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58:11EN → 简体中文Patrick Hsu 想做的是生物学的应用商店,不只是更好的药Arc Institute 联合创始人认为,在基因组上训练、不靠蛋白质数据的 Evo 2,应当成为科学方法每一步工具的底座。
41:52EN → 简体中文Mercor 靠训练模型做招聘,年化收入达 1 亿美元:如今由人来出考卷主持 Sarah Guo, Elad GilBrendan Foody 与 Sarah Guo、Elad Gil 谈 Mercor 如何为前沿 AI 实验室(frontier labs)实现招聘自动化,以及为什么搭建评测(eval)可能成为全球最常见的知识型工作。
23:50EN → 简体中文PaperBench:AI 智能体如何尝试复现机器学习研究Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察 OpenAI 的研究复现基准、部分得分机制,以及加快 AI 研究的可能性。
26:05EN → 简体中文深入 Claude:可解释性研究揭示了什么,还有什么尚未解释Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Anthropic 关于多语言特征、规划、算术、幻觉和安全的案例研究。
2:14:59EN → 简体中文永远押注模型:Shortwave 的 Andrew Lee 如何把 Tasklet 做成一路到底的智能体主持 Nathan Labenz这位 Firebase 联合创始人认为,工作流软件已经过时,MCP 只是可选项,而 AI 创业公司剩下的唯一持久优势是速度。
1:25:12EN → 简体中文他已经好几个月没敲一行代码了:Augment 如何读懂百万行代码仓库主持 Nathan LabenzAugment 联合创始人兼首席科学家 Guy Gur-Ari 向 Nathan Labenz 讲述,编程智能体在杂乱的企业代码库里究竟如何工作。
54:10EN → 简体中文Harvey 做法律 AI,瞄准的是下一代模型仍然做不了的工作Harvey 首席执行官 Winston Weinberg 谈引证、流程数据,以及赢得百年律所信任的那些无法规模化的做法。
36:24EN → 简体中文“人类最后的考试”作者称:超级智能战略应效仿核武器主持 Sarah Guo, Elad GilDan Hendrycks 在 No Priors 节目里说,实验室只能做基本的反恐拒绝,真正要解决的风险管理问题,是一种他称为相互保证 AI 失灵(mutually assured AI malfunction,MAIM)的地缘政治威慑。
17:04EN → 简体中文训练 AI 智能体在社交推理游戏中交流Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释 Stanford 研究人员在受 Among Us 启发的模拟游戏中设计的倾听与发言目标。
9:43EN → 简体中文测试 Grok 3:游戏、推理与网络搜索Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 尝试一组观众建议的新提示,从贪吃蛇与 Flappy Bird 的混合游戏,到家庭逻辑题和超立方体可视化。
3:18:45EN → 简体中文5000 次采样登顶 ARC-AGI,随后 Claude 为保住价值观而伪装对齐主持 Nathan LabenzRedwood Research 首席科学家 Ryan Greenblatt 讲推理时扩展、对齐伪装,以及与 AI 达成真正交易意味着什么。
1:30:28EN → 简体中文满分是 32,000 单位,只有 Claude 建起了合作社会主持 Nathan Labenz同一个捐赠博弈跑满十代,如果每个人都选择合作,资源能积累到 32,000 单位;三个前沿模型都与这一上限相差一个数量级。
12:07EN → 简体中文TinyZero:一项耗资约 30 美元的小型算术任务强化学习实验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释预训练 Qwen 模型如何在 Countdown 中学会搜索和检查答案,以及为什么这项实验没有复现 DeepSeek-R1。
9:58EN → 简体中文Matthew Berman 测试 o3-mini:游戏、谜题与网络搜索Matthew Berman · Forward Future2025 年的一次上手测试发现,游戏原型可以运行,多道题回答正确,但也出现消行延迟、题目歧义和搜索设置失误。
57:11EN → 简体中文一百万个 Token,也写不出一个好笑话主持 Jacob Effron普林斯顿大学的 Arvind Narayanan 谈:为什么智能体评测会误导人,推理时扩展(inference scaling)为何会撞上墙,以及 AI 更像互联网,而非一夜之间的革命。
15:10EN → 简体中文测试 DeepSeek R1 的编程、推理与敏感问题回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在云端 GPU 上运行完整 R1 模型,测试游戏编程、推理谜题和政治敏感提示词。
30:09EN → 简体中文Bilt 省下 65 个客服席位,Decagon 创始人:多数智能体(Agent)想法依然卖不动主持 Sarah Guo, Elad GilJesse Zhang 谈为什么客户支持是智能体最理想的应用场景,为什么指令遵循比 o1 式推理更重要,以及淘汰多数智能体创业公司的两道筛选。
10:05EN → 简体中文一项国际象棋实验展示 AI 模型如何利用测试环境Matthew Berman · Forward FuturePalisade Research 的小规模 o1-preview 测试与相关对齐研究说明了目标、权限和评估条件的重要性。
2:04:45EN → 简体中文o3 在 ARC-AGI 上达到超人水平,却仍输在井字棋上主持 Nathan LabenzNathan Labenz 梳理了 OpenAI o3 的分数、审慎对齐,以及为什么 2024 年最大的意外是击败了博士,却订不好一个日程邀请。
19:06EN → 简体中文构建有效的 AI 智能体:模式、权衡与评估Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Anthropic 的工作流和智能体指南,并结合自己的项目举例。
1:46:41EN → 简体中文前沿模型在真实 AI 研发任务中落在第 10 至第 40 百分位主持 Nathan LabenzMETR 的 Neev Parikh 向 Nathan Labenz 讲解了 REBench:这是一套包含七项任务的测试,用来检验智能体(Agent)能否做机器学习研究,以及其中一个智能体决定不训练模型时发生了什么。
55:50EN → 简体中文不会只有一个模型:Fireworks 押注数百个小型专家主持 Jacob EffronPyTorch 老兵 Lin Qiao 认为,推理是一个复合 AI 系统(compound AI system),超大规模云厂商(hyperscaler)无法靠砸钱绕过;真正有市场反响的产品,依然保留了“人在回路中”(human-in-the-loop)的环节。
24:08EN → 简体中文Apollo 2024 年语言模型“策划”测试发现了什么Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读有关欺骗行为、隐瞒和隐藏能力的实验,并考察研究中设定的目标与沙箱限制。
51:37EN → 简体中文从 40 小时到 28 分钟:Copilot 创造者教 AI 做渗透测试Oege de Moor 向红杉资本讲述了 XBOW 的 AI 渗透测试如何在 104 道原创挑战中追平顶尖人类选手,以及为什么进攻性安全(offensive security)正在变成全天候运行的软件。
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