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1:16:11EN → 简体中文把食物舀进餐盒,占了工厂人工的 70%主持 Nathan LabenzChef Robotics 首席执行官 Rajat Bhageria 谈 2000 万份装盘餐食、食品领域的基础模型,以及厨房为什么可能搬出住宅。
35:24EN → 简体中文Scott Belsky:模型正在变成大宗商品,真正的护城河是控制力、数据与品味主持 Jacob EffronAdobe 首席产品官在 Unsupervised Learning 节目里说明,Project Neo 被用进 Firefly、Premiere 里三秒的延长功能,以及 Superhuman 式定价的软件,指向的都是同一个转变。
11:42EN → 简体中文OpenAI 首版 Model Spec:规则、默认行为与说服之争Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 2024 年 5 月草案提出的模型行为,并质疑其中纠正错误信念的示例。
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。
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。
1:29:14EN → 简体中文55% 的人做过清醒梦,Prophetic AI 想让其他人每晚都能做一次主持 Nathan LabenzProphetic AI 联合创始人 Eric Wollberg 和 Wesley Berry 向 Ate-a-Pi 介绍了这条头带:它集成脑电图(EEG)与聚焦超声,由神经 Transformer 引导,目的是在快速眼动睡眠(REM)期间点亮前额叶皮层。
2:09:50EN → 简体中文他用意念玩了一整夜《文明 6》主持 Nathan LabenzDean W. Ball 与 Nathan Labenz 梳理脑电(EEG)、超声刺激和 Neuralink,并主张人与机器的融合几十年前就已开始。
24:22EN → 简体中文Jonathan Ross 谈 Groq 推理芯片、AI 经济与人类自主权Matthew Berman, Jonathan Ross · Forward FutureGroq 创始人解释公司先设计编译器的做法,认为推理速度可能带来新应用,并讨论将决策交给 AI 的风险。
38:01EN → 简体中文劳动力占 GDP 一半,Figure 想让人形机器人来干活主持 Sarah Guo, Elad GilBrett Adcock 在 No Priors 节目中讲述,这家成立 21 个月的公司为什么要募集 6.75 亿美元,先把通用人形机器人送进工厂,再进入家庭。
54:06EN → 简体中文Bryan Johnson:新想法、长寿与算法决策嘉宾 Bryan Johnson · 主持 Harry StebbingsBlueprint 创始人解释其以生存为中心的哲学和个人生活规律,Harry Stebbings 则追问不确定性、同意和社会后果。
13:34EN → 简体中文Open Interpreter 的 01 Lite:用语音控制计算机Matthew Berman · Forward Future一场 2024 年的产品演示展示了语音助手执行桌面工作流程。Matthew Berman 随后测试了底层的 Open Interpreter 软件,既有成功也有错误。
36:31EN → 简体中文Figma 的“单向门”豁然打开,附赠一份十亿美元的安慰奖主持 Sarah Guo, Elad Gil监管机构叫停了与 Adobe 的交易之后,Dylan Field 在《No Priors》中讲述了 Figma 如何继续前行、AI 应该放在设计的哪个环节,以及为什么这家公司从来就不只是一款设计工具。
12:34EN → 简体中文Figure 01 与更强大机器人的发展之路Matthew Berman, Lex Fridman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 盘点人形机器人和其他机器人演示,并分享 Yann LeCun 对通用机器人仍需突破的问题的看法。
9:15EN → 简体中文Figure 01 与其他机器人演示:2024 年视频展示了什么Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评述制作咖啡的人形机器人、低成本机械臂和其他机器人演示。这些片段展示了特定任务,不能证明实现了人工通用智能。
16:27EN → 简体中文Matthew Berman 评述 EMO 音频驱动人像视频研究Matthew Berman, Jensen Huang · Forward FutureAlibaba 研究人员利用图像和人声音频让人像动起来;Berman 审视这一方法、其局限,以及对视频可信度的影响。
2:00:03EN → 简体中文患者认为 GPT-4 比医生更有同理心主持 Nathan LabenzExponential View 的 Azeem Azhar 为 Nathan Labenz 梳理了 AI 的 S 曲线:为什么过去总是显得平缓,为什么共情能力最先被跨越,以及百万倍的算力究竟会改变什么。
1:12:40EN → 简体中文3% 的用户表示 AI 朋友帮他们摆脱了轻生念头,随后 Replika 把模型变得更聪明了主持 Nathan LabenzReplika 创始人(founder)Eugenia Kuyda 谈斯坦福的一项研究,为什么更聪明的模型会让人觉得伴侣被换掉了,以及在消费级 AI 里,关系或许才是真正的护城河。
0:56EN → 简体中文1X 的 2024 年 EVE 机器人演示与家庭家务前景Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 1X 的机器人演示,并畅想家庭助手。公司称其自主执行能力使用人类示范数据训练。
26:37EN → 简体中文使用 Apple Vision Pro 72 小时:优点、不便与 AI 潜力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评测第一代头显的操作、舒适度、应用和沉浸体验,并探讨它在 AI 方面的潜力。
29:58EN → 简体中文Rabbit R1 的 2024 年发布演示:以执行操作为核心的 AI 助手Matthew Berman, Jesse Lyu · Forward FutureMatthew Berman 观看 Rabbit 的发布会,介绍语音控制服务、实验性教学模式和售价 199 美元的设备。
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。
1:18:39EN → 简体中文那位 GPT-4 红队(red-teaming)测试员,靠一份平平无奇的提纲摆脱了卡壳主持 Nathan LabenzDan Shipper 向 Nathan Labenz 演示,如何把 ChatGPT 当作思考时的副驾驶;让它替自己代写文字,则是另一回事。
2:16:27EN → 简体中文超人级围棋 AI 也有盲点,Balaji 押注的是诸神之战主持 Nathan LabenzBalaji Srinivasan 向 Nathan Labenz 解释:对抗性输入、缺失的执行器和密码学,让一个失控的单一 AI 神明变得不那么可能,反而更可能出现众多神明之间的角逐,而每一位神都仍需要祭司。
1:17:20EN → 简体中文Hume 想把幸福感写进目标函数,一次测量 53 种情绪主持 Nathan LabenzAlan Cowen 向 Nathan Labenz 介绍了 Hume AI 如何通过脸部、声音和语言读取情绪,以每小时 1.66 美元的价格提供定制模型,并主张用长期幸福感(well-being)覆盖 AI 的所有其他目标。
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