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42:14EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年3月7日播客 · 2 人对谈Meta 的 1970 亿美元之日，只是 AI 那个 2000 亿美元问题的部分答案主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo 和 Elad Gil 谈到了 Gemini、Mistral、英伟达的升级周期、Klarna 的客服机器人，以及为什么真正的 AI 支出仍然集中在超大规模云厂商手里。
55:29EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年2月24日构建 CrewAI 简报团队：抓取、摘要与调试Matthew Berman, Joe · Forward FutureMatthew Berman 构建一个双智能体简报原型，逐步处理输入和抓取错误，并展示仍待解决的问题。
46:36EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年1月18日播客 · 2 人对谈做了十年代码搜索后，Sourcegraph 的 CTO 认为代码 AI 的竞争发生在模型之外主持 Sarah Guo, Elad GilBeyang Liu 讲 Cody，讲关键词搜索为何仍然承担着检索增强生成（RAG）的大部分工作，以及随着 AI 压缩中间件，计算机基础知识为何变得更有价值。
32:48EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年11月16日播客 · 2 人对谈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。
39:45EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年7月27日播客 · 2 人对谈Palantir 第 13 号员工：模型是随机精灵，本体是拴住它的桩主持 Sarah Guo, Elad Gil首席技术官 Shyam Sankar 谈 550 个微服务、与外网隔绝的潜艇，以及为什么 Palantir 的本体（ontology）恰恰是大语言模型一直在等的东西。
1:30:52EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Building Minds from Unified Theories: Nate Derbinsky on Cognitive Architectures, Soar, and the Case for Forgetting嘉宾 MIT AGI · 主持 Lex FridmanA guest lecture in MIT's AGI course on how cognitive architectures try to assemble human-level intelligence, and how studying human memory made the Soar architecture faster and better.
1:26:42EN → 简体中文
Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈Block 怎样变成 AI 原生大公司：Goose、职能制，以及把代码整段扔掉嘉宾 Dhanji R. Prasanna · 主持 Lenny RachitskyBlock CTO Dhanji Prasanna 说明，一次组织调整、开源智能体 Goose，以及以学习为先的文化，如何让这家大公司走在 AI 应用前面。
57:11EN → 简体中文Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈从制品到有机体：微软Asha Sharma谈会学习的产品和智能体社会嘉宾 Asha Sharma · 主持 Lenny Rachitsky微软AI平台产品负责人解释，为什么产品正变成靠后训练持续进化的活系统，界面如何走向代码与可组合性，以及智能体怎样改写组织图。
33:31ENNo Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups播客 · 2 人对谈Open Source Catches Up, Regulation Can Wait: Sarah Guo and Elad Gil Answer Listener Questions主持 Sarah Guo, Elad GilTwo AI investors cover open-source models, autonomous agents, whether to regulate AI, where startups can win, and why healthcare innovation is so hard.