HeyJaredAI Odyssey
『AI Odyssey』是一档探讨人工智能科技的播客。在这个节目中，我们会从 AI 技术、产品、资金，以及中美两大互联网市场之间的机遇和挑战展开讨论。关于我们：Leo Zhao：硅谷大厂高级机器学习工程师，GenAI LLM发烧友PongPong：连续创业者，AI初创公司产品负责人在各大音频平台都能搜到我们，欢迎点击订阅。商务合作：+vx「aiodysseyai」添加注明来意听众反馈：genaiodyssey@outlook.com听友群：+vx「aiodysseyai」备注听友群
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- Aug 20, 2026
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AI时代真正稀缺的人才画像，如何成为新“人才” - 对话HireIO北美合伙人 (opens the original)
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当知识的获取成本被抹平到 0，一个人真正的壁垒，还剩下什么？ 有人说，AI 像一条积累了几千年财富的巨龙，突然把魔力洒向人间——你不会写代码，未必懂法律，却第一次拥有了对这个世界近乎即时的通识入口。 这一期，主播 Leo 请到硅谷一家猎头与人才咨询公司北美合伙人 Jimmy。Jamie常年站在硅谷几百个核心岗位的招聘一线，也帮无数早期创业公司搭团队——最清楚这个时代，公司到底在为哪种"人"疯狂加价。 我们聊了聊顶尖专家和通才这两种被同时押注的极端，聊了职场 OG 最大的敌人其实是路径依赖，也聊了当 AI 能替你写完代码、拍完宣传片，真正决定一件事成不成的，究竟是什么。 技术拆掉了门槛，但门槛之后剩下的——审美、判断力、和人建立信任的能力——依然是最难被替代的人文命题。 嘉宾介绍： Jamie（Jingwen Yu）：HireIO 美国区管理合伙人（Managing Partner），深耕硅谷互联网、AI、具身智能及 High Tech 领域的高阶人才招聘与人才解决方案十余年，硅谷百万美元级猎头顾问。 Linkedin 主播： Leo：硅谷大厂高级机器学习工程师，GenAI LLM发烧友
机器人基座模型的瓶颈-数据从何而来？｜畅聊物理世界AI数据的生态 (opens the original)
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一段坐在会议室里聊天的第一视角视频，完全来自真实世界。它看起来很“真实”，但拿去训练机器人，可能没什么用——镜头里没有发生有效的动作，环境状态也没有改变，模型自然学不到任务是怎么完成的。 这让我意识到，具身智能的数据瓶颈，和大模型时代不太一样。互联网上有大量现成的文字，但物理世界的数据不会自动变成一个干净的数据集。机器人要看见物体、理解状态变化、做出动作，还要承担动作带来的后果。真正难的问题，不只是数据够不够多，而是缺什么、怎么造、怎么验证，以及这些数据能不能回到真实部署里产生价值。 这期我邀请了群核科技北美负责人 Anthony，聊聊机器人基座模型背后的数据生态。他长期与北美的机器人实验室和 AI 团队讨论空间智能、仿真数据与模型训练，也在一线看到不同技术路线对数据需求的变化。 我们从机器人为什么没有自己的“ImageNet 时刻”聊起，聊到 YouTube 视频、第一视角数据、遥操作和 3D 合成数据分别能教会模型什么；也聊到为什么视频生成得再逼真，暂时仍很难稳定提供尺寸、碰撞和关节结构等明确的物理信息。再往后，问题又从技术绕回了商业：机器人没有产生价值，就很难进入真实场景；进不了
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