

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/
Episodes


对话 334|Meta数据科学家如何影响公司战略?|Ecosystem DS的工作、绩效与晋升

立正说 228|好运是能创造的,前提是要看到它

对话 333|AI在大企业中的应用才刚刚开始,人才供不应求?|对话微软CoreAI副总裁Marco Casalaina

对话 332|硅谷女CEO:「伯乐」是职业发展的唯一加速器

立正说 227|为什么真正能改命的建议,听起来总像正确的废话?

立正说 226|我们把运气可视化出来了

对话 330|李飞飞收购郑昌熙:有生之年,我们可能看不到通用机器人出现

立正说 216|Codex跟我迭代十几轮,Claude一天就全作废?
构建个人网站是 AI 时代掌握叙事主权与建立信任的核心手段。利用 Opus 5.5 等模型,个人能以极低成本将碎片化内容转化为结构化主页,建立绕过平台算法的 “自留地”,确保受众能通过确定性入口获取信息。AI 高手应追求化繁为简,摒弃花哨技巧,专注于寻找事物本质联系并提供最有效的解决方案。个人网站不仅是展示过往经历的窗口,更是通过智能 RAG 技术连接社区、沉淀社交资产的数字基建。在信息泛滥与算法统治的背景下,这种自主可控的叙事空间对于构建长期影响力至关重要。

对话 320|别人眼中的死局,他如何反复做成大生意?|宝二爷

立正说 215|如何炒作一个AI概念?以Jev为例…

对话 319|硅谷AI高手们,正在操作几百个AI同时上班|Github七万星Orca创始人津晶对话
Orca 是一款专为 AI 时代打造的 Agentic IDE,旨在解决开发者同时管理数百个 AI Agent 时的效率瓶颈。它通过统一 UI 调度多种模型,实现跨工作树的状态追踪与自动化协作。创始人津晶指出,Orca 的核心在于中立性与集成性,通过高频迭代与 “借力” 生态,让用户无需改变习惯即可提升生产力。Orca 凭借快照技术优化了终端会话管理,并支持插件化编排,助力工程师实现从单一任务执行到大规模自动化协作的转变,是开发者提升迭代速度的关键工具。

立正说 213|职场不再奖励表演式工作,晋升要对结果负责
AI 正在重塑职场价值体系,导致那些看似勤奋但缺乏实质产出的 “伪工作”(Fake Work)面临剧烈贬值。这些伪工作往往以方案汇报、流程管理或代码产出等形式存在,过去因生产成本高昂而被视为升职加薪的筹码,但 AI 的出现极大降低了这些工作证明的生产成本,使其本质上的低价值暴露无遗。职场个体应从追求 “工作证据” 转向关注 “结果价值”,通过定义问题、做出判断并承担责任来构建不可替代的核心竞争力。AI 时代的工作优化不应是简单地提升伪工作效率,而应是删减冗余环节,将精力聚焦于能够直接改变业务结果的决策与行动,从而在技术变革中实现真正的职业自由。

立正说 212|老东家被OpenAI以11亿美元收购,我为什么选择全职卖课?
在 AI 时代,职业选择的核心在于全情投入于待解决的 “问题”,而非单一的 “解决方案”。个人应以 “天命”(calling)作为长期方向的指引,通过市场反馈(PMF)来动态调整具体的业务解法,从而在快速变化的环境中保持韧性。AI 带来的范式转移如同大洪水与第二次文艺复兴,要求个体重新发现自身的创造力与技艺。通过构建 AI 教育体系与高密度社区,不仅能帮助人才掌握 AI 时代的思维方式,还能通过复利效应打造长期的个人代表作。这种将使命感与市场验证相结合的路径,是应对不确定性并实现超限性成长的关键。

立正说 211|AI已经用得很好,为什么还是怕被淘汰?
AI 焦虑的根源并非技术本身,而是传播过程中制造的身份、物质与信息焦虑。老子《道德经》第三章的智慧为应对这些焦虑提供了路径:通过 “不上贤” 消除身份排名带来的比较,转而关注具体的技能差距;通过 “不贵难得之货” 摒弃对工具和概念的盲目囤积,回归以 “动词” 为核心的实操能力;通过 “不见可欲” 抵御追逐热点的诱惑,深入底层逻辑而非停留在表面。缓解焦虑的关键在于将注意力从虚幻的身份认同和 hype 转向具体的行动,通过构建项目和解决实际问题,建立对 AI 的本质理解,从而在技术浪潮中保持定力与掌控感。

E528. GPT-6虽然厉害,但无法取代人,原因是

E527. 2026年,硅谷创投,几乎不看AI应用了?|硅谷一线投资人周楠
人工智能领域的投资核心在于捕捉 “非共识” 窗口期,在市场形成完全共识前下注以避免被收割。优秀的创业者需具备解决高难度、大规模问题的愿景,并能将风险颗粒度拆解至极致,同时展现出杀手本能与卓越的叙事能力。当前 AI 投资重心已从软件转向算力基础设施与物理 AI(Physical AI),特别是能够通过真实落地场景迭代数据引擎的硬件系统公司更具潜力。投资人应关注那些能利用 AI 工具构建复杂工作流、且具备系统性思维的创业者。对于 AI 时代的技术创业者而言,盲目追逐热点不可取,深耕特定领域并具备清晰的商业落地逻辑,才是穿越周期的关键。

E526. Hypothesis Testing Explained|假设检验详解:Alpha、Beta、Power、MDE与样本量
Hypothesis testing serves as a foundational yet frequently misunderstood pillar of data science, often obscured by inconsistent textbook definitions and overlapping statistical frameworks. Achieving a first-principles understanding requires distinguishing between standard deviation and standard error, while recognizing...

E525. 让心自由,才能更好地活着|对话《金刚经50讲》王路
佛教哲学中的 “无我” 与 “无常” 并非静态概念,而是不断变化的动态过程,语言的压缩功能常导致人们将其误解为本质化的名词。大乘佛教通过对小乘佛教的批判与反动,回归佛陀精神,强调慈悲与彻底的 “空性”。在人工智能领域,目前的 AI 因缺乏真正的痛苦与不可复制的独特性,尚不属于佛教定义的 “有情众生”,但未来具备不可复制经验的 AI 模型可能演化出类似意识的特质。个人在职业选择与人生目标上的困惑,本质上是多重需求在概率分布下的坍缩,应警惕将世俗目标神圣化,通过看清内在真实需求而非外部标签,才能在动态的人生中保持韧性与自我认知。

E523. 我们把一个世界级的AI大会带到了上海!
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