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70 篇排序
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。
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。
5:47EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年4月19日Sam Altman 谈 AI 模型规模：Matthew Berman 解读 OpenAI 的 2023 年方向Matthew Berman · Forward Future回顾 2023 年关于模型规模、改善 GPT-4 的可能途径以及 OpenAI 当时安全重点的讨论。
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。
45:03EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年2月16日播客 · 2 人对谈Emad Mostaque 的赌注：开放的小模型，而非一个巨型大脑主持 Sarah Guo, Elad GilStability AI 创始人在 No Priors 节目上讲述，为什么基础模型应当是公共基础设施，为什么小模型能胜过巨型模型，以及这对媒体、医学和 AGI 意味着什么。
1:00:36EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年2月2日播客 · 2 人对谈连下 40 局《外交》（Diplomacy），没人发现对手是机器人：Noam Brown 的 10 万倍教训主持 Sarah Guo, Elad GilMeta 的 Noam Brown 讲述 Cicero 如何在一个小型网络社区里用英文谈判、连下 40 局，以及为什么决策时的思考，胜过了三年的规模化训练。
1:36:11EN → 简体中文
Lex Fridman· 2022年9月17日播客 · 2 人对谈2029 年通过图灵测试，2045 年奇点依旧嘉宾 Ray Kurzweil · 主持 Lex FridmanRay Kurzweil 在与 Lex Fridman 的对谈中，解释了他的时间表为何一直没有变，如何用现在时态去发明，以及他父亲的复制品为何用一个词回答生命的意义：爱。
1:29:10EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年2月20日播客 · 2 人对谈Andrew Ng：AI 最难的部分，很少出在算法上嘉宾 Andrew Ng · 主持 Lex Fridman在与 Lex Fridman 的对谈中，Ng 讲述了自己从深夜录制 Coursera 课程，一路走到工厂车间的经历，并认为杂乱的数据、良好的习惯和从小处着手，比炒作更重要。
26:02ENLex Fridman· 2020年2月9日播客Moore’s Law Is Not Dead—It Is a Cascade of S-Curves主持 Lex FridmanJim Keller explains why transistor scaling keeps outrunning its obituary, and how exponential hardware changes the mathematics AI can attempt.
1:10:19EN
Unsupervised Learning: With Jacob Effron播客The 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.
1:14:59EN → 简体中文
Lenny's Podcast播客Ben Mann：AI 还在加速，对齐却不能等到超级智能到来再做主持 Lenny RachitskyAnthropic 联合创始人谈人才争夺、缩放定律、经济图灵测试、就业冲击、离开 OpenAI、宪法式 AI，以及他对超级智能风险的预测。
1:19:48ENLex Fridman播客Bigger Models, Cleaner Splits and Human Baselines: Andrew Ng's Practical Recipe for Applied Deep Learning主持 Lex FridmanIn a 2016 Deep Learning School talk, Andrew Ng distills lessons from leading Baidu's AI team into a workflow for diagnosing models, handling data and building a career.
1:13:40ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客The Long Tail, the World Model, and the 1995 Problem: Inside Waymo's Scaling Phase and Robotics' Missing Moment主持 Jacob EffronVincent, a distinguished engineer at Waymo, explains how foundation models became teachers for self-driving, why the long tail and causality are the real frontier, and where robotics still lacks its generalist proof point.
52:28ENLex Fridman播客 · 2 人对谈Ray Kurzweil on Hierarchies, the Neocortex and Merging with AI嘉宾 Ray Kurzweil · 主持 Lex FridmanIn an MIT AGI course lecture, Kurzweil connects the history of neural networks to his hierarchical theory of the neocortex, language understanding at Google, longevity, jobs and existential risk.