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15 篇排序
56:31EN → 简体中文后训练赢在推理: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。
50:57EN → 简体中文一万亿美元的 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。
59:41EN → 简体中文GPT 时刻还没有降临到视频上,但 AGI 也许已经到来主持 Jacob Effron谷歌 I/O 2026 大会次日,Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals 认为,世界模型、文件系统式记忆,以及复杂度无限的强化学习环境,将定义前沿模型的下一个时代。
1:21:56EN → 简体中文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。
57:52EN → 简体中文目标是 1%,实验室做到了 20%:Chai Discovery 把抗体设计搬到了电脑上主持 Jacob EffronJoshua Meier 谈 AI 药物发现的三波浪潮,为什么 Chai-2 对分子来说就像 Photoshop,以及为什么 1% 的命中率本应足以改变整个行业。
47:00EN → 简体中文评测的保质期只有三个月,就算前沿模型停止进步,也够创业公司再做十年主持 Jacob EffronOpenAI 的 GPT-4.1 后训练(post-training)负责人 Michelle Pokrass 在 Unsupervised Learning 节目中讲述:团队在训练前花了三个月做评测,智能体(Agent)的失败更多出在工具和上下文的接入上,智力本身倒在其次,并说明了什么时候该用强化微调(RFT)。
1:10:23EN → 简体中文每美元一百万个 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。
1:07:32EN → 简体中文o1 已是新一代模型,通用人工智能(AGI)到来那天可能平淡无奇主持 Jacob EffronOpenAI 前首席研究官 Bob McGrew 谈:为什么 o1 是 100 倍的跨越,为什么智能体(Agent)会卡在可靠性上,以及为什么 AGI 可能以办公室里的琐碎事务降临,而没有一个惊天动地的时刻。
48:18EN → 简体中文Noam Brown:没有硬墙,只有八个数量级的余地主持 Jacob Effron一次 ChatGPT 查询大约一分钱。他说,社会最关心的那些问题,值一百万美元。
1:06:48EN → 简体中文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。
1:10:19ENThe 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.
57:25ENFrom 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.









