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59:11EN → 简体中文别训练模型,Factory 创始人说应该去淘金Matan Grinberg 和 Eno Reyes 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到,他们为什么要在别人的模型之上,卖一整套专门负责具体工作的 droid;这套技术栈刚刚把 SWE-bench 的成绩从 14% 提到了 19%。
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。
27:37EN → 简体中文Leo Pekelis:如何将 Llama 3 扩展至百万 token 上下文Matthew Berman, Leo Pekelis · Forward FutureGradient 首席科学家解释长上下文训练、编程场景、推理成本,以及为何检索基准只能说明部分问题。
17:03EN → 简体中文Qwen2 0.5B 与 72B:实际测试比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的演示中,使用编程、算术和推理提示词测试 Qwen2 最小和最大的模型。
25:00EN → 简体中文Microsoft Build 2024:Copilot+ PC、Phi-3 与 AI 演示Matthew Berman, Satya Nadella, Sam Altman, Seth Juarez · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Microsoft 主题演讲中选出的公告、产品演示和与 Sam Altman 的对话。
20:00EN → 简体中文GitHub Copilot Workspace、Amazon Q 与 Sam Altman 谈 AI 下一步Matthew Berman, Sam Altman · Forward Future这期 2024 年 5 月新闻回顾探讨以任务为中心的编程助手、Rabbit R1、AI 基础设施、生成视频和声音克隆。
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。
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。
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。
15:35EN → 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。
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。
19:51EN → 简体中文Devin 的 2024 年发布:编程智能体演示与基准测试说法Matthew Berman, Scott Wu, Neal, Walden · Forward FutureMatthew Berman 结合此前的编程项目,审视 Cognition 的软件智能体演示、界面和 SWE-bench 对比。
1:25:10EN → 简体中文写代码只占工作的 30%,CodiumAI 想要另外那 70%主持 Nathan LabenzItamar Friedman 认为,代码补全已经成了大宗商品,代码完整性是 AI 仍然落后的地方;而让 GPT-4 在编程竞赛中把分数翻了一番的,靠的是流工程(Flow Engineering),不是更花哨的提示词。
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。
11:14EN → 简体中文初探 Gemini Advanced 与 Ultra 1.0:功能解析和实际测试Matthew Berman · Forward Future2024 年 2 月,Matthew Berman 介绍 Google 将 Bard 更名为 Gemini,并测试新的付费产品在编程、逻辑和图像识别方面的表现。
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。
24:54EN → 简体中文Matthew Berman 对 AI 与编程未来的 2023 年预测Matthew Berman, Matt Welsh, McKay Wrigley · Forward FutureBerman 认为自然语言界面和 AI 智能体可能改变软件开发,同时也承认编程工具的局限和预测时间线的不确定性。
17:08EN → 简体中文使用 GPT Pilot 构建并测试登录应用Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 2023 年在 VS Code 中利用 AI 辅助规划、编码和调试身份验证原型的工作流程。
0:29EN → 简体中文ServiceNow 合作伙伴演示 AI 辅助代码生成Matthew Berman · Forward Future一段简短的推广演示展示如何在 ServiceNow 中根据自然语言指令生成代码。
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)。
1:15:39EN → 简体中文做了二十年前端,Guillermo Rauch 发现 v0 写的代码比自己的更好主持 Nathan LabenzVercel 首席执行官告诉 Nathan Labenz,为什么每个产品都需要幽灵文本(ghost text),为什么软件 2.0(Software 2.0)会让旧技术栈僵化,以及为什么押注开源仍然是代价高昂的错误。
7:48EN → 简体中文测试 Dolphin 2.2 Yi 34B 的编程与推理能力Matthew Berman · Forward Future2023 年 11 月,Matthew Berman 使用编程、写作和逻辑提示词,对量化后的 Yi 微调模型进行非正式测试,结果好坏参半。
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