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1:35:29ENUber Burned a Year of Tokens in 13 Weeks. Retrieval Is How Agents Win主持 Nathan LabenzMongoDB Field CTO of AI Pete Johnson argues that agent performance now hinges on retrieval quality, not on stuffing million-token context windows.
1:29:02EN → 简体中文她从不读取你的一行数据,答案准确率仍能过 95%主持 Nathan LabenzIllumex 首席执行官 Inna Tokarev Sela 向 Nathan Labenz 讲述:一个只用元数据训练的柏拉图式行业本体(ontology),如何把企业软件坍缩成一场对话。
1:21:53ENHippoRAG Matches Iterative Retrieval at One-Tenth the Online Cost主持 Nathan LabenzA hippocampus-inspired knowledge graph lets multi-hop questions skip the brute-force document crawl.
1:25:10EN → 简体中文谷歌索引的十分之一,99.9% 的召回率:20 个人如何做出 Brave Search主持 Nathan LabenzJosep M. Pujol 带着《The Cognitive Revolution》了解 Brave 以隐私为先的索引、混合检索技术栈,以及 Nathan Labenz 如今希望自己的产品团队也来用的 Search API。
1:27:01EN → 简体中文三百万封邮件、十次大语言模型(LLM)调用、六个模型:Shortwave 的检索增强生成(RAG)实战手册主持 Nathan LabenzFirebase 创始人 Andrew Lee 向 Nathan Labenz 拆解检索技术栈,这套技术让一个 Gmail 收件箱变成了能干活的 AI 助手。
1:23:09EN → 简体中文AI 任务的合适大小,就是你能检查得了的那么大主持 Nathan LabenzElicit 联合创始人 Andreas Stuhlmüller 与 Jungwon Byun 讲述,一个十二人的研究助理如何把摘要中的幻觉数从 1.5 降到 0.5,大约每一周半发布一次更新,并把任务拆解视为在不依赖黑箱的前提下投入更多算力的办法。
Google 给你 3300 万条结果,Exa 只想给你 54 条主持 Nathan LabenzExa 首席执行官 Will Bryk 向 Nathan Labenz 讲述:搜索与研究为什么是两份不同的工作,以及一位面向网络的 AI 图书管理员为什么从第一道过滤开始就必须基于神经网络。
1:53:08EN → 简体中文GPT-4 写 SQL,四张表就是崩溃点主持 Nathan LabenzJuan Sequeda 谈为什么知识图谱(knowledge graph)是基础模型(foundation model)所缺的那个准确、可解释的“大脑”。
1:32:40EN → 简体中文教会 GPT-3.5 击败 GPT-4 的历史学家主持 Nathan LabenzMark Humphries 谈一公里长的未读纸质档案、嵌入(embeddings)模型看不懂的皮毛贸易行话,以及廉价的处理能力为什么会迫使历史被重写。
1:26:30EN → 简体中文这些数据大多从未进过数据库:Chroma 战时 CTO 谈 RAG主持 Nathan LabenzAnton Troynikov 重返《认知革命》,主张检索质量主要取决于嵌入(embedding),Chroma 应当掌控检索增强生成(RAG)的整个闭环;GPT 则仍然通不过一项基础推理测试:康威的“生命游戏”(Game of Life)。
1:56:16ENThey Used Humans as Stand-In AIs. Now 250,000 People Run Elicit.主持 Nathan LabenzOught's founders tell Nathan Labenz why open-ended reasoning has to be decomposed, supervised, and grounded—not scaled until it merely looks persuasive.
1:26:20ENForty Dollars to Index Joe Rogan: Chroma, Shovels, and the Wright Flyer Era of ML主持 Nathan LabenzChroma co-founder Anton Troynikov on embeddings as the storage layer for language-model apps, Stable Attribution, and why machine learning is still flying on intuition.









