A 7-hour marathon 深度访谈

节目在纽约布鲁克林开场，主持人先以冬日纽约的城市气质引出此次对谈，并介绍谢赛宁刚与图灵奖得主 Yann LeCun 共同开启创业，AMI Labs 已完成首轮大规模融资，团队约 25 人。随后两人从纽约不同街区的气质聊起，过渡到他为何来纽约做学术：一方面是对这座城市本身及 NYU 人文艺术氛围的向往，另一方面最关键的原因仍是 Yann LeCun 及这里的 AI 研究生态。接着他也谈到这是自己第一次正式做播客/访谈，过去更多在会议做技术报告，而较少面向公众表达，原因既有性格偏内向，也因为不确定哪些内容值得说，但随着年龄增长，他逐渐获得了“被讨厌的勇气”。

在回顾最早的成长经历时，谢赛宁提到，母亲经常带他到全国各地旅行，父亲则是典型宅家读书的人，家里有满墙书架，因此他的童年在“外出见世界”和“在家翻书”之间展开。后来大约 9 岁第一次接触电脑，先是打游戏，再经历互联网兴起带来的信息爆炸，逐渐从被动阅读转向主动表达，在 BBS、Sina Blog、QQ 空间、饭否等平台写过大量内容。父亲学过心理学，也做过教育和电视台媒体工作，家里并没有典型理工背景。谢赛宁认为，正是这种宽松、混合了阅读、旅行和表达欲的家庭环境，塑造了自己开放看世界的方式，也影响了后来对城市、学科与人的选择标准。

谈到成绩与自我认知时，谢赛宁反复强调自己并不属于最顶尖、一路“主线通关”的那类人，而更像是在偶然中前进的“B 类轨迹”。他原本走的是高考路线，学校老师也希望他冲击清华北大，但最终因信息学和数学竞赛的经历，以及对上海这座城市和交大计算机方向的认同，选择通过提前录取进入上海交大 ACM 班，跳过高考。这个决定当时并不被所有人理解，却是他主动坚持“做自己真正想做的事”的体现。进入交大前的那个暑假，他住在宿舍打 Dota、体验想象中的大学生活，甚至把那段看似“浪费时间”的日子视作人生高光，因为那是一段难得的、没有功利目标的自我展开阶段。

在进一步回顾交大经历时，谢赛宁指出，自己入学时交大在计算机和 AI 领域还不算绝对领先，但此后 ACM 班及其校友在学术和创业中不断成长，形成了强连接、持续上升的网络。他也提到一次颇具“命运感”的 ACM 面试：教授并未考技术题，而是问他最近读了什么书。他回答《What Is Mathematics?》，并被追问作者 Richard Courant。多年后，他在 NYU 任职的正是 Courant Institute。这个巧合使他感到，个人求学路径中存在某种迟后显现的关联。与此同时，他仍坚持把自己看作非最顶尖的那一类，这种自我定位既来自与传统精英路径的比较，也来自对偶然性和环境作用的敏感。

本科阶段，谢赛宁逐渐对计算机视觉和更广义的人工智能产生兴趣。ACM 班学生会较早进入实验室做科研训练，他进入的是一个结合神经科学与 AI 的实验室 BCMI。在那里，他接触到大量关于意识、脑、图像，以及人如何感知真实世界的书籍，这些内容让他意识到，视觉研究并不仅是工程问题，也与认知和世界理解紧密相关。这段经历勾勒出他研究兴趣的根源：从图像出发，但真正吸引他的是“我们如何理解世界”。访谈中，他把这种兴趣看作本科阶段逐渐成形的方向选择，而不是一开始就规划好的职业路线。

在交大时期，对谢赛宁影响深刻的一位前辈是侯晓迪。谢赛宁回忆，侯晓迪当年在校内几乎是传奇人物：本科阶段就在 CVPR 发表论文，而且以仅 7 行代码解决重要问题；更重要的是，他主导撰写了《上海交大学生生存手册》，系统讨论中国教育与大学体制的问题、个人时间应如何分配、研究的目的为何。谢赛宁尤其认同其中一种研究观：做研究不是为了批量产出论文，而是为了探索无限未知。这种影响不仅是学术榜样，更是一种价值观传递，让研究被理解为对世界边界的主动探索，而非单纯的绩效竞赛。