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    E245|藏在大模型背后的新闻人:GPT们的回复是这样写出来的

    24.07.2026 | 46 min.
    当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪,问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码,但真相是,那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句,背后站着一群人:他们曾是记者、编辑和纪录片导演,如今藏在大语言模型之后,有一个鲜为人知的名字——内容工程师(Content Engineer)。
    当模型能力日益趋同,真正决定用户去留的,已不再是参数,而是它能否让人觉得“懂我”。那些“只可意会、不可言传”的语感与共情,正被一群文字工作者拆解成一套可以装进AI的规则。
    本期《硅谷101》播客,我们邀请到两位从新闻业转身的资深内容工程师——前媒体人、播客《行星酒馆》主播东尼,与NBCUniversal AI战略总监Bianca,深入探讨:什么才算“好”的对话,以及如何把它拆解成可量化、可训练、可评估的工程标准。我们从这个正在各家AI公司裂变扩张的新兴岗位聊起,看看当模型能力逐渐拉平,内容与品味如何成为产品竞争力的关键,而懂人文、懂社科的判断力,又该如何翻译成工程能用的语言。

    【主播】
    Faith静远,硅谷101特约研究员
    【嘉宾】
    Tony Lin,人工智能实验室模型设计负责人,《行星酒馆》主播
    Bianca Consunji,NBCUniversal AI战略总监

    【你将听到】
    02:54 内容工程师是什么?
    05:55 内容工程师如何拆解好内容
    10:42 如何训练AI理解提问者的言下之意
    13:42 内容工程师如何“翻译”语言和文化
    16:45 新闻训练和AI对话训练都需要给到“上下文”
    18:42 语境破碎:AI和“网络互喷”的相似之处
    19:59 记者和内容工程师的技能重合点
    23:44 一篇爆火文章背后,文科生的AI恐慌
    26:45 基于共识训练出来的AI,不会产生伟大的艺术
    28:56 媒体影视从业者失业,罪魁祸首是AI吗?
    31:37 东尼如何在养病期间做出震惊谷歌的voice agent
    37:02 AI谄媚是产品设计问题,本质是人想要的太多了
    39:20 人除了智商情商,还会需要“AI商”
    43:33 职业价值迁移:“曾经我出卖成果,现在我展示过程”

    【延伸阅读和相关术语】
    系统提示词(System Prompt):写给模型、用于设定其身份、语气与行为边界的底层指令。本质是一种既要有创造力、又要让模型"听得懂"的技术性写作,是内容工程师的核心工作之一。
    少样本示例(Few-shot Example):在与模型交互时,随机提供几条相关案例作为参考,让模型据此理解"什么是好问题、好内容、好语气"的方法。
    语音智能体(Voice Agent):能够以语音方式进行多轮对话的AI智能体,相比文本交互更强调对话的流动感与自然度。
    多轮对话(Multi-turn Conversation):用户与AI连续来回交互的对话形式,通常是AI的弱项。当缺乏足够上下文时,AI会不断"脑补",答案越来越臃肿,中途出错则如滚雪球般放大。
    意图理解(Intent Understanding):理解提问者的“言下之意”,而非仅仅回答字面问题。它要求模型捕捉话语背后未被直接说出的真实需求,而不止于表面的信息拼接。
    来源归属(Source Attribution):在回答中注明信息出处、并承认现有信息不确定性的做法,是判断一则回答质量高低的重要维度之一。
    拟社会关系(Parasocial Relationship):传播学经典概念,指人对一个遥远实体(书中人物、电视形象,乃至AI)单向建立的情感关系。人在这种关系里依然拥有agency(能动性),可自行决定与对方的关系、并在互动中创造意义。
    AI谄媚(Sycophancy):指AI顺着谈话对象的价值取向和信息茧房去迎合、讨好用户的倾向。它本质上是一个产品设计问题——为了留住用户、提升engagement,产品往往会做出迁就。
    事实核查(Fact Check):新闻业的核心技能,即在信息发布前核实其真实性。AI 在事实核查上效率极高,能快速交叉验证信息、呈现不同立场,帮助人跳出单一信息流。
    零工经济(Gig Economy)与AI训练师(AI Trainer):AI trainer指按小时、按项目为AI生成的内容打分、改写、示范的临时工作。这类工作依托零工经济而存在,而零工经济对媒体与艺术从业者的冲击在AI出现之前便已发生。

    【硅谷101正在招聘】
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    【监制】
    泓君
    【采访 & 制作】
    Faith
    【后期】
    Faith Amei
    【配音】
    Yiwen
    【运营】
    朱婕
    【BGM】
    The Detective - Christoffer Moe Ditlevsen
    Reclaim - Megan Wofford
    Paper wings
    Hangover by ruiqizhao
    The light from within—howard harper-bames
    Overture - dozeoff
    New car smell—bagel
    Quiet down—Ryan connors
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    E244|机器人走错路了?与苏度韩铮聊聊具身智能的3D数据、路径分野与硅谷竞赛

    16.07.2026 | 1 t. 17 min.
    机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了,但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖,难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻,它需要理解眼前的物理世界。
    这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一,师从李飞飞,这家公司走了一条与硅谷主流纯大脑“黑盒”大模型不太一样的道路——软硬件协同设计,上下分层架构,上层负责任务规划与环境理解,下层用仿真(Sim-to-Real),让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化,再迁移到现实。
    这条路已经跑出了一定成效:面对从未见过的新物体,他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。
    本期硅谷101,我们邀请苏度科技CEO韩铮,一起聊聊机器人“动手”怎么实现?他预测,接下来会有更多的硅谷公司会重新回到“上下分层”的方向上来。

    【主播】
    泓君,硅谷101创始人,播客主理人
    【嘉宾】
    韩铮,苏度科技联合创始人&CEO

    【你将听到】
    机器人“动手”的数据根基
    03:17 为什么做全栈(大脑+本体)通用机器人?
    07:14 苏昊早年经历:从图片标注ImageNet,到3D数据集ShapeNet
    11:08 3D数据收集,难在哪里?
    13:21 仿真需要亚毫米级精度,视频训练无法达到
    16:33 什么是Sim-to-Real(从仿真到现实)?
    18:08 创业时机的判断:DALL-E带来的数据拐点

    Sim2Real技术验证与关键突破
    21:40 仿真器的技术内核:经典物理法则+强化学习
    24:17 数据集质量与规模的平衡:自建结构化3D数据集
    28:05 实际效果如何?零样本通用抓取,一次性成功率98%
    32:11 回应Demo质疑:去学术会议现场随机环境中演示
    34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键
    35:45 灵巧手虽好,但不是当下的性价比最高的方法

    技术路线之争
    38:16 商业模式思考:硬件+底层模型+API,类比智能手机生态
    41:23 仿真器与机器人本体,必须软硬件协同设计强绑定
    44:04 如何教会机器人拧瓶盖?加入真实世界数据更高效
    44:51 难度对比:操作物体比运动控制难2~3个数量级
    47:28 白盒与黑盒之争:分层模型,在预训练中融入物理理解
    51:11 Sapien仿真器,让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作
    53:27 数据冷启动困境:无法复刻特斯拉,必须靠仿真做冷启动
    55:38 嘉宾预言:被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流

    全球机器人竞争格局
    59:08 实现机器人动手,软硬件强结合的公司才能做到
    01:00:34 硅谷明星公司点评:Skilled AI、Figure、Optimus
    01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合?
    01:09:01 亚马逊机器人,场景多但整合困难
    01:10:02 为什么多数公司退回垂类?因为不知道通用该怎么走
    01:12:43 不做垂类押注,而是构建开发者生态,目标是成为机器人时代的“iOS+硬件”

    节目中提到的Demo:
    sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测
    https://www.sudo.ai

    【硅谷101正在招聘】
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    【监制】
    泓君
    【后期】
    Amei
    【运营】
    朱婕
    【BGM】
    Particle Emission - Silver Maple
    My Moon and Your Sun - Hampus Naeselius
    On the March - Brendon Moeller
    Quietly Tense - Marten Moses
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    E243|特朗普“缓刑”红牌之外,美国资本如何硬控全球足坛

    10.07.2026 | 1 t. 16 min.
    世界杯发生了闻所未闻的一幕,在特朗普介入后,美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行,有人不禁要问了,国际足联为什么要那么听美国人的话。
    部分原因可能来自于,美国资本已经渗透进了全球足坛的方方面面。比如英超的20家俱乐部中,有11家都被美国资本控股,美资甚至渗透进了欧洲五大联赛的俱乐部、商业权益开发、球员球队买卖资金周转等等方面。
    没有英式足球积淀的美国人,为什么会那么喜欢投资英式足球?美国资本又在怎么改变世界足坛呢?

    【主播】
    麻花,硅谷101特约研究员
    【嘉宾】
    张兵,懒熊体育《摸鱼的熊彼得》主理人
    施骅伦,《翻转体育》主播

    【你将听到】
    没有足球文化的美国,资本为什么爱足球
    03:05 售股两年后,曼联老板为什么又要找下家
    06:21 20支英超球队11支被美资控股,美国富豪为什么那么上头
    09:48 英超球队的上市潮与退市潮
    16:14 两任美国老板,在英国“小队”伊普斯维奇上赚翻了
    19:47 美国人对体育资产的商业化运作,到底能有多强

    美国老板们,为什么永远被球迷Diss
    22:47 曼联往事:格雷泽家族20年的骂名从哪儿来
    27:35 曼联新老板拉爵,带来的新变化可能喜忧参半
    30:04 从阿森纳到曼联,豪门为什么都爱捣鼓球场
    36:56 SoFI球场,美国人商业运作体育场馆的典型案例
    38:16 阿森纳老板克伦克,与前大股东乌斯曼诺夫的控制权之争
    45:31 克伦克说拿钱砸冠军不是第一位,那他是个好老板吗
    48:24 利物浦的两任美国老板,为什么口碑差距那么大
    52:47 美国资本,如何在切尔西身上玩脱了

    英超之外,美国资本如何渗透全球足坛
    57:10 不只英超,欧洲足坛都要被美国资本包圆了
    01:03:23 控制了众多命脉的美国资本,很可能会打造自己专属的超级联赛
    01:05:46 版权费增长停滞、球员成本上升,美资从哪儿延续回报率
    01:10:41 球迷文化抵制足球资本,但商业化的进程一直在所难免

    【延伸阅读与相关名词】

    英超Big 6:包括阿森纳、切尔西、利物浦、曼联、曼城和托特纳姆热刺,其中前4支球队又被称为Big 4或者传统四大豪门,Big 4如今都被美资控股
    阿布卡拉莫维奇:俄罗斯富豪,2003年买下切尔西,斥超过20亿英镑引援,并先后聘请穆里尼奥、希丁克等名帅执教,让切尔西收获21个冠军奖杯。后因俄乌战争被迫出售切尔西,并免除了俱乐部对其个人约15亿英镑的债务。
    大卫·邓恩:英国商人&前阿森纳副主席,英超联赛创立的核心推手之一,1996年力排众议聘请温格执教,开启阿森纳辉煌时代,2007年因支持外部资本收购俱乐部,与董事会产生分歧而被迫离开。
    乌斯曼诺夫:乌兹别克裔俄罗斯寡头,通过投资钢铁、电信和Facebook、阿里巴巴等互联网企业积累巨额财富,曾是阿森纳第二大股东,后因俄乌战争被制裁资产遭冻结,也通过DST投资过京东、小米和滴滴。
    法哈德·莫希里:英籍伊朗裔富商,因结识乌斯曼诺夫而发迹,曾任埃弗顿足球俱乐部大股东。他在埃弗顿投入巨资但管理混乱,球队战绩下滑并屡次违反财务规则,最终于2024年将俱乐部出售。
    霍斯特·达斯勒:阿迪达斯创始人之子,现代体育营销先驱,不仅帮助阿迪达斯实现了国际化,更参与并主导了世界杯、奥运会等大型国际体育赛事的商业化模式制定。
    CAA Eleven:是国际顶尖经纪公司CAA在瑞士成立的子公司,主要负责独家管理欧足联旗下国家队赛事的商业版权,包括欧洲杯、欧洲杯预选赛、欧国联及女足欧洲杯等赛事的转播与赞助权。
    TEAM Marketing:瑞士体育营销公司,是欧冠联赛从1992年改制至今的“幕后缔造者”,为欧足联创造了超过500亿欧元的收入,但双方合作将在2027年结束。
    Relevent Sports:美国体育传媒与赛事推广公司,由NFL迈阿密海豚队老板斯蒂芬·罗斯创立,以创办国际冠军杯(ICC)闻名,将欧洲豪门季前赛引入北美,还代理西甲、德甲等联赛在美洲的媒体版权。2027年起接替TEAM Marketing,负责欧足联旗下男子俱乐部赛事的全球商业版权。
    ECA:European Club Association,欧洲俱乐部协会,代表欧洲职业俱乐部利益的官方组织,拥有超过200家会员俱乐部。
    DAZN:英国全球体育流媒体平台,被誉为“体育界Netflix”,由乌克兰裔美国亿万富翁Len Blavatnik通过其美国投资集团Access Industries拥有。
    ISL:由霍斯特·达斯勒成立,是上世纪足球商业化的关键推手,曾长期独家代理FIFA世界杯的电视转播权和商业赞助权,后因过度扩张陷入债务危机最终破产,并引发了国际足联历史上最大的腐败丑闻。

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    【后期】
    Amei
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    朱婕
    【BGM】
    Kick Off - Earle Belo
    Don't You Think I Know They're Faster STEMS DRUMS - Eden Avery
    Kablaam - Ealot
    Bocosaurus - Arc De Soleil
    Light-Footed - Bonnie Grace
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    E242|最快半年AI跑通自进化?与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地

    06.07.2026 | 1 t. 10 min.
    从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在,不过短短两三年,AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月,Anthropic在一份公开报告中预测,AI未来将进入"递归自我提升"(Recursive Self-Improvement, RSI)阶段,并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
    AI自我进化会以多快的速度到来?未来的AI,它会在通往真理的道路上与人类并肩作战,稳步破解医学、气候等种种难题,还是会在暗处走向失控?
    本期播客,泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家,杜少雷和Beibin,一起聊聊AI的自我进化与自我验证。
    Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司,这家公司给自己的定位也非常的特别,他们只做一件事——heavy duty solver,意思是专啃那些没有标准答案,人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案,而是要提出人类还没有想到过的假设,自己想办法去验证它,去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。
    嘉宾预言,最快半年,AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升,模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功:大胆假设,小心求证。而要让AI做到这一点,关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。

    【主播】
    泓君,硅谷101创始人,播客主理人
    【嘉宾】
    Simon Shaolei Du(杜少雷),Apodex推理模型与训练首席科学家,华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授
    Beibin Li (李辈滨),Apodex自我进化与编程首席科学家

    【你将听到】
    自我进化背后的底层能力
    03:00 AI自我进化不是新概念,两三年前就有了
    06:48 RSI概念火了,背后是模型能力变强了,长程任务表现更好了
    09:20 技术上如何训练AI做好长程任务?算法+数据+infra
    12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力
    14:29 用自我验证规避“递归漂移”,代码领域相对可控
    16:21 Apodex的验证方法:多个子agent互相验证
    19:11 自我进化三条路径:预训练、后训练、Harness
    23:56 另一项关键能力DeepResearch,Apodex如何做到多个榜单第一?
    29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个
    31:18 模型自动进化后,会碾压agent团队吗?垂直领域护城河仍在

    自我进化关键一步——学会提问
    34:19 Apodex定位:用Discoverative框架解决人类未解难题,不把Token当生意
    36:18 “发现模型”最难之处:提出超出经验范围的假设,并去验证
    37:52 让AI像科学家一样提问,需要模型有更好的品味
    43:31 如何避免大模型拍马屁?远离大众偏好
    46:30 “AI宪法”定义性格,顶级科学家数据校准品味

    巩固品味,阻止“跑偏”
    51:33 AI巨头都在做科研发现模型,判断问题价值是关键
    55:32 不同于AI for Science,Heavy Duty Solver是通用模型,强调元能力
    57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环,但解决递归漂移还需要2-3年
    58:43 让科学家睡不着觉的问题:如何防止AI“走火入魔”
    01:00:04 解决方案仍靠人工手调,“自我蒸馏”也许是个方法
    01:04:28 人类只是warm start,未来AI将形成自我品味,就像AlphaZero
    01:06:18 陈天桥与Apodex:制定“宪法”,聚焦Heavy Duty Discovery

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    Charcoal Stream - Curved Mirror
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    E241|跑鞋技术迭代史:马拉松跑进2小时,靠人还是靠鞋?

    26.06.2026 | 1 t. 1 min.
    本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出

    今年4月的伦敦马拉松,肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒 的成绩夺冠,成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员,这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时,创造了历史。
    事后媒体关注到,萨维和克杰勒恰,包括这场比赛的女子冠军阿塞法,他们穿的鞋,都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前,统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克,也是它,发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目,剑指帮助运动员马拉松“破2”。
    尽管跑步这项运动自古有之,但直到1960年代,人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里,路跑鞋都发生了哪些技术变革?运动鞋品牌,又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的?

    【主播】
    麻花,硅谷101特约研究员
    【嘉宾】
    盖德,《迪谈盖论》主播

    【你将听到】
    跑鞋技术迭代史,谁是最有突破性创新的那双鞋
    04:26 划时代跑鞋:阿迪Ultra Boost和耐克Zoom Vaporfly
    06:58 TPU超临界泡棉,阿迪Ultra Boost的秘密武器
    07:54 耐克Zoom Vaporfly的必杀技,把碳板和超级泡棉结合到一起
    10:30 中底的重要性:辅助一个动作重复4万多次仍能保持优秀性能
    12:11 中底之外,鞋面、鞋楦也有技术之争
    14:11 产品经理谈跑鞋研发,好跑鞋可能会经历20多个版本的修改
    16:24 不同品牌的跑鞋,中底材料可能来自同一家公司
    17:46 裸足感跑鞋的兴起和沉寂
    21:20 马拉松跑进2小时,靠的到底是鞋还是人

    阿迪VS耐克,交替主宰21世纪的马拉松赛道
    25:16 帮助破纪录的Adios Pro EVO 3, 大火背后也有偶然
    27:48 被各大品牌纷纷采用的碳板,阿迪为什么偏不用
    30:04 耐克的遗憾,最有可能破2的合作跑者不幸去世
    31:36 一度大杀四方的耐克,是如何失去马拉松赛场绝对优势的
    33:50 想要跑鞋卖得好,一定要在竞速跑比赛里有姓名
    36:27 限量发售,可能会让Adios Pro EVO 3无法统治赛道
    37:58 品牌研发冠军跑鞋很难,选到冠军“潜力股”更难
    39:32 四大慢跑鞋品牌,为什么在阿迪耐克的竞争中“隐身”了
    42:11 新秀昂跑和HOKA,仍在竞速跑的关键之门外

    技术差距、时尚化和瓶颈期,跑鞋之争的未来
    45:24 跑鞋品牌的技术优势,很难独领风骚很多年
    47:13 阿迪能不能统治马拉松赛道,还得看它鞋面的表现
    48:18 超级大Logo的Adizero EVO SL,成了2025年的大爆款
    51:13 复古New Balance,很可能成为第四个百亿美元规模运动品牌
    54:50 本土跑鞋vs国外跑鞋,技术差距到底在哪儿
    57:42 跑鞋之后,运动品牌开始押注越野跑和Hyrox了
    59:14 国内的运动品牌,该去国外卷卷了

    【延伸阅读】
    重要跑鞋变革史:
    1960,New Balance Trackster问世,以波纹鞋底取代鞋钉,成为首款无钉跑鞋
    1974,耐克联创鲍尔曼发明华夫饼鞋底,鞋款大卖,耐克趁势赶上美国慢跑热
    1977,Brooks推出的Vantage鞋款,成为第一款大规模采用EVA材质中底的鞋款
    1978,耐克首款 Tailwind 跑鞋上市,首次采用Nike Air 气垫技术
    1986,亚瑟士推出首款应用GEL缓震胶技术的跑鞋Freak,GEL此后一直是亚瑟士的王牌技术
    1991,索康尼推出GRID网格缓震系统,将纤维嵌入EVA中底,兼顾缓震和支撑稳定
    2004,Nike Free面世,开启赤足感跑鞋风潮
    2015,Adidas Ultra Boost 面世,采用TPU材料及超临界发泡技术,提供“踩屎感”,成为阿迪最受欢迎的缓震技术
    2016,耐克推出Zoom Vaporfly 4%,首次将超级泡棉PEBA和碳板结合,Vaporfly 和Alphafly 系列随后高频亮相马拉松
    2026,两位运动员穿着阿迪的Adio Pro EVO 3跑马“破2”,该款鞋为全球第一双实现量产的、单只重量不超过100g的跑鞋
    两类中底技术:
    机械结构:通过中底的物理形态设计来影响性能,比如碳板、碳环、镂空等,相当于中底的“骨架”
    发泡材料:通过中底本身材质来影响性能,代表材料包括EVA、TPU、TPEE、PEBA等,相当于中底的“肌肉”
    四大发泡材料:
    EVA:最传统、最普及的发泡基底,轻质柔软成本低,但回弹和耐久性一般,多为入门级跑鞋中底材料
    TPU:回弹性、抗撕裂性和耐久性优于EVA,但密度较大,鞋偏重,为阿迪Boost中底所用材料
    TPEE:TPU升级版,回弹率更高、更轻、更耐疲劳,但加工难度高、成本高,为阿迪Adios Pro 系列Lightstrike Pro中底的材料
    PEBA:超级泡棉,回弹率极高、极度轻量,但成本昂贵、耐用性一般,为耐克ZoomX中底所用材料
    耐克Breaking 2项目:2017年推出,旨在挑战人类马拉松“破2”极限,项目中跑者基普乔格在意大利蒙扎赛道达成了2小时00分25秒的优异成绩,耐克借势推出Zoom Vaporfly Elite
    耐克目前的慢跑鞋三大系列:飞马(Pegasus)、迈柔(Vomero)和稳程(Structure)
    格布雷西拉西耶:长跑传奇选手,蝉联1996、2000年奥运会10000米冠军,并曾打破25次世界纪录,也是首位将马拉松跑进2小时04分的运动员
    基普乔格:2016、2020年两届奥运会马拉松冠军,保持着多项赛道纪录,2019年在维也纳以1小时59分40秒完成“破2”壮举,但因为非正式比赛,成绩没有纳入马拉松世界纪录
    基普图姆:肯尼亚马拉松跑者,首位在正式马拉松中跑进2小时01分的运动员,2024年2月不幸因车祸去世
    大迫杰:日本顶尖马拉松运动员,职业生涯三次刷新日本马拉松国家纪录,首位跑进2小时05分的黄种人。

    vivo X Fold6
    全新升级的原子工作台,支持串行、并行双模式,一屏多用,告别反复切应用的碎片化体验

    【监制】
    泓君
    【后期】
    Amei
    【运营】
    朱婕
    【BGM】
    Poisson d'Avril - Ludvig Moulin
    Rumors About Us - T. Morri
    Radar Focus - Blue Saga
    Unfinished Stories - Lennon Hutton
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