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100 篇排序
3:43:01EN → 简体中文把氢和二氧化碳放进试管,热力学想要细胞,却什么也没发生嘉宾 Nick Lane · 主持 Lex Fridman生物化学家 Nick Lane 和 Lex Fridman 聊了水热喷口、线粒体、性和意识,也谈到了为什么细菌应当很常见,文明却很罕见。
2:13:16EN → 简体中文你身体里的每个原子,都锻造于一颗死去的恒星嘉宾 Martin Rees · 主持 Lex FridmanMartin Rees 与 Lex Fridman 聊了暗物质、外星生命、单程火星之旅,以及为什么这个世纪是第一个由一个物种握有整颗星球命运的世纪。
2:10:39EN → 简体中文Demis Hassabis:先解决智能,再解决其他一切嘉宾 Demis Hassabis · 主持 Lex FridmanDeepMind 首席执行官告诉 Lex Fridman:图灵测试为什么是一份出错的考卷,AlphaFold 如何改写了生物学,以及射电天空的寂静为何暗示我们或许是孤独的。
2:55:05EN → 简体中文Chris Mason:对灭绝的觉察,是人类想带往星辰的特质嘉宾 Chris Mason · 主持 Lex Fridman康奈尔大学遗传学家 Chris Mason 谈,为什么看见自身的终结,会带来为其他世界改造生命的责任,以及一个 500 年计划究竟需要什么。
3:05:24EN → 简体中文Travis Oliphant 在一个空学期里写出 NumPy,如今仍想让开源工作有人付钱嘉宾 Travis Oliphant · 主持 Lex FridmanNumPy、SciPy 和 Anaconda 的创造者在与 Lex Fridman 的对谈中,讲述数组思维、一本明码标价的书,以及打包之争如何塑造了科学计算领域的 Python。
3:02:43EN → 简体中文人类不能指望关键时刻总有对的人出现嘉宾 Max Tegmark · 主持 Lex FridmanMIT 物理学家 Max Tegmark 对 Lex Fridman 说,为什么 AI 应当像火箭一样被充分理解,为什么 2020 年是对武器和新闻的一次警示,以及为什么靠运气是糟糕的长期计划。
2:17:42EN → 简体中文生命的基本构件是串在线上的珠子,而不是整条蛋白质嘉宾 Dmitry Korkin · 主持 Lex FridmanDmitry Korkin 与 Lex Fridman 谈为什么蛋白质域(protein domain)、三角形的刺突蛋白(spike protein)和保守的病毒外壳,比 AlphaFold 的新闻标题更重要,以及一位诺贝尔奖得主为何会回复他午夜发的一条论坛帖子。
2:39:45EN → 简体中文所谓的“肥胖基因”,从来就不是肥胖基因嘉宾 Manolis Kellis · 主持 Lex FridmanManolis Kellis 与 Lex Fridman 聊到,距离 FTO 约一百万个碱基的一个核苷酸,如何改写了肥胖的生物学机制,以及为什么人类遗传学如今在推动疾病研究。
2:29:24EN → 简体中文我们是第一台数字计算机的后代嘉宾 Manolis Kellis · 主持 Lex FridmanMIT 计算生物学家 Manolis Kellis 与 Lex Fridman 聊了生命为什么是数字的、为什么任意两个人的基因组都有 99.9% 相同,以及进化留下的痕迹在新冠病毒 SARS-CoV-2 的基因组里能看出什么。
1:02:14EN → 简体中文等了 28 年:Robert Langer 谈拒稿、聚合物和近千名学生嘉宾 Robert Langer · 主持 Lex Fridman麻省理工学院的生物工程学家与 Lex Fridman 谈药物递送、组织工程和专利,以及从 Folkman 的假说到 Avastin 之间那条漫长的路。
1:12:03EN → 简体中文小鼠不会得阿尔茨海默病:Daphne Koller 谈培养皿里的疾病嘉宾 Daphne Koller · 主持 Lex FridmanCoursera 联合创始人、insitro 首席执行官谈为什么多数疾病并非单一疾病,如何把细胞变成数据,以及过度自信的神经网络为什么可能致命。
2:09:02EN → 简体中文一台还算不上活着的百纳米机器嘉宾 Dmitry Korkin · 主持 Lex FridmanDmitry Korkin 带我们梳理新冠病毒(SARS-CoV-2)的结构基因组学,从刺突蛋白(spike)与 ACE2 的对接,到药物结合位点、疫苗,再到邮轮上的模拟。这次访谈录制于疫情的第一个春天。
39:33EN → 简体中文火星不是 B 计划:Dava Newman 谈宇航服、自主性与太空船地球嘉宾 Dava Newman · 主持 Lex FridmanMIT 阿波罗讲席教授、NASA 前副局长 Dava Newman 谈麦哲伦船队的船员、机械反压(mechanical counterpressure),以及为什么下一个十年属于地球。
1:17:29EN → 简体中文算法已经更好,诊所却还在用 1967 年的标准嘉宾 Regina Barzilay · 主持 Lex FridmanMIT 的 Regina Barzilay 讲,深度学习(deep learning)为什么已经胜过乳腺癌的“密度”评分,而数据、法律责任和激励机制为什么仍然推不动改变。
57:42EN → 简体中文脑类器官不是大脑嘉宾 Paola Arlotta · 主持 Lex Fridman哈佛大学发育生物学家 Paola Arlotta 谈大脑皮层如何形成,为什么时间和机械力也是其中的“代码”,以及为什么一个培养皿里的干细胞,只是观察这一过程的一扇窗。
1:45:49ENTrust 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.
56:20ENBiohub's Bet: Building Open AI World Models of Biology From Proteins Up to Cells主持 Sarah Guo, Elad GilMark Zuckerberg, Priscilla Chan and Alex Rives explain why Biohub pairs a frontier AI lab with frontier wet-lab biology, and why it releases tools like ESMFold2 as open source.
1:03:59ENBuilding a World Model of Life: Biohub's Alex Rives on Why Better Measurement Must Come Before Virtual Cells主持 Nathan LabenzBiohub's head of science explains why today's virtual cell models fall short, how a $1.8 billion data push aims to fix it, and what a five-year information-level model of the cell could unlock.
1:19:13ENAlien Intelligence, Radical Upside: Nathan Labenz on Why AI Is the Next Industrial Revolution主持 Nathan LabenzIn the second episode of The Cognitive Revolution, Nathan Labenz tells Erik Torenberg how he went from asteroid-watching AI skeptic to full-time AI scout, and lays out the upside and downside cases.
1:45:55ENFrom Static Structures to Moving Molecules: Where AI for Protein Design Stands After AlphaFold 3主持 Nathan LabenzComputational biochemist Amelie Schreiber walks Nathan Labenz through six months of progress in structure prediction, molecular dynamics, peptide and antibody models, and early agent-driven design workflows.
16:41ENAlphaFold 2 and the Protein-Folding Breakthrough: Why Lex Fridman Calls It a Landmark for AI and Biology主持 Lex FridmanA quick explainer on DeepMind's CASP14 result, how protein folding works, how AlphaFold 1 and 2 likely differ, and what the advance could unlock.









