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39:45EN → 简体中文Palantir 第 13 号员工:模型是随机精灵,本体是拴住它的桩主持 Sarah Guo, Elad Gil首席技术官 Shyam Sankar 谈 550 个微服务、与外网隔绝的潜艇,以及为什么 Palantir 的本体(ontology)恰恰是大语言模型一直在等的东西。
8:48EN → 简体中文Fable 的 2023 年 Showrunner 实验如何生成《南方公园》风格场景Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一个结合模拟角色、语言模型和图像生成的研究原型,并探讨其对创作和劳动的影响。
2:13:07EN → 简体中文在 GPT-2 Small 上半小时找到一个回路,却在 GPT-3 之前撞上了二次方的墙主持 Nathan LabenzArthur Conmy 带 Nathan Labenz 讲解 ACDC:这种算法能自动完成机制可解释性中最繁琐的一步,即找出究竟是哪些 Transformer 组件在真正执行某项任务。
5:34EN → 简体中文FreeWilly2:一次格式尚不确定的 2023 年提示词测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在首轮表现不佳后重新测试一个经过指令微调的 Llama 2 模型,发现结果好坏参半,提示词模板也可能存在问题。
1:07:44EN → 简体中文Sri Batchu:增长实验、团队招聘与运营者投资嘉宾 Sri Batchu · 主持 Harry StebbingsRamp 增长负责人分享如何衡量实验、组建团队,以及平衡运营工作与天使投资。
4:59EN → 简体中文测试 Airoboros L2 70B 的编程、写作与推理能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用少量提示词测试一款 Llama 2 微调模型:它能生成有用的结构化输出,但在代码和逻辑题上也会出错。
1:01:26EN → 简体中文AlexNet 用两块 GPU,GPT-4 用了两万块,短缺还会再来主持 Nathan LabenzRun:ai 首席技术官 Ronen Dar 谈如何让闲置的加速卡重新用起来,为什么 H100 按每次实验计算反而更便宜,以及 Llama 2 为何削弱了算力管制(compute governance)的说服力。
1:27:37EN → 简体中文Adam Mosseri 谈 Instagram、Reels 与 Threads 的早期发展嘉宾 Adam Mosseri · 主持 Harry StebbingsInstagram 负责人讨论领导力、产品复杂度、竞争,以及如何让 Threads 的早期注册转化为持续使用。
11:07EN → 简体中文安装 Llama 2 13B Chat 并测试其回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 2023 年的本地安装流程,并用编程、写作、算术和推理题测试这款 130 亿参数聊天模型。一组少量提示展示了有用的输出,也暴露了错误。
2:14:42EN → 简体中文定居者占去他在耶路撒冷老家的一半,El-Kurd 称这是政治问题,而非房产纠纷嘉宾 Mohammed El-Kurd · 主持 Lex Fridman这位巴勒斯坦诗人在与 Lex Fridman 的对谈中说,谢赫贾拉、Nakba(大灾难),以及童年时反复收到的驱逐令,如何塑造了他的立场:他反对把犹太复国主义看作宗教,主张应把它当作一项政治计划来看待。
11:16EN → 简体中文2023 年 7 月 AI 新闻:Llama 2、生成视频与模型表现Matthew Berman · Matthew BermanMatthew Berman 回顾一周的 AI 公告、研究和报道,涵盖娱乐实验、企业工具和 Meta 的 Llama 2。
1:00:44EN → 简体中文Jean-Denis Greze 谈招聘、产品差异化与 Plaid 工程管理嘉宾 Jean-Denis Greze · 主持 Harry StebbingsPlaid 首席技术官讨论如何评估人才、平衡快速执行与可靠性,以及权衡增量改进和长期项目。
39:50EN → 简体中文为什么 AI 视频还是四秒钟的柯基主持 Sarah Guo, Elad GilMeta 研究总监 Devi Parikh 解释了文生视频(text-to-video)为什么还停留在短动画图片上,以及要突破这一平台期需要什么。
9:40EN → 简体中文测试 Llama 2 70B 的编程、写作与推理能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过托管界面试用 Meta 的 700 亿参数聊天模型,展示了有用的输出和不一致的推理。
1:40:44EN → 简体中文给模型时间、记忆和工具:Nathan Labenz 2023 年 GPT-4 使用指南主持 Nathan Labenz《AI Scouting Report》第二部分,从 H100 集群和 RLHF 一路讲到思维链、检索、智能体和混合专家模型。
59:59EN → 简体中文Lauryn Isford:产品增长、用户引导与招聘嘉宾 Lauryn Isford · 主持 Harry StebbingsNotion 产品增长负责人分享如何帮助用户获得价值、衡量激活并组建增长团队。
8:49EN → 简体中文Llama 2 在 2023 年发布:模型尺寸、许可与安全Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Meta 的 Llama 2 论文,介绍其商业许可、模型版本和安全评估。
5:53EN → 简体中文Petals:将大语言模型推理分布到多台设备Matthew Berman · Forward Future2023 年,Matthew Berman 介绍 Petals 如何通过参与计算机组成的网络使用大模型,而无需在一台设备上加载所有模型层。
9:46EN → 简体中文Orca Mini V2 与 OpenOrca:2023 年的一次非正式模型对比Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 从编程、写作和推理方面测试两个受 Orca 启发的模型;提示词设置和主观评分都会影响结果。
2:44:47EN → 简体中文下一代机器偷走的,将是亲密感,而不只是注意力嘉宾 Yuval Noah Harari · 主持 Lex Fridman历史学家 Yuval Noah Harari 对 Lex Fridman 讲述:故事如何建立起文明,法西斯为什么在镜子里看起来很美,以及 AI 为何是第一个从人类手中夺走权力的工具。
1:00:38EN → 简体中文Dave Clark 谈 Amazon、Flexport 与增长中的领导力嘉宾 Dave Clark · 主持 Harry StebbingsAmazon 前高管讨论挑战性目标、招聘、物流决策,以及如何为家庭保留时间。
1:15:41EN → 简体中文Sheel Mohnot 谈风险基金规模、创始人和金融科技嘉宾 Sheel Mohnot · 主持 Harry StebbingsBetter Tomorrow Ventures 联合创始人讨论基金构建、流动性、早期投资以及一场元宇宙婚礼。
9:55EN → 简体中文用 a16z Companion App 构建 AI 角色Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一个 2023 年的对话角色入门项目,演示从配置服务、生成嵌入向量到编辑角色个性的过程。
59:41EN → 简体中文人是单线程的,MULTI·ON 却想让 100 个智能体照样同时运行主持 Nathan Labenz斯坦福博士辍学生 Div Garg 把一个个人智能体装进了 Chrome:它能复用你已登录的账号,卡住时请求帮助,并在点下“购买”之前停下来。
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