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1:42:17EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月20日播客最便宜的推理服务商，才是最危险的主持 Nathan LabenzFireworks AI 的两位联合创始人 Lin Qiao 和 Dmytro Ivchenko 解释了补贴出来的 GPU 账单为什么会消失，低秩适配（LoRA）服务如何能把成本降低百倍，以及真正值得在意的对手为什么是 OpenAI。
13:19EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年1月18日运行本地语言模型，作为离线备用工具Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示一套 2024 年的本地模型方案：选择量化模型、将其存入外置硬盘，并规划备用电源。
1:19:52EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年10月18日播客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Matthew Berman· 2023年10月18日使用 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Matthew Berman· 2023年10月17日通过 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。
1:01:26EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月25日播客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。
8:17EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月22日使用 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。
11:49EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月1日测试 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。
1:20:49EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年5月25日播客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。
6:42EN → 简体中文
Jane Street· 2023年5月23日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Jane Street· 2023年5月10日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。
8:05EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年3月29日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。
26:02EN
Lex Fridman· 2020年2月9日播客Moore’s Law Is Not Dead—It Is a Cascade of S-Curves主持 Lex FridmanJim Keller explains why transistor scaling keeps outrunning its obituary, and how exponential hardware changes the mathematics AI can attempt.
57:57EN → 简体中文Jane Street· 2019年5月8日Sebastian Funk：打造快速、安全且易维护的数据包处理器Sebastian Funk · Jane Street一个单核运行情数据的案例展示了延迟目标、分配控制和代码生成如何与高层抽象共存。
1:06:49EN → 简体中文Jane Street· 2018年1月30日Bryan Cantrill：寻找性能飓风背后的蝴蝶Bryan Cantrill · Joyent微小缺陷可能穿过层层抽象，引发大规模性能故障。Bryan Cantrill 讲解如何通过提问、埋点和可视化展开调查。
1:27:23EN → 简体中文
Lenny's Podcast播客大公司实验很多，缺的是押上全部：Jeetu Patel 如何让 Cisco 全面转向 AI主持 Lenny RachitskyCisco 总裁兼首席产品官讲述九万人如何成为 AI-first、公司在 AI 基础设施里做什么，以及背后关于叙事、坦诚和「上场许可」的领导课。
1:19:25EN → 简体中文Lenny's Podcast播客美客多如何用 1.8 万工程师、每天 3 万次发布，撑起拉美最大公司主持 Lenny Rachitsky前 Mercado Libre 产品与工程负责人、现任 Roblox 工程高级副总裁 Sebastian Barrios，讲述这家千亿美元公司如何把工程和产品当成一支队伍来跑。
30:30ENLex Fridman播客From Bitcoin Magazine to Ethereum 2.0: Vitalik Buterin on Building a World Computer主持 Lex FridmanVitalik Buterin traces Ethereum's origin in the Bitcoin community, the governance fights that followed, and the proof-of-stake and sharding upgrades still to come.
1:18:48ENLex Fridman播客Data Movement, Not Math: How to Make Deep Learning Fit on Robots and Phones主持 Lex FridmanMIT professor Vivienne Sze explains why moving data dominates the energy cost of neural networks and how co-designing hardware and algorithms can cut it by orders of magnitude.
45:46EN
Unsupervised Learning: With Jacob Effron播客Giving AI a Nervous System: Voice, Touch, and the Post-Keyboard Interface主持 Jacob EffronLiveKit's Russ explains how voice AI, multimodal chat, cloud browsers, and on-device models are reshaping how humans work with machines.
51:55ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客The Search Engine Under AI Apps: Why Bigger Context Windows Aren't Enough主持 Jacob EffronTurbopuffer CEO Simon on object-storage databases, vector-search trade-offs, and the AI features that will become SaaS table stakes.
46:48ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客Snowflake's AI Stack: Small Models, the Text-to-SQL Iceberg, and Why Governance Comes First主持 Jacob EffronSnowflake head of AI Baris Gekken explains how Arctic and Cortex were built, where enterprise AI actually works today, and why precision, governance and evaluation matter more than raw model capability.
1:30:18ENLex Fridman播客Night Markets and Chip Foundries: A Week in Taiwan with Jensen Huang主持 Lex FridmanLex Fridman follows NVIDIA's CEO through Computex, street food and long chats about Taiwan's tech history, export controls and how to choose business partners.
1:02:06ENLex Fridman播客Learning TensorFlow Hands-On: From a Mystery Line to Handwritten Digits主持 Lex FridmanGoogle Brain's Sherry Moore walks a Deep Learning School audience through how TensorFlow works and two core labs, linear regression and MNIST digit recognition.加载更多已显示 24 篇，共 70 篇