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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。
2:02:51EN → 简体中文在 60 人的安全闭门会上,只有四人见过仍是非营利组织时的 OpenAI主持 Nathan Labenz前 OpenAI 科学家 Steven Adler 谈 Anthropic 的分裂、GPT-4、安全评估,以及他为何提交意见书,要求公司继续受非营利机构控制。
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)。
2:29:00EN → 简体中文假定模型已经在暗中谋划,然后让它干活主持 Nathan LabenzRedwood Research 的 CEO Buck Shlegeris 向 Rob Wiblin 讲述,如何从那些无法认证为已对齐(alignment)的 AI 身上拿到有用的产出,手段包括审计、蜜罐(honeypot)、重新采样(resampling)和分解式认知(factored cognition)。
51:19EN → 简体中文Sal Khan 的 15 美元 AI 家教用户已达 140 万,让孩子真正用起来才是产品主持 Jacob Effron可汗学院创始人在 Redpoint 的节目中讲到:为什么 AI 家教仍然无法独自教会大多数学生,以及在 860 亿美元的补课热潮之后,学区为什么愿意每人每年付 15 美元。
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。
26:35EN → 简体中文测试 Gemini 2.5 Flash 的编程与视频理解能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过交互式模拟、游戏和长视频问答,将 Google 的快速模型与 Gemini 2.5 Pro 比较。
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。
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。
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。
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