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1:59:37EN → 简体中文Opus 5.5 与 GPT-6 Sol、Luna:一场发布日直播Matthew Berman, Thariq Shihipar, Alex, Brian · Forward FutureMatthew Berman 采访 Anthropic 的 Thariq Shihipar,展示早期演示,并回顾直播期间公布的两款 OpenAI 模型。
30:29EN → 简体中文Jev:用于结构化决策的快速分类模型Theo Browne · T3Theo Browne 通过分类、游戏和开发工作流演示介绍 Typesafe AI 的 Jev,并解释他认为哪些场景仍需要推理模型。
1:19:54EN → 简体中文Thomas Sohmers 谈 AI 推理、内存与数据中心增长嘉宾 Thomas Sohmers · 主持 Harry StebbingsPositron 联合创始人讨论推理的工程经济性、对 AI 基础设施和监管的看法,以及他看到的融资和权力集中风险。
27:09EN → 简体中文为什么 Theo 更看重编程智能体的稳定性,而非最佳表现Theo Browne · T3Theo Browne 认为,当编程任务从调查延伸到测试和审查时,模型最差的表现也很重要。
38:14EN → 简体中文扩散模型将赢得推理之战:Stefano Ermon 押注并行生成的 Token 能胜过定制芯片主持 Sarah Guo, Elad Gil斯坦福大学扩散模型先驱在《No Priors》节目中说,一家 50 人的实验室正在训练一次能生成多个 Token 的语言模型,并解释这种模型与 GPU 的适配,就像当年 Transformer 与训练的适配一样。
12:31EN → 简体中文Jev 的快速决策:演示、取舍与可靠性声明Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过路由、模拟世界、国际象棋和游戏控制示例,探索一个面向决策的 AI 模型。
1:12EN → 简体中文赞助内容:了解 Higgsfield 图像与视频 APIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过真实视频与 AI 视频的对比,介绍 Higgsfield 的模型目录及按生成计费的 API。
1:06:47EN → 简体中文智能体(Agent)八成的工作,仍应是普通代码主持 Nathan LabenzZapier 首席执行官 Wade Foster 对 Nathan Labenz 说,模型在真实自动化任务上的准确率最高只有 40%,用户不会离开他们的日常主力工具,制胜之道是通过 MCP 交付无界面(headless)工具。
0:38EN → 简体中文DeepSeek 快速测速与 V4.1 Flash API 价格Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示生成一篇短文,并查看 2026 年 9 月展示的高峰与非高峰 API 费率。
0:22EN → 简体中文Theo 谈 GPT-6 Astra:新一代模型仍有粗糙之处TheoTheo 称赞该模型在编程等任务上的表现,同时指出它仍可能过度设计并陷入循环。
16:39EN → 简体中文DeepSeek V4.1 Flash:低成本推理与实际测试中的不同结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察 DeepSeek 的高效开放权重新模型、其公布的基准测试和 API 定价,并测试速度、编程及视觉能力。少量演示展现了令人印象深刻的速度,也暴露了模拟准确性方面的问题。
1:16:51EN → 简体中文Fable 5.1 对比 GPT-6 Astra:Theo 谈编程、计算机操作与成本TheoTheo 结合编程项目、3D 演示和代理工作流比较两个模型,并解释为什么会把它们用于不同任务。
1:16:00EN → 简体中文JD Grèze:打造 Town 与 AI 助手市场的竞争嘉宾 Jean-Denis Greze · 主持 Harry StebbingsTown 联合创始人讨论隐私、模型成本、竞争,以及他为何把客户价值置于 token 消耗之上。
1:04:35EN → 简体中文Cliff Weitzman 谈拥有 GPU、语音 AI 与建设 Speechify嘉宾 Cliff Weitzman · 主持 Harry StebbingsSpeechify CEO 解释为何拥有部分算力设备、反思错过的企业软件机会,并讨论 AI 辅助团队。
13:31EN → 简体中文Matthew Berman 用游戏和浏览器任务测试 GPT-6 AstraMatthew Berman · Forward Future抢先体验展示了可玩的原型、计算机操作演示及赞助商的企业评测,同时讨论视觉风格和局限。
44:12EN → 简体中文GPT-6 Astra:Theo 早期测试计算机操作、3D 和编程TheoTheo 回顾发布时的价格和基准,展示用模型构建的项目,并讲述一次令人沮丧的 PR 审查失败。
55:06EN → 简体中文Fable 5.1 实战:Theo 谈成本、代理工作流与 PR 质量TheoTheo 回顾模型发布、提示指南和早期编程实验,包括一项对拉取请求的观察性比较。
0:24EN → 简体中文Theo 的低成本 T3 Code 拉取请求审查实验TheoTheo 介绍如何用低成本模型审查近期更新的拉取请求,并计划定期检查哪些请求可以合并。
37:07EN → 简体中文毛利率高达 98.5% 的 Arm,刚开始出货芯片主持 Sarah Guo, Elad GilArm 首席执行官 Rene Haas 在 No Priors 播客上解释:这家 IP(知识产权)公司为什么要为 Meta 做出实体 CPU,以及 CPU 为什么仍然处在 AI 系统的核心位置。
16:50EN → 简体中文Gemini 3.8 Flash:基准、成本与编程实测Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 结合视觉生成和网页制作实例,评估 Google 2026 年 9 月发布的模型。
19:08EN → 简体中文Claude Fable 5.1 与 Mythos 5.1:定价、安全措施和实际测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 分析 Anthropic 的成本主张和基准测试、另一项成本估计,以及他自己的编程与设计测试。
1:29:22EN → 简体中文Eno Reyes 谈 AI 模型经济性、企业控制权与 Factory 战略嘉宾 Eno Reyes · 主持 Harry StebbingsFactory CTO 讨论单次结果成本、模型路由、开放模型、企业招聘以及他对 AI 市场的预期。
18:57EN → 简体中文GLM-5.3-Flash:Ox Alpha 的基准、成本与编码测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评测 Z.ai 的开放权重模型,比较基准测试成本,并与竞争模型进行编码和演示文稿任务对比。
0:36EN → 简体中文Theo 谈 Ox Alpha:它其实是 GLM-5.3-FlashTheo Browne · Ping LabsTheo 在一段简短的初步体验中,讨论模型价格、多模态输入和中国芯片部署。
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