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筛选结果

15 篇
排序
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。模型与训练Post-trainingReinforcement Learning+3
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。模型与训练通用人工智能AI research+3
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。模型与训练AI research编程智能体+3
59:41EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月22日播客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。模型与训练World modelsReinforcement Learning+3
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。模型与训练World modelsAI research+3
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。模型与训练Continual learningReinforcement Learning+3
1:03:00EN
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年1月29日播客A Model That Solves New Math Problems Every Week Still Isn't AGI主持 Jacob EffronFormer OpenAI research VP Jerry Tworek on why scaling still works, why models go hopeless when they fail, and why he left to chase continual learning.模型与训练Reinforcement LearningAGI Timelines+3
57:52EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年8月13日播客目标是 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。模型与训练AI for scienceComputational Biology+3
47:00EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月8日播客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)。模型与训练评估Post-training+3
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。模型与训练Reasoning & test-time computeScaling Laws+3
1:07:32EN
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年12月18日播客o1 Is a New Generation — and the Day AGI Arrives Will Feel Boring主持 Jacob EffronOpenAI’s former chief research officer Bob McGrew on why o1 is a 100x leap, why agents stall on reliability, and why AGI may land as office tedium rather than a single dramatic moment.模型与训练Reasoning & test-time compute智能体工程+3
48:18EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年12月6日播客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。模型与训练Reasoning & test-time compute通用人工智能+3
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。模型与训练Reasoning & test-time computeAI research+3
1:10:19EN
Unsupervised 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.模型与训练RoboticsAI research+3
57:25EN
Unsupervised 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.模型与训练Reasoning & test-time computePost-training+3