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7:21EN → 简体中文测试 Orca Mini 13B:受 Orca 启发的非官方模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 加载量化版 Orca Mini 13B,测试编程、推理、算术和摘要提示。他在 2023 年的非正式测试中发现数次失败,也有一些成功。
13:50EN → 简体中文MPT-30B:本地运行 MosaicML 模型并测试其 Chat 版本Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 MosaicML 于 2023 年 6 月发布的模型,演示本地配置,并用一组非正式提示词测试托管的 Chat 模型。
10:23EN → 简体中文在 h2oGPT 中测试托管版 Falcon 40B 和文档对话Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用编程、写作和推理提示词测试 H2O.ai 在 2023 年提供的托管版 Falcon 40B 界面,随后演示文档对话。
11:49EN → 简体中文测试 Wizard-Vicuna 30B:回答、推理与代码Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察一款宣传为不受审查的模型,演示 2023 年的云端配置,并进行一组非正式测试。
1:33:51EN → 简体中文GPT-4 写的 SQL 仍然跑不通。她给模型装上了一道护栏主持 Nathan LabenzShreya Rajpal 做了 Guardrails AI,让开发者能把“正确”的定义写下来,逐块校验,并把失败结果送回模型,而不是指望提示词靠得住。
1:25:35EN → 简体中文两年半,从 33.3% 到 86.5%:谷歌把基础模型送进了医学院主持 Nathan LabenzVivek Natarajan 向 Nathan Labenz 讲述 Med-PaLM 和 Med-PaLM 2:少数据的技术、九个维度的临床医生评测,以及为什么美国医师执照考试(USMLE)式的高分是一个错误的奖杯。
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.
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