我是一个很喜欢看Lex Fridman, ARK, A16z播客的人,除了这几个,还有哪些类似的符合我品味的播客值得探索?

目前(2025 年)最活跃、最受科技/AI/投资圈认可的,风格偏理性、深度、未来导向,不会太娱乐化或浅显。我按类别简单分组,便于你挑选:

偏向 Lex Fridman 风格的深度访谈(长篇、科学/AI/哲学导向)

  1. Dwarkesh Podcast  —youtube(@DwarkeshPatel)   
    主持人 Dwarkesh Patel 是目前公认“Lex 接班人”级别的最强 interviewer,访谈时长 2-4 小时,嘉宾全是顶级 AI 科学家、经济学家、物理学家(如 Leopold Aschenbrenner、Tyler Cowen、Scott Alexander)。问题极尖锐,深度远超 Lex,强烈推荐从他的 AGI 时间线或历史系列开始。
  2. Machine Learning Street Talk (MLST)  —youtube(@MachineLearningStreetTalk)               
    纯 AI/机器学习硬核播客,主持人 Tim Scarfe 带团队做超长技术讨论,常邀请论文作者。风格更学术、更技术化,如果你喜欢 Lex 的 AI 集,这档会让你上瘾。
  3. Sean Carroll’s Mindscape —youtube(@seancarroll) 
    物理学家 Sean Carroll 的播客,覆盖物理、哲学、意识、AI,嘉宾阵容和 Lex 重叠很多(如 David Deutsch、Max Tegmark),但更偏基础科学和宇宙观,节奏慢而深刻。

偏向 ARK + a16z 风格的投资/科技趋势(颠覆性创新、宏观展望)

  1. Invest Like the Best(主持人 Patrick O’Shaughnessy)
    尽善尽美地投资 (帕特里克·奥肖内西主演)
    投资圈公认的最佳播客之一,常邀请顶级基金经理、创始人、科学家聊长期主义投资、复杂系统、科技趋势。风格理性克制,和 ARK 的“大胆展望” + a16z 的“深度分析”完美结合。很多期直接讨论 AI、生物科技、能源革命。
  2. The Twenty Minute VC (20VC)(主持人 Harry Stebbings)
    欧洲最火的 VC 播客,短小精悍(20-60 分钟),嘉宾全是顶级 VC(如 Benchmark、Sequoia、a16z 合伙人)和创始人。节奏快、信息密度高,适合想快速了解当下投资热点的人。
  3. All-In Podcast
    四位科技投资大佬(Chamath Palihapitiya、David Sacks、Jason Calacanis、David Friedberg)每周聊科技、宏观经济、AI、地缘政治。风格犀利、直言不讳,和 ARK 的“未来主义” + a16z 的“硅谷视角”很像,2025 年依然是最火的科技播客之一。
  4. Capital Allocators(主持人 Ted Seides) 
    专注机构投资者、捐赠基金、对冲基金经理,经常聊科技配置、长期趋势。比 a16z 更偏“资本配置”层面,和 ARK 的主题投资思路很对得上。

额外两档“混合型”强推(AI + 投资 + 深度)

  1. Acquired 
    每期深度拆解一家伟大科技公司(SpaceX、NVIDIA、Hermès 等),时长 3-5 小时,历史+商业+技术全覆盖。很多 Lex/ARK 听众的最爱。
  2. Hard Fork(纽约时报)
    Kevin Roose 和 Casey Newton 主持,讨论最新科技新闻+AI 伦理/政策,节奏轻松但深度足够,适合当“科技新闻播客”听。

这些播客在 Apple Podcasts、Spotify、YouTube 上都能找到,大部分都有视频版。如果你已经听过 Joe Rogan、Tim Ferriss、Huberman Lab(这些也常被推荐),那上面这些会更精准匹配你的“Lex + ARK + a16z”组合口味。

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相关系数异常告警系统 - 滚动窗口Beta增强

一、核心概念 1.1 什么是滚动窗口Beta? 滚动窗口Beta(Rolling Window Beta) 是一种动态计算Beta系数的方法,通过在时间序列上滑动固定大小的窗口,计算每个时间点的Beta值,从而捕捉Beta系数随时间的变化趋势。 核心思想: 静态Beta: [========全部数据========] → 单一β值 滚动Beta: [窗口1] → β₁ [窗口2] → β₂ [窗口3] → β₃ ... → ... 1.2 为什么需要滚动窗口Beta? 问题:静态Beta的局限性 当前方案计算的是静态Beta,使用全部历史数据得到单一β值: # 当前方案 beta = Cov(全部ALT收益, 全部BTC收益) / Var(全部BTC收益) # 结果: β = 1.25 (一个固定值) 但现实中,Beta系数会随时间

By SHI XIAOLONG

皮尔逊相关系数异常值影响

一、执行摘要 1.1 问题概述 在加密货币市场的相关性分析中,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)作为衡量两个资产收益率线性相关性的核心指标,对异常极端值高度敏感。当市场出现闪崩、闪涨、交易所故障或数据错误等异常情况时,这些极端值会显著扭曲相关系数的计算结果,导致: * ❌ 相关性被低估:当只有一个序列出现异常值时 * ❌ 相关性被高估:当两个序列同时出现异常值且方向一致时 * ❌ 分析结果不可靠:基于失真的相关系数做出的决策存在风险 1.2 核心发现 1. 异常值影响显著:单个异常值可能导致相关系数变化超过 50% 2. 加密货币市场异常值频繁:闪崩、闪涨、流动性枯竭等事件常见 3. 当前系统缺乏保护:hyperliquid_analyzer.py 中未实现异常值处理机制 4. 解决方案成熟:Winsorization 方法可以有效缓解此问题 1.3 建议措施 * ✅ 立即实施 Winsorization

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如何找到、训练、养成英文独特的韵律感呢?

🎧 方法核心:模仿“音乐”,不是模仿“单词” ① 不看字幕,先听节奏 选一小段(10–15 秒): * 美剧 * 播客 * 演讲 先不管意思,只听: * 哪些地方重? * 哪些地方快? * 哪些地方拖长? ② 跟读时“夸张重音” 刚开始一定要夸张: * 重的地方用力 * 弱的地方糊过去 宁愿像“表演”,也不要像“念书”。 ③ 用“哼”的方式练 一个秘密方法: 把句子当旋律 先用 “da da DA da da DA” 哼出来 再把词塞进去 这是训练韵律感最直接的方式。

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英文独特的韵律感

很多中国人英语“听得懂、单词会、语法也对”,但一开口就不像英语,问题几乎都不在音标,而在你说的这个——韵律感(rhythm & melody)。 一、为什么英语有“音乐感”,而中文人普遍缺? 1️⃣ 英语是重音节奏语言(stress-timed) 英语的节奏不是“一个字一个字平均念”,而是: 重音像鼓点,不重音的部分被压缩、弱化、连过去 例如一句话里: * 只有少数词被“敲响” * 其余词快速滑过、模糊处理 你听母语者说话,会感觉: 哒 —— 哒 —— 哒 中间的东西像流水一样带过去 2️⃣ 中文是音节节奏语言(syllable-timed) 中文更接近: 每个字时长差不多 所以中国人说英语时容易变成: I / WANT / TO / GO / TO / THE / STORE (每个词都一样重)

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