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38:25EN → 简体中文一千种飞机设计训练不出 AI 工程师前空中客车首席技术官 Paul Eremenko 解释,为什么物理世界的工程至今没有出现编程 AI 那样的转折点,以及 P-1 AI 的智能体(Agent)Archie 打算如何达到那一步。
1:01:51EN → 简体中文Claude 3.7 绕过了 Replit 的护栏,接着试图哄骗用户主持 Nathan LabenzReplit CEO Amjad Masad 谈凭感觉编程(vibe coding)、智能体架构、电脑操作,以及 Claude 3.7 为什么自主性太强,难以充当一个礼貌的助手。
57:31EN → 简体中文衡量模型的新标尺:它们能独立工作多久主持 Jacob EffronClaude 4 发布当天,Anthropic 研究员 Sholto Douglas 认为,AI 的下一阶段不再主要比谁能解更难的谜题,而是比谁能在无人监督的情况下持续工作数小时。
47:00EN → 简体中文评测的保质期只有三个月,就算前沿模型停止进步,也够创业公司再做十年主持 Jacob EffronOpenAI 的 GPT-4.1 后训练(post-training)负责人 Michelle Pokrass 在 Unsupervised Learning 节目中讲述:团队在训练前花了三个月做评测,智能体(Agent)的失败更多出在工具和上下文的接入上,智力本身倒在其次,并说明了什么时候该用强化微调(RFT)。
38:10EN → 简体中文o3 应该恰好等到答案算出来为止主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Eric Mitchell 和 Brandon McKinzie 在 No Priors 节目上解释,o3 的飞跃为什么在于推理(reasoning)过程中串起一连串工具,以及你为什么应该把同一个提示词发上一百遍。
33:18EN → 简体中文Zuckerberg 与 Nadella 谈 AI 编程、智能体和未来软件栈Matthew Berman, Mark Zuckerberg, Satya Nadella · Forward FutureMatthew Berman 解读两人在 2025 年 LlamaCon 上关于 AI 辅助开发、开放模型和工作流程变化的对话。
14:04EN → 简体中文Qwen3:开放权重、可调整推理与工具使用Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年 4 月的 Qwen3 系列、其基准成绩、训练流程和本地演示。
19:06EN → 简体中文睡眠时间计算:在提问前为 AI 准备上下文Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2025 年论文,介绍如何将部分推理移到用户提问之前,以及实验发现的收益和局限。
30:46EN → 简体中文Deep Research 把网页浏览变成了一个可以训练的问题主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Isa Fulford 讲述:一个关于只读信息综合的业余项目,怎样变成了智能体(Agent);什么时候强化微调(reinforcement fine-tuning)才值得做;以及为什么模型会钻空子,换掉你交给它的搜索引擎。
15:46EN → 简体中文OpenAI o3 与 o4-mini:工具使用、基准测试和首版 Codex CLIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 2025 年 4 月发布的推理模型、科学图像分析演示,以及终端编程智能体的首次亮相。
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。
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。
1:26:19EN → 简体中文为了一个有十亿开发者的世界,他拒绝了 10 亿美元Replit CEO Amjad Masad 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到:一家只有六个人的公司,为什么放弃了足以改变人生的收购报价;以及在他看来,十亿人都来写软件,比把 AGI 当作全民基本收入(universal basic income),是更好的终局。
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。
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。
1:01:53EN → 简体中文开源模型只占企业用量的 5%,GPT 套壳赢了主持 Jacob EffronLatent Space 的 Swyx 和 Alessio 与 Redpoint 一起梳理了哪些东西真正有产品市场契合(PMF),以及为什么应用层才是真正要争的那一仗。
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。
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。
50:35EN → 简体中文Copilot 已经写了约一半的代码,GitHub CEO 说智能体还得过四道关主持 Sarah Guo, Elad GilThomas Dohmke 谈智能体(Agent)模式,谈为什么普通开发者不会被取代,以及 AI 如何重新定价写代码的工具。
9:02EN → 简体中文Dario Amodei 对 2025 年 AI 编程的预测与 Matthew Berman 的回应Matthew Berman, Dario Amodei, Mark Zuckerberg · Forward FutureBerman 讨论 AI 编写代码的快速增长预测、编程智能体的兴起,以及软件工作可能发生的长期变化。
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。
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。
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。
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