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54:25EN → 简体中文只有伪证才会坐牢:Scott Wiener 详解加州前沿 AI 法案主持 Nathan LabenzSB 1047 采用了与拜登行政令相同的 10^26 次浮点运算(FLOPs)门槛,这位旧金山州参议员希望在不设许可制度的前提下推动测试。
1:05:52EN → 简体中文无限量的 AI 实习生,已经上岗了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 告诉计算机专业的学生:当模型在常规工作上已经胜过医生,而企业招的初级员工越来越少时,怎样才能脱颖而出。
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。
16:28EN → 简体中文测试 Reka Core:多模态基准、编程与推理Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Reka 公布的模型比较,并用代码、逻辑和图像理解任务测试 Core。
12:51EN → 简体中文Groq 上的 Llama 3 70B:高速推理与非正式提示测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试 Groq 2024 年 4 月提供的 Llama 3 服务,考察编程、推理和重复提示;结果有好有坏,评分也有几处需要注意。
15:01EN → 简体中文发布时测试 Llama 3:代码、推理与图像生成Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用贪吃蛇游戏、逻辑题和快速图像生成体验 Meta AI 的新界面。
24:32EN → 简体中文图像生成还是开盲盒,Suhail Doshi 想让像素规模化主持 Sarah Guo, Elad GilPlayground AI 创始人在 No Priors 节目里讲了他为什么跳过语言模型、一个噪声采样技巧怎样修好了 SDXL 整体发闷的亮度,以及大型视觉模型究竟能做什么。
12:02EN → 简体中文用编程和推理任务测试 Karasu Mixtral 8x22BMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用贪吃蛇游戏、算术和逻辑谜题,测试 Mistral 大型混合专家模型的早期社区微调版本。
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。
1:23:09EN → 简体中文AI 任务的合适大小,就是你能检查得了的那么大主持 Nathan LabenzElicit 联合创始人 Andreas Stuhlmüller 与 Jungwon Byun 讲述,一个十二人的研究助理如何把摘要中的幻觉数从 1.5 降到 0.5,大约每一周半发布一次更新,并把任务拆解视为在不依赖黑箱的前提下投入更多算力的办法。
9:02EN → 简体中文Matthew Berman 试玩 LLM Colosseum:用街头霸王评测语言模型Matthew Berman · Forward Future一段 2024 年的教程展示语言模型如何选择格斗游戏招式,解释游戏状态提示词,并演示本地配置过程。
14:23EN → 简体中文实测 DBRX:编程能力亮眼,推理仍有短板Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 Databricks 的开放权重模型,并用编程、算术和推理题进行测试。
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。
1:28:37EN → 简体中文看完 GPT-4 演示 12 小时后,他让一家十年老的法律创业公司转了向主持 Nathan LabenzPablo Arredondo 是 CaseText 的联合创始人,现任汤森路透 CoCounsel 副总裁。他追溯了法律研究从 19 世纪的引证工具,一路走到以检索为锚的 GPT-4 产品;律师事务所把这款产品当作同事,而不只是搜索框。
21:16EN → 简体中文ArtPrompt:2024 年研究如何考察视觉文本与模型安全Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 ASCII 艺术识别基准,并报告自己非正式测试中喜忧参半的结果。
23:00EN → 简体中文发布时实测 Google Gemma 7B:配置会影响结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 比较 Google 早期开放权重模型的本地测试与托管服务复测。
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。
19:37EN → 简体中文改写测试数据如何推高 130 亿参数模型的基准分数Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一项 2023 年的实验,说明改写基准题目如何避开简单的污染检查并推高模型分数。
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)。
18:29EN → 简体中文OpenAI 2023 年领导层危机、Q* 猜测与合成数据Matthew Berman, Andrew Ross Sorkin, Elon Musk · Forward FutureMatthew Berman 将 Sam Altman 回归、Elon Musk 的采访和 Nathan Lambert 对合成训练数据的讨论联系起来,并区分报道事实与自己的理论。
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。
1:23:10EN → 简体中文500 美元以下的奢侈品手袋,击穿了一家银行的欺诈模型主持 Nathan LabenzArthur.ai 首席执行官 Adam Wenchel 谈边界探测攻击(boundary detection attack)、大语言模型(LLM)防火墙,以及为什么吞下原始文本的模型,无法从内部实现安全。
10:20EN → 简体中文Phind Code Llama 34B 对比 GPT-4:一次 2023 年 Python 编程测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用游戏、短函数和重构任务比较量化的 Phind 微调模型与 GPT-4,结果有好有坏。
55:08EN → 简体中文一个模型跑进 38 款产品:Paige Bailey 谈谷歌如何训练并上线 PaLM 2主持 Nathan Labenz2023 年 5 月谷歌 I/O 大会上,PaLM 2 发布时已经运行在二十多款产品里,它的产品负责人讲述了这背后的全部工作。
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