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1:42:06EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月8日播客每家前沿实验室每年在数据上花十亿美元，钱究竟花在哪里主持 Nathan LabenzLabelbox 首席执行官 Manu Sharma 谈 150 亿美元的 Scale 交易、强化学习（RL）“训练场”、年收入 25 万美元的 AI 训练师，以及为什么后训练（post-training）如今占去了过去属于预训练（pre-training）的预算。
1:09EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年7月3日关于 GPT-4.5 规模与训练的讨论一位发言者评价 GPT-4.5 的成本、速度与据称遇到的训练挑战。
1:37:05EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年6月19日播客一位代数几何学家辞去终身教职，因为碗形的损失曲线图是假的主持 Nathan LabenzTimaeus 的 Jesse Hoogland 和 Daniel Murfet 认为，真正决定神经网络如何学习、如何泛化、又如何出错的，是损失景观中的奇点，而不是每份幻灯片里那些平滑的山谷。
48:51EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年6月17日播客OpenAI 前研究负责人：通往 AGI 的关键突破已经齐了Bob McGrew 在红杉资本的 Training Data 节目中说，2025 年是推理之年，智能体的价格会贴近算力成本，而到 2035 年，技术栈上不会再添加什么根本性的东西。
22:05EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年6月9日Apple《思考的幻觉》：谜题实验的局限与代码辅助测试Matthew Berman, Ilya Sutskever · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple 的推理模型实验，并用生成的代码测试另一种解决汉诺塔问题的方法。
10:09EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年5月30日DeepSeek R1 0528：基准提升与两次编程测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评析 DeepSeek 在 2025 年 5 月推出的推理模型更新，将公布的基准提升与自己的魔方和贪吃蛇编程测试作比较。
1:54:08EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月29日播客为什么 Anthropic 的第一笔投资给了一家为神经网络造显微镜的公司主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Dan Balsam 和 Tom McGrath 认为，机制可解释性（mechanistic interpretability）如今已经有了一个准范式，留着两道顽固的缺口，还有三款今天就值得推出的产品。
2:12:00EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月15日播客测试时的梯度下降：Titans 把大语言模型（LLM）的上下文推到 1000 万个 Token主持 Nathan Labenz在 GPT-4 的成绩断崖式下跌的地方，这位康奈尔大学博士生的神经记忆模块仍能保持约 70% 的准确率。
47:00EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月8日播客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
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年5月1日播客 · 2 人对谈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。
0:34EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年5月1日DeepSeek-Prover-V2 及其形式化数学评测结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 DeepSeek 报告的 miniF2F、PutnamBench 和形式化 AIME 问题上的定理证明结果。
14:04EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年4月29日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。
26:35EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年4月23日测试 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。
15:45EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年4月18日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。
58:11EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年4月15日播客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。
2:29:41ZH
Zhang Xiaojun Podcast· 2025年4月7日播客 · 4 人对谈陈建宇：机器人基座模型如何走向通用 VLA嘉宾 陈建宇 · 主持 张小珺从 SayCan、RT-2 到 Diffusion Policy，清华助理教授、星动纪元创始人陈建宇梳理机器人模型从借用语言模型到端到端 VLA 的路线。关键难题仍是多样化数据、跨本体泛化和高频动作控制。
1:14:11EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年4月5日播客推理曲线其实一直很平滑：Gemini 2.5 的 Jack Rae 谈思考、记忆与 AGI主持 Nathan Labenz谷歌 DeepMind 的思考与推理负责人解释：为什么推理用的强化学习（RL）显得来得突然，为什么 Gemini 会展示原始思维链，以及为什么一百万 token 的窗口仍然不等于记忆。
26:05EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年3月31日深入 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。
1:43:54EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月23日播客培育一个脑类器官要一年，模拟一次只要一小时主持 Nathan Labenz斯坦福博士后 Siyu He 向 Nathan Labenz 讲述 Squidiff 和 CORAL 如何把单细胞实验与空间实验搬进电脑，以及这些模型目前还做不到什么。
35:14EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年3月20日播客 · 2 人对谈机器人没有维基百科，Chelsea Finn 从三栋楼起步主持 Sarah Guo, Elad GilPhysical Intelligence 联合创始人在 No Priors 节目上说明：通用机器人模型为什么必须跨本体训练，开源硬件为什么等于在对抗“问题无人解决”这种结局，以及人形机器人为什么有点被高估。
1:10:23EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年3月17日播客每美元一百万个 Token：为什么 Noam Shazeer 认为推理算力（inference compute）仍未被充分挖掘主持 Jacob EffronTransformer 共同发明人 Noam Shazeer 与 Gemini 研究员 Jack Rae 讲述测试时算力（test-time compute）、Ilya Sutskever 对通用人工智能（AGI）的批评，以及一个四岁孩子如今能给老师讲蜥蜴的故事。
1:56:38EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月8日播客o3 把 ARC 得分从 20% 拉到 87%，Nathan Labenz 勾勒早期超级智能主持 Nathan Labenz在 Consistently Candid 节目里，《The Cognitive Revolution》的主持人认为，到 2026 年数学和编程就会达到超人水平；而一个推理核心，加上专门掌握“直觉物理”的专家模型，可能已经够用了。
12:10EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年3月6日Mercury Coder 与扩散语言模型：速度、演示与局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探讨 Inception 于 2025 年推出的编程模型，比较迭代式文本细化与自回归生成，并审视其速度宣传。
1:02:41EN → 简体中文
20VC with Harry Stebbings· 2025年3月3日播客 · 2 人对谈Mike Krieger 谈人工智能产品、模型竞争与编程的未来嘉宾 Mike Krieger · 主持 Harry StebbingsAnthropic 首席产品官解释他如何看待产品设计、模型差异和当前人工智能工具的局限。加载更多已显示 24 篇，共 344 篇