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1:16:22EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月9日播客他花 20 小时打磨提示词（prompt），DSPy 还是赢了他主持 Nathan LabenzSander Schulhoff 讲解 The Prompt Report。这份 78 页的综述梳理了向大语言模型（LLM）提问时，真正管用的提示方法。
59:11EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2024年6月25日播客别训练模型，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%。
1:37:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年6月22日播客只靠文字的 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。
49:50EN → 简体中文Sequoia Capital· 2024年6月18日播客无约束的智能体（Agent）风靡推特，真正上线的是定制版LangChain 创始人 Harrison Chase 向红杉资本的 Training Data 节目讲清楚：智能体到底是什么，AutoGPT 为何停滞，以及哪些认知架构（cognitive architecture）能真正投入生产。
42:14EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年3月7日播客 · 2 人对谈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
Matthew Berman· 2024年2月24日构建 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。
1:45:21EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年1月30日播客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。
1:43:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年1月20日播客一个智能体（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No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年1月18日播客 · 2 人对谈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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年1月12日播客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
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年1月9日播客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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年12月2日播客如果智能体有 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No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年11月16日播客 · 2 人对谈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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年11月8日播客首届开发者大会（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。
38:07EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年10月26日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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年10月26日播客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Matthew Berman· 2023年10月20日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。
1:32:41EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年10月5日播客能训练前沿模型的人约有 5000 名，其余公司需要的是 AI 工程师主持 Nathan LabenzLatent Space 的 Swyx 向 Nathan Labenz 讲述了一个新职业如何成形、为什么 OpenAI 会对开发者做 Sherlock 化（Sherlocking），以及什么还不算智能体。
55:13EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年9月7日播客两天做出原型：a16z 如何把一篇斯坦福论文变成 AI Town主持 Nathan Labenz一个名叫 Alice 的陪伴型角色，一次周末用 Phaser 赶出的小项目，以及 Martin Casado 的论断：模型永远不会取代形式化语言。
1:39:53EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年8月8日播客不到 100 人，2400 万用户：Replit 押注人工开发者智能主持 Nathan LabenzReplit 新任 AI 副总裁 Michele Catasta 提出一个“生成、执行、学习”的循环，他不愿把它称为 AGI；他还描绘了一个从 2 倍到 1000 倍的生产力阶梯，以及精确到击键级别的数据优势。
39:45EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年7月27日播客 · 2 人对谈Palantir 第 13 号员工：模型是随机精灵，本体是拴住它的桩主持 Sarah Guo, Elad Gil首席技术官 Shyam Sankar 谈 550 个微服务、与外网隔绝的潜艇，以及为什么 Palantir 的本体（ontology）恰恰是大语言模型一直在等的东西。
59:41EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月13日播客人是单线程的，MULTI·ON 却想让 100 个智能体照样同时运行主持 Nathan Labenz斯坦福博士辍学生 Div Garg 把一个个人智能体装进了 Chrome：它能复用你已登录的账号，卡住时请求帮助，并在点下“购买”之前停下来。
58:26EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年4月25日播客收件箱里有七成是推销：Matt Welsh 谈 AI 智能体的第一波浪潮主持 Nathan LabenzFixie.ai 创始人梳理了副驾驶（copilot）与委派（delegation）的区别、我们系统里缺失的“附肢”，以及为什么智能体（Agent）需要护栏、记忆卫生，或许还需要一只耳机。
1:56:16EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年4月6日播客他们曾用人类充当 AI 替身，如今 250,000 人在用 Elicit主持 Nathan LabenzOught 的两位创始人告诉 Nathan Labenz：开放式推理必须被拆解、被监督、有据可依，而不能只是一味放大，直到看上去足够有说服力。加载更多已显示 24 篇，共 161 篇