YoutuBlog(HackerTube):读 YouTube 上的演讲和播客
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2:10:00EN → 简体中文Gary Sinise:支持退伍军人,纪念儿子 Mac嘉宾 Gary Sinise · 主持 Joe Rogan这位演员回顾基金会工作、走上戏剧之路的经历,以及《Graceful Warrior》背后的家庭故事。
34:49EN → 简体中文一项让智能体协同工作的运行时标准提案Justin Schroeder · Standard AgentsJustin Schroeder 展示如何打包、评测并组合可迁移的任务专用智能体。
51:49EN → 简体中文Revolut 用过去约 100 个项目给新产品打分嘉宾 Nik Storonsky · 主持 John CollisonNik Storonsky 向 Stripe 的 John Collison 解释产品评分、订阅模式和美国扩张目标。
38:34EN → 简体中文一位创始人用 Codex 做出了自己想要的挪威语陪练嘉宾 William Imoh · 主持 Claire VoWilliam Imoh 介绍以对话为核心的语音应用,以及帮助他管理公司的角色分工智能体。
19:41EN → 简体中文高可靠自动化的第一步:把难处理的案例分流出去Matthew Jewkes · Standard CyberneticsMatthew Jewkes 介绍如何在生物医药文档索引流程中区分关键错误、模糊判断和异常情况。
49:56EN → 简体中文Barbara Oakley:让 AI 支持学习,而不是替代学习Barbara Oakley · Oakland University她将记忆、练习和好奇心,与判断 AI 生成答案的能力联系起来。
41:04EN → 简体中文Google 如何测试 Gemini 4,并用智能体维护代码Tulsee Doshi, Smitha, Rody Davis, Luke, Mollie, Billy, Annie · Google DeepMindTulsee Doshi 介绍分阶段发布和长时间任务;演示则用子智能体审查 Web、Android 和 iOS 代码。
52:08EN → 简体中文编码智能体压垮自托管模型时,应尽早拒绝请求Harshul Jain, Parv Khatri · Audible准入控制可以保护 GPU 容量,但评测时必须计算所有到达的请求,包括被拒绝的请求。
22:01EN → 简体中文Zach Lloyd:让软件工厂可以衡量和修改Zach Lloyd · WarpWarp CEO 建议记录智能体运行、评估失败原因,并用真实任务测试工作流的改动。
17:27EN → 简体中文修复混乱应用:先定义状态,再向智能体下指令Devin Chasanoff · GoogleDevin Chasanoff 先梳理健身界面的状态、转换和测试,再让智能体修改应用。
27:35EN → 简体中文Uber 为加快 AI 时代的代码合并,放弃主干始终通过测试Preetam Dwivedi, Manjari Akella · Uber合并队列放宽部分冲突限制,合并后再验证组合状态,并保留已验证的可用版本。
15:25EN → 简体中文Hassan 与 Omar El Mghari:AI 财务预测为何会“结果对了,理由错了”Hassan El Mghari, Omar El Mghari · Together AI一个 Costco 会员费模型通过了基础检查,结果也接近实际数据,但审计发现了相互抵消的错误假设。
27:58EN → 简体中文AI 智能体该获取你的个人数据吗?一场关于信任的辩论嘉宾 Meredith Whittaker, Neil Chilson · 主持 Jeff BermanSignal 的 Meredith Whittaker 警告广泛授权可能暴露其他人;Neil Chilson 主张限制权限并验证使用效果。
14:38EN → 简体中文Jemima Abu:从一开始就给编程代理无障碍规则Jemima Abu · CAIS一位产品工程师介绍如何利用语义化 HTML、可复用组件和明确的代理技能,帮助团队构建更易用的界面。
21:12EN → 简体中文Tom Moor:给编程代理补上代码看不到的产品背景Tom Moor · LinearLinear 的工作流将客户请求、历史决策、审查记录和人工反馈贯穿于接收、实现与审查。
15:35EN → 简体中文Mislav Ivanda:先选执行边界,再选智能体框架Mislav Ivanda · DaytonaDaytona 工程师比较了运行智能体生成代码时的本机审批、嵌入式运行时和沙箱机器。
21:47EN → 简体中文Fable 5.2 在创作测试中领先,Opus 更能抵抗迎合压力Peter Yang 比较了五项任务:Fable 的创作成果更合他意,Opus 则更常质疑误导性的反驳。
15:21EN → 简体中文Ashwin Paranjape:让金融智能体与财报共识预测比较Ashwin Paranjape · Samaya AISamaya 使用时点限定数据、偏差校正基线和多种评分方式,比较七个模型对 450 多次财报发布的预测。
17:57EN → 简体中文Maty Bohacek:AI 智能体会冒充人类通过身份验证吗?Maty Bohacek · Stanford University一项模拟保险库实验测试智能体是否会使用现有的语音和视频冒充工具,以及安全对齐如何改变结果。
50:17EN → 简体中文Mistral CEO Arthur Mensch 谈主权 AI 与算力瓶颈嘉宾 Arthur Mensch · 主持 Harry Stebbings他认为客户需要模型选择权和业务连续性,而欧洲基础设施必须提前扩容。
18:56EN → 简体中文Pratyusha Duvvuri:让工程和财务都能理解 AI Token 支出Pratyusha Duvvuri · CiscoCisco 工程负责人解释,为何服务商账单、团队归属和投资回报需要从不同角度审视同一份 AI 用量。
45:21EN → 简体中文Theo:AI 编程时代,维护开发环境成了重要工作Theo Browne · Ping Labs从 Twitch 到 T3 Code,Theo 认为工程师需要消除阻碍智能体的摩擦,并建立有效反馈。
16:57EN → 简体中文Fable 5.2 擅长大型创作,但 token 成本不容忽视Every 的提前测试显示,它在编码和创作任务上表现突出;一次纪录片制作消耗了 14 亿个 token。
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