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42:18EN → 简体中文十分之一的搜索是健康问题,医生也在谷歌上查主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌研究员 Karan Singhal 谈 Med-PaLM 2、医疗语言模型真正的门槛,以及为什么医学是比聊天机器人更严苛的对齐实验场。
1:28:43EN → 简体中文临床指南只有约 11% 建立在 A 级证据上,Curai 创始人仍想把 GPT-4 请进诊室主持 Nathan LabenzCurai Health 的 Neal Khosla 认为,大语言模型在今天的考试中已经能达到美国医生的中位水平;真正的工作是外围框架(scaffolding)、监督和医生的签名。
58:24EN → 简体中文随机找 100 位医生,Zak Kohane 会惊讶于其中有人能胜过 GPT-4主持 Nathan Labenz哈佛医学院生物医学信息学系主任谈一例罕见的新生儿病例,为何像药物那样的试验无法为通用医疗模型做认证,以及 AI 为何仍应为患者服务。
6:53EN → 简体中文StableVicuna 的 2023 年发布:测试早期 RLHF 聊天机器人Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾这个拥有 130 亿参数的模型,并测试诗歌、简单代码、推理和辞职邮件。
1:21:06EN → 简体中文大家都在谈人类反馈强化学习(RLHF),几乎没人真的在做主持 Nathan LabenzHumanloop 的 CEO Raza Habib 谈,为什么一个大语言模型(LLM)的 API 大概只占可用产品的 5%,而其余部分究竟由什么填满。
6:24EN → 简体中文BloombergGPT:结合金融与通用数据训练语言模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察这款 2023 年面向金融的研究模型,包括训练语料、评估以及不发布权重的决定。
1:56:16EN → 简体中文他们曾用人类充当 AI 替身,如今 250,000 人在用 Elicit主持 Nathan LabenzOught 的两位创始人告诉 Nathan Labenz:开放式推理必须被拆解、被监督、有据可依,而不能只是一味放大,直到看上去足够有说服力。
1:23:53EN → 简体中文GPT-4 发布 24 小时之后:没有安全锁、雇人解验证码,以及美中僵局主持 Nathan LabenzOpenAI 发布 GPT-4 一天后,ChinaTalk 请来一位红队成员、一位悲观派和一位政策研究者,围绕能力、安全,以及一场没人刹得住的竞赛展开辩论。
11:53EN → 简体中文GPT-4 发布时的对比测试:GPT-4 与 GPT-3.5Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 于 2023 年 3 月发布 GPT-4 的声明,并通过日程安排、推理、安全和旅行提示词比较两个模型。
1:13:06EN → 简体中文洛克希德·马丁首席技术官谈自主、月球,以及“不出错”的文化嘉宾 Keoki Jackson · 主持 Lex Fridman洛克希德·马丁的 Keoki Jackson 告诉 Lex Fridman:重返月球是容易的部分,证明学习系统在任何情况下仍会做出正确的事,才是真正的难题。
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.
1:25:13EN → 简体中文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。
1:33:50EN → 简体中文评测集就是新的 PRD:Anthropic 研究产品负责人讲 Claude 如何找到自己主持 Lenny RachitskyDianne Penn 讲 Anthropic 早期如何摸索定位、如何把含糊反馈变成可训练的评测集,以及人类判断为什么仍然不可替代。
1:31:41EN → 简体中文「你今天用的,是这辈子最差的模型」:OpenAI CPO 如何在能力每两个月一跳的节奏里做产品嘉宾 Kevin Weil · 主持 Lenny RachitskyOpenAI 首席产品官 Kevin Weil 讲评估、轻量规划、微调模型组合,以及一个大约二十五人的产品经理团队如何支撑这家公司持续发版。
1:22:36EN → 简体中文别追 AI 新闻了:Chip Huyen 谈真正让 AI 产品变好的事嘉宾 Chip Huyen · 主持 Lenny Rachitsky《AI Engineering》作者从预训练、后训练、强化学习、评估和 RAG 讲起,说明真正拉开产品差距的,是用户、数据和可靠的工作流。
1:07:08EN → 简体中文模型就是产品,评估就是需求文档:Mercor如何长成史上增长最快的公司嘉宾 Brendan Foody · 主持 Lenny RachitskyMercor CEO Brendan Foody解释,为什么AI实验室几乎愿为专家写的评估付任何价钱,公司如何在16个月内从100万美元做到4亿美元年化,以及对工作和创业者意味着什么。
51:30ENLess Email, Better Thinking: Grammarly’s CEO on AI That Augments Communication主持 Jacob EffronGrammarly CEO Rahul explains how the company is moving from grammar checks to end-to-end communication assistance—and why evals, user data, and measurable outcomes matter.
14:41ENTalking for 20 Minutes: How the Alexa Prize Turns Real Customers into a Testbed for Conversational AI嘉宾 Rohit Prasad · 主持 Lex FridmanRohit Prasad, head scientist of Amazon Alexa, explains the Alexa Prize grand challenge, how it is judged and why true conversation still needs reasoning.
1:16:17EN → 简体中文更快,可是为了什么?Nicole Forsgren 谈 AI 时代如何衡量开发者生产力嘉宾 Nicole Forsgren · 主持 Lenny RachitskyDORA 和 SPACE 的提出者解释为什么多数生产力指标会骗人,AI 如何改写心流与信任,以及怎样把开发者体验做成能证明价值的项目。
1:36:57ENDo the Dumb Thing First: A CTO's Playbook for Building an AI Coding Assistant主持 Jacob EffronSourcegraph CTO Beyang Liu on which AI coding features actually earn daily use, how new models get shipped and evaluated, and why retrieval is still a search problem.
1:24:01EN → 简体中文从三明治称重到专家数据:Scale AI 新 CEO 谈什么真正让模型变聪明主持 Lenny RachitskyJason Droege 第一次以 Scale AI CEO 身份受访,讲清 Meta 投资之后公司仍独立,以及 Uber Eats 教会他怎样做生意。
57:21ENGemini 2.0 Flash Goes to Production: Pricing, Model Lineup and What Developers Should Build Next主持 Nathan LabenzGoogle DeepMind's Logan Kilpatrick walks through launch-day Gemini 2.0 releases, rate limits, model naming, and where he sees startup opportunities.
1:25:34EN → 简体中文从几个月压到几天:Claude Code 产品负责人怎样按 AI 的速度发版主持 Lenny RachitskyAnthropic 的 Claude Code 与 Cowork 产品负责人 Cat Wu 解释,当功能从想法到用户只要一周甚至一天,产品经理的角色、招聘、工具和文化会怎样变。
58:57ENWhen the Model Learns to Look Around: Apollo Research on Testing o1 for Scheming主持 Nathan LabenzApollo Research founder Marius Hobbhahn explains how his team probed OpenAI's o1 for deception, what it found, and why the trajectory worries him more than the model itself.
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