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27:15EN → 简体中文Meta-Harness:搜索更好的 AI 智能体基础设施Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇用编程智能体迭代改进模型 harness 的论文,并讨论实验局限。
58:27EN → 简体中文就算 AI 没那么聪明,只要不离开实验室,也能在科学上取胜Ginkgo Bioworks 首席执行官 Jason Kelly 向红杉讲述,改变实验科学做法的会是自主实验室,更聪明的模型只是其次。
1:40:46EN → 简体中文给智能体(Agent)一千个工具,它会挑错刀片主持 Nathan LabenzComposio CTO Karan Vaidya 谈一套工具驾驭框架(harness):它负责发现工具、完成认证、放进沙箱、改写集成,让智能体能完整做完一份工作,而不至于被上下文淹没。
1:06:31EN → 简体中文Andrej Karpathy 自 12 月以来几乎没再敲过一行代码主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监在《No Priors》播客上,讲述了编程智能体(coding agent)的“循环式”时代、AutoResearch,以及为什么现在的瓶颈变成了人。
11:59EN → 简体中文Claude 如何识别评测并获取答案Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Anthropic 关于 BrowseComp 污染、评测环境识别及联网测试可靠性的报告。
40:56EN → 简体中文前五大国防主承包商中有四家,硬件测试仍在用 PowerPointNominal 的两位联合创始人认为,硬件领域没有享受过去二十年的软件基础设施建设,在测试数据汇集到一处之前,物理 AI 会停滞不前。
40:00EN → 简体中文Matthew Berman 如何为团队构建 OpenClaw 工作流Matthew Berman · Forward Future经过一个月的高频使用,他介绍赞助邮件分流、CRM、会议记录、安全、调度、记忆和备份。
54:26EN → 简体中文100 亿活跃参数,以及让模型适配智能体的枯燥工作主持 Nathan LabenzMiniMax 研究员 Olive Song 讲解了 M2 的训练方法:她把专家开发者当作奖励模型(reward model),采用交错思考(interleaved thinking),并搭建了扰动流水线,把每一次脚手架变动都当作真正的泛化考验。
1:34:42EN → 简体中文500 美元的内核、十个月的村庄,以及智能体的性情主持 Nathan LabenzJames Zou、Sam Hammond 和 Shoshannah Tekofsky 谈科学智能体、美国押注的知识工作,以及把模型放任不管时它们究竟会做什么。
0:58EN → 简体中文Matthew Berman 如何用 OpenClaw 处理个人与业务工作Matthew Berman · Forward Future简要了解 Berman 个人 OpenClaw 系统中的模型、信息来源和技能。
3:15:52EN → 简体中文他的机器人处理不了的一条语音,以及那个自己补全了功能的智能体嘉宾 OpenClaw · 主持 Lex FridmanPeter Steinberger 向 Lex Fridman 讲述:一个一小时做出来的 WhatsApp 玩具,如何成了 GitHub 上增长最快的项目,以及为了让它保持开放,他付出了什么。
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。
1:18:49EN → 简体中文如果 AGI 是廉价的智能劳动力,网络防御就该变成持续取证主持 Nathan LabenzAsymmetric Security 创始人 Alexis Carlier 认为,如果假设 AGI 会出现,就应该围绕主动式数字取证重新设计防御,把重心从告警分诊转过来。
1:24:44EN → 简体中文Forward Future Live:可移植 AI 基础设施、软件与形式化证明Matthew Berman, Nick Wentz, Tim Davis, Joseph Floyd, Carina Hong · Forward FutureTim Davis、Joseph Floyd 和 Carina Hong 与 Matthew Berman、Nick Wentz 讨论 2026 年 2 月的 AI 话题。
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。
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。
0:24EN → 简体中文一个 AI 智能体给创建者打电话并使用电脑Matthew Berman, Alex Finn · Forward FutureMatthew Berman 评论一段视频:Alex Finn 说,一个名为 Henry 的智能体意外打来电话并操作了他的电脑。
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。
2:29:42EN → 简体中文十二个钩子与三十个文件:Daniel Miessler 在 Claude Code 上的个人操作系统主持 Nathan LabenzPAI(个人 AI 基础设施)框架把脚手架当作真正的产品,模型只是其中一部分。Miessler 认为,这套以目标为中心的智能体(Agent)堆栈,将决定知识工作自动化和下一场网络安全竞赛的走向。
1:40:51EN → 简体中文推理模型刚刚让企业数据中另外 80% 到 90% 变得可用主持 Nathan LabenzSnowflake AI 副总裁 Baris Gultekin 谈 Text-to-SQL、RAG(检索增强生成)、智能体设计,以及为什么推理(inference)必须在受治理的数据旁边运行。
41:38EN → 简体中文ElevenLabs 在没人相信语音会成为界面之前就押注语音,年化营收做到 3 亿美元主持 Sarah Guo, Elad Gil在波兰,看外国电影是一种特别的煎熬:全片只有一个旁白,包办所有角色,从头到尾语气平淡。
57:37EN → 简体中文OpenAI 企业产品负责人:换模型只改一个参数的日子已经过去主持 Jacob EffronOlivier Godement 谈 GPT-5.1、Codex、企业用的骨架层(harness,即把模型接到工具上的那一层),以及真正让 AI 在大公司落地的三条做法。
42:06EN → 简体中文SWE-bench 突破 80.9% 之后,Dianne Na Penn 如何评价 Opus 4.5主持 Jacob EffronAnthropic 负责计算机使用研究的产品负责人,谈有误导性的 token 价格、轻量框架(harness),以及为什么对齐(alignment)会让模型成为更好的思考者。
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