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52:48EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年8月25日播客OpenAI 把微调价格砍掉 90%，创业者把 Llama 2 从清单上划掉了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Erik Torenberg 梳理了 GPT-3.5 Turbo 的微调、自建模型为什么在总成本上仍然占不到便宜，以及代码、学校和医疗领域目前真正有效的做法。
35:24EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年8月24日播客 · 2 人对谈《Attention Is All You Need》作者如今像编译字节码一样编译 mRNA主持 Sarah Guo, Elad GilJakob Uszkoreit 谈 Transformer 为什么会胜出、模型为什么把算力花在错的地方，以及药物发现为什么必须从筛选转向生成。
7:09EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年7月28日2023 年 7 月 AI 动态：SDXL、Worldcoin 与生物计算Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾一周的 AI 进展，从 Google 的 Gemini 项目和新生成模型，到生物识别身份与培养神经元实验。
2:13:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月27日播客在 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。
5:53EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年7月18日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。
12:20EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年7月10日UltraLM 13B 实测：小模型的长处与推理错误Matthew Berman · Forward Future一次 2023 年的本地测试发现，模型能完成一些写作和简单编程，但在游戏、算术和逻辑题上失败。
1:33:56EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月6日播客AI 侦察报告：90 分钟从 GPT-4 的考试成绩讲到模型是否真的理解主持 Nathan LabenzNathan Labenz 独自主持一期节目，梳理通用模型能做什么、怎样训练、能力如何被解锁，以及它们究竟理不理解任何东西。
18:08EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月29日用一组 2023 年非正式提示词比较六个语言模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 使用 H2O GPT 测试编程、写作和推理，两个模型在规模较小且带有主观性的评分中并列第一。
1:32:22EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月29日播客一百万字节与 256 个符号：Meta 的 MEGABYTE 想扔掉分词器主持 Nathan LabenzMeta AI 的 Lili Yu 讲解一种多尺度 Transformer：它能预测百万字节的序列，不做分词，目标是把任何文件都当作原始字节来建模。
1:52:46EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月27日播客给神经网络的连接按长度收费，黑箱就拆成了看得见的模块主持 Nathan LabenzMIT 物理学家 Ziming Liu 向 Nathan Labenz 讲解 BIMT，这是一种受大脑启发的训练技巧，能把网络稀疏到用眼睛就能读懂的程度。
4:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月20日测试 WizardCoder 15B：本地运行的编程助手Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在本地运行 2023 年发布的 WizardCoder 模型，测试小型 Python 练习和较长的 Snake 游戏程序。
59:28EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月16日播客从 50 万美元到 5 万美元：MosaicML 让训练自有模型成了明码标价的产品主持 Nathan LabenzJonathan Frankle 和 Abhi Venigalla 解释：谁在训练定制的大语言模型（LLM），为什么抽取比聊天更有价值，以及 ALiBi 如何把 65k 上下文窗口（context window）拉得更长。
2:00:19EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月6日播客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……
11:49EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月1日测试 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。
1:25:35EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年5月21日播客两年半，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No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年5月18日播客 · 2 人对谈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。
5:24EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年5月12日Google I/O 2023：Bard、PaLM 2 与 Google 产品中的 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Google 2023 年的 AI 发布，分析其重点改进现有产品的策略。
4:14:33EN → 简体中文
Lex Fridman· 2023年5月9日播客 · 2 人对谈下一个 Token 算不上证明：Stephen Wolfram 谈 ChatGPT 与计算性真理嘉宾 Stephen Wolfram · 主持 Lex Fridman这是 Stephen Wolfram 第四次与 Lex Fridman 对谈。他先把大语言模型与 Wolfram|Alpha 作对比，然后沿着计算不可约性的思路，从 ChatGPT 讲到观察者、热力学，以及二十世纪物理学的三大理论。
40:25EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年4月6日播客 · 2 人对谈60 亿参数的模型，复刻了 ChatGPT 的核心技巧主持 Sarah Guo, Elad GilDatabricks 首席技术官（CTO）Matei Zaharia 向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述，Dolly 如何用比 GPT-3 少五十倍的数据学会遵循指令，以及他为什么宁愿去查资料，也不把事实记进一个万亿参数的网络里。
8:05EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年3月29日2023 年指南：在本地运行初代 GPT4All 模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示早期 CPU 版 GPT4All、终端安装步骤和可用于微调的资源。
7:55EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年2月20日如何在 Leonardo.ai 中训练自定义图像模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 Leonardo.ai 在 2023 年的模型库、训练集建议和自定义模型流程，并分享几次实验的结果。
1:03:29ZH
跟李沐学AI· 2023年1月12日多模态论文串讲：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。
1:07:10ZH跟李沐学AI· 2022年12月29日InstructGPT 论文精读：从人工反馈到语言模型对齐从监督微调、奖励模型到 PPO，梳理 InstructGPT 的训练流程、实验结果与局限。
3:28:47EN → 简体中文Lex Fridman· 2022年10月29日播客 · 2 人对谈Karpathy 称训练好的神经网络是复杂的外星造物嘉宾 Andrej Karpathy · 主持 Lex Fridman在 Lex Fridman 的播客上，Andrej Karpathy 拒绝用大脑来做类比，借助 Nick Lane 的化学研究梳理费米悖论（Fermi paradox），并把 Transformer 视为一台通用的可微分计算机。加载更多已显示 24 篇，共 282 篇