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15:45EN → 简体中文AI 新闻:Gemini 2.5 Flash、OpenAI 模型、Claude Research 与 Kling 2.0Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年一周内的模型发布、研究工具和智能体公告,包括当时的价格与基准测试比较。
1:26:21EN → 简体中文不到 10 美元,Google 的 AI 独立得出了一个没人发表过的实验室结果主持 Nathan LabenzVivek Natarajan 和 Anil Palepu 向 Nathan Labenz 讲述 AMIE(Articulate Medical Intelligence Explorer)如何在治疗方案上胜过基层医生,以及 Co-Scientist 如何与帝国理工学院(Imperial College)尚未发表的细菌耐药机制相吻合。
7:33EN → 简体中文Ace 计算机操作智能体:快速桌面与浏览器演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 General Agents 的示例及其公布的点击准确率和延迟,并说明自己尚未亲自测试 Ace。
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。
43:04EN → 简体中文7.5 亿 Excel 用户与 3000 万工程师:Wordware 押注“文字工匠”Filip Kozera 在红杉资本的节目里解释了为什么英语是大语言模型的汇编语言,以及谁能胜出:那些能把品味编码进结构化提示词的人。
27:32EN → 简体中文OpenAI Responses API 与 Agents SDK 发布演示解读Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 点评网页和文件搜索、计算机操作、智能体交接与追踪功能的发布演示。
32:46EN → 简体中文别画流程图:OpenAI Deep Research 团队谈端到端训练智能体Isa Fulford 和 Josh Tobin 解释了:为什么 Deep Research 是用强化学习、在高难度网页浏览任务上训练出来的,而不是靠人工编写的模型调用图。
44:34EN → 简体中文智能越便宜,我们买得越多主持 Jacob Effron亚马逊通用人工智能(AGI)实验室负责人 David Luan 谈 DeepSeek 真正意味着什么、为什么下一 Token 预测还不够,以及为什么智能体(Agent)在可靠性上仍然卡壳。
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。
1:50EN → 简体中文Coveo 的 Sébastien Paquet 讨论的五个 AI 趋势Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 总结一场 2025 年访谈,涉及生产系统、小模型、智能体与信任。
52:30EN → 简体中文第 37 手看起来像 bug,大语言模型(LLM)仍需要自己的 AlphaZero 时刻Ioannis Antonoglou 从 AlphaGo 聊到 Reflection AI:谈自我对弈、可靠性,以及为什么算力仍然能买来智能。
37:58EN → 简体中文OpenAI Operator 2025 年发布:浏览器任务、人工控制与局限Matthew Berman, Sam Altman · Forward FutureMatthew Berman 观看 Operator 的早期演示,涵盖订餐、购物、安全控制和基准测试结果。
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。
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。
1:01:53EN → 简体中文人类只写了 1.3% 的 Token,AI 实验室仍然设计出有效的纳米抗体主持 Nathan Labenz斯坦福大学的 James Zou 介绍了一个基于 GPT-4o 的研究小组,他们用不到 100 美元搭出了一条蛋白质设计流程。另有一个稀疏自编码器(SAE),从 ESM-2 中提取出一个没有文献记载的蛋白基序(motif)。
1:55:53EN → 简体中文AI 读论文已超过人类,却仍数不清原子主持 Nathan LabenzFuture House 科学负责人 Andrew White 梳理了语言模型在化学和生物学中已经能做什么,以及它们无法消除的瓶颈。
1:27:33EN → 简体中文一个 70B 模型订餐的成功率只有两成,MultiOn 一天之内把它提到 95%主持 Nathan LabenzMultiOn 首席执行官 Div Garg 再次做客《The Cognitive Revolution》,回顾 18 个月来的智能体(Agent)热潮、AgentQ 的技术栈,以及为什么 2025 年仍可能是垂直领域智能体的一年。
10:20EN → 简体中文Freysa AI 智能体如何被说服释放加密货币奖池Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 分析一场 2024 年的对抗游戏:一条误导性消息使 AI 智能体批准支付 13.19 ETH。
1:03:07EN → 简体中文推理能力两年没怎么动,Dust 仍为一位客户省下 8000 小时Dust 联合创始人 Gabriel Hubert 与 Stanislas Polu 谈多模型智能体(Agent)、在产品与市场契合(product-market fit)之前不买 GPU,以及从计算器式工具到随机性工具的跃迁。
39:22EN → 简体中文菲尔兹奖得主卡了两小时,AlphaProof 爬了三天主持 Sarah Guo, Elad GilAlphaProof 背后的 DeepMind 团队告诉 Sarah Guo 和 Elad Gil,类似 AlphaZero 的智能体(Agent)、Lean 验证器和测试时强化学习(test-time reinforcement learning),如何达到国际数学奥林匹克(IMO)银牌水平,以及眼下仍然缺的是理论构建能力。
13:34EN → 简体中文Sam Altman 的“智能时代”:超级智能、规模扩展与工作Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Altman 2024 年的文章,讨论 AI 助手、教育、基础设施和就业的未来。
48:31EN → 简体中文一通客服来电要 13 美元,企业智能体能压到 1 美元以下主持 Sarah Guo, Elad GilSierra 联合创始人、OpenAI 董事长 Bret Taylor 做客 No Priors,聊了品牌客服智能体为什么已经能落地,为什么检索增强生成(RAG)演示算不上产品,以及 AI 软件应该如何按完成的工作收费。
2:03:55EN → 简体中文约束越多,智能体(Agent)越值得信任主持 Nathan LabenzAgent.ai 工程负责人 Andrei Oprisan 向 Nathan Labenz 解释,为什么狭窄、规定明确的工作流能胜过开放式的自主性,以及一个 12 人的团队如何在几个月内把一个免费的智能体网络做到超过 40000 名用户。
49:14EN → 简体中文人形机器人价格从 150 万美元跌到 3 万美元,机器人的 GPT-3 时刻仍是一个动词英伟达的 Jim Fan 向红杉资本讲述了三类数据、一项人形机器人押注,以及一个“系统 1”运动控制模型,如何解锁通用机器人。
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