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10:28EN → 简体中文OpenAI 的 gpt-oss 模型:开放权重、基准与安全Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 120b 和 20b 模型、本地部署说法、部分评估,以及 OpenAI 安全测试的范围。
3:13EN → 简体中文Claude Opus 4.1:Anthropic 在 2025 年 8 月的基准更新Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾模型报告的编程、推理和工具使用结果,其中一项基准出现下降。
15:30EN → 简体中文Qwen3 测试:编程演示、长上下文与回答表现Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 使用托管的 Qwen3 模型测试生成的模拟程序、政治与安全提示、手部追踪和文字谜题。
30:11EN → 简体中文两个月内,从美国数学邀请赛(AIME)的 12%,冲到国际数学奥林匹克(IMO)金牌Alex Wei、Sheryl Hsu 和 Noam Brown 向红杉资本的 Sonya Huang 讲述,OpenAI 的一个三人冲刺小组如何在没有借助 Lean 的情况下,靠通用强化学习(reinforcement learning)拿到 2025 年国际数学奥林匹克竞赛的金牌水平。
1:02:54EN → 简体中文企业编程工具颠倒了 80/20,Reflection AI 做出了另一半主持 Sarah Guo, Elad Gil前 Gemini 奖励模型负责人 Misha Laskin 谈 Asimov,为什么理解胜过生成,以及为什么根本不存在泛化,只有把测试分布拉进训练。
38:10EN → 简体中文格式对了加 5 分,编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调(RFT)、线上反馈和专用小模型,如何把一次性训练变成能持续学习的系统。
26:09EN → 简体中文Grok 4 与 Heavy 实测:编程、图像、推理和实际问题Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2025 年 7 月的动手测试中得到交互原型,也遇到若干失败;单个例子能够证明的内容有重要限制。
41:13EN → 简体中文从 49 次乘法到 48 次:DeepMind 的 AI 改写了一项五十年的数学纪录Pushmeet Kohli 讲述 AlphaEvolve 如何把 Gemini 与评估器结合起来,发明算法、证明旧猜想,并改变哪些科学问题值得去尝试。
42:09EN → 简体中文AlphaEvolve 找到了人类 50 年间没有发现的算法,随后让 Gemini 提速 23%主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌 DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Matej Balog 向 No Priors 讲述,进化式编程智能体如何像 AlphaGo 搜索围棋那样搜索算法空间。
54:53EN → 简体中文一个免费投票榜烧掉 200 万美元,之后却融到了 1 亿美元主持 Jacob EffronDatabricks 联合创始人 Ion Stoica 解释了 LMArena 为何存在,中国为何在开源(open source)模型上占据优势,以及为什么真正拖住 AI 的仍然是可靠性,而不是又一条规模定律(scaling law)。
11:24EN → 简体中文Runner H 与 Surfer-H:浏览器智能体及其 Holo1 模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 H Company 的浏览器智能体,并解读其视觉导航研究。论文的基准测试配置和演示中缺失的链接说明,理解结果需要看清背景。
22:05EN → 简体中文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。
44:21EN → 简体中文Mercor CEO:知识型工作的下一个岗位是写评测主持 Jacob EffronBrendan Foody 向 Redpoint 讲述,Mercor 如何靠 AI 招聘和专家数据拿到一轮 1 亿美元的融资,以及他为什么认为很大一部分白领工作会变成为模型编写测试。
18:13EN → 简体中文Darwin Gödel Machine:编程智能体如何测试对自身软件的修改Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释 Sakana AI 对智能体代码的进化搜索、基准结果以及递归自我改进相关说法的边界。
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。
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。
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。
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。
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