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2:00:19EN → 简体中文150 万个 GPT-4 童话,让 3300 万参数的模型推理超过 GPT-2主持 Nathan Labenz来试试这道填空:Lily 喜欢猫和狗。她向妈妈要了一只狗。妈妈不同意,于是她又要了一个……
1:13:52EN → 简体中文Andriy Mulyar 谈 GPT4All、数据质量与开放的本地模型Matthew Berman, Andriy Mulyar · Forward FutureNomic AI 联合创始人讲述 GPT4All 的起源、训练数据的重要性,以及本地 AI 与中心化 AI 的取舍。
1:29:31EN → 简体中文130,000 段遥操作演示:谷歌为机器人复刻的 GPT 打法主持 Nathan Labenz谷歌机器人团队的 Keerthana Gopalakrishnan 向 Nathan Labenz 讲述,RT-1、SayCan 和 PaLM-E 如何把语言模型的规模化,变成能进厨房干活的移动操作机器人。
1:03:29ZH多模态论文串讲:BLIP、CoCa 与 BEiT-3从图文数据清理到统一预训练,梳理三种视觉语言模型的结构、目标函数与相互联系。
2:31:48EN → 简体中文不能自动驾驶的汽车,将跟马差不多有用嘉宾 Elon Musk · 主持 Lex Fridman在一场围绕特斯拉 Autopilot 展开的 Lex Fridman 对谈中,马斯克提出:驾驶员的每一次操作都是一种错误;今天的硬件已经足以支撑全自动驾驶;而与其盯着人看,不如让系统比人更安全,这件事很快就会变得不那么重要。
1:28:46EN → 简体中文这家语音公司,靠给自己的训练数据做标注赚钱嘉宾 Dan Kokotov · 主持 Lex FridmanRev 工程副总裁 Dan Kokotov 向 Lex Fridman 讲解,为什么每分钟 1.25 美元的人工转录、14% 的机器词错率和双边自由职业者市场,是同一个飞轮。
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。
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。
57:44EN → 简体中文Kevin Scott:把 AI 当作哈希表来用,用别人赚了多少衡量平台嘉宾 Kevin Scott · 主持 Lex Fridman微软 CTO 谈激进市场、数据尊严和邓巴数,以及当只有少数公司决定 AI 用来做什么时,平台为何会失败。
32:45EN → 简体中文马斯克:驾驶员的每一次操作都是错误,特斯拉 Autopilot 必须消除嘉宾 Elon Musk · 主持 Lex FridmanMIT 发表了一项关于驾驶员使用 Autopilot 时功能性警觉的研究后,Lex Fridman 与马斯克坐下来,讨论车内摄像头、车队数据,以及人是否还应该留在驾驶回路里。
1:21:35EN → 简体中文把八成时间花在大楼外面:为什么多数产品经理始终不够好嘉宾 Shaun Clowes · 主持 Lenny RachitskyConfluent 首席产品官 Shaun Clowes 解释产品经理如何真正变强、AI 产品为何首先是数据问题,以及现有 SaaS 的护城河到底在哪。
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.
1:07:08EN → 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。
1:10:32EN → 简体中文十亿美元、没有 VC、不到一百人:Surge AI 如何把数据质量做成一门艺术嘉宾 Edwin Chen · 主持 Lenny Rachitsky创始人 Edwin Chen 讲述这家自举的人类数据公司如何做到极高人均产值,为什么他完全不信排行榜,以及强化学习环境为何会成为下一阶段。
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.
1:07:35ENWhy AI Will Never Be Perfect: Lex Fridman's Case for Keeping Humans in the Loop主持 Lex FridmanIn MIT 6.S093's opening lecture, Lex Fridman lays out five research areas of human-centered AI, from machine teaching to arguing machines that flag their own uncertainty.
1:11:50ENData Is Everything: Teaching Self-Driving Cars to Understand the Human Behind the Wheel主持 Lex FridmanIn an MIT lecture, Lex Fridman shows how deep learning can sense pedestrians, driver posture, gaze, emotion and cognitive load, and why that matters for human-centered autonomy.
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。
15:43ENInside RIDER: The Rugged Black Box Behind MIT's Large-Scale Driving Study嘉宾 MIT-AVT · 主持 Lex FridmanA walkthrough of the data-collection device MIT-AVT uses to record drivers and vehicles in semi-autonomous cars month after month.
1:19:56EN → 简体中文分析要坐上决策桌:DoorDash 如何用中央卓越中心带数据团队嘉宾 Jessica Lachs · 主持 Lenny RachitskyDoorDash 分析与数据科学副总裁 Jessica Lachs 讲集中式组织、好奇心招聘,以及真正能推动业务的指标怎么选。
11:29ENWhy Tesla AI Day Was the Most Impressive Real-World AI Effort Lex Fridman Has Seen主持 Lex FridmanLex Fridman walks through the neural network, data annotation, Dojo and Tesla Bot announcements and what they say about solving real-world robotics.
1:09:51EN → 简体中文十年校园人脉变成AI数据工厂:Handshake四个月做到5000万美元年经常性收入嘉宾 Garrett Lord · 主持 Lenny RachitskyHandshake CEO Garrett Lord 讲述专家数据标注实际在做什么,以及一个十年校园网络如何成为七家前沿实验室的供应商。
45:12ENInside a Robot Data Factory: How Mecka Sensorizes Humans to Train RobotsMecka AI founder Josh Gao explains how a company collects, quality-checks and licenses egocentric human data, and why robotics will arrive as a steady unlock of tasks rather than a single breakthrough.









