguel - Daydream - https://thmatc.co/?l=2780C84]]>
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      <title>E22. 下50个视频聊什么 ｜ 大脑“健身餐”</title>
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      <description>
        <![CDATA[一直觉得欠大家一个解释 -- 这个频道到底是干嘛的？以后会出什么内容？

这期视频跟大家聊一下我对这个频道的想法，和对接下来五十个视频的规划。]]>
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        <![CDATA[一直觉得欠大家一个解释 -- 这个频道到底是干嘛的？以后会出什么内容？

这期视频跟大家聊一下我对这个频道的想法，和对接下来五十个视频的规划。]]>
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      <pubDate>Tue, 06 Oct 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频跟大家聊一下我对这个频道的想法，和对接下来五十个视频的规划。]]>
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      <title>E21. 5nm芯片工程师科普顶级芯片开发与挑战｜中文网络权威</title>
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      <description>
        <![CDATA[众所周知，芯片是面向未来的底层科技，我们国家也计划了万亿投资。但是政策的优待到底会导致另一个泡沫，还是能用钱买未来？很可惜，现在中文网络上看到关于芯片的视频与文章，大多都是资料搬运工，价值和洞察都很有限。

这期视频请了在英特尔工作做了七年芯片的陈昊学长来为我们科普最前沿芯片制程的工艺与挑战。陈昊博士从22nm做起，现在正在5nm芯片研发组。视频里不仅有深入浅出的讲解，更有第一手资料和他的观点。毫不谦虚地说，这是我能看到的，中文网络中对于前沿芯片最权威的视频，和最深刻的洞察，没有之一。

2'00'': 芯片是什么
3'45'': CPU制造过程与难点
6'40'': 10nm 14nm是什么意思
8'15'': CPU工艺与摩尔定律关系
9'40'': 新工艺的实际意义
11'35'': 光刻机与eUV
13'30'': 制程工艺详解
16'40'': 光刻之外的技术挑战
18'55'': 晶圆厂与供应商关系
21'35'': 中国芯片产业发展前景
23'30'': 市场力量是不够的
25'15'': 如何掌握前沿工艺
28'50'': ARM被收购带来的隐患
31'00'': 总结：路在何方]]>
      </description>
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        <![CDATA[众所周知，芯片是面向未来的底层科技，我们国家也计划了万亿投资。但是政策的优待到底会导致另一个泡沫，还是能用钱买未来？很可惜，现在中文网络上看到关于芯片的视频与文章，大多都是资料搬运工，价值和洞察都很有限。

这期视频请了在英特尔工作做了七年芯片的陈昊学长来为我们科普最前沿芯片制程的工艺与挑战。陈昊博士从22nm做起，现在正在5nm芯片研发组。视频里不仅有深入浅出的讲解，更有第一手资料和他的观点。毫不谦虚地说，这是我能看到的，中文网络中对于前沿芯片最权威的视频，和最深刻的洞察，没有之一。

2'00'': 芯片是什么
3'45'': CPU制造过程与难点
6'40'': 10nm 14nm是什么意思
8'15'': CPU工艺与摩尔定律关系
9'40'': 新工艺的实际意义
11'35'': 光刻机与eUV
13'30'': 制程工艺详解
16'40'': 光刻之外的技术挑战
18'55'': 晶圆厂与供应商关系
21'35'': 中国芯片产业发展前景
23'30'': 市场力量是不够的
25'15'': 如何掌握前沿工艺
28'50'': ARM被收购带来的隐患
31'00'': 总结：路在何方]]>
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      <pubDate>Sat, 03 Oct 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[众所周知，芯片是面向未来的底层科技，我们国家也计划了万亿投资。但是政策的优待到底会导致另一个泡沫，还是能用钱买未来？很可惜，现在中文网络上看到关于芯片的视频与文章，大多都是资料搬运工，价值和洞察都很有限。

这期视频请了在英特尔工作做了七年芯片的陈昊学长来为我们科普最前沿芯片制程的工艺与挑战。陈昊博士从22nm做起，现在正在5nm芯片研发组。视频里不仅有深入浅出的讲解，更有第一手资料和他的观点。毫不谦虚地说，这是我能看到的，中文网络中对于前沿芯片最权威的视频，和最深刻的洞察，没有之一。

2'00'': 芯片是什么
3'45'': CPU制造过程与难点
6'40'': 10nm 14nm是什么意思
8'15'': CPU工艺与摩尔定律关系
9'40'': 新工艺的实际意义
11'35'': 光刻机与eUV
13'30'': 制程工艺详解
16'40'': 光刻之外的技术挑战
18'55'': 晶圆厂与供应商关系
21'35'': 中国芯片产业发展前景
23'30'': 市场力量是不够的
25'15'': 如何掌握前沿工艺
28'50'': ARM被收购带来的隐患
31'00'': 总结：路在何方]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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    </item>
    <item>
      <title>E20. 你的工作汇报太戏精吗？ ｜试试 倒金字塔叙事</title>
      <itunes:episode>20</itunes:episode>
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      <itunes:title>E20. 你的工作汇报太戏精吗？ ｜试试 倒金字塔叙事</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[一份工作做很久，展示给同事和领导的时间却很有限。

如何利用短暂的时间留下最深的印象？如何能把分析落实到行动，从而产生属于自己的影响？这里跟大家分享一下沟通和汇报工作时最重要的原则 -- 倒金字塔叙事结构。

掌握这个原则，可以说是摆脱学生思维，成为具有专业精神的有效沟通者的分水岭。甚至在之前“管理咨询去魅”里，Bailu同学也提到是否掌握这一原则，很多时候就是甲方和咨询顾问做事方法的核心区别。]]>
      </description>
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        <![CDATA[一份工作做很久，展示给同事和领导的时间却很有限。

如何利用短暂的时间留下最深的印象？如何能把分析落实到行动，从而产生属于自己的影响？这里跟大家分享一下沟通和汇报工作时最重要的原则 -- 倒金字塔叙事结构。

掌握这个原则，可以说是摆脱学生思维，成为具有专业精神的有效沟通者的分水岭。甚至在之前“管理咨询去魅”里，Bailu同学也提到是否掌握这一原则，很多时候就是甲方和咨询顾问做事方法的核心区别。]]>
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      <pubDate>Mon, 28 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[一份工作做很久，展示给同事和领导的时间却很有限。

如何利用短暂的时间留下最深的印象？如何能把分析落实到行动，从而产生属于自己的影响？这里跟大家分享一下沟通和汇报工作时最重要的原则 -- 倒金字塔叙事结构。

掌握这个原则，可以说是摆脱学生思维，成为具有专业精神的有效沟通者的分水岭。甚至在之前“管理咨询去魅”里，Bailu同学也提到是否掌握这一原则，很多时候就是甲方和咨询顾问做事方法的核心区别。]]>
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      <title>E19. 如何管理两百份海投？ 找工作时候要注意什么心态和方法？｜Data Scientist求职3⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[为我们视频剪辑的“里头”同学总结的很好：找工作是一个有期限的任务，当你开始找工作后，你就会一天天变好，离目标也一步步靠近。

这期视频嘉宾小姐姐就和盘托出自己找工作的所有亲身体会，包括new grad海投简历，和工作后的针对性跳槽都涵盖了。希望大家看后，不光能借鉴她的做法，也能从她的经历中获得鼓励。

最后，希望大家的努力都有回报！]]>
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        <![CDATA[为我们视频剪辑的“里头”同学总结的很好：找工作是一个有期限的任务，当你开始找工作后，你就会一天天变好，离目标也一步步靠近。

这期视频嘉宾小姐姐就和盘托出自己找工作的所有亲身体会，包括new grad海投简历，和工作后的针对性跳槽都涵盖了。希望大家看后，不光能借鉴她的做法，也能从她的经历中获得鼓励。

最后，希望大家的努力都有回报！]]>
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      <pubDate>Wed, 16 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[为我们视频剪辑的“里头”同学总结的很好：找工作是一个有期限的任务，当你开始找工作后，你就会一天天变好，离目标也一步步靠近。

这期视频嘉宾小姐姐就和盘托出自己找工作的所有亲身体会，包括new grad海投简历，和工作后的针对性跳槽都涵盖了。希望大家看后，不光能借鉴她的做法，也能从她的经历中获得鼓励。

最后，希望大家的努力都有回报！]]>
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      <title>E18. Product Sense面试心法第一决 — MECE框架</title>
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        <![CDATA[Product Sense面试中，如何在短短三十分钟内向面试官展现自己分析、解决问题的能力？如何能有条理地沟通，主动掌握面试节奏？

这期视频介绍了MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）心法。

MECE广泛被使用于管理咨询的case interview，但是其实对product sense面试也有奇效。不过问题是管理咨询的准备书籍很多，重点也会放在各种各样的framework上，直接去看case in point这些书的话，有被带偏的危险。

在我看来，所有的framework或者issue tree都是招数，MECE才是心法。就像独孤九剑，学会心法，无论什么问题，都可以无招胜有招。掌握了MECE，
 - 可以把思路和自己的商业直觉开门见山地介绍给面试官，让面试官跟着你节奏走
 - 可以最快地找到重点问题，从而最高效地利用短暂的面试时间
 - 可以把复杂问题限定在一个可解范围之内，从而给出干净的回答
等等

熟练掌握这个心法，无论是面试还是工作中，你都能给出大家眼中靠谱的分析。]]>
      </description>
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        <![CDATA[Product Sense面试中，如何在短短三十分钟内向面试官展现自己分析、解决问题的能力？如何能有条理地沟通，主动掌握面试节奏？

这期视频介绍了MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）心法。

MECE广泛被使用于管理咨询的case interview，但是其实对product sense面试也有奇效。不过问题是管理咨询的准备书籍很多，重点也会放在各种各样的framework上，直接去看case in point这些书的话，有被带偏的危险。

在我看来，所有的framework或者issue tree都是招数，MECE才是心法。就像独孤九剑，学会心法，无论什么问题，都可以无招胜有招。掌握了MECE，
 - 可以把思路和自己的商业直觉开门见山地介绍给面试官，让面试官跟着你节奏走
 - 可以最快地找到重点问题，从而最高效地利用短暂的面试时间
 - 可以把复杂问题限定在一个可解范围之内，从而给出干净的回答
等等

熟练掌握这个心法，无论是面试还是工作中，你都能给出大家眼中靠谱的分析。]]>
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      <pubDate>Sat, 12 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[Product Sense面试中，如何在短短三十分钟内向面试官展现自己分析、解决问题的能力？如何能有条理地沟通，主动掌握面试节奏？

这期视频介绍了MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）心法。

MECE广泛被使用于管理咨询的case interview，但是其实对product sense面试也有奇效。不过问题是管理咨询的准备书籍很多，重点也会放在各种各样的framework上，直接去看case in point这些书的话，有被带偏的危险。

在我看来，所有的framework或者issue tree都是招数，MECE才是心法。就像独孤九剑，学会心法，无论什么问题，都可以无招胜有招。掌握了MECE，
 - 可以把思路和自己的商业直觉开门见山地介绍给面试官，让面试官跟着你节奏走
 - 可以最快地找到重点问题，从而最高效地利用短暂的面试时间
 - 可以把复杂问题限定在一个可解范围之内，从而给出干净的回答
等等

熟练掌握这个心法，无论是面试还是工作中，你都能给出大家眼中靠谱的分析。]]>
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      <title>E17. 开放式问题怎么答？Product Sense面试最常犯的错误</title>
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      <itunes:title>E17. 开放式问题怎么答？Product Sense面试最常犯的错误</itunes:title>
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      <description>
        <![CDATA[Product Sense是Data Scientist面试中的重要一环，但是相对其他面试，有点玄，有点虚。难准备，也难知道自己准备得好不好。

我平时工作中收到的feedback是product sense还不错，面试时候product sense一般也是我准备最少，但是发挥比较好的环节。

这期就来分享一下帮朋友mock interview时候，发现product sense环节最容易犯的错误，用一个例子来讲解我遇到这个问题是怎么想的。希望能带来启发和借鉴。]]>
      </description>
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        <![CDATA[Product Sense是Data Scientist面试中的重要一环，但是相对其他面试，有点玄，有点虚。难准备，也难知道自己准备得好不好。

我平时工作中收到的feedback是product sense还不错，面试时候product sense一般也是我准备最少，但是发挥比较好的环节。

这期就来分享一下帮朋友mock interview时候，发现product sense环节最容易犯的错误，用一个例子来讲解我遇到这个问题是怎么想的。希望能带来启发和借鉴。]]>
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      <pubDate>Fri, 11 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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我平时工作中收到的feedback是product sense还不错，面试时候product sense一般也是我准备最少，但是发挥比较好的环节。

这期就来分享一下帮朋友mock interview时候，发现product sense环节最容易犯的错误，用一个例子来讲解我遇到这个问题是怎么想的。希望能带来启发和借鉴。]]>
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      <title>E16. For PhDs interested in industry opportunities</title>
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        <![CDATA[<p>Sharing my experiences and lessons as a PhD who switched from academia to industry. If I could do it again knowing what I known, what would I do differently?</p>]]>
      </description>
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      <pubDate>Wed, 09 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E15. 成为数据科学家要学什么｜ Data Scientist求职 2⧸3</title>
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      <description>
        <![CDATA[上期讲述了互联网企业对DS的要求 -- 统计概率、编程、Product Sense。这期一一介绍了如何获取这些能力。包括如何有效率地学习、推荐的课内内外资源、以及如何衡量自己达到了能力要求。

PS：这期是嘉宾自己剪辑的，水平高很多]]>
      </description>
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        <![CDATA[上期讲述了互联网企业对DS的要求 -- 统计概率、编程、Product Sense。这期一一介绍了如何获取这些能力。包括如何有效率地学习、推荐的课内内外资源、以及如何衡量自己达到了能力要求。

PS：这期是嘉宾自己剪辑的，水平高很多]]>
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      <pubDate>Tue, 08 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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PS：这期是嘉宾自己剪辑的，水平高很多]]>
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      <title>E14. 互联网企业对数据科学家能力要求 ｜ Data Scientist求职 1⧸3</title>
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      <itunes:title>E14. 互联网企业对数据科学家能力要求 ｜ Data Scientist求职 1⧸3</itunes:title>
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        <![CDATA[本系列分上中下三期，介绍了Data Scientist - Analytics Track找工作相关的事情。嘉宾晨璐同学有丰富的相关经历 -- 转专业、New Grad找工作、跳槽都经历过，希望总结出来的经验对小伙伴们有借鉴。

上期总结了互联网企业对DS - Analytics的要求：1. 统计概率、2. 编程、3. Product Sense。晨璐同学也有每条专门展开，希望帮助大家看完后能对数据科学家的知识要求有基本概念。]]>
      </description>
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        <![CDATA[本系列分上中下三期，介绍了Data Scientist - Analytics Track找工作相关的事情。嘉宾晨璐同学有丰富的相关经历 -- 转专业、New Grad找工作、跳槽都经历过，希望总结出来的经验对小伙伴们有借鉴。

上期总结了互联网企业对DS - Analytics的要求：1. 统计概率、2. 编程、3. Product Sense。晨璐同学也有每条专门展开，希望帮助大家看完后能对数据科学家的知识要求有基本概念。]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Fri, 04 Sep 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[本系列分上中下三期，介绍了Data Scientist - Analytics Track找工作相关的事情。嘉宾晨璐同学有丰富的相关经历 -- 转专业、New Grad找工作、跳槽都经历过，希望总结出来的经验对小伙伴们有借鉴。

上期总结了互联网企业对DS - Analytics的要求：1. 统计概率、2. 编程、3. Product Sense。晨璐同学也有每条专门展开，希望帮助大家看完后能对数据科学家的知识要求有基本概念。]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E13. AB Testing概览</title>
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        <![CDATA[很多同学都知道要做AB Testing，但是有时候对AB Tesing缺乏一个全局的理解，也不清楚为什么AB Testing是得出因果关系的最佳工具。

本期视频就用一个例子进行最简单的概览，并解释AB Testing里比较重要的三个参数。视频背景过曝了，不过就这样吧~]]>
      </description>
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        <![CDATA[很多同学都知道要做AB Testing，但是有时候对AB Tesing缺乏一个全局的理解，也不清楚为什么AB Testing是得出因果关系的最佳工具。

本期视频就用一个例子进行最简单的概览，并解释AB Testing里比较重要的三个参数。视频背景过曝了，不过就这样吧~]]>
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      <pubDate>Mon, 24 Aug 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[很多同学都知道要做AB Testing，但是有时候对AB Tesing缺乏一个全局的理解，也不清楚为什么AB Testing是得出因果关系的最佳工具。

本期视频就用一个例子进行最简单的概览，并解释AB Testing里比较重要的三个参数。视频背景过曝了，不过就这样吧~]]>
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    <item>
      <title>E12. 咨询如何为专业甲方提供价值 ｜ 咨询顾问的背景和特质 ｜ 与互联网职级对应</title>
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        <![CDATA[下半集围绕两个问题：
1. 既然甲方爸爸已经是行业翘楚，为什么咨询公司还能为其提供价值？咨询项目都有哪些类型？
2. 咨询顾问从硬件软件方面，与甲方员工有什么不一样的特质？
最后也讲了咨询顾问的常见职业路线，以及不同年限的咨询顾问对应阿里的P几]]>
      </description>
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        <![CDATA[下半集围绕两个问题：
1. 既然甲方爸爸已经是行业翘楚，为什么咨询公司还能为其提供价值？咨询项目都有哪些类型？
2. 咨询顾问从硬件软件方面，与甲方员工有什么不一样的特质？
最后也讲了咨询顾问的常见职业路线，以及不同年限的咨询顾问对应阿里的P几]]>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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1. 既然甲方爸爸已经是行业翘楚，为什么咨询公司还能为其提供价值？咨询项目都有哪些类型？
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最后也讲了咨询顾问的常见职业路线，以及不同年限的咨询顾问对应阿里的P几]]>
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      <title>E11. 咨询公司百万年薪大揭秘｜鄙视链｜远超996的工作强度</title>
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      <description>
        <![CDATA[这期邀请了BCG的管理咨询顾问，Bailu Xu，来为我们揭秘这个神奇又神秘的职业。视频分上下两期。
上期我们介绍了咨询公司的本质 -- 卖能解决问题的人。人力成本的差异，也导致了咨询公司之间的“鄙视链”、分工、和风格的不同。之后，Bailu为我们详细讲解了咨询公司的升职路径以及对应的年薪，以及咨询公司的工作强度是不是像传言的那么可怕（是）。
下期我们会围绕两个问题展开：1.为什么在行业成功的甲方，会请一个咨询公司这样一个外行来指导自己的战略和业务？2.咨询公司里都是什么样的人？敬请期待！]]>
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        <![CDATA[这期邀请了BCG的管理咨询顾问，Bailu Xu，来为我们揭秘这个神奇又神秘的职业。视频分上下两期。
上期我们介绍了咨询公司的本质 -- 卖能解决问题的人。人力成本的差异，也导致了咨询公司之间的“鄙视链”、分工、和风格的不同。之后，Bailu为我们详细讲解了咨询公司的升职路径以及对应的年薪，以及咨询公司的工作强度是不是像传言的那么可怕（是）。
下期我们会围绕两个问题展开：1.为什么在行业成功的甲方，会请一个咨询公司这样一个外行来指导自己的战略和业务？2.咨询公司里都是什么样的人？敬请期待！]]>
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      <pubDate>Tue, 11 Aug 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[这期邀请了BCG的管理咨询顾问，Bailu Xu，来为我们揭秘这个神奇又神秘的职业。视频分上下两期。
上期我们介绍了咨询公司的本质 -- 卖能解决问题的人。人力成本的差异，也导致了咨询公司之间的“鄙视链”、分工、和风格的不同。之后，Bailu为我们详细讲解了咨询公司的升职路径以及对应的年薪，以及咨询公司的工作强度是不是像传言的那么可怕（是）。
下期我们会围绕两个问题展开：1.为什么在行业成功的甲方，会请一个咨询公司这样一个外行来指导自己的战略和业务？2.咨询公司里都是什么样的人？敬请期待！]]>
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      <title>E10. 人工智能@互联网大厂 - 下 ｜ 现状与边界</title>
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        <![CDATA[本期视频邀请了亚马逊应用科学家，Copper同学，来为我们讲解人工智能在互联网大厂的应用。 视频分上下两期，

下期讲解了人工智能尤其是深度学习在互联网大厂中的应用。卢蔚和我把这些应用分成了三类，第一类是已经定义、需要被提高精度的应用，比如广告推荐、图像识别；第二类是没有被现有模型定义很好的问题，需要科学和工程两方面的进步，比如智能客服、产品推荐；第三类是需要范式突破的问题。

Cooper也探讨了深度学习能解决问题的边界在哪里；目前AI的发展是遇到了瓶颈还是方兴未艾；范式突破是否重要；数据的意义是什么；为什么亚马逊的推荐模型做不好，为什么字节跳动这个基于算法的公司能在强敌环伺的情况下起家，等等。 

文中内容不代表任何公司观点。]]>
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        <![CDATA[本期视频邀请了亚马逊应用科学家，Copper同学，来为我们讲解人工智能在互联网大厂的应用。 视频分上下两期，

下期讲解了人工智能尤其是深度学习在互联网大厂中的应用。卢蔚和我把这些应用分成了三类，第一类是已经定义、需要被提高精度的应用，比如广告推荐、图像识别；第二类是没有被现有模型定义很好的问题，需要科学和工程两方面的进步，比如智能客服、产品推荐；第三类是需要范式突破的问题。

Cooper也探讨了深度学习能解决问题的边界在哪里；目前AI的发展是遇到了瓶颈还是方兴未艾；范式突破是否重要；数据的意义是什么；为什么亚马逊的推荐模型做不好，为什么字节跳动这个基于算法的公司能在强敌环伺的情况下起家，等等。 

文中内容不代表任何公司观点。]]>
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      <pubDate>Mon, 03 Aug 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[本期视频邀请了亚马逊应用科学家，Copper同学，来为我们讲解人工智能在互联网大厂的应用。 视频分上下两期，

下期讲解了人工智能尤其是深度学习在互联网大厂中的应用。卢蔚和我把这些应用分成了三类，第一类是已经定义、需要被提高精度的应用，比如广告推荐、图像识别；第二类是没有被现有模型定义很好的问题，需要科学和工程两方面的进步，比如智能客服、产品推荐；第三类是需要范式突破的问题。

Cooper也探讨了深度学习能解决问题的边界在哪里；目前AI的发展是遇到了瓶颈还是方兴未艾；范式突破是否重要；数据的意义是什么；为什么亚马逊的推荐模型做不好，为什么字节跳动这个基于算法的公司能在强敌环伺的情况下起家，等等。 

文中内容不代表任何公司观点。]]>
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      <title>E9. 人工智能@互联网大厂 - 上 ｜ 历史与简介</title>
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        <![CDATA[本期视频邀请了亚马逊应用科学家，卢蔚同学，来为我们讲解人工智能在互联网大厂的应用。
视频分上下两期，

上期讲解人工智能、机器学习、和深度学习之间的关系；究竟什么是AI、机器学习、和深度学习；以及深度学习发展的一些里程碑事件：包括为什么深度学习在90年代进入低潮，2011年前后突然火了起来，GPU计算在其中起到的作用，等等。]]>
      </description>
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        <![CDATA[本期视频邀请了亚马逊应用科学家，卢蔚同学，来为我们讲解人工智能在互联网大厂的应用。
视频分上下两期，

上期讲解人工智能、机器学习、和深度学习之间的关系；究竟什么是AI、机器学习、和深度学习；以及深度学习发展的一些里程碑事件：包括为什么深度学习在90年代进入低潮，2011年前后突然火了起来，GPU计算在其中起到的作用，等等。]]>
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      <pubDate>Sun, 02 Aug 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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视频分上下两期，

上期讲解人工智能、机器学习、和深度学习之间的关系；究竟什么是AI、机器学习、和深度学习；以及深度学习发展的一些里程碑事件：包括为什么深度学习在90年代进入低潮，2011年前后突然火了起来，GPU计算在其中起到的作用，等等。]]>
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      <title>E8. 经济学启示：关注均衡；关注边际；尊重自由</title>
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        <![CDATA[经济学是一门理性与人文交织的学科。多年的学习与研究也塑造了我的价值观与方法论，这里就总结出来三点分享给大家，希望有借鉴。
关注均衡，可以帮助我们思考事物的间接影响，建立长线思维。
关注边际，可以帮助我们集中时间精力在那些能带来改变的事物上。
尊重自由，可以让我们更清楚的了解人和人之间的边界，对多元价值更加包容。]]>
      </description>
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        <![CDATA[经济学是一门理性与人文交织的学科。多年的学习与研究也塑造了我的价值观与方法论，这里就总结出来三点分享给大家，希望有借鉴。
关注均衡，可以帮助我们思考事物的间接影响，建立长线思维。
关注边际，可以帮助我们集中时间精力在那些能带来改变的事物上。
尊重自由，可以让我们更清楚的了解人和人之间的边界，对多元价值更加包容。]]>
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      <pubDate>Sun, 19 Jul 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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关注均衡，可以帮助我们思考事物的间接影响，建立长线思维。
关注边际，可以帮助我们集中时间精力在那些能带来改变的事物上。
尊重自由，可以让我们更清楚的了解人和人之间的边界，对多元价值更加包容。]]>
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      <title>E7. 数据科学家职业理解</title>
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      <link>https://share.transistor.fm/s/9866749d</link>
      <description>
        <![CDATA[应邀分享，视频内容基于之前的“Data Scientist是干嘛的”加强制成：https://youtu.be/11B89hfa-xY

主要内容涵盖
 - 数据科学的定义、分类
 - 数据科学工作的价值所在
 - 数据科学家功力体现在什么地方
 - 一堆Q&amp;A包括DS赚多少钱，为什么从亚马逊经济学家跳去FB，等等

这里是数据科学Facebook group，欢迎加入讨论：https://www.facebook.com/groups/327750904903287]]>
      </description>
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        <![CDATA[应邀分享，视频内容基于之前的“Data Scientist是干嘛的”加强制成：https://youtu.be/11B89hfa-xY

主要内容涵盖
 - 数据科学的定义、分类
 - 数据科学工作的价值所在
 - 数据科学家功力体现在什么地方
 - 一堆Q&amp;A包括DS赚多少钱，为什么从亚马逊经济学家跳去FB，等等

这里是数据科学Facebook group，欢迎加入讨论：https://www.facebook.com/groups/327750904903287]]>
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      <pubDate>Mon, 22 Jun 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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        <![CDATA[应邀分享，视频内容基于之前的“Data Scientist是干嘛的”加强制成：https://youtu.be/11B89hfa-xY

主要内容涵盖
 - 数据科学的定义、分类
 - 数据科学工作的价值所在
 - 数据科学家功力体现在什么地方
 - 一堆Q&amp;A包括DS赚多少钱，为什么从亚马逊经济学家跳去FB，等等

这里是数据科学Facebook group，欢迎加入讨论：https://www.facebook.com/groups/327750904903287]]>
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      <itunes:keywords>AI,人工智能,AI Agent,职业发展,商业,创业,科技,职场,个人成长,课代表立正,孙煜征,Superlinear Academy</itunes:keywords>
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      <title>E6. 在科技公司里有效沟通 ｜ 亚马逊华人Biz Tech Lead二十年工作经验精华总结 ｜ 打破“竹子天花板“必修课</title>
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      <podcast:episode>6</podcast:episode>
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        <![CDATA[今天我们有幸请到了亚马逊Alexa Shopping, Grocery and consumables的biz tech leader -- Eugene，来为我们讲解工作中沟通的重要性，和如何有效沟通。我们有一个普遍印象，在美国大公司里面，华人大多是以技术立身，而在产品、商业方向的成功案例相对少很多，Eugene便是其中一个。

其实不光是产品经理，无论是程序员、数据科学家，级别越高，大家就会发现沟通越重要。甚至有人说，senior和junior最大的能力区别，就是在沟通能力上的区别。虽然有些夸张，但是也从侧面说明了沟通的重要性。Eugene今天为我们非常详细地阐述了有效沟通的重要性、应用场景、原则、常见错误，以及他的经验和小贴士。

Eugene 的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/eugene-wang-494a3a1/]]>
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        <![CDATA[今天我们有幸请到了亚马逊Alexa Shopping, Grocery and consumables的biz tech leader -- Eugene，来为我们讲解工作中沟通的重要性，和如何有效沟通。我们有一个普遍印象，在美国大公司里面，华人大多是以技术立身，而在产品、商业方向的成功案例相对少很多，Eugene便是其中一个。

其实不光是产品经理，无论是程序员、数据科学家，级别越高，大家就会发现沟通越重要。甚至有人说，senior和junior最大的能力区别，就是在沟通能力上的区别。虽然有些夸张，但是也从侧面说明了沟通的重要性。Eugene今天为我们非常详细地阐述了有效沟通的重要性、应用场景、原则、常见错误，以及他的经验和小贴士。

Eugene 的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/eugene-wang-494a3a1/]]>
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      <pubDate>Thu, 18 Jun 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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其实不光是产品经理，无论是程序员、数据科学家，级别越高，大家就会发现沟通越重要。甚至有人说，senior和junior最大的能力区别，就是在沟通能力上的区别。虽然有些夸张，但是也从侧面说明了沟通的重要性。Eugene今天为我们非常详细地阐述了有效沟通的重要性、应用场景、原则、常见错误，以及他的经验和小贴士。

Eugene 的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/eugene-wang-494a3a1/]]>
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      <title>E5. 手把手教你20分钟拥有自己的网站 ｜ 运营自己网站需要多少钱</title>
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        <![CDATA[这期手把手教给大家怎样通过Shopify给自己餐厅建立自己的网站，只要20分钟。29美元每月，每单约5%的手续费]]>
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        <![CDATA[这期手把手教给大家怎样通过Shopify给自己餐厅建立自己的网站，只要20分钟。29美元每月，每单约5%的手续费]]>
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      <pubDate>Sat, 13 Jun 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E4. Data Scientist是干嘛的 ｜ 机器学习是归宿吗｜数据科学家的价值何在</title>
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        <![CDATA[作为一个新兴又热门的职业，Data Science在不同行业和不同公司定义很不一样。做的事情，用的工具，也大相径庭。

这期视频梳理了“数据生命周期”的四个阶段，基于此，总结了数据科学相关的工作内容。同时，希望和大家一起探讨一下机器学习是不是数据科学家的归宿，以及数据科学家的价值到底是什么。

up主是前亚马逊经济学家，现脸书资深数据科学家。视频中内容不代表公司观点。]]>
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        <![CDATA[作为一个新兴又热门的职业，Data Science在不同行业和不同公司定义很不一样。做的事情，用的工具，也大相径庭。

这期视频梳理了“数据生命周期”的四个阶段，基于此，总结了数据科学相关的工作内容。同时，希望和大家一起探讨一下机器学习是不是数据科学家的归宿，以及数据科学家的价值到底是什么。

up主是前亚马逊经济学家，现脸书资深数据科学家。视频中内容不代表公司观点。]]>
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      <pubDate>Mon, 08 Jun 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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这期视频梳理了“数据生命周期”的四个阶段，基于此，总结了数据科学相关的工作内容。同时，希望和大家一起探讨一下机器学习是不是数据科学家的归宿，以及数据科学家的价值到底是什么。

up主是前亚马逊经济学家，现脸书资深数据科学家。视频中内容不代表公司观点。]]>
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      <title>E3. 一起从头上手用Tableau进行数据分析</title>
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        <![CDATA[由在亚马逊工作的Mike同学为我们上手讲解如何使用Tableau进行数据分析、数据可视化。中间也穿插了大家对工作中搭建data pipeline的探讨。]]>
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      <pubDate>Sat, 06 Jun 2020 00:00:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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      <title>E2. 餐饮业疫情下自救指南 ｜ 一个中餐馆自建网站的案例 ｜ 餐馆网站下单流程和后台管理示范</title>
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        <![CDATA[上期讲述了疫情对餐馆的打击，以及第三方外卖平台的不足（30%抽成+流量限制）。餐馆在疫情期间最佳自救方式就是建立一个自己100%拥有的网站，而且这远比想象中简单。

本期视频就展示一下我们为洞庭春建立的网站，作为消费者的下单流程和作为管理者在后台看到的信息。]]>
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本期视频就展示一下我们为洞庭春建立的网站，作为消费者的下单流程和作为管理者在后台看到的信息。]]>
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      <pubDate>Wed, 20 May 2020 00:01:00 -0700</pubDate>
      <author>课代表立正（孙煜征）</author>
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本期视频就展示一下我们为洞庭春建立的网站，作为消费者的下单流程和作为管理者在后台看到的信息。]]>
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      <title>E1. 一家典型餐馆的成本结构分析 ｜ 疫情下的北美餐饮业现状</title>
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        <![CDATA[新冠疫情对餐饮业打击尤为严重，可能一半的餐厅都会倒闭。本期视频从餐厅成本结构入手，详细解构疫情对餐馆的打击。

Disclaimer: The content in this video is based on my personal experiences and does not reflect my company’s opinions.]]>
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