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我们这期视频播客的嘉宾是盛颖，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。
在开源模型集中爆发之际，盛颖在AI Infra（基础设施）领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”，是产品本身，需要有“美感”。
由此，我们走进盛颖的世界。
她曾经想成为一个数学家，沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。
但从哥大到斯坦福，从形式化验证到 AI Infra，盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光，背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到，自己无法勉强去做一件不感兴趣的事；只有真正被一个问题吸引，她才能进入高度专注的状态，并把它做到极致。
SGLang，是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎，也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。
在早期的xAI，她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”，参与搭建生产级推理系统。但随着SGLang社区迅速扩张，仅靠开发者在业余时间维护，已经无法支撑项目继续向前。为了让这件事真正走下去，她选择离开xAI，创立RadixArk。
这期节目，我们从盛颖眼中的数学之美、论文和低谷聊到SGLang、xAI与RadixArk，也聊一个人如何逐渐理解自己的天性，并决定不再与之对抗。
盛颖说，她在乎的不是“making impact”，而是那些她认为正确的事情，最终有没有发生。从“世界与我无关”，到“想要构建那个跟强力AI共存、且人类不会输的未来”，这，是盛颖的故事。
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美国研究员看Kimi：“氛围最好”的中国AI人才
这是我们专访美国知名AI研究员、艾伦人工智能研究所（Ai2）后训练负责人Nathan Lambert的精华节选。
Nathan在走访月之暗面、智谱、小米等团队后发现，中国AI公司吸纳年轻研究员的速度很快，也更愿意让他们直接进入核心项目。
在他看来，这不只是年龄问题。年轻人没有太多旧路径依赖，也更容易把全部精力投入到这一轮技术浪潮里：理解最前沿的方法，吸收训练和后训练的复杂细节，再沿着现有路径快速优化。
感兴趣的朋友，欢迎观看完整视频。
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#精彩片段# 当AI自己进化自己，它会“走火入魔”吗？
最快半年，AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。这里有一个让科学家睡不着觉的问题——我们怎么知道AI在自我进化的过程中，有没有偷偷跑偏？
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46.5亿美元估值的RSI：“最顶级的资本还是看人”
一家还没有产品的AI实验室，为什么能融到6.5亿美元、估值46.5亿美元？
田渊栋的回答很直接：最顶级的资本，还是看人。在AI变化极快的阶段，具体产品和商业模式都可能被新模型迅速改写，真正稀缺的是团队的判断力、执行力和调整方向的能力。
这也是RSI选择从“自动化AI科研”切入的原因：不急着做一个短期赚钱的垂直应用，而是押注更底层的自我进化范式。AI创业的核心，可能不是先做什么产品，而是谁能在范式变化里一直活下来。
这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版。
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员工蒸馏：水没有了，鱼要变成“四维生物”
当公司开始“蒸馏员工”，AI时代的个人价值会发生什么变化？
在田渊栋看来，Meta的争议只是一个开始：公司想沉淀员工经验、降低组织成本，这在商业上可以理解，但也可能让员工和公司进入新的对立关系。
更大的问题是，大厂可能真的不再需要那么多人。未来3到5年，很多人会发现，跳槽只是从一个正在干涸的水坑，跳到另一个水坑。
真正的出路，可能不是继续找水，而是重新定义自己在AI时代的位置。
这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版📷
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#精彩片段# FDE会是一个长期存在的职位，还是一个过渡性的角色？当模型足够强，工具足够成熟之后，这个角色最终会被AI取代吗？
