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1:50:08EN → 简体中文Waymo 的受伤率低了五倍,却仍输给一辆 Lyft主持 Nathan Labenz人类司机平均每 1 亿英里才发生一起致命事故,这道门槛至今仍是自动驾驶争论的标尺。
8:06EN → 简体中文OCaml 提议中的 include functor 语法如何减少重复Richard Eisenberg · Jane Street一个反向数组示例展示如何从最小实现派生常用模块函数,同时省去额外的包装模块。
12:17EN → 简体中文测试 Gemini 1.5 Pro 的编程、推理、图像和视频能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的一次非正式评测中比较标准版和实验版 Gemini,发现结果有好有坏,并反复出现输出错误。
1:00EN → 简体中文Stephen Nedoroscik 与鞍马的历史渊源一段关于体操运动员、刻板印象与器械历史的短对话。
17:27EN → 简体中文2024 年 8 月 AI 新闻:Figure 02、Groq 与训练数据争议Matthew Berman · Matthew BermanMatthew Berman 回顾机器人预告、推理公司融资、AI 水印、合成机器人数据和新的创意工具。
1:07:34EN → 简体中文GitHub 起初不信,Copilot 已写下 25% 的代码GitHub 首席执行官 Thomas Dohmke 向红杉资本讲述:一个计划外的 GPT-3 实验如何变成 Copilot,GitHub 为何至今仍不自己训练基础模型(foundation model),以及他希望到 2030 年让十亿人写软件。
8:39EN → 简体中文Figure 02:人形机器人及其长远愿景Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Figure 在 2024 年的发布,从重新设计的双手和机载视觉,到公司对体力劳动和家庭场景的构想。
1:13:02EN → 简体中文David Cahn:AI 基础设施、资本支出与投资信念嘉宾 David Cahn · 主持 Harry StebbingsSequoia 投资人分析数据中心、芯片和电力,并解释如何评估公司、建立投资信念。
1:00EN → 简体中文研究改变约束时如何开发 AI 产品关于模型质量、训练时间和开发不确定性的一段短讨论。
46:47EN → 简体中文像改文档一样剪视频:Descript 如何让 AI 坐上副驾驶主持 Nathan LabenzDescript 首席执行官 Andrew Mason 聊 Underlord、为什么时间线必须被淘汰,以及一款贵十倍的剪辑器会是什么样子。
58:31EN → 简体中文Ben Fiechtner 谈交易设计、销售预测与团队建设嘉宾 Ben Fiechtner · 主持 Harry StebbingsClari 首席营收官解释季度销售节奏、如何发现买家的真实约束,以及招聘销售人员时看重什么。
4:51EN → 简体中文Jane Street 创意互动团队如何塑造公司文化Tala, Lana · Jane Street团队成员介绍活动、设计和数字项目如何将同事联系起来,并让新的人了解公司。
9:58EN → 简体中文Abstract AI:构想中的语言模型路由层Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 提出一个创业点子:根据成本、速度和质量选择模型与工作流。
8:37:34EN → 简体中文第一位 Neuralink 患者在大部分电极脱落后仍打破世界纪录嘉宾 Elon Musk · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与马斯克、Neuralink 团队及 Noland Arbaugh 谈无线脑植入设备、挽救它的软件,以及马斯克为何把带宽当作人类与 AI 共处的赌注。
1:03:22EN → 简体中文40 人团队年收入 3500 万美元:HeyGen 把 AI 数字人做成了生意,不再只是演示主持 Nathan LabenzJoshua Xu 和 Benchmark 的 Victor Lazarte 向 Nathan Labenz 讲述,这款替代摄像机的产品如何发展到 4 万多家企业客户,以及为什么这一期里有一半的出镜面孔是假的。
21:59EN → 简体中文DeepMind 数学系统如何达到奥赛银牌水平嘉宾 Pushmeet Kohli · 主持 Kevin Roose, Casey NewtonPushmeet Kohli 解释 2024 年结果背后的形式证明、训练、耗时和局限。
3:18EN → 简体中文Rory:Jane Street 的生产工程与故障支持Rory · Jane Street一位生产工程师介绍如何监控订单引擎、应对系统故障,以及建设互相支持的团队。
11:34EN → 简体中文测试 Mistral Large 2:2024 年的编程、推理与安全表现Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用小型编程任务、逻辑题和伦理假设测试 Mistral 的 1230 亿参数模型。结果令人期待,但测试范围有限。
46:09EN → 简体中文Oriol Vinyals:把九成算力烧在预训练上的日子屈指可数了主持 Sarah Guo, Elad GilGoogle DeepMind 研究副总裁 Oriol Vinyals 谈 Gemini、长上下文、从预训练转向强化学习(RL)的即将到来,以及通用人工智能(AGI)为什么可能永远没有终点线。
8:34EN → 简体中文在手机和其他设备上运行 AI 的前景与权衡Matthew Berman · Forward Future在与 Qualcomm 合作的视频中,Matthew Berman 探讨本地 AI、模型路由,以及手机、电脑、汽车和无人机上的演示。
1:09:06EN → 简体中文Ethan Mollick 谈 AI 采用、教育与通向 AGI 的不确定道路嘉宾 Ethan Mollick · 主持 Harry Stebbings这位 Wharton 教授认为,模型进展只是问题的一部分:组织、产品设计和人类选择将决定 AI 如何改变工作与教育。
42:08EN → 简体中文Meta 用 16,000 块 GPU 训出 405B 教师模型,然后让全世界去蒸馏它Llama 3.1 405B 发布两天后,Meta 生成式 AI 产品负责人向红杉资本讲清楚:这个系列里最贵的模型为什么免费开放,以及他为什么认为前沿模型本身正在走向商品化。
1:18:56EN → 简体中文Delian Asparouhov:Founders Fund、投资信念与公司建设嘉宾 Delian Asparouhov · 主持 Harry Stebbings这位投资人兼 Varda 联合创始人讨论风险投资合伙关系、创始人领导、航天领域,以及影响其工作的个人信念。
13:40EN → 简体中文Llama 3.1 8B 实测:基准提升与参差不齐的实际结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用编程、推理等提示测试这款小模型,发现尽管报告的基准成绩更高,仍有多项失败。
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