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38:47EN → 简体中文Theo 的长时间 Agent 实验:验证、算力与成本Theo Browne · Ping Labs滑板游戏和两个编译器项目展示了反复检查与弹性算力如何支撑 agent 工作,也揭示了循环可能带来的高昂成本。
34:21EN → 简体中文Matthew Berman 解读 Anthropic 的上市文件、AI 增长与治理Matthew Berman, Sam Altman · Forward Future主持人审视 S-1 中的财务指标、算力战略和投票结构,并质疑 AI 快速发展与安全之间的张力。
36:07EN → 简体中文Theo 谈 Token 成本、编程智能体与 AI 能力的价格Theo Browne · Ping Labs一则关于 Lauren 的 AI 支出估算广泛传播,引出了对缓存计价、基准测试和编程智能体工作方式的讨论。
1:11:27EN → 简体中文Cliff Sosin:当 AI 智能变得便宜,什么仍然有价值嘉宾 Cliff Sosin · 主持 Patrick O'Shaughnessy这位投资者讨论预测的边界、AI 基础设施的经济性,以及可能与充裕智能互补的资产。
55:06EN → 简体中文Anthropic 的 S-1:收入、算力成本与规模竞赛SemiAnalysis 嘉宾解读 Anthropic 的申报文件,讨论算力经济性、客户集中度与竞争。
1:50:48EN → 简体中文为什么推理比训练重要 12 倍François Chaubard, Dan Fu, Jeff Morgan, Joe Fioti, Liangsheng Yin · Y CombinatorYC Paper Club 从一次 API 请求一路讲到 GPU kernel。Together AI、Ollama、Luminal 和 SGLang 的四场演讲认为:现在算力和钱大多压在推理服务质量上,而不只是训练 FLOPs。
32:20EN → 简体中文本地 AI 究竟适合谁?成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权,与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。
1:09:00EN → 简体中文Dwarkesh Patel:2045 年的芯片会长什么样?嘉宾 Chris Auth, Kevin Fischer, Jack Kavalieros, Tyler Osborn, Pushkar Ranade, Gary Dickerson, Peter Wennink, Elon Musk · 主持 Dwarkesh Patel在 Intel 最先进的晶圆厂待了两天后,Dwarkesh Patel 讲清了 gate-all-around、背面供电、High-NA EUV、钌、CFET 和 hybrid bonding——并问 Intel 管理层:全球造芯设备跟不上的时候,行业怎么可能满足 AI 每年 3 倍的算力需求。
59:41EN → 简体中文20VC:风投基金规模、AI 估值与不断变化的软件市场嘉宾 Jason Lemkin, Rory O’Driscoll · 主持 Harry StebbingsHarry Stebbings、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 讨论风险投资集中、基础设施风险、代码审查,以及快速增长的 AI 公司估值背后的假设。
1:25:33EN → 简体中文GPU 产能为什么是三年一块的矩形 —— Erik Bernhardsson,Modal嘉宾 Erik Bernhardsson · 主持 Vibhu SapraModal 的 CEO 在 Latent Space 上解释:AI 需求几乎从来都不长成一份三年 GPU 合同的样子,公司如何把算力在数千客户之间池化,以及沙箱如何从差点被砍掉的产品长成了三分之一的收入。
1:17:09EN → 简体中文20VC:按比例投资权、AI 定价与不断变化的软件市场嘉宾 Jason Lemkin, Rory O’Driscoll · 主持 Harry StebbingsHarry Stebbings、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 讨论投资人权利、模型经济性,以及软件公司和员工面临的选择。
38:30EN → 简体中文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。
38:02EN → 简体中文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。
41:10EN → 简体中文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。
33:33EN → 简体中文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。
1:10:12EN → 简体中文OutSystems 的重大功能从每季度 4 个涨到 26 个,token 开销却还是降了主持 Nathan LabenzCEO Woodson Martin 谈“永不崩溃”的软件、为什么大多数企业工作用不着前沿模型,以及 AI 如何终于让 IT 积压的需求开始变少。
1:04:26EN → 简体中文100,000 个加速器,每小时都有东西出故障Google AI 基础设施负责人 Amin Vahdat 向红杉资本的 Sonya Huang 解释,为什么 FLOPS 是虚荣指标,为什么 TPU 产品线一分为二,以及为什么他宁愿等电网接入,也不自己建一座吉瓦级的数据中心。
1:05:01EN → 简体中文Chase Lochmiller:AI 数据中心、能源与 GPU 的经济账嘉宾 Chase Lochmiller · 主持 Harry StebbingsCrusoe CEO 讨论 AI 基础设施的限制、GPU 算力的经济性,以及公司在能源和托管推理方面的做法。
35:39EN → 简体中文算力涨了百万倍,带宽只涨 40 倍,Fractile 想修正这个比例主持 Sarah Guo, Elad Gil2022 年夏天,Walter Goodwin 在伦敦创办 Fractile,目标是为全球最大的模型打造速度极快的推理(inference)芯片。
1:06:36EN → 简体中文Theo 的并行编程代理实践指南Theo Browne · T3Theo 分享如何使用订阅额度、委派代理、审查代码和管理远程机器,同时承认其部分配置可能违反服务商规则。
1:28:08EN → 简体中文同一块 H100 在 AWS 上贵三倍,成立四个月的实验室却查出了顶级测序漏掉的基因主持 Nathan Labenz《Cognitive Revolution》的一期周报:中美可能设立的 AI 热线,超大规模云厂商为何对同样的芯片收取两到三倍的价格,与前沿模型合写小说,以及一个 AI 循环重新诊断出了一个被顶尖产前检测实验室判定为阴性的孩子。
30:58EN → 简体中文GPT-6.1 Sol:代码审查深入、成本低,长任务表现仍不稳定Theo Browne · T3Theo 从基准测试成本、实际代码审查和 3D 游戏演示出发,分享 GPT-6.1 Sol 的早期体验。
31:46EN → 简体中文Claude Sonnet 5.5:编程代理的快速研究助手Theo Browne · T3Theo 从价格、推理档位、代码库分析和 3D 游戏等方面测试 Sonnet 5.5,发现它与更大模型配合时有一个出人意料的用途。
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