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10:57EN → 简体中文测试 Claude 3.5 Sonnet:编程、推理与视觉Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用非正式的编程、数学、谜题和图像理解提示测试 Anthropic 在 2024 年 6 月发布的模型。
12:55EN → 简体中文测试 Mixture-of-Agents 的编程、算术与推理能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用自己的非正式大模型测试题试验多模型配置,发现一些出色的回答,同时也遇到编程和计数失败。
1:37:07EN → 简体中文只靠文字的 AI 诊断胜过全科医生,谷歌却仍不肯上线主持 Nathan Labenz谷歌研究员 Vivek Natarajan 和 Khaled Saab 带 Nathan Labenz 逐一讲解五篇医疗 AI 论文,从放射学报告讲到仍需赢得信任的 AI 医生。
1:25:10EN → 简体中文谷歌索引的十分之一,99.9% 的召回率:20 个人如何做出 Brave Search主持 Nathan LabenzJosep M. Pujol 带着《The Cognitive Revolution》了解 Brave 以隐私为先的索引、混合检索技术栈,以及 Nathan Labenz 如今希望自己的产品团队也来用的 Search API。
26:00EN → 简体中文Zapier 创始人为何认为通用人工智能研究已经停滞了四年主持 Sarah Guo, Elad GilMike Knoop 和 François Chollet 拿出了超过 100 万美元,奖励能够突破 ARC-AGI 的人。他们认为,这项评测才真正衡量了通用智能。
58:28EN → 简体中文从越狱 ChatGPT 到 Anthropic 的第一位提示词工程师:Alex Albert 如何推出 Claude 3主持 Nathan Labenz在建立 jailbreakchat.com 一年之后,Alex Albert 与 Nathan Labenz 一起,聊 Claude 3 的写作、编排、性格塑造,以及开发者仍然会跳过的应用护栏。
39:00EN → 简体中文摩根大通掌握 150 PB 数据,GPT-4 的训练数据却不到 1 PB主持 Sarah Guo, Elad GilScale AI 创始人 Alexandr Wang 在《No Priors》节目中解释:为什么容易获取的互联网数据已经耗尽,为什么专家加模型的团队仍会胜出,以及为什么通往通用人工智能(AGI)的路更像攻克癌症,不像研制疫苗。
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。
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。
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