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0:54EN → 简体中文初探 OpenAI o1 Preview:让模型花更多时间推理Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 o1-preview 和 o1-mini,并尝试用 Python 游戏提示词测试模型。
35:30EN → 简体中文Reflection 70B:创作者解释其提出的自我修正方法Matthew Berman, Matt Shumer, Sahil Chaudhary · Forward Future一场发布日访谈中,Matt Shumer 和 Sahil Chaudhary 讨论合成数据、选择性反思和评估局限。
1:03:46EN → 简体中文Zico Kolter 谈 AI 安全、模型扩展与开放模型的边界嘉宾 Zico Kolter · 主持 Harry Stebbings这位 Carnegie Mellon 研究者和 OpenAI 董事解释了他为何担忧提示注入、如何看待开放权重,以及 AI 进展为何仍有不确定性。
50:20EN → 简体中文Arvind Narayanan 谈 AI 扩展、现实风险与模型基准的局限嘉宾 Arvind Narayanan · 主持 Harry Stebbings这位 Princeton 教授质疑有关模型扩展、AGI 时间表和 AI 采用的简单说法,同时讨论深度伪造、医疗、教育与安全。
9:43EN → 简体中文Matthew Berman 测试 Jamba 1.5 的编程与推理能力Matthew Berman · Forward Future在 2024 年的一次上手测试中,AI21 的混合架构模型输出缓慢,在少量提示词上的表现有好有坏。
1:03:26EN → 简体中文Aidan Gomez:模型扩展、数据与企业 AI嘉宾 Aidan Gomez · 主持 Harry StebbingsCohere CEO 讨论基础模型的经济效益、企业采用、AI 智能体,以及他希望技术带来的未来。
1:33:07ZH广密复盘全球大模型这一年:Scaling Law、AGI 豪赌与中美格局嘉宾 李广密 · 主持 张小珺拾象创始人李广密从硅谷一线观察出发,回顾 OpenAI、Anthropic、Google 与中国模型公司的竞争。他认为,模型能力与成本共同决定新一轮应用爆发,而巨额投入押注的是智能能否持续扩展以及 AI 对经济和产业的长期重构。
49:41ZH傅盛:大模型是生产力革命,机器人迎来新的窗口嘉宾 傅盛 · 主持 张小珺傅盛认为,大模型的核心是逻辑与推理能力,它带来的变化更像蒸汽机,而不是一次普通的互联网迭代。从平民化模型、服务机器人到创业者如何面对低谷,他也回看了自己的判断与心境。
2:04:15EN → 简体中文鹦鹉不会换个说法,Claude 也没法被说服去做有害的事主持 Nathan LabenzNonzero 播客的 Robert Wright 采访 Nathan Labenz,谈大语言模型到底懂不懂什么、Anthropic 那 1000 万个特征究竟说明了什么,以及开放权重为何会与中美政策相冲突。
16:06EN → 简体中文Q* 与 Strawberry:2024 年 8 月已知信息和推测Matthew Berman · Forward Future在底层项目尚未披露时,Matthew Berman 回顾当时的传闻,以及有关推理、搜索和自我对弈的研究概念。
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。
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。
0:58EN → 简体中文NVIDIA NIM:容器化 AI 推理微服务Matthew Berman · Forward Future一段赞助内容介绍 NVIDIA 如何将模型推理打包,供本地和云端应用使用。
1:42:16EN → 简体中文七个月里 267 篇后续论文:Albert Gu 讲述状态空间模型的革命主持 Nathan LabenzMamba 合著者回顾了五年来的循环模型研究,讲选择性压缩为什么比不断增长的 KV 缓存(KV cache)更有效,以及 Mamba 2 为了让训练更快放弃了什么。
34:09EN → 简体中文五个独立团队都找到了同一个胜过 Transformer 的 10:1 混合比例主持 Sarah Guo, Elad GilS4 和 Mamba 的作者认为,以状态空间(state-space)层为主、再掺一点注意力(attention)的架构才真正有效,他们首先把它做成了实时语音。
1:54:01EN → 简体中文一个小网络长出了盐晶体,而训练数据里从来没有它主持 Nathan LabenzTim Duignan 用盐水训练了数万个参数。模型“发明”了一种晶体,还推出了一套连续介质溶剂理论(continuum solvent theory);而他读博期间花了整整一个博士阶段,也没能手工把这套理论写出来。
58:18EN → 简体中文David Luan 谈模型扩展、AI 智能体与芯片产业链竞争嘉宾 David Luan · 主持 Harry StebbingsAdept 联合创始人解释他对算力、垂直整合、企业智能体的看法,以及为何人机交互应影响 AI 产品设计。
1:37:07EN → 简体中文只靠文字的 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。
13:18EN → 简体中文在双 RTX 6000 工作站上测试本地 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 Dell 和 NVIDIA 提供的 Dell Precision 塔式工作站上测试语言模型、并发推理和图像生成。
1:06:04EN → 简体中文Alexandr Wang 谈 AI 数据、模型开发与 Scale 的建设嘉宾 Alexandr Wang · 主持 Harry StebbingsScale 创始人讨论数据瓶颈论点、企业采用、AI 安全,以及扩大团队面临的挑战。
1:03:12EN → 简体中文Aravind Srinivas 谈推理、模型经济性与 Perplexity 的建设嘉宾 Aravind Srinivas · 主持 Harry StebbingsPerplexity 联合创始人讨论 AI 规模扩张、基础模型竞争、广告以及打造搜索产品的挑战。
1:59:15EN → 简体中文一分钟生成蛋白质骨架:AI 生物学的真实进展、瓶颈与风险主持 Nathan Labenz白宫为生物模型设定的报告门槛,比语言模型低了一千倍。这场对话说明,这道差距如今看来很有先见之明。
58:28EN → 简体中文从越狱 ChatGPT 到 Anthropic 的第一位提示词工程师:Alex Albert 如何推出 Claude 3主持 Nathan Labenz在建立 jailbreakchat.com 一年之后,Alex Albert 与 Nathan Labenz 一起,聊 Claude 3 的写作、编排、性格塑造,以及开发者仍然会跳过的应用护栏。
12:50EN → 简体中文测试 Smaug:托管 70B 与较小本地模型的比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在贪吃蛇、数学和推理题上比较两种 Smaug 配置。
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