来源：高质量人类谈话库 · 盯人日报 #058-#062 · 2026-05-03 整理
📰 自动推送（周一三五早 9:00）
重要人物动态 + 跨篇关联问题。有料才推，无则安静，不凑数。
🔍 单人物追踪
你想谁就问谁——不用翻五天日报找同一个人的条目。
例：「Karpathy 最近一个月说了什么？」「杨植麟现在什么处境？」
🔗 跨篇连线
人类最难做到的事——AI 帮你同时记千万字，做模式匹配。
例：「罗福莉的 Agent 框架和 Hassabis 的自举效应是同一回事吗？」
📚 单点深挖
日报里一笔带过的概念，背后可能有一整篇访谈。
例：「自举效应到底是什么？用罗福莉和 Hassabis 的例子讲透」
🎯 找弹药
你有一个判断或决策方向，我进库找正反论据。
例：「中国 AI 出海还有没有机会——从库里找五个人的相关看法」
🧩 先铺最小知识集（新）
在进入深度讨论之前，先让 AI 梳理你需要的「最小必备背景」。
这能确保你们的讨论站在同一层地基上，而不是一个在问三层楼的问题、另一个连一层楼的概念都没对齐。
例：「新加坡 AI 战略的 Trust 杠杆 vs Cat Wu 的 shipping 方法论——先给我最小知识集。」
AI 会先列出：Cat Wu 是谁、新加坡 7 条杠杆是什么、Trust 和 Procurement 的具体动作——然后你再决定从哪里切入。
两个人用了不同的词，但可能在说同一件事。
罗福莉的「Agent 激发能力」和 Hassabis 的「自举效应」是同一回事吗？
两个人看起来在说反话，但可能各自只对了一半。
Cat Wu 说产品要一天上线，罗福莉说团队无 deadline——谁对？还是各对一半？
拿一个人的框架，放到另一个人的处境里，看它站不站得住。
a16z 的资本飞轮放到中国 AI 现在的 VIE 困局里，还转得动吗？
用 A 的理论去解释 B 的行为，看能不能说通。
黄仁勋的供应链焦虑，能解释 DeepSeek 为什么要开源吗？
找出盲点——知识库里没有人讨论但应该讨论的问题。
70+ 个人物里，没有一个人讨论 AI 对教育的影响——是漏了还是故意避开？
三句话总结
1. 别问「他说了什么」，问「这跟那个有什么关系」
2. 别只找相同，找张力——矛盾比共识更有营养
3. 问完关系之后加一句「这意味着什么」——别停在描述
两种题的区别
外行题：排列组合知识库里的信息就能回答。
内行题：逼答题的人面对矛盾——尤其是一个人的公开承诺和他的实际行为之间的裂缝。
| 人物 | 身份 | 关注理由 |
|---|---|---|
| Andrej Karpathy安德烈·卡帕西 | 前 OpenAI/Tesla AI 负责人 | Software 3.0 提出者 |
| Sam Altman山姆·奥特曼 | OpenAI CEO | AI 行业风向标 |
| Dario Amodei达里奥·阿莫迪 | Anthropic CEO | AI 安全旗手 |
| Jensen Huang黄仁勋 | NVIDIA CEO | 算力王者，供应链核心 |
| Demis Hassabis德米斯·哈萨比斯 | Google DeepMind CEO | 自举效应、世界模型 |
| Ilya Sutskever伊利亚·苏茨克维 | SSI 创始人，前 OpenAI 首席科学家 | SSI=安全超级智能，极度低调 |
| Elon Musk埃隆·马斯克 | xAI/Tesla/SpaceX | 算力军备竞赛 |
| 人物 | 身份 | 关注理由 |
|---|---|---|
| François Chollet弗朗索瓦·肖莱 | ARC Prize Foundation 创始人 | AGI 评测，顶级模型全灭 |
| David Silver大卫·席尔瓦 | Ineffable Intelligence 创始人，AlphaGo 之父 | $11亿种子轮，模拟环境自主学习 |
| Jim Fan范嘉辉 | NVIDIA 具身智能负责人 | 机器人 + AI |
| Andrew Ng吴恩达 | DeepLearning.AI | AI 教育布道者 |
| Greg Brockman格雷格·布罗克曼 | OpenAI 总裁 | 工程文化 |
| 陶哲轩Terence Tao | 数学家 | AI + 数学前沿 |
| 人物 | 身份 | 关注理由 |
|---|---|---|
| 梁文锋 | DeepSeek 创始人 | 开源冲击定价 |
| 杨植麟 | Moonshot AI 创始人 | VIE 解散回归中国 |
| 罗福莉 | 小米大模型负责人 | Agent 实战派 |
| 唐杰 | 智谱AI | GLM-5V-Turbo |
| 肖弘 | Manus AI 创始人 | 中国 Agent 产品 |
| 人物 | 身份 | 关注理由 |
|---|---|---|
| Cat Wu卡特·吴 | Anthropic 产品负责人 | Shipping 方法论 |
| Aravind Srinivas阿拉文德·斯里尼瓦斯 | Perplexity CEO（AI搜索引擎） | 挑战 Google |
| Martin Casado马丁·卡萨多 | a16z 合伙人 | 资本飞轮 |
| Sarah Wang莎拉·王 | a16z 增长投资合伙人 | AI 投资逻辑 |
| 洪乐潼Carina Hong | Axiom 创始人（00后） | 形式化验证，$16亿估值 |
| Mark Zuckerberg马克·扎克伯格 | Meta CEO | 开源策略 |
| 汪滔 | 大疆创始人 | 硬件 + AI |
| 快刀青衣 | 知识库创建者，得到联合创始人 | AI 行业记录者 |
| 中文 | 英文 | 一句话 |
|---|---|---|
| 自举效应 | Bootstrap Effect | 好模型帮你造更好的模型，飞轮越转越快 |
| 资本飞轮 | Capital Flywheel | 融资→算力→突破→产品→用户→更大融资 |
| 软件 3.0 | Software 3.0 | 上下文窗口即程序，AI 写代码人审查 |
| 形式化验证 | Formal Verification | 用数学证明让 AI 推理每一步可验证 |
| 世界模型 | World Model | 理解物理/因果/物体行为的内部模拟 |
| 持续学习 | Continual Learning | 部署后持续学新东西，不发生灾难性遗忘 |
| 智能体工程 | Agentic Engineering | 从写代码变成委派"宏操作"给 AI Agent |
| 规模定律 | Scaling Law | 更大模型 + 更多数据 = 更强能力 |
| VIE | Variable Interest Entity | 中国公司海外上市的壳架构（正在被拆） |
| 新加坡洗壳 | "Singapore washing" | 以新加坡为跳板转移中国 AI 资产 |
| AI 洗白 | AI washing | 用 AI 概念包装传统商业决策（如裁员） |
| ARC-AGI | — | Chollet 的 AGI 测试，顶级模型 <1%，人类 100% |
| 模型蒸馏 | Distillation | 用小模型学大模型的输出 |
| 氛围编程 | Vibe Coding | 用自然语言让 AI 写代码，不关心实现细节 |
| 系统 2 推理 | System 2 Reasoning | 慢思考：多步逻辑、规划、一致性检查 |
| RLHF | Reinforcement Learning from Human Feedback | 用人偏好训练模型对齐 |
| ASIC | Application-Specific Integrated Circuit | 为特定 AI 任务定制芯片 |
| 上下文窗口 | Context Window | 模型一次能"记住"的文本长度 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation | 先搜相关资料再生成回答，减少幻觉 |
| 发布节奏 | Shipping Cadence | 产品从想法到上线的时间（Anthropic：1天） |
快刀青知识库 · 高质量人类谈话库 · 整理于 2026-05-04