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筛选结果

9 篇
排序
1:04:26EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年10月6日播客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。基础设施与部署AI cost & performanceInference+3
45:33EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年5月26日播客Cursor 如何在一分钟内跨洋传输 1TB 的 Composer 权重Federico Cassano 和 Fireworks 的 Dima 讲解了训练 Composer 2 的全球分布式强化学习技术栈,其底座是一个稀疏的万亿参数混合专家模型(MoE)。基础设施与部署Distributed training & inferenceReinforcement Learning+3
41:32EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年10月28日播客摩尔定律在放缓,英伟达 CTO 仍要每年 10 倍增长Michael Kagan 谈数据中心如何变成一台计算机:答案不只是更多晶体管,还有英伟达以 70 亿美元收购 Mellanox 的那笔交易。基础设施与部署Distributed training & inferenceInference+2
1:56:38EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月8日播客o3 把 ARC 得分从 20% 拉到 87%,Nathan Labenz 勾勒早期超级智能主持 Nathan Labenz在 Consistently Candid 节目里,《The Cognitive Revolution》的主持人认为,到 2026 年数学和编程就会达到超人水平;而一个推理核心,加上专门掌握“直觉物理”的专家模型,可能已经够用了。模型与训练Reinforcement LearningDistributed training & inference+3
2:16:17EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月5日播客横跨三大洲训练的 100 亿参数模型,与每小时 1.49 美元的 H200主持 Nathan LabenzPrime Intellect 的两位创始人提出一份四步计划,要把全球闲置的 GPU 变成共同拥有的智能;他们还认为,强化学习(reinforcement learning)刚刚让他们的工作变得更容易了。基础设施与部署Distributed training & inferenceAI cost & performance+3
46:35EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2024年11月13日播客他们 20 小时训练出实时视频模型,绕过了游戏引擎Decart 的 CEO Dean Leitersdorf 向红杉讲述了 Oasis 如何在 H100 上实时运行,为什么 ChatGPT 更像是被跨过的一堵墙,而不只是一个痛点的解法,以及下一家万亿美元公司或许是一种生成出来的体验。多模态与媒体Generative media视觉与视频+3
42:42EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年8月22日播客 · 2 人对谈以太坊曾握有相当于两千套 GPT-3 集群的 GPU 算力主持 Sarah Guo, Elad GilFoundry 首席执行官 Jared Quincy Davis 谈闲置的 H100、今天的 AI 云为何仍是托管模式,以及复合 AI 系统(compound AI systems)如何把工作从巨型互联集群上卸下来。基础设施与部署AI cost & performanceDistributed training & inference+3
1:01:26EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月25日播客AlexNet 用两块 GPU,GPT-4 用了两万块,短缺还会再来主持 Nathan LabenzRun:ai 首席技术官 Ronen Dar 谈如何让闲置的加速卡重新用起来,为什么 H100 按每次实验计算反而更便宜,以及 Llama 2 为何削弱了算力管制(compute governance)的说服力。基础设施与部署AI cost & performanceDistributed training & inference+3
53:37EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年3月9日播客 · 2 人对谈30 个模型、42 个场景、7 项指标:Percy Liang 为语言模型做的公开体检主持 Sarah Guo, Elad Gil一个只用 PubMed 论文训练的模型,曾在美国医师执照考试中名列前茅,直到一个规模约大 200 倍的系统超过了它。评估与可观测性AI researchFoundation Models+3