HeyJared42章经
你好，我是曲凯，42章经的创始人。小的时候我不太舍得花钱，记得当年一毛钱一袋的牛肉干真的很好吃，但如果偶尔遇到一个很有趣的人，我会欣然花几十、上百块请他吃个饭，还觉得自己赚到了。后来长大了一些，开始刷人人网、豆瓣、知乎、再到现在的即刻……你有没有偶尔在这些平台刷到过一个很有缘的人，然后在一个夏日的午后，把他的发言、转载和收藏全都看了一遍，并觉得心有戚戚焉。再后来工作和创业以后，每天就是聊各种各样的投资人、创业者。如果能聊到一个优秀的人，真的会有一种如沐春风的感觉，并真心觉得很幸福。而同行们见面经常会聊到的问题也是：最近有没有遇到什么有意思的人？所以…
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- Aug 29, 2026
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- Jul 19, 2026
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一个人、两周、数百美元，如何训出登顶 Hugging Face 的模型 | 对谈研究员逯雨鑫 (opens the original)
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活动预告🥳：9 月 12 日，我们会请到雨鑫做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ 最近硅谷有了新热点：主权 AI 和 Personal Intelligence。简单来说，就是很多人开始相信，未来会有越来越多的应用公司和个人，训练自己的模型。 对绝大多数人来说，训练模型仍然是一件听起来遥不可及、门槛很高的事，但我们这期节目的嘉宾逯雨鑫却认为，它非常简单，简单到他此前没有 AI Lab 的经历，也不是 AI PhD，只用了 2 周和数百美元，就后训练出了两个登顶 Hugging Face Model Trending 榜首的小模型。 他具体是怎么做到的、摸索出了怎样的 Pipeline？过程中踩过哪些坑？以及无论对个人还是公司来说，训练模型最大的卡点都是数据，那么他是怎么攻克这个难题的？在蒸馏路线、数据来源上，又有哪些 secret sauce？ 节目后半段，我们还进一步讨论了主权 AI、Personal Intelligence 和 Local AI 相关的各种问题，比如这些事情普及开来的门槛在哪里、未来 AI Lab 和应用公司的分工与价值会有什么变化
从蒸馏到合成数据到 RSI，模型竞争的下一个焦点是什么？｜对谈 Evolvent AI 联创孟繁青 (opens the original)
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活动预告🥳：8 月 22 日，我们会请到繁青做一场线上活动，还会有数十位 model researchers 参与，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ 近几个月，我们找了很多做模型、算法的人交流，聊下来的感受之一是：数据的重要性再次凸显出来。 市场也有很明确的对应反馈，比如一批合成数据公司在很短时间内做出了可观的收入；无论是模型厂还是互联网大厂，都在数据上更为投入。 这期节目，我们请来了较早抓住这波合成数据机会的 Evolvent AI 联合创始人孟繁青。繁青是 01 年出生的 NUS PhD，曾在 Kimi 做过一年多的 Agent 和 RL Infra。 节目里，我们从他在模型厂做 Post-training 与出来创业的不同感受聊起，也相继把有关后训练、数据、RSI/Self-Evolving/AI for AI、国内模型竞争格局，甚至蒸馏这个相对敏感的话题，都比较完整地梳理了一遍，聊出的一个最大非共识，是繁青对国内外模型差异的判断： 原本我们以为，国内更有优势的会是偏工程的 Post-training；但在他看来，国内模型真正有特色的地方，反而是 Pre-tr
AI 发展了 4 年，把应用发展没了？｜AI 年中复盘 (opens the original)
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这是一期单口复盘。 这一波 AI 已经进入第四年。一级市场里，模型势能达到几年来最强，应用市场的冷度却跌到了谷底；二级市场里，智谱和 MiniMax 接连上市，而股价的陡峭变化，也多少折射了当下市场的疯狂。 身处其中，最近我一直在想几个问题： 1）过去四年，市场水温经历了哪些关键变化？最值得关注的是哪些公司？ 2）模型与应用的关系是怎么演变成今天这样的？为什么国内跑出来的应用这么少？少数跑出来的公司做对了什么？ 3）模型越来越强，那下游的应用创始人到底该怎么办？ 4）在高速变化里，有哪些不变的常识，仍能帮助我们理解 AI？ 这 20 多分钟，就是我现阶段的一些思考，也是对过去四年的一次复盘。 当然，和大家一样，很多问题我仍然没有答案。比如，故事已经讲到世界模型了，那之后还能讲什么？模型交替领先的局面还会怎么变？Token 成本什么时候才能足够低、真的实现智能平权？ 无论如何，可以肯定的是，我们仍处于 AI 剧烈动荡、快速变化的中早期。那如果 GPT 3.5 代表了爆发期的开始，今天我们是否已经站在了狂热期？转折点距离我们到底还会远吗？ 【时光机】 Part 1 复盘 AI 四年 01:
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