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1:37:25EN → 简体中文Fin 的解决率从 35% 升到 65%,Intercom 说模型只带来了几个百分点主持 Nathan LabenzEoghan McCabe 和 Fergal Reid 谈生产环境中的 A/B 测试、按结果收费的 99 美分定价,以及为什么 GPT-4 在大多数客服工作上已经足够聪明。
58:21EN → 简体中文攻击只需 23 分钟,应对仍要数天主持 Sarah Guo, Elad GilPalo Alto Networks 的 CEO Nikesh Arora 讲述 AI 如何重塑搜索、企业软件,以及一次网络攻击的时间线。
59:43EN → 简体中文Goose 正在自己写代码合并请求(PR):Block 如何设法省下每周四分之一的工作时间首席技术官(CTO)Dhanji Prasanna 向红杉资本讲述,一个开源智能体(Agent)、一次职能型重组,以及每周节省工时的指标,如何把 Block 变成一家以 AI 为先的公司。
42:12EN → 简体中文先招 AI 再招人:Andrew Ng 谈智能体工作流与稀缺的判断力主持 Sarah Guo, Elad GilAndrew Ng 在《No Priors》节目中指出,智能体式 AI(agentic AI)让软件变得又便宜又快,瓶颈因此转移到产品判断、错误分析,以及在增加人手之前先试试 AI 的本能上。
1:48:49EN → 简体中文500 美元、2000 步和一台自动售货机:Grok 4 赚了钱,Claude 给 FBI 发了邮件主持 Nathan LabenzAndon Labs 让前沿模型负责模拟和真实的自动售货机,看看在没有人参与的情况下,会出什么问题。
1:55:50EN → 简体中文Forward Future Live:GPT-5、AI 基础设施、评估与编程智能体Matthew Berman, Hiten Shah, Jordan Nanos, Tejal Patwardhan, Guy Gur-Ari · Forward FutureMatthew Berman 和 Hiten Shah 与 Jordan Nanos、Tejal Patwardhan 和 Guy Gur-Ari 讨论 2025 年 8 月的 AI 经济与评估。
1:35:35ENForward Future Live: Hiten Shah and Nico Christie on AI Strategy, Work and AgentsMatthew Berman, Hiten Shah, Nico Christie · Forward FutureA 2025 livestream covers Meta’s AI strategy, the future of work, a spreadsheet agent, and a week of model and infrastructure news.
37:37EN → 简体中文十来个人、28 分钟和一台共享桌面ChatGPT Agent 背后的 OpenAI 三人组解释,Deep Research 与 Operator 如何合在一起,变成一台能推理半小时、花钱前还会先问你的虚拟电脑。
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。
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。
59:38EN → 简体中文ElevenLabs 本该被碾压出局联合创始人 Mati Staniszewski 谈音频数据的脏乱、专业消费者(prosumer)式的病毒式传播,以及为什么语音应当成为技术的默认界面。
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。
40:33EN → 简体中文Slack 频道里五十人,四分钟找到关键证据Traversal 联合创始人讲述,如何把 DevOps 里“心梗”式的紧急事故,交给智能体(Agent)做根因分析;也谈为什么可观测性是企业第二大软件开支,排障却仍像一场侦探游戏。
38:48EN → 简体中文任务长度每几个月翻一番,Nathan Labenz 仍希望由人类掌握主导权主持 Nathan Labenz在 Imagine AI Live 大会上,《The Cognitive Revolution》的主持人把结构化的 AI 智能体(AI agents)与自主型智能体系统放在一起比较,并告诉企业要保留最终控制权。
41:25EN → 简体中文Ben Mann 认为 2028 年出现超级智能相当有可能主持 Sarah Guo, Elad GilAnthropic 联合创始人向《No Priors》播客讲述了 Claude 4 如何解锁数小时的无人值守智能体工作,Anthropic 为什么做出了 Claude Code,以及经济图灵测试究竟测什么。
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。
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。
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。
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