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硅谷101

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  • E209|挑战Neuralink,硅谷大佬争相涌入的超声脑机接口是什么?
    在人工智能领域打正火热的时候,OpenAI创始人Sam Altman正在低调布局一家脑机接口公司Merge Lab,用基因改造与超声波的方式在脑机接口领域正式跟马斯克竞争。 就在2025年上半年,越来越多关于超声脑机接口公司陆续得到硅谷顶级富豪的资本支持。这条路径与Neuralink这种需要破脑膜的方式完全不同,Neuralink是通过电信号进行通信的脑植入物,而另一个路径则是超声波检测到的血流信号来揭开大脑的秘密。 最有意思的是,我们从一个完全不同的技术路径再去看Neuralink,就像站在月球看地球,又打开了一个新世界,聊到最后我们会发现脑机接口、人工智能、机器人,正在朝着融合的方向发展,这就是硅谷有意思的地方。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 彭雷,格式塔Gestala创始人兼CEO,脑虎,客如云创始人,复旦类脑院博士,天府锦城实验室研究员 【AIAS研讨会】 2025年10月27日-28日,陈天桥雒芊芊研究院和加州大学伯克利分校联合举办的AIAS 2025研讨会将于旧金山One Sansome举行,聚焦AI如何加速科学发展。本次活动大咖云集,光诺贝尔奖得主就有三位——Omar Yaghi、David Baker 和 Jennifer Doudna。活动可以免费参加,但席位有限,感兴趣的听众欢迎通过aias2025.org (https://aias2025.org/)来报名。 【你将听到】 01:00 AIAS 2025研讨会 整体地去解读大脑 03:56 传统电学脑机接口原理——通过电信号解码&编码大脑 05:12 为什么做超声脑机接口:整体地解读大脑,去接近思维意识的终极答案 08:47 功能核磁成像(fMRI)是人类第一次对大脑整体进行解码,但缺乏时序性 11:16 当脑机接口的时间和空间的分辨率都达到极致,大脑在我们面前就是透明的 12:34 目前最先进的Neuralink,只能覆盖大脑表面空间1.3‰ 14:43 以“摩尔定律”预测电学脑机接口发展,不断缩小的中美差距 电学vs超声,脑机接口优势比拼 17:41 空间覆盖上,一个超声脑机接口可覆盖大脑区域的25% 18:49 时效性上,都是实时,但电信号和血流信号天然存在时间差 20:43 电学脑机接口擅长“读”,做运动解码和语言解码 21:13 超声脑机接口擅长“写”,以相控阵方式对神经元产生影响 22:06 超声脑机接口的第一个应用场景:疼痛管理 24:17 超声脑机接口不存在“侵入式”,更易被接受 超声脑机接口的商业化前景 26:13 用于调控的超声能量大,用于大脑更需谨慎,拿证需时间 30:22 第二个场景:减少缺血性脑中风患者的神经元死亡 30:54 第三个场景:为阿尔茨海默提供治疗新路径 -加速大脑内有害蛋白(Tau蛋白、Aβ蛋白)的代谢 -打开血脑屏障,帮助AD药物进入大脑 -直接作用于海马体,加强神经元再生能力 33:19 第四个场景:睡眠管理 34:30 更多场景:抑郁症等精神类疾病、成瘾、癫痫等 硅谷大佬隐秘布局超声脑机接口 37:22 盘点值得关注的5家超声脑机接口公司,都是谁在投? -Spire,陈天桥投资(该领域的主要股东) -Nudge,创始人Fred是Coinbase的co-founder,由Thrive Capital投资(特朗普亲家) -Forest Neurotech,主要捐赠者是Eric Schmidt(前Google CEO) -Sanmai,Reid Hoffman投资(LinkedIn创始人) -Merge Labs,Sam Altman成立(由OpenAI联合创始人) 41:28 AI大佬押注脑机接口,神经科学跟人工智能是一个硬币的两面 42:31 黑客帝国红蓝药丸现实版:是否要选择基因改造大脑? 44:12 人脑+AI融合共生的终极形态:人脑改造和数字颅骨 顶尖AI科学家们如何从生命科学角度看AI 48:03 下一代AI可能告别冯诺依曼架构,变得更像大脑“湿件” 51:19 为什么拿了诺奖的“人工智能之父”Geoffrey Hinton说他想回到神经科学领域? 52:00 另一个诺奖得主、谷歌高管Demis,研究细胞AI化,还成立了Isomorphic Labs(同构实验室),要“治愈一切疾病” 进化了数百万年的人脑,还可以给AI带来哪些启示? 54:57 不同于语言模型的精确性,AI的下一代世界模型的模态是不可精确描述的 57:04 人工智能、具身智能、脑机接口——这三个事迟早会交叉在一起 58:40 如果我们无法破解大脑的工作机制,所有调控都是“瞎子摸象” 01:04:08 脑机接口能真正推动全脑视角的研究,成为生命科学底层的重要工具,如同基因测序 再聊聊创业 01:06:14 医疗领域的中美创业环境对比 01:11:29 马斯克说的“2028年实现知识和记忆上传”靠谱吗? 01:16:38 从嘉宾六次创业经历,看中国互联网20年创业浪潮 【相关阅读】 Sam Altman押注超声脑机接口新路径:基因疗法 + 超声成未来可能方案 (https://mp.weixin.qq.com/s/VccgigE7aK_8GAjB-mH6qQ) 【节目中提到的超声脑机接口公司】 Spire (https://spire.us/) | Nudge (https://nudge.com/blog/about-studies/) | Forest Neurotech (https://forestneurotech.org/about-forest) | Sanmai (https://sanmai.tech/technology) | Merge Labs (https://mergelab.io/) 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 In All Seriousness - Howard Harper-Barnes Un Piccolo Party - Martin Landstrom The Big Truth - August Wilhelmsson 【在这里找到我们】 公众号:硅谷101 收听渠道:Apple Podcast|Spotify|小宇宙|喜马拉雅|蜻蜓FM|荔枝FM|网易云音乐|QQ音乐 其他平台:YouTube|Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们:[email protected] Special Guest: 彭雷.
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    1:32:15
  • E208|量产CEO这事儿,是怎么被宝洁办成的?
    如果有家公司的特长是量产CEO,而这家公司还是卖洗发水、洗衣粉和尿不湿的宝洁,你会怎么想? 事实就是这样——宝洁最近公布了它的新任CEO,后者在36年前通过校招进入宝洁,在公司里从品牌助理经理做起一直做到全球COO,即将在明年掌舵这个全球最大的日化巨头。 从1837年创立以来,一共有12位职业经理人,担任过宝洁13任的CEO。他们全都从宝洁的内部培养体系而来,在公司任职多年,熟知公司的业务、战略和文化。这和如今不少公司一发展就愁人才、一愁人才就找空降高管、一找空降高管总会水土不服的情况截然不同。 宝洁的人才培养机制不只服务了自己,它还向全球快消行业输送了大量职业经理人,向中国消费创业领域输送了诸多明星创业者,甚至向互联网行业输送了不少高管。 本期播客,我们将宝洁的人才培养机制拆解成了招人-培养人-寻找Coach三个环节,也聊了聊普遍的“空降高管难题”,以及科技创业公司能从宝洁的人才培养机制中借鉴什么。 量产CEO也许不是每家公司都能做到,但想多从内部培养一些人才,宝洁这家超传统企业,的确能捋出不少know-how来。 【主播】 麻花,硅谷101特约研究员 【嘉宾】 于冬琪,新能力咨询创始人(公众号:于冬琪商业笔记) 叶楠,人力资源专家,知乎人力资源优秀答主(公众号:瞎说职场) 【硅谷101科技峰会】 《硅谷101》的年度科技大会又回来了,这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年,用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日,期待与各位见面,从这里驶向未来! 欢迎点击前往 (https://luma.com/mtqq79ii)购票地址,输入粉丝专属折扣码“VALLEY101FANS”,享85折优惠。 【你将听到】 养人先招人,从“宝洁八大问”开始 05:10 宝洁的招人逻辑,更重先天特质而非后天技能 11:10 怎样的面试和互动,更能发现优秀人才? 18:30 挖人才、留人才,开哪些条件更管用? 培养机制,好苗子怎么长起来的 26:03 宝洁的Coach机制,是怎么帮助员工成长的? 31:04 培养人才时,大多数公司的“盲区” 34:06 所谓的“领导力”,到底怎么个培养法? 谈谈Coach,好的职场导师哪里找 36:49 源源不断的职场导师,源于好的企业文化 40:38 关于一个优秀Coach的职业素养 宝洁的人才方法论,你能借鉴多少 42:29 唯快不破的商业社会,怎么学宝洁的“慢培养”? 49:17 中美商业社会,还有哪些人才培养超级公司? 自建人才之外,再谈谈空降高管 51:53 闪亮亮的空降高管,怎么就不好用了? 57:41 给空降高管多少时间练手算合适? 59:13 空降高管的“磨合加速剂”是什么? 一些建议,留给想成为“潜在高管”的人 1:04:27 想成为能被培养的潜力股,嘉宾给了些锦囊 【延伸阅读和相关术语】 《万字拆解宝洁 (https://mp.weixin.qq.com/s/OHR6RQXpKKciO0M2gQCSMw):培养出行业一半CEO,全靠这套体系》 宝洁八大问 (https://zhuanlan.zhihu.com/p/150474976):由宝洁的人力资源专家设计的8个经典面试问题,主要考核面试者的内在潜力和综合素质。 MECE原则:即相互独立、完全穷尽(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)。由麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托提出,主要用于商业计划、信息整理与提升逻辑思维,旨在将一个事物分解为相互独立且无遗漏的类别。 IKIGAI:源自日语,意思是“存在的理由”或“生活的意义”,指代让你感到快乐、有成就感、能贡献社会、并且能获得相应回报的事情,是工作与生活的平衡点。 【听众福利】 本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出。 https://youke1.picui.cn/s1/2025/09/24/68d33eba756c0.jpg 达霏欣专研生发23年,男女分治双浓度,清爽不油腻,温和低敏,买达霏欣就上京东! 【达霏欣2%浓度专属优惠】 (https://item.jingdonghealth.cn/100165702369.html) 购买人群建议:女性首选,适合防脱及头皮敏感人群,温和不刺激; 【达霏欣5%浓度专属优惠】 (https://item.jingdonghealth.cn/100212891080.html) 购买人群建议:男性首选,适合中重度脱发人群,清爽不油腻。 欢迎大家在评论区参与互动,我们会抽取5名听众各送出达霏欣防脱洗发水1份。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Cat's Tango - Guto Lucena Simple Pleasantries - Arthur Benson Unfinished Stories - Lennon Hutton Cold and Blue - Roy Edwin Williams Lost in Time - Aiyo 【在这里找到我们】 公众号:硅谷101 收听渠道:Apple Podcast|Spotify|小宇宙|喜马拉雅|蜻蜓FM|荔枝FM|网易云音乐|QQ音乐 其他平台:YouTube|Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们:[email protected] Special Guests: 于冬琪, 叶楠, and 麻花.
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    1:12:11
  • E207|智能体创业者们的成本突围与商业落地
    人工智能奠基人马文·明斯基(Marvin Minsky)在1985年出版的《意识的社会》(The Society of Mind)中首次系统提出“智能体”(Agent)概念,他将其定义为“众多异构能力代理间受管理的互动模式”。 40年后,我们迎来了“智能体元年”。2025年,Manus等智能体产品的横空出世,多场景应用爆发,标志着AI走到了从技术突破到大规模价值创造的关键拐点。 9月11日,在2025 Inclusion·外滩大会“智能体时代进化论”分论坛上,硅谷101泓君与三位行业领袖直面智能体落地的现实瓶颈,围绕技术路径与商业模式的可持续性展开深度对话。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 朱哲清,Pokee.ai 创始人兼CEO 陶芳波,Second Me 创始人兼CEO 陈志博,Lovart CTO 【硅谷101科技峰会】 《硅谷101》的年度科技大会又回来了,这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年,用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日,期待与各位见面,从这里驶向未来! 欢迎点击前往 (https://luma.com/mtqq79ii)购票地址,输入粉丝专属折扣码“VALLEY101FANS”,享85折优惠。 【你将听到】 01:36 今年智能体最火的赛道:编程类、垂直类、通用类 Pokee.ai:解决工具调用难题 06:35 如何在调用工具方面帮助语言模型降低成本? 09:12 智能体将优先解决播客创作者的哪些刚需工作? 11:14 当Chat Bot取代前端网页,工具生态的开放是无法撤回的趋势 12:55 提升体验的关键下一步:Human-in-the-loop Second Me:打造AI分身 14:09 身份智能体不是为了doing something,而是关心你的being 15:12 身份类智能体,会是下一个时代的Facebook主页吗? 16:49 智能体收集个人数据,需要什么样的生活记录器? Lovart:不仅仅是生成图片 18:01 与文生图工具相比,设计类智能体需要了解你的审美偏好,实现个性化的创作 20:04 设计师在画布上直接调整AI产出品,快速灵活地迭代 20:52 "NanoBanana们"的出现,对设计智能体是冲击还是利好? 推理成本之痛 22:00 调用模型占成本80%~90%,单次复杂任务8~10美元,做C端都在亏钱 25:14 C端公司如何在保证体验的前提下优化推理成本? 28:43 从财报看编程类智能体Cursor:风光无限下隐藏着双重危机 技术路径的选择 32:01 SFT(监督微调)受制于数据和标记,RFT(强化学习微调)路径亦会面对诸多问题 35:35 在SFT"撞南墙"之后,过去没人愿意做的Exploration越来越重要 37:14 强化学习中两种更新模式的差异:Training time 和Inference time 商业模式的探索 37:57 盈利展望:B端、垂直领域有望打平,C端看模型厂商脸色 38:56 产品驱动型公司的方法论:重视社群,寻找需求共通性,避免成为咨询公司 40:17 身份智能体的商业化:参考社交网络,不当工具,尽可能少收费,押注增长 43:46 AI创始人都在讲科幻故事的时候,科幻小说家没有小说可以写了 44:50 AI行业市场活动过于雷同,KOL拉流量的做法还能走多远? 智能体产品观察分享 46:54 Pine:一个结果导向型的Agent,处理争议账单 47:28 Claude Code SDK:或成为新时代的NVIDIA 48:44 Lovable:提升产品设计沟通效率 50:00 Cluely:使人在复杂性会议中提升自信 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Anticipating a New Day - Stationary Sign Ever Forward - Francis Wells The Light from Within - Howard Harper-Barnes 【在这里找到我们】 公众号:硅谷101 收听渠道:Apple Podcast|Spotify|小宇宙|喜马拉雅|蜻蜓FM|荔枝FM|网易云音乐|QQ音乐 其他平台:YouTube|Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们:[email protected] Special Guests: 朱哲清, 陈志博, and 陶芳波.
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    52:33
  • E206|临近机器人GPT-3时刻,具身智能开源模型的加速演进
    今年机器人模型领域最重要的突破,就是模型的通用性大幅提升,开始了泛化能力的探索,与此同时,这个行业依然面临着长尾问题、数据采集、缺乏统一维护平台等挑战,这期节目我们就来聊聊,业内将如何面对这些挑战?中国和美国的机器人发展路径又有何区别? 本期节目我们邀请了中国具身智能公司自变量机器人的CTO王昊,在这期节目上线时,他们刚开源了大规模真实数据训练的端到端具身基础模型WALL-OSS;以及来自美国具身智能公司Physical Intelligence的研究员柯丽一鸣(Kay Ke),她是π₀、π₀.₅论文作者。 在节目中,嘉宾们表示目前具身智能模型已达到了GPT-2的水平,在最近2到3年将优先在半结构化场景应用,那么我们距离全场景的通用机器人又还有多远?机器人公司又该如何平衡商业化与研发的节奏? 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 王昊,自变量机器人 (https://www.x2robot.com)CTO 柯丽一鸣(Kay Ke),Physical Intelligence (https://www.physicalintelligence.company/)研究员,π₀、π₀.₅论文作者 【硅谷101科技峰会】 《硅谷101》的年度科技大会又回来了,这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年,用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日,期待与各位见面,从这里驶向未来! 欢迎点击前往 (https://luma.com/mtqq79ii)购票地址,输入粉丝专属折扣码“VALLEY101FANS”,享85折优惠。 【蚂蚁外滩大会】 硅谷101播客主理人泓君将主持9月11日~12日在上海举行的蚂蚁外滩大会,聊聊AI时代的全球趋势和创新最前沿,感兴趣的朋友欢迎点击领取 (https://www.inclusionconf.com/?sl=vNoLvmF9)硅谷101粉丝专属参会凭证。 【你将听到】 行业突破与泛化能力 05:36 2025年关键进展:模型通用性提升,开始泛化能力探索 07:38 何为模型泛化能力:从熟悉环境到陌生环境的能力一致性 11:44 泛化核心难点:长尾问题、数据采集与缺乏标准评测体系 16:04 如何评判具身智能模型能力:对比任务学习数据量与现实应用表现 数据挑战与硬件瓶颈 17:17 其他两大难点:数据质量与数量平衡、硬件维护缺乏统一平台 20:03 为何需要至少100万小时的数据,才能构成优秀的大模型? 23:06 人类VS机器人学习机制对比:人类的进化已包含了“预训练” 27:14 合成数据在机器人领域的应用:降低数据收集成本,但难以模拟现实物理交互 模型架构与技术路径 31:35 具身智能开源模型WALL-OSS发布:上万小时真实数据,补足当前开源模型的欠缺能力 35:36 WALL-OSS模型开源动机与优势:降低研究门槛,加速生态创新 38:03 架构之争:端到端统一训练VS分层系统设计,模型技术路径尚未统一 40:58 从VLA(视觉语言模型)出世后,具身智能模型路线开始走向趋同化 44:10 具身模型已达到GPT-2的水平,将在1~2年时间达到GPT-3水平 45:31 中美机器人技术路径区别:美国自上而下、先做大模型,中国从现实需求出发、双轨并行 52:31 抓到耗子的都是好猫:算法与操控的难度平衡 54:12 模型高频控制的意义:对未来情况做决策,但更高频率无意义 58:13 视觉难以对未来做精确的预测和建模,但能弥补触觉缺失与力的反馈 01:00:20 传感器比想象更成熟,但机器人还是依赖视觉作为主要训练参数 商业化与落地前景 01:01:31 家用机器人预测:2~3年内进入半结构化场景,5~10年全场景使用 01:05:29 如何平衡商业化与研发:尽可能服务于开放式场景,提高公司组织能力 01:08:43 现实部署的机器人量越大、场景越多样,数据反馈和模型迭代效果将越好 【节目中提到的相关公司和术语】 * Physical Intelligence (PI):美国具身智能公司,推出了π₀、π₀.₅模型 * 自变量机器人:中国具身智能公司,开源了端到端具身基础模型WALL-OSS * RT-2:Robotics Transformer 2,谷歌DeepMind推出的新一代AI学习模型 * Genie3:谷歌世界模型的第3代,是DeepMind首个支持“实时交互”的世界模型 * VLA:Vision-Language-Action,视觉-语言-动作模型架构 * Covariant Robotics:一家专注于机器人大脑软件开发的硅谷公司 * 长程任务:Long-Horizon Task,包含一系列连续步骤、需要机器人进行多步推理、规划并执行,最终才能完成的复杂任务 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 王梓沁、孙泽平 【BGM】 Ever Forward - Francis Wells Mixed Emotions - Arthur Benson Supine - Peter Sandberg 【在这里找到我们】 公众号:硅谷101 收听渠道:Apple Podcast|Spotify|小宇宙|喜马拉雅|蜻蜓FM|荔枝FM|网易云音乐|QQ音乐 其他平台:YouTube|Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们:[email protected] Special Guests: 柯丽一鸣 and 王昊.
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    1:10:44
  • E205|和丛乐聊基因编辑:碳基生命如何面对硅基挑战?
    基因编辑是2020年获得诺贝尔奖的技术,它的专利权之争在美国的学术界与资本市场都掀起了轩然大波。今天与我一起的嘉宾,他作为第一作者参与的一篇CRISPR-Cas9论文,可以说是把这项技术从实验室概念推向哺乳动物细胞应用的里程碑之作。这篇2013年的论文,也可以被视为基因编辑领域的“GPT 时刻”。 这一期,我们就来聊聊这篇论文的起源以及与它带来的专利之战,以及AI在基因编辑领域的应用。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人 【嘉宾】 丛乐,斯坦福大学医学院病理系及遗传系教授 【创业挑战赛】 《硅谷101》创业企业全球挑战赛正在进行中,进入决赛的6家企业将于10月5号向美国顶级投资机构现场路演,欢迎感兴趣的创业公司前来报名: 英文介绍请点击这里 (https://luma.com/l5mpmr0k) 中文介绍请点击这里 (https://mp.weixin.qq.com/s/tN_cKBKhQ5CYuJB6UgFcgA) 报名链接 (https://tally.so/r/n9K5LK) 【你将听到】 00:08 硅谷101创业挑战赛报名 研发往事 02:44 2013年Science的CRISPR-CAS9论文为何重要? 05:51 求学之路:从George Church的读基因到张锋实验室写基因 09:05 基因编辑研发之路:锌指蛋白到CRISPR技术,成本降低1000倍 12:15 灵感起源:09年的一篇报告、一篇论文与一次深刻的聊天 17:50 原创科研,很多人没看清楚路的时候,极好的眼光与判断力 18:33 一场速度的竞赛:过于完美的准备是否正确 21:03 诺奖风波:褒奖理论研究者还是应用? 21:49 张锋实验室论文疯狂发表期:底层技术突破后应用全面开花 23:40 专利之战:上亿美元的诉讼费 基因编辑应用 25:55 基因编辑的应用:让土豆保存时间更长;改造蚊子不再传播疾病 27:52 硅机进化速度过快,为什么碳基生命进化速度这么慢? 30:58 基因编辑如何治愈疾病:地中海贫血、肝脏与心脑血管罕见病 32:51 喝酒脸红可以改变,单个基因影响的细胞基因编辑更容易 36:30 基因编辑的三重难点:安全问题、递送最难、方案设计 42:15 线粒体蛋白RNA编辑,下一个类似于Cas9的范式改变? CRISPR-GPT 44:01 与王梦迪教授+Deepmind联合开发的CRISPR-GPT:设计实验流程 45:06 如何避免幻觉:真人数据强化学习+评测+多智能体审核员 51:13 CRISPR-GPT如何帮助研究者编辑阿兹海默的影响基因ApoE4 59:53 基因编辑的使用边界与人类未知的蛋白 63:04 顶级研究者:独立思考、快速失败、批判性思维 64:43 频繁陷入争议的George Church:倾向于说yes的性格 68:28 从更底层价值观上重新思考硅基智能与碳基生命 【相关阅读】 丛乐(Le Cong)2013年CRISPR-Cas9论文 《Multiplex Genome Engineering Using CRISPR/Cas Systems》 (https://www.science.org/doi/10.1126/science.1231143) 沃尔特·艾萨克森撰写的基因编辑开创者珍妮弗·杜德纳传记: 《解码者:珍妮弗·杜德纳、基因编辑的历史与未来》 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 孙泽平、王梓沁 【BGM】 Paradigm Shift - Gavin Luke The Secret Spring - Helmut Schenker Supine - Peter Sandberg Special Guest: 丛乐.
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    1:09:55

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Sobre 硅谷101

失败、背叛、不被理解,硅谷精神领袖一直都不是完美的存在;他们是科学家,创造者,行动派,他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目,是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。 公众账号:硅谷101 联系邮箱:[email protected]
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Generated: 10/14/2025 - 8:43:17 AM