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1:07:34EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2024年8月6日播客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。
13:40EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年7月29日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。
25:56EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年7月11日播客 · 2 人对谈提示词装不下好设计：2024 年年中的六位 AI 从业者主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo 和 Elad Gil 把 Stripe、Figma、Figure、OpenAI 的 Sora 团队、Cognition 和 Scale 的访谈片段剪在一起，拼出半年的光景：真正在做 AI 产品的人，愿意把话说到什么程度。
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%。
10:57EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年6月24日测试 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。
25:00EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年5月23日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。
29:28EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年5月2日播客 · 2 人对谈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Matthew Berman· 2024年4月30日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。
13:59EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年4月5日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。
1:25:10EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年3月12日播客写代码只占工作的 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。
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。
1:22:59EN → 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）。
1:15:39EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年11月29日播客做了二十年前端，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。
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。
1:32:41EN → 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。
2:17:30EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年9月29日播客Gemini 成了日常主力；名副其实的 GPT-5 才能让智能体真正跑起来主持 Nathan LabenzZvi Mowshowitz 再次做客 Cognitive Revolution，聊 Gemini 1.5、Sora、超级对齐（superalignment）、潜伏代理（sleeper agent），以及前沿实验室的实时格局。
29:38EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年9月21日播客 · 2 人对谈新手刚做成一门 25 万美元的生意，专业程序员只拿到 30%主持 Sarah Guo, Elad GilReplit 首席执行官 Amjad Masad 谈 Ghostwriter、为什么 30 亿参数的模型就够用，以及他希望智能体在你睡觉时替你赚取悬赏。
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。
1:45:46EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年8月4日播客Replit 每月 10 美元的 AI 程序员已经回本，野心则是机器人雇用机器人主持 Nathan LabenzReplit 的第一位产品设计师 Tyler Angert 讲解了虚拟开发者 Ghostwriter，以及公司为何自称是通用人工智能（AGI）的完美基底。
12:20EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年7月10日UltraLM 13B 实测：小模型的长处与推理错误Matthew Berman · Forward Future一次 2023 年的本地测试发现，模型能完成一些写作和简单编程，但在游戏、算术和逻辑题上失败。
7:37EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年5月25日Smol Developer：根据提示词生成一个小型 Python 项目Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示一个 2023 年的项目生成工具，从简单的 Ruby 示例到包含多个文件的 ChatGPT API 程序。
59:38EN → 简体中文
Jane Street· 2023年5月18日Richard Eisenberg 谈依赖类型、OCaml 与 AI 辅助编程Yaron Minsky, Richard Eisenberg · Jane Street类型系统如何表达正确性和性能，以及 AI 编写代码时，精确、易读的规格为何仍然重要。
41:40EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年3月30日播客 · 2 人对谈延迟每增加 10 毫秒，Copilot 就少 1% 的补全主持 Sarah Guo, Elad GilGitHub Copilot 首席架构师 Alex Graveley 回顾这段历程：一个测试通过率连一成都不到的闲置模型，怎样被打磨成程序员舍不得放手的工具；此外，他还介绍了自己在 Minion AI 着手的新方向。
32:48EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年2月23日播客训练要花上亿美元，推理只要一分钱主持 Nathan Labenz2023 年 2 月的一场圆桌讨论中，两位创始人当着麦克风争论 AGI 是否会毁灭人类，以及如果它不会，价值究竟会落到谁手里。加载更多已显示 24 篇，共 180 篇