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1:06:45EN → 简体中文
20VC with Harry Stebbings· 2026年7月27日播客 · 2 人对谈Matt Murphy：Anthropic、开放模型与新的风险投资策略嘉宾 Matt Murphy · 主持 Harry StebbingsMenlo Ventures 合伙人解释他对 Anthropic、Lovable 和 Legora 的投资，并探讨 AI 利润率、模型竞争和风险投资基金策略。
1:14:39EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2025年9月1日播客 · 2 人对谈Nick Frosst：Cohere 的企业 AI 战略与炒作的边界嘉宾 Nick Frosst · 主持 Harry StebbingsCohere 联合创始人讨论数据、基准测试、工作场所自动化，以及他为何质疑有关 AGI 的流行说法。
1:03:27EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2025年5月5日播客 · 2 人对谈Bucky Moore 谈风险投资平台、AI 与早期投资嘉宾 Bucky Moore · 主持 Harry Stebbings新加入 Lightspeed 的合伙人讨论资本密集型模型公司、种子轮估值、创始人选择和大型风险投资机构的作用。
39:21EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2024年11月4日播客 · 2 人对谈Sam Altman 谈模型改进、智能体与初创公司机会嘉宾 Sam Altman · 主持 Harry StebbingsOpenAI 首席执行官讨论模型进步时初创公司可以在哪里建设，并反思推理、基础设施和领导力。
1:16:09EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2024年10月2日播客 · 2 人对谈Bret Taylor 谈 AI 应用、模型成本与 Sierra 的建设嘉宾 Bret Taylor · 主持 Harry StebbingsSierra 联合创始人讨论多数公司为何可能购买 AI 解决方案、智能体为何需要护栏，以及创始人能从科技领导者那里学到什么。
1:03:26EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2024年8月19日播客 · 2 人对谈Aidan Gomez：模型扩展、数据与企业 AI嘉宾 Aidan Gomez · 主持 Harry StebbingsCohere CEO 讨论基础模型的经济效益、企业采用、AI 智能体，以及他希望技术带来的未来。
1:25:42EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2024年6月10日播客 · 2 人对谈Reid Hoffman 谈 AI 模型、Inflection、治理与科技的社会影响嘉宾 Reid Hoffman · 主持 Harry Stebbings在这场具有特定时代背景的 2024 年访谈中，Hoffman 讨论 Microsoft 与 Inflection 的安排、AI 竞争和监管，并分享政治观点。
1:05:50EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2024年5月6日播客 · 2 人对谈Sarah Tavel：AI 应用、模型经济学与风险投资嘉宾 Sarah Tavel · 主持 Harry StebbingsBenchmark 合伙人解释她对出售 AI 驱动工作成果、前沿模型经济学的看法，以及她寻找什么样的创始人。
51:00EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2024年4月29日播客 · 2 人对谈Arthur Mensch：Mistral 的开放模型、算力与开发者战略嘉宾 Arthur Mensch · 主持 Harry StebbingsMistral AI 联合创始人解释公司如何结合开放和商业模型、应对算力限制，并押注高效的开发者工具。
36:33EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2023年8月31日播客 · 2 人对谈Noam Shazeer 谈 Character.AI、模型训练成本与通用 AI 的用途嘉宾 Noam Shazeer · 主持 Harry StebbingsCharacter.AI 联合创始人解释他的消费者策略、语言模型训练，以及为何他预计用户会创造公司无法预料的应用。
58:04EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2023年8月18日播客 · 2 人对谈Richard Socher 谈语言模型、搜索与 AGI 预测的局限嘉宾 Richard Socher · 主持 Harry StebbingsYou.com 创始人讨论统一模型、事实检索、搜索竞争，以及为何 AI 的快速进步并不能决定未来。