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15:11EN → 简体中文用 AutoGen Studio 构建字幕转文章的智能体团队Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 配置字幕获取技能、两个智能体和群聊工作流,并排查凭据与输出问题。
21:00EN → 简体中文Jim Fan 的基础智能体愿景:技能、机器人身体与仿真Matthew Berman, Jim Fan · Forward FutureMatthew Berman 解读 Minecraft 智能体、不同机器人形态和仿真研究,探讨它们如何推动更通用的具身 AI。
1:43:07EN → 简体中文一个智能体(Agent)发了五条推文,5000 人没有一个察觉主持 Nathan LabenzMultiOn 创始人 Div Garg 在 Cognitive Revolution 节目中讲解了 2024 年初网页智能体(web agent)的实际能力与成本,以及为什么护栏必须放在模型之外。
1:50:57EN → 简体中文GPT-4 发布 28 天后,一个 AI 设计并执行了一项化学实验主持 Nathan LabenzGabe Gomes 和他在卡内基梅隆大学的学生开发了 Coscientist,这是一个基于语言模型的智能体(Agent),能在远程云实验室里规划、编写代码,并执行真实的实验。
29:58EN → 简体中文Rabbit R1 的 2024 年发布演示:以执行操作为核心的 AI 助手Matthew Berman, Jesse Lyu · Forward FutureMatthew Berman 观看 Rabbit 的发布会,介绍语音控制服务、实验性教学模式和售价 199 美元的设备。
1:22:59EN → 简体中文如果智能体有 80% 的时间是对的,十步之后只剩 10% 的成功率主持 Nathan LabenzImbue 的 CTO Josh Albrecht 向 Nathan Labenz 讲述,这家还没有产品、只有 27 人的研究公司,如何把 2 亿美元和 10000 块 H100 投向真正能完成长任务的智能体(Agent)。
32:48EN → 简体中文14 人、2 亿美元算力,以及智能体(Agent)的可靠性瓶颈主持 Sarah Guo, Elad GilImbue 联合创始人 Kanjun Qiu 和 Josh Albrecht 谈智能体为什么会失败,语言模型为什么学不会通用算法,以及他们为何把一轮巨额融资花在 GPU 上,而不是用来扩充人手。
1:36:39EN → 简体中文OpenAI 的 500 万美元押注:60 人团队想让 GPT-4V 赋予汽车常识主持 Nathan LabenzGhost Autonomy 联合创始人 John Hayes 在 Cognitive Revolution 节目里说,把多模态模型放进驾驶路径,可能会让自动驾驶在二十年的 DARPA 时代技术栈之后重新起步。
1:03:46EN → 简体中文代码只值一毛钱,应用用完就扔主持 Nathan LabenzLindy 创始人 Flo Crivello 向 Nathan Labenz 讲述,AI 员工如何从 API 文档中学会调用接口,为什么 GPT-4 让质量成了唯一要看的指标,以及他自己为什么也希望 AI 有类似航空业的规则。
1:25:11EN → 简体中文105 行代码、100 万次曝光,和一位不肯创办公司的风投主持 Nathan LabenzBabyAGI 的作者 Yohei Nakajima 向 Nathan Labenz 讲述,一个周末的原型如何掀起了智能体(Agent)浪潮,以及他为什么又回去做投资了。
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。
42:25EN → 简体中文想给 AI 配一个钱包的 Transformer 合著者主持 Sarah Guo, Elad Gil《Attention Is All You Need》合著者、NEAR 联合创始人 Illia Polosukhin 认为,区块链账户能让语言模型智能体(Agent)变成经济主体,既能雇用人,也能雇用其他 AI。
55:13EN → 简体中文两天做出原型:a16z 如何把一篇斯坦福论文变成 AI Town主持 Nathan Labenz一个名叫 Alice 的陪伴型角色,一次周末用 Phaser 赶出的小项目,以及 Martin Casado 的论断:模型永远不会取代形式化语言。
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。
59:41EN → 简体中文人是单线程的,MULTI·ON 却想让 100 个智能体照样同时运行主持 Nathan Labenz斯坦福博士辍学生 Div Garg 把一个个人智能体装进了 Chrome:它能复用你已登录的账号,卡住时请求帮助,并在点下“购买”之前停下来。
1:40:07EN → 简体中文每秒 30,000 次电压更新:深入 Skydio 的自主技术栈主持 Nathan LabenzHayk Martiros 带 Nathan Labenz 逐一了解一架约 0.9 公斤重的无人机:它能看向四面八方,机上运行十多个神经网络,而且不会被武器化。
1:30:29EN → 简体中文GPT-4 让账单纠纷的胜率提高约十倍:DoNotPay 的机器人律师之战主持 Nathan LabenzGPT-3 对 Comcast 给出的二十美元减免表示感谢,GPT-4 却说这还不够,机器人律师则把这场较量称为一场军备竞赛。
51:55EN → 简体中文九个数量级之后,他推出的是陪伴者,而非神谕主持 Sarah Guo, Elad GilDeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 在 No Priors 节目中讲述,Inflection 的第一款产品为什么是一个站在你这边的个人 AI,以及缺失的一环为什么是路由器,而非更大的模型。
58:26EN → 简体中文收件箱里有七成是推销:Matt Welsh 谈 AI 智能体的第一波浪潮主持 Nathan LabenzFixie.ai 创始人梳理了副驾驶(copilot)与委派(delegation)的区别、我们系统里缺失的“附肢”,以及为什么智能体(Agent)需要护栏、记忆卫生,或许还需要一只耳机。
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。
1:25:46EN → 简体中文别把工具做成智能体:Flo Crivello 谈生产级智能体真正需要什么主持 Nathan LabenzLindy 的 CEO 对 Nathan Labenz 说,大多数正在工作的智能体(Agent),其实是由人设计控制流的智能工作流;即便 AGI 到来,脚手架(scaffolding)可能依然重要。
4:57EN → 简体中文Microsoft Research 如何使用 ChatGPT 指导机器人和无人机Matthew Berman · Forward Future一项 2023 年的研究演示结合自然语言指令、机器人 API 和人工审核,为真实及模拟任务生成代码。
1:00:36EN → 简体中文连下 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。
2:29:21EN → 简体中文从不试图读懂人心的扑克机器人嘉宾 Noam Brown · 主持 Lex FridmanNoam Brown 向 Lex Fridman 讲述:一台逼近纳什均衡(Nash equilibrium)的机器人如何碾压单挑无限注德州扑克(heads-up no-limit Hold'em),Pluribus 怎样在六人桌上做到同样的事,以及《外交》为什么需要一个能赢得人类信任的 AI。
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