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1:03EN → 简体中文为什么《EVE Online》适合用于 AI 研究Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释游戏中持续运转的经济和玩家联盟为何可能为长期规划能力提供高难度测试。
18:09EN → 简体中文使用可验证奖励训练 GPT-OSS 的 2048 策略Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示本地 Unsloth 笔记本、奖励检查，以及一次在 RTX 5090 上运行的 2048 训练。
2:01:29EN → 简体中文AI 投资、编程竞赛与未来经济：Forward Future 直播Matthew Berman, Nick Wentz, Mike Maples, Ahmed El-Kishky, Emad Mostaque · Forward FutureMike Maples、Ahmed El-Kishky 和 Emad Mostaque 与 Matthew Berman、Nick Wentz 讨论 2025 年 9 月的 AI 创业、推理研究和经济变化。
17:20EN → 简体中文用 Vibe Coding 构建登录页和俄罗斯方块 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 试验 AI 编写代码，反复修复问题，并训练一个基础游戏智能体。
21:10EN → 简体中文Sam Altman 对 2025 年 AI 编程的预测与三个观察Matthew Berman, Sam Altman · Forward FutureMatthew Berman 解读推理模型、软件智能体与 AI 经济学的预测，并区分编程竞赛成绩和更广泛的实际工作。
10:01EN → 简体中文DeepSeek R1 的代码优化与一项 3 美元的视觉计数实验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 研究了一次人类引导的代码改进和一项小规模强化学习实验，并思考它们对 AI 研究的意义。
30:29EN → 简体中文研究者如何理解 o1 式推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇关于策略初始化、奖励、搜索和强化学习的综述，以及推理模型面临的开放问题。
21:00EN → 简体中文Jim Fan 的基础智能体愿景：技能、机器人身体与仿真Matthew Berman, Jim Fan · Forward FutureMatthew Berman 解读 Minecraft 智能体、不同机器人形态和仿真研究，探讨它们如何推动更通用的具身 AI。