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55:34EN → 简体中文Andrew Hunter:低延迟系统的性能工程Yaron Minsky, Andrew Hunter · Jane Street超大规模环境中的微小优化为何值得投入?交易延迟为何更难衡量?性能分析、追踪、语言设计和硬件又如何相互配合?
17:43EN → 简体中文OpenAI DevDay 2023:GPT-4 Turbo、自定义 GPT 与开发者工具Matthew Berman, Sam Altman, Satya Nadella · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 在 2023 年发布的消息,从更长的上下文、更便宜的 API 调用到自定义 GPT,以及它们对开发者的影响。
1:19:52EN → 简体中文1,000 块 H100 要 115 天,22,000 块只要五天主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Trey Kollmer 讲解了集群算力的估算方法:如何把 GPT-4 规模的训练变成每周一次的实验;随后是四篇论文,涉及搜索增强型模型、递归式代码改进器、Llama 2 内部的空间地图,以及网络在完全不知道答案时的表现。
7:02EN → 简体中文使用 Text Generation WebUI 将 AutoGen 接入 RunPod 托管模型Matthew Berman · Forward Future在这段 2023 年教程中,Matthew Berman 通过兼容 OpenAI 的 API 将 AutoGen 接入 Dolphin 2.1 Mistral 7B,并测试一个小型编程任务。
4:42EN → 简体中文通过 LM Studio 将 AutoGen 连接到本地模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示早期本地模型配置,并解释智能体行为仍需调整的地方。
30:03EN → 简体中文一块餐盘大小的芯片,把训练时间从 60 天缩短到 3.5 天主持 Sarah Guo, Elad GilCerebras 首席执行官 Andrew Feldman 在《No Priors》中说明,为什么解决算力紧缺的答案是晶圆级芯片,而不是又一款 GPU,也解释了为什么大多数量产模型的参数量会保持在 130 亿或以下。
4:35EN → 简体中文在云端 GPU 上运行 WizardCoder:2023 年 RunPod 操作教程Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示如何将量化的 13B 编程模型下载到托管的文本生成界面,并解释如何停止 pod 以避免持续收费。
38:13EN → 简体中文ChatGPT 跑在他的框架上,他仍然不建议你去训练模型主持 Sarah Guo, Elad GilVercel 创始人 Guillermo Rauch 在 No Priors 节目中说明:为什么前端是 AI 的最后一公里,为什么第一代 AI 框架会被重写,以及为什么机器人已经在偷你的 Token。
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。
3:08:46EN → 简体中文谁掌握关机开关?George Hotz 谈 tinygrad、开源 AI 与上帝嘉宾 George Hotz · 主持 Lex Fridman这是他第三次做客 Lex Fridman 的播客。comma.ai 和 tiny corp 的创始人主张,算力、智能和关机开关应当留在普通人家里,而不是掌握在少数可信之人手中。
8:17EN → 简体中文使用 OpenLLM 通过 API 提供开放模型服务Matthew Berman · Forward Future在一场 2023 年的演示中,Matthew Berman 展示本地模型服务器、交互式 API 和 Python 客户端。
9:46EN → 简体中文在 Windows 上安装 Text Generation WebUI:2023 年本地模型教程Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 安装早期版本的 Text Generation WebUI,解决配置错误,并介绍模型下载和界面设置。这些步骤和软件包属于历史版本;现代安装应参考项目当前文档。
3:34:03EN → 简体中文Python 还没有完成:Chris Lattner 谈 Mojo 与硬件的乱局嘉宾 Chris Lattner · 主持 Lex FridmanLLVM 的创造者重返 Lex Fridman 的节目,主张 Python 应当获得接近 C 的性能,而非被迫让人离开这门语言。
11:49EN → 简体中文测试 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。
7:51EN → 简体中文使用 Runpod 和 Text Generation Web UI 在云 GPU 上运行 Guanaco 65BMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 2023 年租用 GPU、加载量化模型并生成文本的流程。模型要求、价格和界面取决于所选版本。
1:20:49EN → 简体中文用一整片晶圆做成的芯片,让 AI 不再被阿姆达尔定律(Amdahl's law)拖慢主持 Nathan LabenzCerebras 的 CEO Andrew Feldman 向 Nathan Labenz 解释,为什么一块拥有 2.5 万亿个晶体管的裸片、稀疏线性代数,以及一台由 16 台机器组成的超级计算机,比 GPU 集群是更好的形态。
54:56EN → 简体中文Kevin Scott 收拢微软的 GPU 预算、押注 OpenAI,却仍没料到 ChatGPT 会火主持 Sarah Guo, Elad GilChatGPT 上线五个月后,微软 CTO 在 No Priors 播客上讲述了他的全力押注、Copilot 的技术栈,以及他为什么仍然看好就业前景。
6:42EN → 简体中文Ezio 谈 Jane Street 的 Linux 工程与协作Ezio · Jane Street一位伦敦工程师介绍团队的基础设施工作、Pride 社群,以及为什么新员工应该多提问。
3:03EN → 简体中文Rajan 谈 Jane Street 的 IT、协作与学习Rajan · Jane StreetRajan 介绍 IT 团队如何支持关键系统,以及他从化学学习中获得的解决问题能力。
52:11EN → 简体中文黄仁勋:25 年来,99% 的人都看对了,英伟达押注的是那 1%主持 Sarah Guo, Elad Gil英伟达 CEO 在“No Priors”节目中讲述:CUDA 如何在十年没有客户的情况下活了下来,公司为什么要尽量偷懒,以及他希望为药物和气候打造什么。
8:05EN → 简体中文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。
37:26EN → 简体中文没有开源,机器学习会落后几十年主持 Sarah Guo, Elad GilHugging Face 首席执行官 Clem Delangue 谈“电子宠物”(Tamagotchi)式的转型、公司为何从未招过社区经理,以及他为什么不认为一个模型能统治一切。
1:00:28EN → 简体中文Ella Ehrlich 谈关键交易系统的现代化Yaron Minsky, Ella Ehrlich · Jane StreetJane Street 的 Gord 团队在保持系统可用的同时重建了部分旧数据流水线;Ehrlich 还介绍了自己参与发展的招聘项目。
1:09:10EN → 简体中文飞上火星的骁龙,同样跑在 Galaxy 手机里嘉宾 Cristiano Amon · 主持 Lex Fridman高通(Qualcomm)CEO Cristiano Amon 与 Lex Fridman 聊 5G、骁龙、汽车、芯片短缺,以及如何找到自己能力的边界。
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