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57:41EN → 简体中文一亿个细胞,四个人,三天:生物学的 ImageNet 时刻主持 Sarah Guo, Elad GilVevo Therapeutics 和 Arc Institute 在同一周开源了 Tahoe-100M,以及一个包含 2.3 亿个细胞的图谱,并认为生物学的下一个语言模型是虚拟细胞(virtual cell),而不只是蛋白质折叠模型。
1:15:33EN → 简体中文Fabien Pinckaers 谈 Odoo 的商业模式、文化与竞争嘉宾 Fabien Pinckaers · 主持 Harry StebbingsOdoo 创始人讨论开放核心模式、定价、股权,以及他构建集成式商业软件套件的方法。
1:24:29EN → 简体中文StackBlitz 差点关门,Bolt 八周内年度经常性收入(ARR)破 2000 万美元主持 Nathan LabenzEric Simons 向 Nathan Labenz 讲述:一个做了七年的浏览器操作系统、Claude Sonnet 3.5 和一个文本框,如何取代了本地工具链。
2:16:17EN → 简体中文横跨三大洲训练的 100 亿参数模型,与每小时 1.49 美元的 H200主持 Nathan LabenzPrime Intellect 的两位创始人提出一份四步计划,要把全球闲置的 GPU 变成共同拥有的智能;他们还认为,强化学习(reinforcement learning)刚刚让他们的工作变得更容易了。
1:00:05EN → 简体中文如果别人做出了更好的 Spark 产品,我们理应输掉Ion Stoica 讲述 Databricks 如何把学术开源项目变成一家数据与 AI 公司,以及他认为哪些问题明天会比今天更重要。
1:01:30EN → 简体中文AutoGen 与 AG2:Chi Wang 和 Qingyun Wu 谈多智能体系统的构建Matthew Berman, Chi Wang, Qingyun Wu · Forward FutureAutoGen 的创建者回顾开源历程,分享他们对智能体工作流、人工监督和转向 AG2 的看法。
2:11:15EN → 简体中文50% 的灭绝概率,还有人人都用得起的 50 美元 GPT-4主持 Nathan LabenzEmad Mostaque 向 Nathan Labenz 解释了他为什么把末日概率(p(doom))定在五五开,为什么一个五瓦的模型会改变能源之争,以及 Intelligent Internet 将如何用一种类似比特币的代币,为全民基础 AI(universal basic AI)提供资金。
38:05EN → 简体中文两个月从零做到年度经常性收入(ARR)2000 万美元,Bolt 的护城河在浏览器里主持 Sarah Guo, Elad GilStackBlitz 的首席执行官(CEO)Eric Simons 在 No Priors 上讲述:一项坚持了五年的 WebContainers 押注、一份开源的提示词,以及一群非程序员用户社区,如何把 Bolt.new 变成了一夜之间的全栈生成器。
42:59EN → 简体中文AWS 年化营收已达 1000 亿美元,Matt Garman 仍看到 10 倍的迁移空间主持 Sarah Guo, Elad Gil亚马逊云科技(AWS)的新任 CEO 向 No Priors 讲述:为什么 85% 的工作负载(workload)仍在本地部署,Bedrock 如何由三项押注搭建而成,以及为什么创业公司仍是公司的增长引擎。
1:40:13EN → 简体中文如果我是加州州长,我会签署:SB 1047 在加州的最后一场辩论主持 Nathan Labenz三位嘉宾再次登场,拆解改写后的前沿 AI 法案。OpenAI 表示反对,Anthropic 认为该法案可行,加州议会的最终表决即将到来。
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。
1:56:03EN → 简体中文人类接近满分,最强 AI 仍只拿到 39%主持 Nathan LabenzZapier 联合创始人 Mike Knoop 和 François Chollet 为 ARC-AGI 拿出了 100 万美元奖金。ARC-AGI 是 2019 年提出的、考察样本效率的智能测试,在每题一美分的算力预算下,语言模型至今仍无法破解。
1:23:10EN → 简体中文Flo Crivello 睡了五个小时的那晚:GPT-4 并没有撞墙主持 Nathan LabenzLindy AI 创始人带着 Nathan Labenz 讲时间线、滥用风险、开源风险,以及为什么两位长期的自由主义者现在也想要监管。
31:04EN → 简体中文真正的风险是美国不肯用这些工具,中国抄袭倒在其次主持 Nathan Labenz在 2024 年的 Hill & Valley Forum 上,Alex Wang、Jack Clark 和吴恩达对参议员 Cory Booker 说,中国实验室正在做原创发明,开源模型已经很强,五角大楼在 AI 上的真正失误是用得太少。
46:20EN → 简体中文一个向量,让助手盘算起接管世界主持 Nathan LabenzNathan Labenz 与 Robert Wright 拆解 AI 末日论、机制可解释性(mechanistic interpretability),以及为什么当下的对齐(alignment)手段都不指望能奏效。
54:25EN → 简体中文只有伪证才会坐牢:Scott Wiener 详解加州前沿 AI 法案主持 Nathan LabenzSB 1047 采用了与拜登行政令相同的 10^26 次浮点运算(FLOPs)门槛,这位旧金山州参议员希望在不设许可制度的前提下推动测试。
1:52:18EN → 简体中文两周,三十多次编译:Adam Majmudar 如何从零写出一块 GPU主持 Nathan Labenz在《Cognitive Revolution》播客里,Majmudar 带我们走了一遍 TinyGPU:从 SIMD 内核、访存延迟,到能在笔记本上跑起来的开源芯片流程。
2:00:00EN → 简体中文一次 10^26 FLOPs 的训练,会让加州实验室承担法律责任主持 Nathan LabenzNathan Calvin、Dean Ball 和 Steve Newman 围绕 SB 1047 展开争论。这是美国第一部针对前沿模型尾部风险(tail risk)的法规。
1:37:52EN → 简体中文中国有 1700 万聊天机器人用户,却没有 OpenAI主持 Nathan Labenz一位常驻北京的观察者梳理了中国的大语言模型玩家、产品和监管,以及美国芯片禁令迟来的账单。
1:44:23EN → 简体中文选票可以按议题拆开,还能交给 AI 代投主持 Nathan LabenzTim Reutemann 2018 年的小说 Liquid Reign 勾勒出一个 2051 年的民主制度:它建立在瑞士式公民倡议、液态委托之上,而你还可以把个人 AI 静音。
39:03EN → 简体中文MI300 推理性能领先 2 倍:AMD 首席技术官谈不靠封闭生态赢得芯片竞争主持 Sarah Guo, Elad Gil2011 年秋天,Mark Papermaster 出任 AMD 首席技术官时,公司几乎全部营收都来自 PC 和游戏,摩尔定律也在放缓,所有人都知道公司需要扭转局面。
1:01:53EN → 简体中文陪伴类应用的打开频率是 TikTok 的两倍:a16z 只投“怪但能跑通”的消费产品主持 Nathan Labenza16z 消费团队合伙人 Anish Acharya 与 Justine Moore 向 Nathan Labenz 介绍他们面向 AI 原生消费应用的“丰饶议程”。
39:36EN → 简体中文最被低估的 AI 买家,是街角的那家小店主持 Sarah Guo, Elad Gil前 Square CEO Alyssa Henry 对《No Priors》说,生成式 AI 释放了小商户一直需要、却从没花钱找人去做的那部分工作。
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。
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