播客 · 视频访谈 · 长对话
研究到一线
康奈尔博士 · Amazon · Meta · 腾讯 · Statsig
长对话经验
200+场公开对谈 · 23期做客记录
跨平台内容
YouTube · B站 · 小红书 · 40万+关注者
制作协作
远程或西雅图线下 · 可剪辑、切片与联发
两次合作 · 两种证明
Koji那期只用节目方自己的渠道：长音频有人听完，三个视频平台的切片也各自跑出来。屠龙那期则由双方分别编辑和分发，一场对话不只有了更大的影响力，也替节目和嘉宾找到了新的观众。
案例一 · 内容自己站得住
十字路口 Crossing × 课代表立正
6.7万
小宇宙播放
节目播放前二
1.2万
抖音点赞
账号历史最高
8,343
小红书收藏
账号年度最高
6,502
视频号转发
跨平台高转发
远程录了63分钟，Koji团队完成全部制作和发布。这期成为《十字路口》播放前二，切片又刷新Koji抖音历史点赞和小红书年度收藏。我的账号没有联发，因此这组数据更接近题目和对话本身的表现。
其他数据：小宇宙132条评论；小红书4,709赞；抖音8,582收藏、1,476转发。
“很有帮助的一期，最近正在从ChatGPT转Codex，也在积累上下文。”——小宇宙听众去小宇宙听完整节目
案例二 · 双方投入继续放大
课代表立正 × 杨滢（屠龙）
5.87万
小红书点赞
联合发布
5.96万
小红书收藏
收藏高于点赞
11万+
YouTube观看
新观众认识嘉宾
10.8万+
B站播放
长视频承接
屠龙团队保留自己的节目语言；我们再做一版长片和切片，发布到小红书、YouTube、B站和Superlinear社区。这次合作既有破圈数据，也让从未听过屠龙的新观众真正认识了她。
其他数据：小红书1.13万转发、1,088条评论；YouTube3,600赞、481条评论；B站8,026收藏。
“之前並不認識這位女士，但她太酷了！希望能每年都和她聊一下一年的回顧和明年的展望，想窺視她的思想變化。”——YouTube观众看YouTube完整正片与评论
数据来自2026年7月的平台页面与截图；各平台统计口径不同。
这期可以从哪里开始
挑一个听众真的在碰到的问题。开头可以有一句够尖锐的判断，但接下来要把依据、反例和实际后果讲清楚。
合格的第一版越来越多，真正稀缺的会转向选什么、做到什么程度、愿意为哪一种后果负责。代表作还会继续替一个人积累context、信誉和下一次机会。
MAKE WHAT LASTS · 创作者实践 · 真实项目
AI能减少工作与结果之间的摩擦，也能更便宜地制造汇报、会议纪要和忙碌痕迹。当‘看起来做了很多’不再稀缺，组织该看什么？
组织设计 · 激励机制 · 企业AI项目
工具熟练度只是表面。更深的变化，是从结果出发重算整套工作，和AI一起积累长期context，并且继续为结果负责。
AI Builders · 700+社区项目 · 企业AI项目
数据、实验和专业流程可以纠错，也能替错误加固。从Amazon、Meta、腾讯到Statsig，组织什么时候更接近现实，什么时候只是更会解释自己？
经济学 · 数据科学 · 大厂与创业公司
2023年GPT-4发布前留下的AI判断、增长实验、创作者商业、中美科技，以及AI教育和社区怎么做，也都有公开材料和亲历案例。一个真问题，比一张完整的话题清单更有力量。
这些判断从哪里来
从康奈尔经济学博士，到Amazon、Meta、腾讯和Statsig早期团队。在腾讯，我带过30人的数据与AI团队，连续两个周期获得最高绩效。
机制 · 产品判断 · 组织现实
2021年，我公开解释了旧AI范式的能力上限；2023年2月、GPT-4发布前，我判断ChatGPT已经开始突破那道上限，并继续推演推理成本、工具连接、长期记忆与AI-native系统。原文的概率和后来复盘的错误都还留着。
一条可以回看的公开推理链
Superlinear Academy、20,000+人的免费社区、700+真实项目、AI Builders和企业AI项目，都要求这些判断在节目结束以后继续有用。
Superlinear Academy · 真实项目 · 企业现场
节目做客
这里优先保留有辨识度的节目与重复邀请。完整23期小宇宙做客记录仍在页面后面，制作人可以随时核对题目、形式与成片。
节目邀请
发来节目或频道链接、你最想追的那个问题，以及大概的形式和时间。我们会尽快确认方向、录制与后续素材安排。
聊聊这期节目商务负责人：喵老师｜微信：FM13870617
怎么一起录
另一个样本 · 我做主持
这场近三小时的对话，从智能、学习和意识，一路追到具身智能、脑机接口与教育；在YouTube获得13万+观看和460+评论。
看完整对话可以提前对一下方向，但不用提前给我问题清单，成片也不用给我审。
原文、数据和案例我会准备，也会先想一遍，别人最可能从哪里反对我。不会准备逐字答案。
我会把观点讲清，也会说明什么证据能推翻它。最好的对话，是让我重新检查、甚至改变自己的想法。
人名、日期、引文和数据，我愿意帮忙查；最后怎么呈现，还是你决定。
如果双方都要发，录前把谁来剪主版、素材怎么用、什么时候发说清楚，后面就省事。
录制信息
语言
中文或英文
形式
远程；西雅图也可以线下
时长
通常聊60–120分钟，按你的节目调整
常驻
西雅图 · 美国太平洋时间
完整做客档案
完整的小宇宙记录保留在这里，方便制作人核对过往话题、节目形式和成片。
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短介绍
孙煜征（课代表立正），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、腾讯IEG数据与AI副总监，也是Statsig早期成员；Statsig后被OpenAI收购。他长期研究AI改变工作以后，什么能力和作品反而更重要。
孙煜征（课代表立正）毕业于康奈尔大学，获经济学博士学位，现居西雅图。他曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家、腾讯IEG数据与AI副总监；在腾讯带过30人的数据与AI团队，连续两个周期获得最高绩效。他也是Statsig早期成员，Statsig后被OpenAI收购。他从大厂管理岗位进入早期创业公司，后来全职创办Superlinear Academy；AI Builders课程与Stay Superlinear会员都在这个母体下。截至2026年8月，他教过3,000多名付费学员，主持或参与了200多场公开对谈，并建立了一个拥有2万+成员、700+真实项目分享的免费社区。他合著英文书《Growth Data Analytics Playbook》，著有《真本事》。
节目介绍可用的一句话
学点真本事，做点真东西。
