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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。
2:50:40EN → 简体中文他们给她离开的可能性标了价,然后才把信交到她手上主持 Nathan LabenzNathan Labenz 首播了 Joel Borgen 与 AI 合著的小说《The Receipt Horizon》的前四章。故事发生在战后世界,一个单一超级智能让每个人过得舒适、被量化打分,又悄悄把人排除在决策之外。
2:06:41EN → 简体中文把 J-space 清零,模型的隐藏目标在第一个 Token 上就亮了主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的每周精选:Anthropic 的全局工作空间(global workspace)论文、AI 超级预测者、开放的视频世界模型,以及一款把推理当作数据搬运问题来解的芯片。
1:23:53EN → 简体中文创作者为去除语气词叫好,却对生成式视频喝倒彩主持 Nathan LabenzDescript CEO Laura Burkhauser 把同一批客户对 AI 的三种不同程度的反应分开来看:他们喜欢确定性的按钮,想要又忍不住数落的智能体(Agent)式协同剪辑助手,以及他们明确讨厌的生成式视频。
1:19:10EN → 简体中文原本要拍几个月的机械臂镜头,如今收进了一条提示词里主持 Nathan LabenzLuma Labs 的 Amit Jain 与 Jiaming Song 谈 Ray 2、少样本镜头概念,以及他们为什么认为视频模型处在通往通用人工智能(AGI)的路上。
1:41:29EN → 简体中文Fiverr CEO 发出警醒备忘录:AI 不会抢走你的工作,会用 AI 的同行才会主持 Nathan LabenzMicha Kaufman 在 Nathan Labenz 的节目里讲,这家成立 15 年的自由职业平台正试图给创作者配上他们自己的模型,而不是任由公开的 AI 免费吞掉他们的作品。
2:27:59EN → 简体中文主持人给出 10% 到 90% 的 P(doom),有人问他的节目是否也这样讲主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Liron Shapira 坐在桌子的同一侧,用一周的 AI 新闻来检验:人类灭绝的可能性究竟有多大。
54:45EN → 简体中文几兆的《毁灭战士》,几吉的模型:Runway 为何押注泛化主持 Nathan LabenzRunway 首席技术官 Anastasis Germanidis 在 The Cognitive Revolution 节目里谈到:为什么视频比文本更完整地记录了世界,物理规律为什么无需编程就会自己出现,以及一家小实验室如何与近乎无限的算力竞争。
46:47EN → 简体中文像改文档一样剪视频:Descript 如何让 AI 坐上副驾驶主持 Nathan LabenzDescript 首席执行官 Andrew Mason 聊 Underlord、为什么时间线必须被淘汰,以及一款贵十倍的剪辑器会是什么样子。
1:03:22EN → 简体中文40 人团队年收入 3500 万美元:HeyGen 把 AI 数字人做成了生意,不再只是演示主持 Nathan LabenzJoshua Xu 和 Benchmark 的 Victor Lazarte 向 Nathan Labenz 讲述,这款替代摄像机的产品如何发展到 4 万多家企业客户,以及为什么这一期里有一半的出镜面孔是假的。
1:29:14EN → 简体中文55% 的人做过清醒梦,Prophetic AI 想让其他人每晚都能做一次主持 Nathan LabenzProphetic AI 联合创始人 Eric Wollberg 和 Wesley Berry 向 Ate-a-Pi 介绍了这条头带:它集成脑电图(EEG)与聚焦超声,由神经 Transformer 引导,目的是在快速眼动睡眠(REM)期间点亮前额叶皮层。
1:34:11EN → 简体中文从扫描仪中的四十小时到一小时:借助共享的大脑空间重建你所看到的画面主持 Nathan LabenzPaul Scotti 讲述 MindEye2 如何用一小时的数据,把新受试者的功能磁共振成像(fMRI)数据映射到 CLIP 中,以及为什么一个线性层加上更好的图像生成器,改变了读心的成本。
1:01:53EN → 简体中文陪伴类应用的打开频率是 TikTok 的两倍:a16z 只投“怪但能跑通”的消费产品主持 Nathan Labenza16z 消费团队合伙人 Anish Acharya 与 Justine Moore 向 Nathan Labenz 介绍他们面向 AI 原生消费应用的“丰饶议程”。
1:21:28EN → 简体中文提示词是个 bug:Suhail Doshi 押注对像素的控制主持 Nathan Labenz这位 Mixpanel 创始人告诉 Nathan Labenz,一个云端浏览器、一条引发抵制的推文,以及一次周四放出的模型权重,如何塑造了 Playground AI 对图像的押注。
1:30:21EN → 简体中文一百万张 DALL-E 图片,提炼成十二分钟的影片主持 Nathan LabenzWaymark 的 Stephen Parker 和 Josh Rubin 讲述了他们如何把 DALL-E 2 生成的静帧做成叙事短片《The Frost》,以及下一代视频模型会带来哪些改变。
2:32:49EN → 简体中文GPT-4 答不对一顶空心礼帽的谜题,好莱坞的 AI 协议只堵上了一半漏洞主持 Nathan Labenz编剧 Trey Kollmer 回来了,带来罢工进展、版权讲解,以及一道连最好的模型也会答错的谜题。
1:03:40EN → 简体中文AI 浪潮的钱会流向谁:初创公司,还是已经在位的巨头?主持 Nathan LabenzStability AI 的 Emad Mostaque 与 Slow Ventures 的 Sam Lessin 辩论:生成式 AI 究竟是新公司的洗牌者,还是 Meta、谷歌和好莱坞的延伸者。
1:41:45EN → 简体中文编剧不是卢德分子,他们在争的是:模型归谁掌握主持 Nathan Labenz三位美国编剧工会(WGA)成员向 Nathan Labenz 讲述,ChatGPT 在编剧室里已经能做什么,以及这次罢工想要挡住的两种制片公司噩梦。
1:20:55EN → 简体中文过去定制一个声音要花 10,000 美元,现在十分钟音频就能克隆主持 Nathan LabenzPlay.ht 的 CEO Mahmoud Felfel 在与 Nathan Labenz 的对话中,讲述了文本转语音(TTS)如何从机械的云端 API,跃升为导演级的声音生成,以及公司为何正在加紧遏制滥用。
1:02:57ENVirtual Biopsies in One Second: How a Seven-Year-Old CycleGAN Is Beating Newer Models in the Clinic主持 Nathan LabenzTanishq Mathew Abraham explains how deep learning turns label-free 3D tissue images into virtual H&E stains fast enough to guide tumor surgery.
1:17:31ENImage AI Is Still at the GPT-2 Stage: Suhail Doshi on Building a Unified Vision Model主持 Nathan LabenzPlayground AI's founder explains why image generation has barely begun to deliver real utility, and why his team is betting 2024 on editing and a single model that can create, edit and understand pixels.








