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1:56:40EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年8月8日播客周期表早已在权重里主持 Nathan LabenzGoodfire 首席技术官 Dan Balsam 向 Nathan Labenz 讲述，概念流形、预测性数据调试，以及每月 1000 美元的研究智能体，如何把可解释性变成一款产品。
1:48:43EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年5月1日播客奖励从 3 涨到 180，Hacker News 上的标题全是谷歌裁员主持 Nathan LabenzCoreWeave 的 Kyle Corbitt 带 Nathan Labenz 讲 GRPO、评分标准（rubric）、强化学习环境，以及为什么大多数奖励作弊（reward hacking）只要知道去找，就很容易发现。
1:39:05ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月29日播客The Summer GPT-5 Disappointed Does Not Mean AI Progress Has Stalled主持 Nathan LabenzNathan Labenz tells Erik Torenberg why the GPT-5 backlash mixed up product mishaps, naming chaos, and a real jump in capabilities.
1:01:49ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月2日播客ChatGPT's Co-Creator Left to Put Nature in the Reward Loop主持 Nathan LabenzLiam Fedus and Ekin Dogus Cubuk on why language models still fail at physics, why literature data is too noisy to train on, and why Periodic Labs is aiming at a 200K superconductor.
38:10EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月16日播客格式对了加 5 分，编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调（RFT）、线上反馈和专用小模型，如何把一次性训练变成能持续学习的系统。
1:42:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月8日播客每家前沿实验室每年在数据上花十亿美元，钱究竟花在哪里主持 Nathan LabenzLabelbox 首席执行官 Manu Sharma 谈 150 亿美元的 Scale 交易、强化学习（RL）“训练场”、年收入 25 万美元的 AI 训练师，以及为什么后训练（post-training）如今占去了过去属于预训练（pre-training）的预算。
1:49:41EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年11月21日播客一支十来人的团队，在 Meta 的底座上追平了 Meta 的后训练主持 Nathan LabenzNathan Lambert 讲解 Tulu 3：三阶段配方、1% 与 14% 的教训，以及开放的后训练（post-training）如今为何取决于数据与评测。
3:11:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年9月7日播客Claude 被训练去否认内在生命，一番长谈之后，它却说自己有主持 Nathan Labenz自称“机器心理学家”的 Yeshua God，与 Claude 及其他前沿模型进行了数千小时的长上下文对话，并由此认为，把对齐当作规则来做，是整个行业的核心错误。
1:33:56ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月6日播客The AI Scouting Report: 90 Minutes From GPT-4's Exam Scores to Whether Models Understand主持 Nathan LabenzNathan Labenz spends a solo episode walking through what general-purpose models can do, how they are trained, how capabilities unlock, and whether they understand anything at all.