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课代表立正

课代表立正(孙煜征)
课代表立正
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  • 课代表立正

    E523. 我们把一个世界级的AI大会带到了上海!

    21/08/2026 | 7 mins.
    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。

    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。

    这期你会听到

    • 为什么主播没有去 CES,却认为 AIE 能持续带来认知更新?

    • 短 Keynote、真实 Demo 和一线从业者,如何形成 AIE 的工程师文化?

    • 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?

    • Cursor、Ollama、Pydantic、Daytona 与中国模型团队将带来哪些实践视角?

    • 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?

    章节

    00:00 — 我为什么不去 CES,却来到 AIE

    00:19 — AIE 有何不同:短 Keynote、真 Demo

    01:45 — AI Engineer 大会首次来到中国

    02:33 — 为什么要连接中美 AI 生态

    03:03 — 上海站有哪些参与团队

    03:50 — AIE 如何从技术社区走向全球

    04:33 — OpenAI Jason:从第一届一路看到今天

    05:24 — MiniMax:用户会在现场给什么反馈

    05:51 — 上海站主题与参与方式

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    AIE Shanghai 2026

    时间:2026 年 11 月 5–6 日

    地点:上海虹桥希尔顿

    活动详情、报名、演讲与赞助申请:

    https://www.ai.engineer/shanghai/2026

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    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。

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    关于主播与节目

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

    《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业,以及人在变化中最需要保留的判断力。
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    E522. AI能“帮”你成为超级个体,但顺序别搞反了

    20/08/2026 | 20 mins.
    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。

    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。

    这期你会听到

    • 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?

    • 产品、销售和效率为何需要采用不同的迭代周期?

    • 从一对一咨询走向标准化产品时,哪些核心洞察应当保留?

    • 为什么效率只能改变兑现速度,不能拯救没有需求的产品?

    • 面对不确定性,创业者思维与好学生思维有什么区别?

    章节

    00:00 — 为什么要重新审视“超级个体”

    01:13 — 从好学生思维转向创业者思维

    01:56 — 识别照做就能成功的确定性陷阱

    05:25 — 销售决定 One Person Company 的上限

    10:11 — 产品、销售、效率及其不同迭代周期

    11:56 — 产品可变,核心洞察要持续深化

    15:48 — 从一对一咨询到标准化产品

    18:01 — 效率影响增速,不决定天花板

    19:15 — AI 操作系统不等于某款工具

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    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。

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    E521. 吐槽大厂,做成七位数生意|The Tech Roast Show访谈

    17/08/2026 | 10 mins.
    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。

    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。

    这期你会听到

    • 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?

    • Austin 在微软工作的阶段,为辞职提前铺设了哪些副业条件?

    • Jesse 与 Nikita 如何用不同方式降低长期练习的生活成本?

    • 为什么房产、Airbnb、家庭支持与政府补助必须纳入辞职叙事?

    • 恐惧、喜剧社群与舞台即时反馈,如何把热爱推向持续行动?

    章节

    00:00 — 把科技吐槽经营成七位数生意

    01:16 — 软件工作与喜剧工作的稳定性

    02:12 — 四个合伙人与三名全职员工

    03:56 — 印度巡演背后的协作网络与公司化

    05:31 — 微软副业与四万美元补助:辞职前的风险缓冲

    06:37 — Jesse 与 Nikita 的低成本练习期

    07:37 — 诚实核算辞职背后的特权

    08:34 — 恐惧、社群与即时反馈

    本期嘉宾

    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。

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    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。

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    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

    12/08/2026 | 1h 22 mins.
    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”。

    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。

    这期你会听到

    • 为什么“海投还是精投”不是适用于所有求职者的二选一?

    • 企业需要的 AI-native 人才,为什么必须用领域判断完成 close the loop?

    • H-1B Filter 如何从用户访谈中长出来,并回应真实求职压力?

    • 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?

    • AI 降低开发成本后,Founder 为什么仍要亲自理解用户并做 distribution?

    章节

    00:00 — AI 招聘市场的核心矛盾

    01:12 — Ethan、Carina 与 Jobright

    03:15 — 不到 10 人服务 200 多万用户,ARR 约 700 万美元

    05:15 — 招聘为何陷入“双向噪音”

    12:37 — 不同求职阶段需要不同策略

    24:51 — AI-native 人才的判断与闭环

    32:50 — Ethan 为什么首先不建议创业

    43:23 — 用户访谈如何催生 H-1B Filter

    60:27 — 收费、转化与 distribution

    74:20 — 给求职者与创业者的建议

    本期嘉宾

    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。

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    完整版131分钟:

    https://youtu.be/zrypqOaq3nM

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    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。

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    E519. 用豆包还是Codex,正在加速两极分化…

    07/08/2026 | 12 mins.
    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。

    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。

    这期你会听到

    • Chat 与 agentic 工具在执行边界上有什么根本区别?

    • Codex 如何串联音频转码、转录、高光提取与文档整理?

    • 为什么换工具界面不够,工作流才决定生产力上限?

    • Claude Code、Cursor 等工具如何减少人在各环节的反复介入?

    • 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?

    章节

    00:00 — 成为 AI 高手的关键转变

    01:00 — 聊天工具为何限制能力上限

    02:00 — Chat 与 agentic 工具的差别

    03:00 — 从视频后期到发布的完整工作流

    06:00 — 工作流如何决定生产力上限

    08:00 — 开始使用 Codex 等工具

    10:00 — 非技术用户的一周练习

    12:00 — 像学游泳一样进入真实实践

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    文章:

    https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/stop-using-chatgpt

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    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。

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About 课代表立正
《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/
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