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3Blue1Brown· 2016年4月1日最速降线：为什么最快下降路径是摆线Grant Sanderson, Steven StrogatzGrant Sanderson 与 Steven Strogatz 探讨 Bernoulli 的光线类比和几何证明。
1:06:39EN → 简体中文
Jane Street· 2016年3月31日Jane Street 为什么使用 OCamlYaron Minsky · Jane StreetJane Street 的一场演讲解释了函数式编程和静态类型如何帮助构建可靠的交易软件，也探讨了选择较冷门语言的代价。
23:58EN → 简体中文Jane Street· 2016年3月31日有效使用 ML：错误、抽象与复杂度管理Yaron Minsky · Jane Street一位 Jane Street 工程师讨论显式处理失败、样板代码、类型系统的克制，以及副作用的实际作用。
1:04:56EN → 简体中文Jane Street· 2016年3月31日Yaron Minsky：Incremental 如何从研究概念走向生产库Yaron Minsky · Jane Street回顾 Jane Street 的 OCaml 自调整计算库背后的算法、内存问题和性能权衡。
1:12:41EN → 简体中文Jane Street· 2016年3月31日Ron Minsky：交易、正确性与 Jane Street 转向 OCamlYaron Minsky · Jane StreetJane Street 的技术人员介绍做市业务，以及可读性、类型和可预测的性能如何影响公司选择 OCaml。
51:35EN → 简体中文Jane Street· 2016年3月31日Yaron Minsky 谈高效 ML：接口、不变量与代码读者Yaron Minsky · Jane Street在 2011 年 Harvard 讲座的第一部分，Jane Street 的 Yaron Minsky 展示 OCaml 接口和类型如何让长期使用的代码更易理解和修改。
52:20EN → 简体中文
GOTO Conferences· 2015年11月1日用 Toyota Kata 持续改进Håkan ForssHåkan Forss 介绍目标状态、教练对话和小实验。
7:27EN → 简体中文3Blue1Brown· 2015年6月21日用图的对偶性证明欧拉公式平面图及其对偶图拥有互补的生成树。数一数它们的边，就能直观证明 V − E + F = 2。
1:36:30EN → 简体中文
Google DeepMind· 2015年5月13日强化学习第 5 讲：无模型控制David SilverDavid Silver 讲解蒙特卡洛控制、SARSA、资格迹和 Q-learning。
6:13EN → 简体中文3Blue1Brown· 2015年3月5日把欧拉恒等式看作旋转：3Blue1Brown 的早期讲解从几何角度理解指数函数如何连接复平面上的加法、乘法与旋转。
9:47EN → 简体中文
Lex Fridman· 2014年6月16日播客 · 2 人对谈Ryan Hall 谈柔术中的原则与优先级嘉宾 Ryan Hall · 主持 Lex Fridman一位缠斗教练讨论基础、细节和学习。
9:16EN → 简体中文Lex Fridman· 2014年6月5日播客 · 2 人对谈Ryan Hall 谈竞赛的价值嘉宾 Ryan Hall · 主持 Lex Fridman一位武术家讨论准备、纪律和诚实反馈。
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Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈硬技能让你进门，软技能决定你能走多远嘉宾 Jules Walter · 主持 Lenny RachitskyYouTube 产品负责人 Jules Walter 把 PM 能力拆成 IQ 与 EQ，并讲怎样用最小请求找到导师、把反馈变成习惯。
1:00:51ENLex Fridman播客Deep Learning From the Ground Up: Hugo Larochelle's One-Hour Tour of Neural Network Foundations主持 Lex FridmanA fast, equation-level walk through feed-forward networks, backpropagation, practical training tricks, dropout and batch normalization, from the 2016 Deep Learning School.
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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客From Autocomplete to Alien Optimizer: Riley Goodside on Three Eras of Prompting主持 Nathan LabenzScale AI's first staff prompt engineer traces how language models went from pure text prediction to instruction following to RLHF, and what that means for building with them.
1:30:46EN → 简体中文Lenny's Podcast播客跳过「末日漏斗」：Cursor 招顶尖 50 人的打法主持 Lenny RachitskyCursor 人才负责人 Adam Ward 讲如何界定角色、画出全球大约 50 人的名单，再持续追他们，而不是招漏斗里活下来的人。
1:45:49ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客Trust at Scale: Elicit's Founders on Reasoning Languages, World Models and Automating the Company主持 Nathan LabenzAndreas Stuhlmüller and Jungwon Byun explain how Elicit keeps frontier models checkable for high-stakes science, and where they think AI reasoning is heading.
1:07:29ENLex Fridman播客Deep Reinforcement Learning from First Principles: Rewards, Q-Learning, Policy Gradients and AlphaZero主持 Lex FridmanLex Fridman's MIT 6.S091 opening lecture walks from the basic RL framework through DQN, actor-critic methods and AlphaZero to the unsolved problem of moving from simulation to the real world.
1:42:04EN → 简体中文Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈先做生命体征测试，再谈把付费增长拧到最大嘉宾 Timothy Davis · 主持 Lenny RachitskyShopify 绩效营销负责人 Timothy Davis 讲何时开始买量、怎么做小测试、测哪些平台、看什么指标、以及先招什么样的人。
1:21:44EN → 简体中文Lenny's Podcast播客从划桨到掌舵：OpenAI 如何把 Agent 做成持久共事的同事主持 Lenny Rachitsky负责 Codex 与 ChatGPT Work 产品的 Tara Seshan 解释：当 Agent 负责划桨、人负责掌舵时，产品经理的工作会变成什么样。
1:01:00EN → 简体中文Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈谁掌握注意力：Substack 如何按「控制权」做产品嘉宾 Sachin Monga · 主持 Lenny RachitskySubstack 产品负责人 Sachin Monga 讲路线图背后的原则、Recommendations 如何长成增长引擎，以及他认为互联网写作的下一阶段会怎样。
1:26:22EN → 简体中文Lenny's Podcast播客先从小处开始，再挣来自主权：五十多次企业 AI 落地教会他们的事主持 Lenny RachitskyAishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 解释，为什么 AI 产品需要另一套构建流程，以及怎样一步步提高 Agent 自主权而不丢掉客户信任。
1:25:13EN → 简体中文Lenny's Podcast播客Codex 不是你调用的工具：OpenAI 要把智能体做成会主动干活的工程队友主持 Lenny RachitskyCodex 产品负责人 Alexander Embiricos 解释 20 倍增长从何而来、为什么有用的智能体都得会写代码，以及人类审核速度才是真正的瓶颈。
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Unsupervised Learning: With Jacob Effron播客A Three-Month Window: The AI 2027 Authors on Superhuman Coders, Faked Alignment and Who Ends Up in Control主持 Jacob EffronDaniel Kokotajlo and Thomas Larsen walk through their AI 2027 scenario, where they disagree on timelines and alignment, and what they think governments and the public should do.加载更多已显示 24 篇，共 4,485 篇