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14:31EN → 简体中文Jack Clark 的 AI 警告与监管之争Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探讨 Anthropic 联合创始人对强大 AI 的警告、关于快速进步的不同看法,以及加州 2025 年的 AI 法律。
0:37EN → 简体中文Matthew Berman 展示 ChatGPT 在海马表情符号问题上的混乱回答Matthew Berman · Forward Future一个简单的问题让两次 ChatGPT 回答反复自我纠正,始终没能给出明确答案。
32:22EN → 简体中文Qwen Image Edit Plus 对比 Nano Banana、Seedream 和 GPT Image 1Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 从图像合成、精细编辑、风格转换、对象移除和天气效果等方面比较四款图像编辑模型。
1:29:30EN → 简体中文2500 个化合物,51% 的命中率:一个小型图网络如何找到新抗生素主持 Nathan LabenzMIT 的 Jim Collins 向 Nathan Labenz 讲述:一个没有正式经费的 2018 年项目,加上二元生长抑制标签和 Chemprop 图网络,如何从实验室根本无法人工筛查的化学空间中找出新抗生素。
15:43EN → 简体中文AI 数据中心如何运作:电力、冷却与社区权衡Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释 AI 提示词背后的实体基础设施,从加速器机架和备用电源到用水与当地规划。
13:53EN → 简体中文微型递归模型与谜题基准比较的局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 研究一种在 ARC 和数独上报告强劲结果的小型递归网络,以及其实验设置的意义。
1:53:50EN → 简体中文修订一套课程要五年,AI 不会等待主持 Nathan LabenzJohan Falk 是一位从教师转为分析师的瑞典人,他认为,比起给每间教室配一位辅导老师,AI 素养和 AI 陪伴更为紧迫。
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。
28:27EN → 简体中文Sora 2 实测:人物客串、镜头调度与视频生成错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 查看早期 Sora 2 片段,测试人物相似度、手部动作、运动、图形和物理效果,并指出生成场景出现的问题。
1:01:49EN → 简体中文ChatGPT 联合创造者离开,要把自然放进奖励回路主持 Nathan LabenzLiam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈语言模型为什么仍然学不好物理,为什么文献数据噪声太大、无法用来训练,以及 Periodic Labs 为什么瞄准 200K 的超导体。
26:17EN → 简体中文设计、工作和研究中的 21 种实用 AI 用法Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示如何使用图像工具、ChatGPT 和 NotebookLM 制作视觉概念、开展研究、处理日常工作和学习。
2:20:35EN → 简体中文ChatGPT 满一千天了,Emad Mostaque 说我们大约还剩一千天主持 Nathan LabenzStability AI 创始人提出的新经济学认为,智能一旦变得丰裕,建立在稀缺之上的货币和 GDP 就不再说得通。
0:58EN → 简体中文Microsoft 与 Nebius 的 GPU 基础设施协议Matthew Berman · Forward Future在一段赞助视频中,Matthew Berman 讨论了一项 2025 年基础设施协议和 Nebius 的 AI 服务。
1:22:07EN → 简体中文把支付看作影片中的镜头:Stripe 基础模型让卡片测试的检出率从 59% 升至 97%主持 Nathan LabenzStripe 数据与 AI 负责人 Emily Sands 解释:一个面向支付领域的模型、共享的向量表示,以及规则与模型的混合,如何把一个 1.4 万亿美元的网络变成复利式的优势。
15:29EN → 简体中文使用 Strands Agents 构建多智能体研究团队Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 从计算器智能体入手,逐步构建多智能体商业报告演示,展示工具、模型选择和编排方式。
1:02:05EN → 简体中文1 亿美元的研究员与 2000 亿美元的 xAI:AI 圆桌算了一笔账主持 Jacob EffronDatology 的 Ari Morcos 与 Radical Ventures 的 Rob Toews 争论:模型是否进入平台期,强化学习环境(RL environment)创业公司能否撑得久,以及为什么谷歌是他们会选的实验室。
1:28:17EN → 简体中文Adam Gleave 的三层能力:五到七年后出现攻击型智能体,约十四年后出现完全由 AI 运营的公司主持 Nathan LabenzFAR.AI 与英国 AI 安全研究所对前沿模型的安全防护流水线层层叠加对抗攻击,发现不少突破其实源于工程失误,并不能证明纵深防御行不通。
14:47EN → 简体中文2025 年 9 月 AI 新闻:OpenAI 编程测试、Meta REFRAG 与新智能体工具Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 盘点竞赛成绩、高效检索、智能体支付、3D 世界和模型发布,同时介绍 Waymo 与 AI 视频的进展。本期区分了公告、研究声明、传闻和已确定的结果。
16:29EN → 简体中文Anthropic 2025 年经济指数揭示的 AI 采用与工作变化Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探讨不同任务、国家和企业的 Claude 使用情况,以及采用不均可能给劳动者和不平等带来的影响。
42:20EN → 简体中文凌晨两点半想出的名字,把 Gemini 推上了 App Store 榜首主持 Jacob Effron谷歌的 Nicole Brichtova 和 Oliver Wang 谈 Nano Banana:图像模型为什么是随着语言模型一起变聪明的,以及为什么一句提示词仍然算不上成品。
8:47EN → 简体中文为什么温度为零时,相同的 LLM 提示词仍可能产生不同回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Thinking Machines Lab 关于批次不变推理的研究,以及其可复现性实验实际展示了什么。
18:05EN → 简体中文AI 新闻:Qwen3-Max、OpenAI 重组与新研究模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年 9 月的发布和报道,涵盖静默语音、图像生成、基础设施及 AI 商业交易。
1:32:47EN → 简体中文Transformer 论文共同作者想做一个无人持有的 1.6 亿美元模型主持 Nathan LabenzIllia Polosukhin 在节目中向 Nathan Labenz 讲述,NEAR 如何把一个支付难题,变成了一整套用于隐私推理、收益共享式训练和 AI 智能体的技术栈,而这些智能体仍然要向法院负责。
1:44:35EN → 简体中文Joe Hudson:5000 亿美元投进了 AI,却没人定义“对人类有益”主持 Nathan LabenzSam Altman 说,OpenAI 这位教练的超能力是情绪上的清明,而且在通用人工智能(AGI)之后的世界里,这将是最关键的技能之一。
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