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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。
1:47:05EN → 简体中文编辑意义,不编辑 token:Linus Lee 谈潜空间界面主持 Nathan LabenzNotion AI 的产品负责人带 Nathan Labenz 走过他研究原型背后的界面设计、模型解剖,以及关于能动性(agency)的问题。
5:11EN → 简体中文2023 年的 AI 记忆:长上下文、检索与循环记忆Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 比较智能体的外部记忆与循环记忆研究实验,并解释长上下文结果的局限。
17:22EN → 简体中文别把自己变成软件工厂:真正的产品是团队的上下文主持 Lenny RachitskyLinear 首席执行官 Karri Saarinen 认为,当 AI 把执行自动化之后,产品团队必须守住那些让好产品成为可能的学习。
1:36:57ENDo the Dumb Thing First: A CTO's Playbook for Building an AI Coding Assistant主持 Jacob EffronSourcegraph CTO Beyang Liu on which AI coding features actually earn daily use, how new models get shipped and evaluated, and why retrieval is still a search problem.
21:31EN → 简体中文划桨还是掌舵:Atlassian 产品经理怎样变成 AI 构建者主持 Lenny RachitskyAtlassian 首席产品官 Tamar Yehoshua 用 Confluence、从零产品和 Jira 三个内部项目,说明产品经理何时该写代码、何时该给团队掌舵。
54:52ENCoding Agents Are Breaking Containment: The 2026 AI Stack, the Coding Wars, and the Next Frontier主持 Jacob EffronJacob Effron and Swyx map the state of AI engineering, from agent harnesses and infrastructure churn to coding-market economics, open models, dark factories, and world models.
1:03:10ENPause Tokens, Analogical Prompts and Ring Attention: A Tour of the Transformer's Next Upgrades主持 Nathan LabenzNathan Labenz and Trey Kollmer walk through five recent papers on pausing, backspacing, prompting, streaming and long-context training, and sketch how they might combine into a more capable model.









