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56:31EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年10月6日播客后训练赢在推理：为什么掌控权重，胜过押注某一家实验室主持 Jacob EffronApplied Compute 的 CEO Yash Patil 认为，掌控权、私有评测，以及在最大的工作负载上做后训练，比担心前沿实验室变得恶意更重要。
1:06:36EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年6月12日播客账单一夜翻倍，接下来 API 可能会消失主持 Jacob Effron隔了半年，Ari Morcos 和 Rob Toews 再次与 Jacob Efron 碰面，讲了为什么编程智能体终于能用了，为什么接近前沿的开放权重模型可能已经见顶，以及算力短缺为何可能让公开 API 被拔掉插头。
1:09:48EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年12月5日播客中国 AI 实验室从 15 家减到 6 家，算力差距是 15 比 1主持 Jacob EffronJordan Schneider 在《Unsupervised Learning》节目中说，中国的模型是私人资本的故事，北京仍然从硬件的角度看问题。西方真正的优势，在于它能够对外供应的芯片，并非什么国家统筹的总体规划。
54:53EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年6月17日播客一个免费投票榜烧掉 200 万美元，之后却融到了 1 亿美元主持 Jacob EffronDatabricks 联合创始人 Ion Stoica 解释了 LMArena 为何存在，中国为何在开源（open source）模型上占据优势，以及为什么真正拖住 AI 的仍然是可靠性，而不是又一条规模定律（scaling law）。
45:06EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年3月5日播客Mike Schroepfer：AI 的瓶颈是电力，一艘超级油轮装的聚变燃料就够美国用一年主持 Jacob EffronMeta 前首席技术官（CTO）对 Redpoint 说，超大规模云厂商（hyperscaler）的需求为何是气候故事的核心，Llama 的本质为何是一场“获取”布局，以及明天的 CTO 为何依然取决于优先级队列（priority queue）。
1:24:57EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年1月21日播客50000 块 GPU 的上限，和 1700 块芯片的漏洞主持 Jacob EffronSemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 梳理 AI 扩散规则、中国的算力困境，以及 xAI 如何在孟菲斯一座封闭的家电工厂里搭起一个 100000 块 GPU 的集群。
40:00ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客The Winds of Change: How Mistral Plans to Win the Open-Model Era主持 Jacob EffronArthur Mensch explains Mistral's open-source strategy, enterprise distribution, model research, and views on AI regulation and sovereignty.
1:12:15ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客The Open-Model Vibe Check: China, Containment, and the Data Moat主持 Jacob EffronJacob Effron and guests debate Chinese open-weight models, distillation, containment policy, the OpenAI–Hugging Face incident, and Cursor's data advantage.
50:23ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客OpenAI’s Platform Bet: Where AI Value Accrues, Why Open Source Trails, and When Superintelligence Arrives主持 Jacob EffronPeter Welinder explains OpenAI’s platform strategy, the case for proprietary frontier models over open source, the enterprise hallucination problem, and his speculative timeline for AGI and superintelligence.