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9:21EN → 简体中文在 Bing 和 ChatGPT 中使用 DALL·E 3:2023 年操作演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在两个界面中体验 DALL·E 3,并与 Leonardo.ai 比较标志文字和图像风格,记录了有希望的结果及服务延迟。
2:17:30EN → 简体中文Gemini 成了日常主力;名副其实的 GPT-5 才能让智能体真正跑起来主持 Nathan LabenzZvi Mowshowitz 再次做客 Cognitive Revolution,聊 Gemini 1.5、Sora、超级对齐(superalignment)、潜伏代理(sleeper agent),以及前沿实验室的实时格局。
1:04:38EN → 简体中文相隔数百英里,扎克伯格与 Fridman 近得能看清皱纹嘉宾 Mark Zuckerberg · 主持 Lex FridmanLex Fridman 在奥斯汀的一间昏暗房间里戴着 Quest 头显;扎克伯格在另一间会议室里,同样戴着头显,但感觉并不像视频通话。
55:08EN → 简体中文一个模型跑进 38 款产品:Paige Bailey 谈谷歌如何训练并上线 PaLM 2主持 Nathan Labenz2023 年 5 月谷歌 I/O 大会上,PaLM 2 发布时已经运行在二十多款产品里,它的产品负责人讲述了这背后的全部工作。
39:02EN → 简体中文AI 的产品优势是一致,真正的软肋是容易被骗主持 Nathan LabenzNathan Labenz 更新了 The Cognitive Revolution 的球探报告:越狱、简历自动化、Med-PaLM 在放射学对决中 40% 的胜率,以及 Transformer 之后可能出现什么。
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。
1:32:22EN → 简体中文一百万字节与 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。
1:18:18EN → 简体中文一万五千个脑部数值,足以还原一个人看到的画面主持 Nathan LabenzTanishq Mathew Abraham 带我们了解 MindEye。这是一个把功能磁共振(fMRI)信号还原成图像的系统,它把少量体素(voxel)数值映射到 CLIP 和扩散模型(diffusion model)上。
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。
5:24EN → 简体中文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。
1:29:31EN → 简体中文130,000 段遥操作演示:谷歌为机器人复刻的 GPT 打法主持 Nathan Labenz谷歌机器人团队的 Keerthana Gopalakrishnan 向 Nathan Labenz 讲述,RT-1、SayCan 和 PaLM-E 如何把语言模型的规模化,变成能进厨房干活的移动操作机器人。
1:21:20EN → 简体中文冻结眼睛和大脑,只训练视神经主持 Nathan LabenzJunnan Li 和 Dongxu Li 向 Nathan Labenz 讲述了 BLIP 如何清洗嘈杂的网页图像说明,以及 BLIP-2 如何在一块 A100 上、不到十天的时间里,把一个冻结的视觉模型接到一个冻结的语言模型上。
45:03EN → 简体中文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。
1:03:29ZH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。
2:36:21EN → 简体中文笑容不等于快乐:Rana el Kaliouby 谈情感 AI 与共情危机嘉宾 Rana el Kaliouby · 主持 Lex FridmanAffectiva 创始人、Smart Eye 副 CEO 与 Lex Fridman 聊到,如何教机器读懂人脸、感知车内的驾驶员,以及她最自豪的是公司培养出来的人。
2:30:30EN → 简体中文成功第一步的谬误嘉宾 Ishan Misra · 主持 Lex Fridman伯克利的 Jitendra Malik 解释了计算机视觉为何仍然看起来很简单、全自动驾驶为何还遥遥无期,以及孩子知道而今天的网络不知道的是什么。
1:00:11EN → 简体中文Rosalind Picard:Clippy 从没见过你皱眉,问题就出在这里嘉宾 Rosalind Picard · 主持 Lex Fridman这位 MIT 教授给《情感计算》(Affective Computing)起了名字。她谈情绪识别、隐私、能探测癫痫发作的可穿戴设备,也谈为什么一个能摘下来的设备,比一个你看不见的摄像头更安全。
1:23:18ENFrom GPT-2 to GPT-3 Moments in Robotics: Six DeepMind Papers on Bridging Robots and the Internet主持 Nathan LabenzKeerthana Gopalakrishnan and Ted Xiao walk through RT-2, RT-X, RT-Trajectory, AutoRT, Learning to Learn Faster and PIVOT, and say what is still missing for general-purpose robots.
53:02ENAdobe's Firefly Bet: A Billion Beta Images, Creative Control, and Trust at Scale主持 Jacob EffronAdobe's Alexandre explains how Firefly moved from research to product, how Adobe balances creative control with generative speed, and why trust and feedback loops are central to its AI strategy.
1:53:14ENWorth Thousands, Priced at $20: Zvi Mowshowitz on OpenAI's Flurry, Gemini Bets, Deepfakes and a Compute Cap主持 Nathan LabenzZvi Mowshowitz and Nathan Labenz survey OpenAI's launch spree, AI pricing and bundling, data pollution, deepfakes, the reversal curse, calls to cap training compute, and Amazon's Anthropic deal.
1:03:24ENWhy Sora Bet on People, Not Just Pixels主持 Jacob EffronThe Sora team explains how a video model became a social creation network, what cameos revealed about human creativity, and why the next frontier is world simulation.
1:31:52ENFrom Phonemes to CTC: How Deep Learning Rebuilt Speech Recognition主持 Lex FridmanBaidu's Adam Coates walks through the traditional speech pipeline, the CTC-based end-to-end engine that replaced much of it, and what it takes to scale and deploy it.
1:45:55ENFrom Static Structures to Moving Molecules: Where AI for Protein Design Stands After AlphaFold 3主持 Nathan LabenzComputational biochemist Amelie Schreiber walks Nathan Labenz through six months of progress in structure prediction, molecular dynamics, peptide and antibody models, and early agent-driven design workflows.
1:02:57ENVirtual Biopsies in One Second: How a Seven-Year-Old CycleGAN Is Beating Newer Models in the Clinic主持 Nathan LabenzTanishq Mathew Abraham explains how deep learning turns label-free 3D tissue images into virtual H&E stains fast enough to guide tumor surgery.
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