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29:28EN → 简体中文Cognition 的 Scott Wu:Devin 不会取代工程师,只会放大他们主持 Sarah Guo, Elad GilDevin 背后的国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)冠军解释,为什么一个你可以在旁边实时查看的 AI 软件工程师,反而会带来更多人类工程师。
16:22EN → 简体中文Harrison Chase 谈 AI 智能体的规划、界面设计与记忆Matthew Berman, Harrison Chase · Forward FutureLangChain CEO 梳理智能体开发中的开放问题,Matthew Berman 补充了对监督、工作流程和记忆的看法。
19:09EN → 简体中文OSWorld:在真实应用中评估计算机操作智能体Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍这项 2024 年基准测试的观察—行动循环、任务专属检查和早期结果,并说明实验设置的局限。
19:46EN → 简体中文在 Lightning AI 上构建 CrewAI 财务分析团队Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 2024 年的双智能体工作流程,先使用 Groq,再连接云端托管的 Ollama 模型。
13:59EN → 简体中文SWE-agent 教程:浏览代码仓库并尝试修复 GitHub 问题Matthew Berman, Carlos · Forward FutureMatthew Berman 配置研究型编程智能体,遇到安装问题和成本上限,随后展示一位作者成功处理 SymPy 基准示例的过程。
14:58EN → 简体中文OpenDevin 早期编程智能体:2024 年安装与演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 安装早期的开源编程智能体项目,尝试制作计算器和简单网页,同时遇到设置与浏览器问题。
27:32EN → 简体中文从业余项目到 700 个集成:Harrison Chase 谈仍在卡住智能体(Agent)的问题主持 Sarah Guo, Elad GilLangChain 的 CEO 回顾了两年间设计模式的反复更替,并解释了为什么记忆、规划和少样本(few-shot)数据,仍比更换模型更重要。
42:14EN → 简体中文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。
4:56EN → 简体中文如果把心智看作工具,AI 就没那么像威胁了主持 Nathan LabenzYohei Nakajima 和 Nathan Labenz 边看 TED AI 演讲边暂停讨论,把他构建智能体(Agent)的习惯,与东西方关于身份认同的观念联系起来。
1:45:21EN → 简体中文60 万条攻击提示词,近 40% 仍能攻破 GPT-4主持 Nathan LabenzSander Schulhoff 向 Nathan Labenz 讲解了依然有效的提示习惯、不靠谱的角色扮演迷思,以及那场全球性的 HackAPrompt 比赛——比赛摸清了大语言模型(LLM)是怎样被劫持的。
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。
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。
46:36EN → 简体中文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。
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。
1:06:39EN → 简体中文OpenAI 首位开发者关系负责人:他的代码 90% 由 ChatGPT 写成,网页智能体仍需数年主持 Jacob EffronLogan Kilpatrick 谈如何在 GPT-3.5 与 GPT-4 之间做选择、插件为何停滞不前,以及为什么公共互联网还没有准备好迎接自主智能体。
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。
1:14:48EN → 简体中文首届开发者大会(DevDay)或许催生了数千家创业公司,OpenAI 的 Logan Kilpatrick 这样说主持 Nathan LabenzOpenAI 首届开发者大会次日,开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 对 Nathan Labenz 讲了:为什么薄薄一层 API 封装从来不算公司,为什么智能体(Agent)没有被做成完全自主的,以及 200 万美元起的定制模型到底有什么用。
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。
10:13EN → 简体中文使用 GPTBots.ai 构建企业聊天机器人Matthew Berman · Forward Future在这期 2023 年的赞助演示中,Matthew Berman 配置助手、添加业务知识、纠正回答并构建分支流程。
38:07EN → 简体中文AutoGen 进阶教程:配置、记忆、检索与工具Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讲解 2023 年 AutoGen 界面中的多智能体配置、缓存、检索、可教学记忆和函数调用。
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。
32:14EN → 简体中文MemGPT:在固定上下文窗口之外管理大语言模型记忆Matthew Berman, Charles Packer, Vivian Fang · Forward FutureMatthew Berman 解读 2023 年的研究、演示文档检索,并听取作者 Charles Packer 和 Vivian Fang 对未来计划的介绍。
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