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12:50EN → 简体中文测试 Smaug:托管 70B 与较小本地模型的比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在贪吃蛇、数学和推理题上比较两种 Smaug 配置。
13:37EN → 简体中文测试 Gemini 1.5 Pro 的长上下文与视频理解Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 的 2024 年测试既展示了有用的图像和视频摘要,也出现代码被阻止与细节遗漏。
27:07EN → 简体中文GPT-4o 发布:语音、视觉与更自然的对话界面Matthew Berman, Mira Murati · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 2024 年 5 月的 GPT-4o 演示,探讨响应更快的多模态助手能够带来什么。
17:12EN → 简体中文2024 年 4 月测试神秘模型“gpt2-chatbot”Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在模型身份尚不确定时,用编程、算术和推理任务对它进行测试。
21:47EN → 简体中文Phi-3 Mini:Microsoft 的小模型、手机部署与一场身份存疑的本地测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Microsoft 的 2024 年技术报告并进行非正式提示测试,但演示中的模型标签存在未解之处。
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。
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。
15:35EN → 简体中文Meta Llama 3 发布:基准测试、贪吃蛇试玩与 Meta AI 助手Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 4 月的发布,试玩生成的游戏,并思考可下载模型对开发者的意义。
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。
1:01:39EN → 简体中文GPT-5 需要 100 万亿个 Token,地球够用吗?主持 Nathan Labenz训练 GPT-3 用了约 1 万亿个 Token,GPT-4 用了约 10 万亿个。下一步跃升,数据问题和算力问题同样重要。
1:19:24EN → 简体中文一段乱码提示词,能读出 GPT-J 提前三个 token 的规划主持 Nathan Labenz美国东北大学的 Bau 实验室发现,一个 4 万参数的软提示(soft prompt)能读出模型接下来要说的词,而大约十个注意力头(attention head)承载着任务本身。
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。
1:20:44EN → 简体中文像 Mamba 一样看世界:视觉、腐坏的状态与 90 天里的细胞模型主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Jason Meaux 梳理了原版 Mamba 发布之后的视觉论文、长上下文实验和生物学工作。
22:17EN → 简体中文Q* 传闻、能量模型与推理研究Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 审视一份未经证实的匿名 Q* 描述,并将其中的想法与训练语言模型进行推理的已发表研究作比较。
8:26EN → 简体中文2024 年 Grok-1 权重发布后测试 X 上的 GrokMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管的 Grok 界面中尝试编程和推理提示词,结果有好有坏。
4:49EN → 简体中文xAI 以 Apache 2.0 许可发布 Grok-1 基础模型权重Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 2024 年 3 月发布的 3140 亿参数混合专家模型,以及马斯克与 OpenAI 的争议背景。
19:59EN → 简体中文测试模型对掩盖有害请求的反应Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的非正式实验中,比较多个语言模型的拒绝、解码错误和不一致回应。
2:47:17EN → 简体中文想做出人类水平的 AI,就该放弃生成式模型嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 在与 Lex Fridman 的对话中说明,为什么自回归大语言模型(LLM)无法规划、记忆或理解物理世界,以及为什么开源是唯一民主的答案。
13:57EN → 简体中文Mistral Large:2024 年的编程、推理与安全回答评测Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Mistral 的发布主张,并用少量提示词测试模型。
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。
1:58:43EN → 简体中文一条只有 302 个神经元的线虫已经会权衡取舍,AI 仍停在同一座梯子上主持 Nathan LabenzMax Bennett 把 6 亿年的大脑演化对应到五次突破上,并追问今天的模型究竟爬上了哪几级台阶。
0:42EN → 简体中文LLaVA 1.6 支持理解更高分辨率的图像Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 1 月发布的 LLaVA 1.6,以及通过 Ollama 在本地运行它的方式。
40:58EN → 简体中文工厂里 99% 的机器人都很笨,Covariant 想先让聪明的机器人进仓库干活主持 Sarah Guo, Elad Gil前 OpenAI 研究员 Peter Chen 解释,为什么机器人基础模型必须在生产车间里训练,而不能只在实验室里训练。
35:28EN → 简体中文Sam Altman 谈未来 AI 模型、版权与部署的边界Matthew Berman, Ina Fried, Sam Altman · Forward Future在 2024 年 1 月的达沃斯访谈中,OpenAI 首席执行官讨论了模型进展、选举风险、军事用途和个性化。Matthew Berman 对这些说法及其影响作出评论。
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