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ElevenLabs首席执行官兼联合创始人，Mati Staniszewski：欧洲增长最快的AI初创企业的不为人知的故事
马蒂·斯塔尼舍夫斯基是ElevenLabs的联合创始人兼首席执行官，该公司是全球领先的AI语音平台。自2022年成立以来，ElevenLabs已融资超过3.5亿美元，最近一轮估值达33亿美元，成为欧洲增长最快的AI独角兽之一。其投资方包括安德森·霍洛维茨基金、纳特·弗里德曼、丹尼尔·格罗斯和红杉资本。今天，马蒂宣布公司年经常性收入（ARR）已突破2亿美元大关。ElevenLabs用20个月达到1亿美元ARR，再用10个月达到2亿美元ARR。他们能否在5个月内实现3亿美元…… ----------------------------------------------- 时间戳： 00:00 开场 01:20 早年经历与创业起源 06:23 产品构建与早期挑战 17:00 种子轮前融资 30:20 9000万美元融资与A16z合作 41:14 团队、文化与规模化 1:02:20 收入增长与商业模式 1:12:00 并购邀约与二级市场流动性 1:14:43 快问快答环节 ----------------------------------------------- 在Spotify订阅： https://open.spotify.com/show/3j2KMcZTtgTNBKwtZBMHvl?si=85bc9196860e4466 在Apple Podcasts订阅： https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-twenty-minute-vc-20vc-venture-capital-startup/id958230465 关注哈里·斯特宾斯的X账号： https://twitter.com/HarryStebbings 关注马蒂·斯塔尼舍夫斯基的X账号： https://twitter.com/matistanis 关注20VC的Instagram账号： https://www.instagram.com/20vchq 关注20VC的TikTok账号： https://www.tiktok.com/@20vc_tok 访问我们的网站： https://www.20vc.com 订阅我们的新闻通讯： https://www.thetwentyminutevc.com/contact ----------------------------------------------- #20vc #harrystebbings #MatiStaniszewski #创始人 #ElevenLabs #chatgpt5 #OpenAi #欧洲 #AI模型 #CEO
科技
45:00Codex 与 AI 代码未来——OpenAI 播客第六集
当AI成为真正的编程协作者时会发生什么？OpenAI联合创始人Greg Brockman与Codex工程负责人Thibault Sottiaux探讨了Codex的演进历程——从AI编写代码的初现端倪，到如今能连续数小时处理复杂重构任务的GPT-5 Codex智能体。他们讨论了"控制框架"的构建、智能体编程的兴起、代码审查的突破，以及AI未来几年可能如何改变软件开发。 章节 1:15 – GPT-3时代AI编程的初现火花 4:00 – 为何编程成为OpenAI最深入的研究领域 7:20 – 什么是"控制框架"及其对智能体的重要性 11:45 – GitHub Copilot的经验教训与延迟权衡 16:10 – 终端、IDE与异步智能体的实验探索 22:00 – 10x与Codex代码审查等内部工具 27:45 – GPT-5 Codex为何能连续数小时处理复杂任务 33:15 – 重构与企业级用例的兴起 38:50 – 智能体软件工程师的未来 45:00 – 安全性、监督机制与智能体对齐人类意图 51:30 – 2030年的编程（与计算）可能面貌 57:40 – 建议：为何现在仍是学习编程的好时机
科技
38:27
Andrew Ng 利用人工智能加快构建速度
安德鲁·吴于2025年6月17日在旧金山AI创业学校发表演讲。 安德鲁·吴曾助力塑造现代AI领域最具影响力的几大运动——从在线教育到深度学习，再到AI创业。 在这场演讲中，他分享了当下的思考：为何执行速度比以往任何时候都更重要，智能体工作流如何改变初创公司的构建方式，以及将创意转化为产品时，具体性为何优于模糊性。他反思了AI编程助手的崛起、产品开发中瓶颈的转移，并指出尽管软件迭代更快，但人类判断力与责任感仍将决定未来的走向。 申请加入Y Combinator：https://ycombinator.com/apply 在初创公司工作：https://workatastartup.com 章节： 00:00 - 开场 00:31 - 初创公司速度的重要性 01:13 - AI技术栈中的机遇 02:06 - 智能体AI的崛起 04:52 - 加速执行的具体思路 08:56 - 快速原型设计与工程实践 17:06 - 产品管理的角色 21:23 - 理解AI的价值 22:33 - AI开发中的技术决策 23:26 - 利用生成式AI工具赋能初创公司 24:05 - 用AI构建模块进行开发 25:26 - 初创公司速度的重要性 26:41 - 应对AI炒作与误解 37:35 - AI教育：当前趋势与未来方向 39:33 - 平衡AI创新与伦理考量 41:27 - 保护开源与AI的未来
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34:14未来的AI界面设计评审
AI正在彻底改变我们与软件互动的方式。在本期《设计评论》中，YC合伙人Aaron Epstein与Cron（现为Notion日历）创始人兼设计师Raphael Schaad展开对话，共同剖析一些突破性的AI用户界面。他们将通过丰富的案例——从智能代理、自适应界面到视频提示和逼真语音API——一窥AI如何重塑软件的未来。 申请加入Y Combinator：https://ycombinator.com/apply 感谢以下公司提供案例*： -Vapi (https://www.vapi.ai) -Retell AI (https://www.retellai.com) -Gumloop (https://www.gumloop.com) -AnswerGrid (https://www.answergrid.ai) -Polymet (https://www.polymet.ai) -Zuni (https://zuni.app) -Argil (https://www.argil.ai) *部分展示网站可能在录制与发布期间有所更新 章节（由 https://bit.ly/chapterme-yc 提供）- 00:00 - 开场 01:45 - Vapi 04:57 - Retell AI 08:42 - Gumloop 13:33 - AnswerGrid 19:29 - Polymet 26:41 - Zuni 30:42 - Argil
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22:35
一切都是丑陋的，所以去创造一些不是丑陋的东西吧。——Raiza Martin，Huxe（前NotebookLM）
我们正处于AI产品（设计）尴尬的青春期阶段。但如果这个混乱时刻恰恰是我们最大的机遇呢？欢迎来到重建革命。 在这场演讲中，我们将探讨当前AI界面的状态如何提供了职业生涯中难得的机会，让我们重新思考基础UX模式，并提供实用指导，帮助避免第一代AI产品常见的陷阱。 学习如何平衡技术限制与用户需求，判断哪些传统智慧该保留、哪些该摒弃，并交付真正让用户愉悦而非沮丧的AI体验。 关于Raiza Martin 作为一位对AI用户体验挑战有独特视角的产品领导者，Raiza带来了来自大型科技公司和初创企业前线的洞察。 她最近领导了Google的NotebookLM团队，塑造了数百万用户与生成式AI互动的方式。如今，作为创始人，她正从第一性原理重新构想这些体验。 凭借多年指导技术团队交付AI产品的实战PM经验，Raiza兼具企业级视角与初创速度的执行力。 本演讲录制于旧金山AI工程师世界博览会。通过订阅我们的新闻通讯，了解即将举行的活动与内容：https://www.ai.engineer/newsletter
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1:03:13
为什么每个人都对人工智能看错了（包括你）——Benedict Evans
我们来聊聊为什么大家总是误解平台转型、谷歌真正的软肋在哪里，以及当没人注意时，普通人到底在用AI做什么。 *关于本尼迪克特·埃文斯* 本尼迪克特·埃文斯是一位科技分析师，以对平台转型的深刻见解和发现科技行业他人忽视的模式而闻名。他对AI的看法与众不同。几十年来，他一直在发现别人忽略的模式，并深入探讨人们实际使用AI的方式。 了解更多：https://fs.blog/knowledge-project-podcast/benedict-evans/ *本期节目由以下品牌支持* Shopify：https://www.shopify.com/knowledgeproject Basecamp：https://basecamp.com/knowledgeproject reMarkable：在 https://www.reMarkable.com 获取你的纸平板 *章节* (00:00) 引言 (01:13) 你对AI最有争议的观点是什么？ (05:08) 平台转型——自动电梯的崛起 (10:08) AI的利润率 (11:57) 更多数据能让你在大型语言模型方面获得优势吗？ (23:48) 如何学习模式识别并发现趋势 (36:52) AI的采用与增长 (39:26) 本尼迪克特用AI做什么 (44:06) 通过写作思考 (47:20) AI能创造原创内容吗？ (52:16) 给AI时代学生的建议 (56:13) 在a16z工作让你对投资学到了什么？ (59:17) 谁会赢得AI竞赛？ (1:10:54) 对你来说什么是成功？ *谢恩·帕里什* Instagram：https://www.instagram.com/farnamstreet/ X：https://x.com/ShaneParrish LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/shane-parrish-050a2183/ 书籍：https://fs.blog/books/ 新闻通讯：http://fs.blog/newsletter *本尼迪克特·埃文斯* 网站：https://www.ben-evans.com/ *《知识项目》*是一档节目，通过与顶级CEO、投资者和商业领袖进行深度对话，揭示推动成功的永恒原则。 #tkp #ai #新闻 #科技
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9:12
我们可以通过指纹检测乳腺癌吗？Simona Francese TEDx曼彻斯特
乳腺癌是英国女性中最常见的癌症，占新发癌症病例的30%。尽管如此，每年仍有超过100万女性忽视英国国家医疗服务体系（NHS）的乳腺癌早期筛查邀请，这至少部分是因为乳腺X光检查具有侵入性且有时会带来疼痛。 西蒙娜·弗朗西斯教授来到TEDx曼彻斯特，讨论了一种看似不太可能但前景广阔的替代传统癌症筛查的方法。指纹采集作为犯罪现场调查的经典工具已广为人知，但西蒙娜认为，这种不起眼的指纹在成为乳腺癌新筛查方式方面具有巨大潜力。指纹筛查成本更低、侵入性更小，可能成为数百万女性早期发现癌症的有力新工具。 西蒙娜·弗朗西斯是英国谢菲尔德哈勒姆大学法医与生物分析质谱学教授，担任谢菲尔德多模态成像中心负责人及谢菲尔德哈勒姆大学质谱成像中心主任。她是MALDI MS成像应用开发的专家，并率先将其应用于潜在指纹和血液分析以描绘罪犯特征。近期，她致力于法医学与临床诊断交叉领域的研究，利用指尖拭子中的血液和汗液检测癌症及其他病理。她共发表97篇论文，至今获得约180万英镑的研究资助/合同。她的研究成果已应用于英国和欧洲的警方案件调查，部分资金来自英国内政部、西约克郡警察局及英国国防科技实验室。西蒙娜经常向更广泛的受众传播其研究成果，包括2018年在温哥华TED主会议及2023年在英国皇家研究所关于分子指纹识别的演讲。 本演讲以TED会议形式在TEDx活动中发表，并由当地社区独立组织。了解更多信息请访问 https://www.ted.com/tedx
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27:45
谷歌最先进的纳米香蕉图像模型幕后揭秘
主持人Logan Kilpatrick与Google全新顶级图像模型Gemini 2.5 Flash背后的几位核心成员展开对话。来自Gemini团队的产品和研究负责人深入解析了该模型关键能力背后的技术，包括用于复杂编辑的交错生成，以及实现角色一致性和像素级精准控制的新方法。参与讨论的有Nicole Brichtova、Kaushik Shivakumar、Mostafa Dehghani和Robert Riachi。 收听本期播客： Apple Podcasts → https://goo.gle/3Bm7QzQ Spotify → https://goo.gle/3ZL3ADl 章节： 0:37 - 新模型介绍 1:21 - 演示：图像编辑 3:44 - 文本渲染能力 4:44 - 超越人类偏好评估 6:44 - 文本渲染作为质量代理指标 8:38 - 模态间的正向迁移 11:25 - 演示：多轮、上下文感知的图像生成 13:54 - 像素级编辑与角色一致性 15:51 - 交错图像生成 17:59 - 专用模型 vs. 原生模型 19:52 - 理解细微提示 20:59 - 用户反馈塑造模型开发 22:37 - 角色一致性的改进 24:17 - 团队协作带来更自然的图像 26:41 - 图像生成模型的未来方向 观看更多《发布说明》→ https://goo.gle/4njokfg 订阅Google for Developers → https://goo.gle/developers 演讲者：Logan Kilpatrick、Nicole Brichtova、Kaushik Shivakumar、Mostafa Dehghani、Robert Riachi 提及产品：Google AI、Gemini
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6:21用GPT-5让开发者感到惊喜
五位开发者——西蒙·威利森、克莱尔·沃、西奥·布朗、肖恩·王和本·海拉克——受邀前往OpenAI，他们既不知道还有谁同行，也不清楚此行的目的。在GPT-5公开发布前，他们获得了充分的创作自由，将它的编程能力、设计感知和个性特质推向极致。
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43:40
No Priors 第128集 与DeepLearning.AI创始人Andrew Ng
吴恩达始终处于快速演变的AI技术前沿，创立了Google Brain、AI Fund和DeepLearning.AI等公司和项目。因此他比任何人都更清楚，那些在2025年仍沿用2022年运营方式的创始人正在犯错。Sarah Guo和Elad Gil与这位AI革命教父展开对话，探讨智能体AI的崛起，以及这项技术如何彻底改变了从成功创始人的特质到小团队价值等一切要素。他们讨论了未来能力增长的潜在来源、模型自我进化的可能性，以及吴恩达为何不喜欢"氛围编程"这个术语。此外，吴恩达还论证了组织中的每个人——而不仅仅是工程师——都应该学习编程的理由。 每周订阅新播客。发送邮件至show@no-priors.com反馈意见 关注我们的Twitter账号：@NoPriorsPod | @Saranormous | @EladGil | @AndrewYNg 章节： 00:00 – 吴恩达介绍 00:32 – 能力增长的下一个前沿 01:29 – 吴恩达对智能体AI的定义 02:44 – 构建真正智能体的障碍 06:09 – 智能体AI的前沿领域 08:12 – 模型会自我进化吗？ 09:05 – 氛围编程 vs AI辅助编程 09:56 – 氛围编程是否在改变创业本质？ 11:35 – 加速项目管理 12:55 – 成功创始人画像的演变 19:23 – 寻找优秀产品人才 21:14 – 为单一用户画像还是多用户画像构建 22:47 – AI时代领导者与团队的必备条件 28:21 – 保持小团队的价值 32:13 – 下一个行业变革 34:04 – 投资公司与孵化器的自动化未来 37:39 – 技术型人才首次创业 41:08 – AI未来五年的广泛影响 41:49 – 结语
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32:23我们在AI周期中的位置
在本期《本周消费》节目中，a16z 普通合伙人 Anish Acharya 和 Erik Torenberg 与 a16z 董事会合伙人、前微软 Windows 部门总裁 Steven Sinofsky 一同深入探讨了当前 AI 热潮如何与过去的计算转型相似（以及不同之处）。 他们探讨了 AI 是处于“Windows 3.1”阶段，还是仍处于最早期阶段；为什么消费者采用速度超过了开发者的准备程度；以及部分自主性、锯齿智能和“氛围编码”等框架如何塑造未来的构建方向。他们还深入分析了真正的瓶颈所在——并非技术本身，而是公司、产品和人员的工作方式。 时间码： 00:00 引言 00:35 讨论 Andrej Karpathy 的演讲 02:17 AI 与工具的早期阶段 03:23 氛围写作与氛围编码 07:33 自动化与人类判断 15:13 产品管理的未来 15:55 平台转型与氛围编码 17:54 编程语言的演变 23:07 AI 在创意写作中的应用 28:06 谷歌在科技行业的地位 资源： 在 X 上关注 Anish：https://x.com/illscience 在 X 上关注 Steven：https://x.com/stevesi 保持更新： 告诉我们您的想法：https://ratethispodcast.com/a16z 在 Twitter 上关注 a16z：https://twitter.com/a16z 在 LinkedIn 上关注 a16z：https://www.linkedin.com/company/a16z 在您最喜欢的播客应用上订阅：https://a16z.simplecast.com/ 关注我们的主持人：https://x.com/eriktorenberg 请注意，此处内容仅供信息参考；不应被视为法律、商业、税务或投资建议，也不应用于评估任何投资或证券；且不针对任何 a16z 基金的投资者或潜在投资者。a16z 及其关联方可能持有所讨论公司的投资。更多详情请参见 a16z.com/disclosures。
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