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9:58EN → 简体中文OpenAI o3-mini 发布:推理强度、基准与贪吃蛇测试Matthew Berman · Forward Future2025 年 1 月,Matthew Berman 解读 OpenAI 报告的结果,并用不同推理设置尝试两个编码示例。
0:28EN → 简体中文比较三个本地编程模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一项赞助比较:在工作站上运行 DeepSeek Coder V2、Yi-Coder 和 Qwen Coder。
19:03EN → 简体中文2024 年 10 月 AI 新闻:Apple Intelligence、编程助理、搜索与智能体Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple Intelligence 首次发布、新编程工具、AI 搜索争议、本地模型以及浏览器智能体相关报道。
15:00EN → 简体中文Matthew Berman 测试首个 ChatGPT Canvas 测试版Matthew Berman · Forward Future这段 2024 年的演示探索了并排编辑代码和文本、快捷功能的意外行为,以及 AI 开发者面临的平台风险。
1:09:09EN → 简体中文SWE-bench 拿下 30%:Cosine 如何教 Genie 像工程师那样思考主持 Nathan LabenzAlistair Pullen 向《Latent Space》讲述:Cosine 如何还原人类解决问题的过程,用数十亿 token 做微调(fine-tuning),并在软件工程领域最难的公开测试之一上拿下了最高分。
10:57EN → 简体中文测试 OpenAI o1-preview:俄罗斯方块、物理推理与北极题错误Matthew Berman · Forward Future2024 年 9 月,Matthew Berman 用个人评分题目测试新推理模型预览版,考察回答的成功与失误。
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。
10:57EN → 简体中文测试 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。
17:03EN → 简体中文Qwen2 0.5B 与 72B:实际测试比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的演示中,使用编程、算术和推理提示词测试 Qwen2 最小和最大的模型。
17:12EN → 简体中文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。
12:51EN → 简体中文Groq 上的 Llama 3 70B:高速推理与非正式提示测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试 Groq 2024 年 4 月提供的 Llama 3 服务,考察编程、推理和重复提示;结果有好有坏,评分也有几处需要注意。
1:25:10EN → 简体中文写代码只占工作的 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。
13:57EN → 简体中文Mistral Large:2024 年的编程、推理与安全回答评测Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Mistral 的发布主张,并用少量提示词测试模型。
11:14EN → 简体中文初探 Gemini Advanced 与 Ultra 1.0:功能解析和实际测试Matthew Berman · Forward Future2024 年 2 月,Matthew Berman 介绍 Google 将 Bard 更名为 Gemini,并测试新的付费产品在编程、逻辑和图像识别方面的表现。
1:22:59EN → 简体中文如果智能体有 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。
7:48EN → 简体中文测试 Dolphin 2.2 Yi 34B 的编程与推理能力Matthew Berman · Forward Future2023 年 11 月,Matthew Berman 使用编程、写作和逻辑提示词,对量化后的 Yi 微调模型进行非正式测试,结果好坏参半。
5:31EN → 简体中文将 MemGPT 接入 AutoGen 智能体Matthew Berman · Forward Future在 2023 年的一段教程中,Matthew Berman 配置了一个由 MemGPT 支持的编码智能体和一个 AutoGen 产品经理,并运行简短群聊。
7:02EN → 简体中文使用 Text Generation WebUI 将 AutoGen 接入 RunPod 托管模型Matthew Berman · Forward Future在这段 2023 年教程中,Matthew Berman 通过兼容 OpenAI 的 API 将 AutoGen 接入 Dolphin 2.1 Mistral 7B,并测试一个小型编程任务。
15:03EN → 简体中文2023 年 AutoGen 教程:本地智能体设置与代码执行Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 构建本地助手与用户代理工作流,随后测试智能体如何生成和运行 Python。自这次教程以来,AutoGen 的软件包与 API 已发生变化。
1:32:41EN → 简体中文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。
7:32EN → 简体中文MageGPT 生成 Wasp 待办事项应用:一次 2023 年演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 使用 Wasp 赞助的应用生成工具,构建、运行并部署一个基础的全栈待办事项应用。
2:17:30EN → 简体中文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。
9:59EN → 简体中文Open Interpreter:2023 年本地代码执行演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 安装 Open Interpreter,使用 GPT-4 分析本地文件,并尝试在本地配置 Code Llama,结果有成功也有失败。
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