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50:57EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年7月9日播客一万亿美元的 GPU 五年后只值 1000 亿美元：LSTM 提出者 Jürgen Schmidhuber 这样说主持 Jacob Effron这位 AI 先驱在《Unsupervised Learning》节目中对 Jacob Effron 说，他为何对这项技术极为乐观，却对买下芯片的模型公司极为悲观。
1:13:33EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年6月3日播客一万亿个 Token 之后，概念终于落地：Łukasz Kaiser 谈 Transformer 仍然缺什么主持 Jacob Effron《Attention Is All You Need》合著者在 Unsupervised Learning 节目中表示，Transformer 大概率会继续胜出，但它们学习的方式仍然与人不同。
1:21:56EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月15日播客Yann LeCun 离开 Meta：大语言模型通向不了智能主持 Jacob Effron这位图灵奖得主对 Jacob Effron 讲述了他为何从 Meta 分拆出 AMI Labs，为何类 JEPA 的世界模型胜过像素生成器，以及他为何认为 Hinton 在 2023 年改变了看法。
58:46EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年4月9日播客OpenAI 首席科学家给出两个时间点：9 月前做到研究实习生，2028 年前做到自动化研究员主持 Jacob EffronJakub Pachocki 在 Jacob Effron 的节目上解释，为什么这些时间表依然成立，为什么持续学习并不是弯路，以及为什么在产品中展示思维链，会让训练信号与监控相互对抗。
1:03:00EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年1月29日播客每周都能解出新数学题的模型，仍然不是 AGI主持 Jacob Effron前 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 谈规模化为什么依然有效、模型失败后为什么会陷入“绝望”，以及他为什么离开去追求持续学习。
1:18:05EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年12月18日播客AI 研究的真正瓶颈是算力，缺的不是点子主持 Jacob EffronNeurIPS 之后，Ari Morcos 和 Rob Toews 与 Jacob Effron 坐下来争论：模型是否遇到平台期、SSI 的保密、OpenAI 的烧钱，以及几项尖锐的 2026 年押注。
57:31EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月22日播客衡量模型的新标尺：它们能独立工作多久主持 Jacob EffronClaude 4 发布当天，Anthropic 研究员 Sholto Douglas 认为，AI 的下一阶段不再主要比谁能解更难的谜题，而是比谁能在无人监督的情况下持续工作数小时。
1:10:23EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年3月17日播客每美元一百万个 Token：为什么 Noam Shazeer 认为推理算力（inference compute）仍未被充分挖掘主持 Jacob EffronTransformer 共同发明人 Noam Shazeer 与 Gemini 研究员 Jack Rae 讲述测试时算力（test-time compute）、Ilya Sutskever 对通用人工智能（AGI）的批评，以及一个四岁孩子如今能给老师讲蜥蜴的故事。
1:06:48EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年10月3日播客o1 又慢又难用，Percy Liang 仍然认为它是个转折点主持 Jacob Effron斯坦福大学的 Percy Liang 把 OpenAI 的 o1 一分为二来看：作为产品令人失望，作为研究信号，却可能是这几年最重要的一个。
1:10:19ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客The Robot That Folded the Laundry: Physical Intelligence’s Three Frontiers主持 Jacob EffronKarol Hausman and Danny Driess explain how robot foundation models moved from coded primitives to web-scale pretraining, and why performance is now the hard gate.
58:19ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客Runway's Chris Valenzuela on Why Taste Beats Tools in Generative Media主持 Jacob EffronChris Valenzuela, CEO of Runway, explains why generative media is still early, how taste and iteration shape the work, and what has to change before AI media becomes a new art form.
57:25ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客From RAG to Reasoning: Why the Future of AI Is a System, Not a Model主持 Jacob EffronDouwe Kiela explains what OpenAI's o1 reveals about test-time compute, why enterprise AI must be specialized, and where post-training and evaluations are heading.