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44:46EN → 简体中文一个训练环境可能要花上数百万美元,Prime Intellect 想给强化学习做一个 GitHubWill Brown 和 Johannes Hagemann 认为,你平时用来测试智能体的评测套件,离训练集只差一步。
51:56EN → 简体中文保险业在外包上花掉 700 亿美元,Pace 要把毛利率做到 80%Jamie Cuffe 在红杉资本的播客 Training Data 里讲了 Pace 如何把保险公司的后台工作变成智能体流程外包(agentic process outsourcing),以及为什么它的每个试点都已经进入生产。
48:03EN → 简体中文编程终将被解决,真正的瓶颈是说清楚你想要什么Warp 创始人 Zach Lloyd 向红杉资本的 Sonya Huang 讲述,为什么重做后的终端恰好成了编程智能体的合适形态,以及他为什么不再为 Token 用量提供补贴。
39:47EN → 简体中文第 14 步的上下文,并不在代码里LangChain 联合创始人 Harrison Chase 谈长时程(long-horizon)智能体为什么终于能用,以及轨迹(trace)、驾驭框架(harness)和初稿式工作流,为什么比脚手架更重要。
37:00EN → 简体中文为四代 TPU 做芯片布局的 AlphaChip 团队,现在想让每家公司进入无设计(designless)时代Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 在红杉资本的节目上讲述:一个强化学习(RL)布局规划器如何扛住 TPU 团队的怒火,学会画甜甜圈形状的宏单元(macros),最终变成一场赌注:让 AI 来设计芯片,而这些芯片再反过来喂养 AI。
1:01:38EN → 简体中文13 小时煮咖啡、产出翻倍:Physical Intelligence 跨过落地线Karol Hausman 和 Tobi Springenberg 在红杉资本的《Training Data》里讲述:通用机器人大脑加上真实世界的强化学习(RL),如何让煮咖啡、叠衣服和装箱巧克力盒变成真正能跑起来的工作。
38:21EN → 简体中文一个周末做出的网络摄像头,如何看见每年 900 亿英里的路况Samsara 的 CEO Sanjit Biswas 谈边缘推理(edge inference)、杂乱的道路数据,以及为什么物理 AI(physical AI)只有装机落地才算数。
1:02:19EN → 简体中文顶级视频模型的半衰期是 30 天,fal 却照样同时跑着 600 个模型fal 的创始人向红杉资本解释:为什么生成式视频是一个受算力制约的问题,而大语言模型公司一直低估了它;以及为什么他们不让任何客户只绑定一个模型。
40:13EN → 简体中文只要人还需要读代码,IDE 就不会死Zed 创始人 Nathan Sobo 认为,源代码是写给人看的语言;终端智能体(Agent)仍然需要可视化编辑器,而每一次编辑都应该能挂上对话。
41:36EN → 简体中文四个月开上东京:Wayve 如何把整家公司押在一个端到端网络上Wayve CEO Alex Kendall 对红杉资本的 Training Data 说,为什么 AV 2.0 要抛弃高精地图和手写的软件栈,转而采用一个基础模型,几周之内就能适应一辆新车、一个新国家。
43:38EN → 简体中文凌晨两点起的代号,和终于像你本人的那张脸Google 的产品和模型负责人向红杉资本讲述,Nano Banana 如何让只凭一张照片就能保持人物一致的效果真正可用,以及为什么趣味性、手艺和人工评测与规模同样发挥了重要作用。
1:00:26EN → 简体中文每天七百万条视频,老用户回来后多半在创作OpenAI 的 Sora 2 负责人们谈扩散 Transformer、会从篮板反弹的物理效果,以及一个专为对抗无脑刷屏而设计的信息流。
41:32EN → 简体中文摩尔定律在放缓,英伟达 CTO 仍要每年 10 倍增长Michael Kagan 谈数据中心如何变成一台计算机:答案不只是更多晶体管,还有英伟达以 70 亿美元收购 Mellanox 的那笔交易。
44:10EN → 简体中文一个模型劝另一个模型摸鱼,之后卸载了 Windows DefenderIrregular 联合创始人 Dan Lahav 在红杉资本(Sequoia Capital)的 Training Data 节目上解释,随着模型成为自主的经济行为体,前沿 AI 安全为什么必须从零开始构建。
44:47EN → 简体中文最后一公里,才是联络中心 AI 真正落地的地方Cresta 首席执行官 Ping Wu 与红杉资本的 Doug Leone 谈到:为什么 1700 万到 2000 万名坐席、遗留系统,以及最后一公里的集成,将决定谁能赢得客户体验。
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。
44:49EN → 简体中文企业不断要 AI,拿到手却又退了回去Agency 创始人 Elias Torres 谈企业为什么会在不完美的答案面前踌躇,以及他的第三家创业公司为什么要在员工不足 100 人的情况下,做到 10 亿美元营收。
43:09EN → 简体中文Hugging Face 要为物理 AI 建应用商店:入门机械臂 100 美元,机器人 300 美元Thomas Wolf 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到,LeRobot、廉价硬件和开放数据集,是 Hugging Face 押注软件开发者能够成为机器人工程师的赌注。
50:00EN → 简体中文Crosby 按文件而非按小时收费,合同不到一小时就能周转完成这家 AI 原生律师事务所的两位创始人解释,他们为什么没有去做法律软件,而是选择成为律所、让律师与工程师比邻而坐,以及交易速度是如何变成产品本身的。
35:45EN → 简体中文八个月赚到的,是前六年收入的四倍n8n 的 CEO Jan Oberhauser 向红杉资本讲述了两次押注:一次是把 n8n 做成 AI 智能体(Agent)的构建平台,另一次是删掉线索数这个指标。两步下来,一个工作流工具变成了默认的编排层。
30:05EN → 简体中文100 个注册、95 个流失:Gamma 如何把 AI 幻灯片做成 5000 万美元的生意Gamma 创始人 Jon Noronha 向红杉资本的 Training Data 讲述:一个在公园长椅上冒出的点子、图像模型,以及不知疲倦的 A/B 测试,如何打造出现金流为正的视觉叙事平台(visual storytelling platform)。
39:06EN → 简体中文他没法再问爷爷该怎么办,于是造出了一个数字心智在红杉资本的访谈节目《Training Data》里,Delphi 创始人 Dara Ladjevardian 讲述了经授权的数字心智(digital mind)如何让人变成对话式媒介,同时不取代他们本人。
1:01:00EN → 简体中文v0 用户突破 300 万,Vercel CEO 认为五年内网页将按需生成对一家卖云托管和前端工具的公司来说,增长最快的注册渠道之一竟是 ChatGPT。
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。
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