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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月14日播客智能体（Agent）身份仍是一片空白，失控智能体快要来了，我们或许得和它们谈判主持 Nathan LabenzGovAI 的 Alan Chan 与 Nathan Labenz 一起，为两年来的智能体治理基础设施打分；随后，他讲解了一篇与 OpenAI 的 Jakub Pachocki、Anthropic 的 Jack Clark 合著的递归自我改进论文。
38:30EN → 简体中文
Theo - t3․gg· 2026年10月14日Theo 测试 Gemini 4 Argon：设计长处与代码审查疑虑Theo Browne · Ping LabsTheo 自建的滑板基准表现出色，但其代码库审计出现了大量错误发现。
12:14EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月14日Gemini 4 Argon 实测：3D 演示、电子表格原型与基准成绩Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用游戏和视觉项目测试 Google 模型，并比较公布的编程与智能体基准。
10:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月13日Meta Muse Wonder 实测：基准成绩强劲，演示表现不一，额度限制影响体验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试 Meta 模型的浏览器演示，并分析公开的基准成绩、使用方式和成本。
1:08:02EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年10月13日播客AlphaGo 花了两年，AlphaZero 只用了几个小时：Silver 在超级智能上押了同样的注David Silver 和 Lasse Espeholt 离开 DeepMind，创办了一家二十人的实验室 Ineffable Intelligence。他们想打造一个超级学习者（superlearner），让它从经验中发现科学、数学和语言，而不是靠一轮预训练（pre-training）。
38:02EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月13日Meta Muse Wonder Full 实测：与 Opus、Sol 比较编程智能体Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 在代码审查、调试、任务委派和基准测试中检验 Meta 的新模型，发现它既有令人期待的优势，也有重要局限。
0:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月13日OpenAI 员工因录音设备调查受到指控Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论有关发现录音设备的报道，以及 OpenAI 对调查过程的说明。
18:18EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月12日智能变便宜了，为什么 AI 账单反而上涨？Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 解释 token 价格、任务成本与模型能力的区别，以及更有用的智能体为何仍可能带来更高账单。
58:54EN → 简体中文
20VC with Harry Stebbings· 2026年10月12日播客 · 2 人对谈Mike Cannon-Brookes：AI 智能体、企业上下文与界面的未来嘉宾 Mike Cannon-Brookes · 主持 Harry StebbingsAtlassian CEO 认为智能体会让产品设计更加重要。他解释了企业应用 AI 的权衡，并呼吁为慢思考留出空间。
0:23EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月12日Theo 为什么建议暂缓为 Ultrafast 升级订阅Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 对比了一次任务的成本，建议暂时不要仅为 Astra Ultrafast 升级到 500 美元档位。
0:35EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月12日AI 图像时代，人类创造力为何仍然重要Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 认为，生成更多图像与创作能引起人们共鸣的作品并不相同。
0:46EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月12日Matthew Berman 借助 AI 重新制作 Super Mario WorldMatthew Berman · Forward Future这段简短的进度更新介绍了一次为 ModRetro 掌机重制游戏、持续多天的尝试。
31:00EN → 简体中文
AI Explained· 2026年10月12日为什么 AI 实验室自己警告会出重大事故，却还在继续竞赛Sam Altman, John Schulman · OpenAIAI Explained 梳理正在变弱的安全防护、前沿竞赛背后的激励，以及研究突破为何让未来 18 个月更难预测。
1:12:06EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2026年10月10日播客 · 2 人对谈Max Freeman：如何打造 Ramp 的销售体系嘉宾 Max Freeman · 主持 Harry StebbingsRamp 销售负责人分享招聘、培训和赋能销售团队的方法，从早期主动获客实验到企业销售预测和 AI 辅助研究。
17:37EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月10日AI 编码、游戏混搭与人类品味的价值Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释反编译与游戏混搭，并论述 AI 迭代编码如何改变软件和创作。
0:56EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月10日AI、逆向工程与定制软件的可能性Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探讨借助 AI 复刻创意软件，并设想按个人需求定制的应用。有关法律和实际效果的说法需要更细致地看待。
47:40EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月10日Theo 如何用 AI 智能体将 TypeScript 移植到 RustTheo Browne · Ping LabsTS Rust 实验结合了 Go 到 Rust 的编译器移植、基于订阅的智能体工作，以及 V8 isolate 内的开发循环原型。
2:00:51EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月10日播客在每个 Token 处重新采样，就能看见模型怎样做决定主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Eric Bigelow 谈分叉路径、上下文学习，以及为什么越来越难信任思维链（chain-of-thought）监控。
1:09:44EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年10月9日播客 · 2 人对谈1 万块 GB300 跑四周：Reflection 的开源模型账本主持 Sarah Guo, Elad GilMisha Laskin 在 No Priors 节目中讲述 Reflection 如何训练 Beam、为什么强化学习的投入超过了预训练，以及为什么西方需要自己的开源权重。
41:10EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月9日Haiku 5.5：便宜的小模型能在哪些方面帮助编程智能体Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 检视 Haiku 5.5 的价格、基准结果和实际测试，包括一次失败的拉取请求审核。
1:26:46EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月8日播客很可能存在一种我们不该越过的智能水平主持 Nathan LabenzNathan Labenz 带回了 The Curve 大会的见闻：一家芯片初创公司的 token 账单超过了工资支出，一些软件行业的人则因为交上来的 Claude 低质量产出而被绩效考核。
0:33EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月8日Mistral Large 4 生成的魔方模拟未通过功能测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试生成的魔方模拟，发现不同版本分别存在打乱和颜色处理问题。
1:15:51EN → 简体中文20VC with Harry Stebbings· 2026年10月8日播客 · 4 人对谈AI 竞赛、创始人忠诚与企业软件的新规则嘉宾 Dev Ittycheria, Jason Lemkin, Rory O’Driscoll · 主持 Harry StebbingsHarry Stebbings、Dev Ittycheria、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 讨论模型竞争、初创企业退出，以及 AI 智能体选择供应商带来的变化。
33:33EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月7日200 美元的 Codex 订阅还值得买吗？Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 比较订阅用量、API 等价估值、模型效率和 Ultrafast 的成本。加载更多已显示 24 篇，共 3,547 篇