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3:15:07EN → 简体中文写作不再像读研究生,维基百科才跑了起来嘉宾 Jimmy Wales · 主持 Lex Fridman吉米·威尔士在与 Lex Fridman 的对谈中,讲了 Nupedia 七阶段审稿为何走向终结,维基百科为何至今不挂广告、也不向政府低头,以及大语言模型到底该在百科全书里做什么。
2:31:48EN → 简体中文不能自动驾驶的汽车,将跟马差不多有用嘉宾 Elon Musk · 主持 Lex Fridman在一场围绕特斯拉 Autopilot 展开的 Lex Fridman 对谈中,马斯克提出:驾驶员的每一次操作都是一种错误;今天的硬件已经足以支撑全自动驾驶;而与其盯着人看,不如让系统比人更安全,这件事很快就会变得不那么重要。
1:28:46EN → 简体中文这家语音公司,靠给自己的训练数据做标注赚钱嘉宾 Dan Kokotov · 主持 Lex FridmanRev 工程副总裁 Dan Kokotov 向 Lex Fridman 讲解,为什么每分钟 1.25 美元的人工转录、14% 的机器词错率和双边自由职业者市场,是同一个飞轮。
1:12:03EN → 简体中文小鼠不会得阿尔茨海默病:Daphne Koller 谈培养皿里的疾病嘉宾 Daphne Koller · 主持 Lex FridmanCoursera 联合创始人、insitro 首席执行官谈为什么多数疾病并非单一疾病,如何把细胞变成数据,以及过度自信的神经网络为什么可能致命。
1:17:29EN → 简体中文算法已经更好,诊所却还在用 1967 年的标准嘉宾 Regina Barzilay · 主持 Lex FridmanMIT 的 Regina Barzilay 讲,深度学习(deep learning)为什么已经胜过乳腺癌的“密度”评分,而数据、法律责任和激励机制为什么仍然推不动改变。
57:44EN → 简体中文Kevin Scott:把 AI 当作哈希表来用,用别人赚了多少衡量平台嘉宾 Kevin Scott · 主持 Lex Fridman微软 CTO 谈激进市场、数据尊严和邓巴数,以及当只有少数公司决定 AI 用来做什么时,平台为何会失败。
32:45EN → 简体中文马斯克:驾驶员的每一次操作都是错误,特斯拉 Autopilot 必须消除嘉宾 Elon Musk · 主持 Lex FridmanMIT 发表了一项关于驾驶员使用 Autopilot 时功能性警觉的研究后,Lex Fridman 与马斯克坐下来,讨论车内摄像头、车队数据,以及人是否还应该留在驾驶回路里。
1:07:35ENWhy AI Will Never Be Perfect: Lex Fridman's Case for Keeping Humans in the Loop主持 Lex FridmanIn MIT 6.S093's opening lecture, Lex Fridman lays out five research areas of human-centered AI, from machine teaching to arguing machines that flag their own uncertainty.
1:11:50ENData Is Everything: Teaching Self-Driving Cars to Understand the Human Behind the Wheel主持 Lex FridmanIn an MIT lecture, Lex Fridman shows how deep learning can sense pedestrians, driver posture, gaze, emotion and cognitive load, and why that matters for human-centered autonomy.
15:43ENInside RIDER: The Rugged Black Box Behind MIT's Large-Scale Driving Study嘉宾 MIT-AVT · 主持 Lex FridmanA walkthrough of the data-collection device MIT-AVT uses to record drivers and vehicles in semi-autonomous cars month after month.
11:29ENWhy Tesla AI Day Was the Most Impressive Real-World AI Effort Lex Fridman Has Seen主持 Lex FridmanLex Fridman walks through the neural network, data annotation, Dojo and Tesla Bot announcements and what they say about solving real-world robotics.








