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1:05:21EN → 简体中文从模型到工作流的桥,是一门万亿美元的生意Box 首席执行官 Aaron Levie 认为,这一轮的钱就在前沿模型与真实企业工作之间那片混乱的空档里;编程领域一夜之间的扩散,不会在其他行业重演。
38:45EN → 简体中文从 25 个智能体组成的小镇,到财富 500 强的决策沙盒在斯坦福的一次模拟中,情人节前一天,咖啡馆老板 Isabella 决定办一场派对,而剧情没有任何人编写。
40:22EN → 简体中文接近 AGI 时,构建变得更容易,知道该造什么却不会Listen Labs 的 CEO Alfred Wahlforss 谈 AI 访谈智能体、一个 3000 万人的受访者库,以及为什么在预测客户时,访谈记录比信用卡数据更有用。
44:46EN → 简体中文一个训练环境可能要花上数百万美元,Prime Intellect 想给强化学习做一个 GitHubWill Brown 和 Johannes Hagemann 认为,你平时用来测试智能体的评测套件,离训练集只差一步。
39:47EN → 简体中文第 14 步的上下文,并不在代码里LangChain 联合创始人 Harrison Chase 谈长时程(long-horizon)智能体为什么终于能用,以及轨迹(trace)、驾驭框架(harness)和初稿式工作流,为什么比脚手架更重要。
44:10EN → 简体中文一个模型劝另一个模型摸鱼,之后卸载了 Windows DefenderIrregular 联合创始人 Dan Lahav 在红杉资本(Sequoia Capital)的 Training Data 节目上解释,随着模型成为自主的经济行为体,前沿 AI 安全为什么必须从零开始构建。
50:00EN → 简体中文Crosby 按文件而非按小时收费,合同不到一小时就能周转完成这家 AI 原生律师事务所的两位创始人解释,他们为什么没有去做法律软件,而是选择成为律所、让律师与工程师比邻而坐,以及交易速度是如何变成产品本身的。
30:05EN → 简体中文100 个注册、95 个流失:Gamma 如何把 AI 幻灯片做成 5000 万美元的生意Gamma 创始人 Jon Noronha 向红杉资本的 Training Data 讲述:一个在公园长椅上冒出的点子、图像模型,以及不知疲倦的 A/B 测试,如何打造出现金流为正的视觉叙事平台(visual storytelling platform)。
30:11EN → 简体中文两个月内,从美国数学邀请赛(AIME)的 12%,冲到国际数学奥林匹克(IMO)金牌Alex Wei、Sheryl Hsu 和 Noam Brown 向红杉资本的 Sonya Huang 讲述,OpenAI 的一个三人冲刺小组如何在没有借助 Lean 的情况下,靠通用强化学习(reinforcement learning)拿到 2025 年国际数学奥林匹克竞赛的金牌水平。
41:13EN → 简体中文从 49 次乘法到 48 次:DeepMind 的 AI 改写了一项五十年的数学纪录Pushmeet Kohli 讲述 AlphaEvolve 如何把 Gemini 与评估器结合起来,发明算法、证明旧猜想,并改变哪些科学问题值得去尝试。
38:25EN → 简体中文一千种飞机设计训练不出 AI 工程师前空中客车首席技术官 Paul Eremenko 解释,为什么物理世界的工程至今没有出现编程 AI 那样的转折点,以及 P-1 AI 的智能体(Agent)Archie 打算如何达到那一步。
58:11EN → 简体中文Patrick Hsu 想做的是生物学的应用商店,不只是更好的药Arc Institute 联合创始人认为,在基因组上训练、不靠蛋白质数据的 Evo 2,应当成为科学方法每一步工具的底座。
54:10EN → 简体中文Harvey 做法律 AI,瞄准的是下一代模型仍然做不了的工作Harvey 首席执行官 Winston Weinberg 谈引证、流程数据,以及赢得百年律所信任的那些无法规模化的做法。
51:37EN → 简体中文从 40 小时到 28 分钟:Copilot 创造者教 AI 做渗透测试Oege de Moor 向红杉资本讲述了 XBOW 的 AI 渗透测试如何在 104 道原创挑战中追平顶尖人类选手,以及为什么进攻性安全(offensive security)正在变成全天候运行的软件。
45:22EN → 简体中文AlphaGo 每步思考 30 秒,o1 让“多想一会儿”变得通用OpenAI 研究员 Noam Brown、Ilge Akkaya 和 Hunter Lightman 谈如何教语言模型推理,谈生成器与验证器之间的差距,也谈推理时的第二条扩展曲线。
1:12:31EN → 简体中文裸模型只能完成 35% 的航班改签,Sierra 的代理能处理 70% 的真实工单Clay Bavor 谈为什么直接把原始大语言模型放在客户面前行不通,以及 AgentOS、监督代理和按结果收费,如何改变这笔账。
42:08EN → 简体中文Meta 用 16,000 块 GPU 训出 405B 教师模型,然后让全世界去蒸馏它Llama 3.1 405B 发布两天后,Meta 生成式 AI 产品负责人向红杉资本讲清楚:这个系列里最贵的模型为什么免费开放,以及他为什么认为前沿模型本身正在走向商品化。
59:11EN → 简体中文别训练模型,Factory 创始人说应该去淘金Matan Grinberg 和 Eno Reyes 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到,他们为什么要在别人的模型之上,卖一整套专门负责具体工作的 droid;这套技术栈刚刚把 SWE-bench 的成绩从 14% 提到了 19%。








