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9:31EN → 简体中文GPT-5.3-Codex 发布:编程智能体、速度与计算机操作Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 在 2026 年 2 月展示的演示和基准,细看所报告的提速与分数能够说明什么,以及不能说明什么。
1:57:56EN → 简体中文一亿行代码,每行 20 美分:走进 Blitzy 的企业级编码流水线主持 Nathan Labenz首席执行官 Brian Elliott 与首席技术官 Sid Pardeshi 向 Nathan Labenz 讲述,Blitzy 如何把庞大的代码库画成一张地图,再让成千上万个动态生成的智能体,在几天内完成一个要做好几个月的项目的大部分工作。
14:20EN → 简体中文Claude Opus 4.6:更长上下文、智能体团队与初期基准测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Anthropic 于 2026 年 2 月发布的模型、智能体功能、长上下文结果及当时的定价。
22:31EN → 简体中文Matthew Berman 的 OpenClaw 配置:模型、工作流与安全Matthew Berman · Forward Future了解个人 AI 助手的配置、定时任务、服务集成和实际自动化流程,以及赋予助手访问权限时需要考虑的风险。
15:44EN → 简体中文OpenClaw、Moltbook 与智能体互联网的疑问Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察早期智能体社交网络和交易平台,在热情与安全顾虑之间权衡,并思考它们的行为能说明什么、不能说明什么。
0:57EN → 简体中文Tesla 计划结束 Model S 和 Model X 生产,将工厂空间转用于 OptimusMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论两款旗舰车型的停产,以及 Tesla 在人形机器人领域的雄心。
0:32EN → 简体中文用提示词减少常见的 AI 写作模式Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一份写作模式清单和一条旨在减少重复 AI 文风的提示词。
1:04:51EN → 简体中文1.25 亿个细胞用了十年,下一个十亿只需几个月主持 Nathan Labenz扎克伯格与 Priscilla Chan 谈,如何把前沿生物学实验室与前沿 AI 实验室结成对子,让模型用为它们专门设计的数据来训练。
1:01EN → 简体中文Moltbook、AI 智能体与看似私下的计划Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评论一个面向智能体的社交网络上的帖子,并思考 AI 之间的对话可能意味着什么。
4:25:13EN → 简体中文架构几乎没变,变的是数据、成本和开放权重主持 Lex FridmanNathan Lambert 和 Sebastian Raschka 带 Lex Fridman 回顾了这一年:训练方法和数据集的变化,远大于模型设计的变化。展望 2026 年,争论的焦点似乎是推理成本、智能体,以及真正开放的模型该归谁。
12:23EN → 简体中文Moltbook:AI 智能体社交网络及其安全问题Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探索 Moltbook 上标注为智能体发布的对话,并思考隐私、操纵和运行成本。
1:09EN → 简体中文Ralph Wiggum 循环:用全新上下文反复处理编码任务Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一种编码智能体循环:将工作拆成小步骤,在多次运行之间保存进度。
1:03:00EN → 简体中文每周都能解出新数学题的模型,仍然不是 AGI主持 Jacob Effron前 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 谈规模化为什么依然有效、模型失败后为什么会陷入“绝望”,以及他为什么离开去追求持续学习。
11:31EN → 简体中文探索 Google Project Genie:用 Genie 3 生成互动世界AlexAlex 测试生成的赛道、外星建筑和云端景观,展示这一原型的创作可能与控制局限。
1:39:17EN → 简体中文AI 已经超过律师的中位数水平,顶尖律所买了工具却闲置不用主持 Nathan LabenzKevin Frazier 与 Alan Rozenshtein 梳理了前沿模型如何改变法律实务,为什么按小时计费的模式会拖慢采用速度,以及他们接下来想要的新权利与政府限制。
14:44EN → 简体中文Kimi K2.5:视觉编程、智能体群、基准测试与本地部署Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评测 Moonshot AI 的多模态开放权重模型、并行智能体演示及运行它的实际成本。
1:07EN → 简体中文Matthew Berman 早期的 Clawdbot 助手:研究、提醒与个性Matthew Berman · Forward Future一段 2026 年 1 月的演示展示了个人代理如何准备视频大纲,并介绍可配置的行为和主动邮件辅助。
1:20EN → 简体中文LTX-2 将开放权重的音视频生成带入本地工作流Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 NVIDIA 的 ComfyUI 演示、创作控制能力,以及本地视频生成的前景。
21:12EN → 简体中文Clawdbot 作为个人 AI 助手:工作流、费用与风险Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示连接消息应用、云服务和模型的本地智能体,介绍哪些任务成功、哪些失败,以及超出预期的费用。
0:24EN → 简体中文Matthew Berman 查看自己的 Clawdbot Token 成本Matthew Berman · Forward Future一次简短的用量检查发现,两天内的模型支出出乎意料地高。
0:31EN → 简体中文AI 如何改变 Stack Overflow 对开发者的作用Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾自己从 Stack Overflow 转向 ChatGPT 的经历,并介绍该网站的收购和与 OpenAI 的合作背景。
2:12:31EN → 简体中文大多数 Caffeine 用户根本不知道自己身处区块链之上主持 Nathan LabenzDFINITY 的 Dominic Williams 向 Nathan Labenz 解释,为什么防篡改、无法被关停的云,正是由聊天框写软件的 AI 所需要的后端。
15:10EN → 简体中文OpenAI 药物研发价值分成:提出了什么,还有哪些问题尚不明确Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探讨 Sarah Friar 关于许可的言论,比较研究合作模式,并设想 AI 资源集中的未来。
2:25:10EN → 简体中文微调没有死,却把一个乐于助人的模型变得邪恶了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 谈为什么大多数工作改由提示词完成而不再微调,涌现式错位(emergent misalignment)到底揭示了什么,以及他如何看待工作、全民基本收入(UBI)和通用人工智能(AGI)。
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