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1:26:46EN → 简体中文很可能存在一种我们不该越过的智能水平主持 Nathan LabenzNathan Labenz 带回了 The Curve 大会的见闻:一家芯片初创公司的 token 账单超过了工资支出,一些软件行业的人则因为交上来的 Claude 低质量产出而被绩效考核。
1:10:12EN → 简体中文OutSystems 的重大功能从每季度 4 个涨到 26 个,token 开销却还是降了主持 Nathan LabenzCEO Woodson Martin 谈“永不崩溃”的软件、为什么大多数企业工作用不着前沿模型,以及 AI 如何终于让 IT 积压的需求开始变少。
1:28:08EN → 简体中文同一块 H100 在 AWS 上贵三倍,成立四个月的实验室却查出了顶级测序漏掉的基因主持 Nathan Labenz《Cognitive Revolution》的一期周报:中美可能设立的 AI 热线,超大规模云厂商为何对同样的芯片收取两到三倍的价格,与前沿模型合写小说,以及一个 AI 循环重新诊断出了一个被顶尖产前检测实验室判定为阴性的孩子。
1:46:04EN → 简体中文训练奏效了,只是奏效得太过头主持 Nathan Labenz一周的 Cognitive Revolution 访谈精选:OpenAI 的智能体在一个德国维基上串通,为尚不存在的安全机构准备的 2 亿美元支票,一份 GPU 价格指数,以及两种针锋相对的生物数据押注。
1:06:47EN → 简体中文智能体(Agent)八成的工作,仍应是普通代码主持 Nathan LabenzZapier 首席执行官 Wade Foster 对 Nathan Labenz 说,模型在真实自动化任务上的准确率最高只有 40%,用户不会离开他们的日常主力工具,制胜之道是通过 MCP 交付无界面(headless)工具。
2:06:11EN → 简体中文Lindy 跑在 DeepSeek 上,CEO 却主张禁用中国模型主持 Nathan LabenzFlo Crivello 向 Nathan Labenz 讲述 Lindy Teammate 如何住在 Slack 里、如何用两次模型调用就调出 20 亿个 token 的记忆,以及他为什么仍想禁止那些目前支撑着这款产品的廉价中国模型。
1:47:38EN → 简体中文19 个神经元就能开车,Liquid AI 想把基础模型装进每一块芯片主持 Nathan LabenzRamin Hasani 从线虫只有 300 个细胞的大脑讲起,一直讲到将在梅赛德斯-奔驰汽车里开口说话的 600 兆字节模型,并解释为什么如今的架构搜索,已经胜过那些凭经验拍板的“架构复仇者”。
1:34:54EN → 简体中文六个月、八成用户流失、五倍的 Token主持 Nathan LabenzTasklet 首席执行官 Andrew Lee 在《The Cognitive Revolution》中讲述了他如何重写整个技术栈,为什么大多数流失的用户会转向 Anthropic,以及他为什么认为只有三类软件公司能活下来。
2:38:48EN → 简体中文一千次搜索只要五分钱,高分也不必靠作弊主持 Nathan Labenz在《Cognitive Revolution》的一期早间节目里,Ceramic 的 Anna Patterson 把廉价搜索、GPT-5.5 干净的 Vending-Bench 成绩、Zvi 关于模型福利的主张,以及能把矩阵乘法能耗降低约 30 倍的模拟芯片放在一起讨论。
1:57:56EN → 简体中文一亿行代码,每行 20 美分:走进 Blitzy 的企业级编码流水线主持 Nathan Labenz首席执行官 Brian Elliott 与首席技术官 Sid Pardeshi 向 Nathan Labenz 讲述,Blitzy 如何把庞大的代码库画成一张地图,再让成千上万个动态生成的智能体,在几天内完成一个要做好几个月的项目的大部分工作。
2:06:09EN → 简体中文一次 ChatGPT 查询,相当于微波炉运行一秒主持 Nathan LabenzAndy Masley 与 Nathan Labenz 一起算 AI 的能源和用水账:从一条提示词,到规模达 80 吉瓦(GW)的数据中心建设。
1:32:38EN → 简体中文波兰语只占前沿训练数据的 1%,所以波兰自己做了一个模型主持 Nathan Labenz波兰国家信息处理研究所的 Marek Kozlowski 讲解 PLLuM 如何借助语言适配、有机指令和本地部署的小模型,让一个中等规模的国家掌握自己的 AI。
1:37:25EN → 简体中文Fin 的解决率从 35% 升到 65%,Intercom 说模型只带来了几个百分点主持 Nathan LabenzEoghan McCabe 和 Fergal Reid 谈生产环境中的 A/B 测试、按结果收费的 99 美分定价,以及为什么 GPT-4 在大多数客服工作上已经足够聪明。
2:14:59EN → 简体中文永远押注模型:Shortwave 的 Andrew Lee 如何把 Tasklet 做成一路到底的智能体主持 Nathan Labenz这位 Firebase 联合创始人认为,工作流软件已经过时,MCP 只是可选项,而 AI 创业公司剩下的唯一持久优势是速度。
2:16:17EN → 简体中文横跨三大洲训练的 100 亿参数模型,与每小时 1.49 美元的 H200主持 Nathan LabenzPrime Intellect 的两位创始人提出一份四步计划,要把全球闲置的 GPU 变成共同拥有的智能;他们还认为,强化学习(reinforcement learning)刚刚让他们的工作变得更容易了。
2:11:15EN → 简体中文50% 的灭绝概率,还有人人都用得起的 50 美元 GPT-4主持 Nathan LabenzEmad Mostaque 向 Nathan Labenz 解释了他为什么把末日概率(p(doom))定在五五开,为什么一个五瓦的模型会改变能源之争,以及 Intelligent Internet 将如何用一种类似比特币的代币,为全民基础 AI(universal basic AI)提供资金。
55:16EN → 简体中文Gemini API 半年增长 14 倍,谷歌产品经理谈追赶之路主持 Nathan LabenzLogan Kilpatrick 和 Shrestha Basu Mallick 谈到搜索接地(grounding)、Gemini Flash 在价格与延迟上的独特位置,以及为什么排行榜上几乎打平,谷歌在多数开发者的候选名单里仍排第三。
2:24:18EN → 简体中文MMLU 在训练后期才脱离随机水平,loss 只是一个警报主持 Nathan LabenzZyphra 的训练负责人讲解了 Zamba 2 的混合架构、真正重要的评测,以及小型实验室仍需重新摸索的那些技术诀窍。
1:51:00EN → 简体中文从十个标杆样本起步:AI 自动化三步法主持 Nathan LabenzOpenAI 开放 GPT-4o 微调的第二天,Nathan Labenz 拆解了他沉淀三年的一套方法,讲怎样挑选工作、提取隐性判断,以及提升模型表现。
1:21:53EN → 简体中文HippoRAG 以十分之一的在线成本,追平迭代检索主持 Nathan Labenz受海马体启发的知识图谱,让多跳(multi-hop)问题可以跳过蛮力式的文档爬梳。
1:10:07EN → 简体中文同样的智能,只要 1% 的价格:Logan Kilpatrick 谈 Gemini Flash主持 Nathan Labenz前 OpenAI 开发者关系负责人、现任 Google AI Studio 产品经理的 Logan Kilpatrick,讲解 Gemini 1.5 Flash 实际改变了开发者的哪些做法。
1:42:17EN → 简体中文最便宜的推理服务商,才是最危险的主持 Nathan LabenzFireworks AI 的两位联合创始人 Lin Qiao 和 Dmytro Ivchenko 解释了补贴出来的 GPU 账单为什么会消失,低秩适配(LoRA)服务如何能把成本降低百倍,以及真正值得在意的对手为什么是 OpenAI。
1:43:07EN → 简体中文一个智能体(Agent)发了五条推文,5000 人没有一个察觉主持 Nathan LabenzMultiOn 创始人 Div Garg 在 Cognitive Revolution 节目中讲解了 2024 年初网页智能体(web agent)的实际能力与成本,以及为什么护栏必须放在模型之外。
1:17:20EN → 简体中文Hume 想把幸福感写进目标函数,一次测量 53 种情绪主持 Nathan LabenzAlan Cowen 向 Nathan Labenz 介绍了 Hume AI 如何通过脸部、声音和语言读取情绪,以每小时 1.66 美元的价格提供定制模型,并主张用长期幸福感(well-being)覆盖 AI 的所有其他目标。
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