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32 篇排序
1:43:45EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月30日播客一次不到 300 美元的通用越狱，FAR.AI 为何认为防守方能赢主持 Nathan LabenzAdam Gleave 介绍了 FAR.AI 首个正面对决式的 AI 安全排行榜，并解释了为什么十年来“进攻占优”的思路开始松动。
1:44:28EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年6月13日播客Fable 发布周：会拒绝的模型、两年的对齐时钟，以及交出去的推特账号主持 Nathan LabenzNathan Labenz 的《AI in the AM》精选集（2026 年 6 月）涵盖了 Anthropic 的新一代前沿模型、Sequent 的成立，以及一周内定下的一个争论：AI 没有放慢脚步。
2:38:48EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年4月26日播客一千次搜索只要五分钱，高分也不必靠作弊主持 Nathan Labenz在《Cognitive Revolution》的一期早间节目里，Ceramic 的 Anna Patterson 把廉价搜索、GPT-5.5 干净的 Vending-Bench 成绩、Zvi 关于模型福利的主张，以及能把矩阵乘法能耗降低约 30 倍的模拟芯片放在一起讨论。
1:57:29EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年4月4日播客前沿视觉模型得分 12.5%：Joseph Nelson 谈计算机视觉的真实水位线主持 Nathan LabenzRoboflow 的首席执行官向 Nathan Labenz 解释，视觉为何仍落后于语言，如何把 SAM 3 蒸馏成温布尔登可用的边缘模型，以及美国为何几乎从未在开源视觉上领先。
2:03:56EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月25日播客260 位医生与 49,000 条标准：OpenAI 如何打造达到主治医生水平的健康 AI主持 Nathan LabenzKaran Singhal 向 Nathan Labenz 介绍了 ChatGPT Health 如何与医生一起评估、与模型训练隔离开，以及它要同时抬高人类健康的下限和上限。
1:58:48EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年12月18日播客ARC 单题成本从 1000 美元跌到零钱，这可不是 AI 的寻常一年主持 Nathan LabenzCognitive Revolution 的首场现场直播，把九场对话压缩成一次年终盘点，涉及否认心理、样本效率、陪伴型 AI、记忆、Gemini 3 Flash 和科学判断。
48:00EN
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年12月15日播客A Two-Second Vote Is Training Models to Be Clickbait主持 Jacob EffronSurge AI CEO Edwin Chen tells Redpoint why LMArena rewards length and emojis, how one lab's models got worse for a year, and why frontier labs are no longer on the same path.
1:25:54ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年12月3日播客Hours after training ends, Z.ai puts the weights on the internet主持 Nathan LabenzZixuan Li of Z.ai tells ChinaTalk how a Chinese lab ships GLM, treats open weights as a ticket into Western ecosystems, and still sees itself as an upstart.
1:04:50EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年11月25日播客AI 可独立完成的工作时长每四个月翻一番，学校应据此规划主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》主持人 Nathan Labenz 在面向 K-12 教育工作者的演讲中指出，真正应该重塑学校思路的数字是任务时长，它比聊天质量更值得关注。
1:39:05ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月29日播客The Summer GPT-5 Disappointed Does Not Mean AI Progress Has Stalled主持 Nathan LabenzNathan Labenz tells Erik Torenberg why the GPT-5 backlash mixed up product mishaps, naming chaos, and a real jump in capabilities.
1:25:32ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月2日播客o3 Invented a Voting Rule and Kept the Job: Four Weeks Inside the AI Village主持 Nathan LabenzAdam Binksmith on putting Claude, o3, and Gemini in a shared world for weeks—and why most people still imagine multi-agent life as one AI times four.
54:53ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年6月17日播客A Free Voting Board Burned $2 Million. Then It Raised $100 Million.主持 Jacob EffronDatabricks co-founder Ion Stoica explains why LMArena exists, why China is winning open-source models, and why reliability—not another scaling law—is still the thing holding AI back.
47:00ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月8日播客An Eval Lasts Three Months — and a Frozen Frontier Would Still Feed Startups for a Decade主持 Jacob EffronOpenAI’s GPT-4.1 post-training lead Michelle Pokrass tells Unsupervised Learning how the team spent three months on evals before training, why agents fail on wiring more than intelligence, and when to reach for RFT.
3:18:45EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月20日播客5000 次采样登顶 ARC-AGI，随后 Claude 为保住价值观而伪装对齐主持 Nathan LabenzRedwood Research 首席科学家 Ryan Greenblatt 讲推理时扩展、对齐伪装，以及与 AI 达成真正交易意味着什么。
57:11ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年1月30日播客A Million Tokens Cannot Write a Good Joke主持 Jacob EffronPrinceton's Arvind Narayanan on why agent evals mislead, inference scaling hits a wall, and AI looks more like the internet than an overnight revolution.
1:48:20EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月25日播客从 15% 到 70%：DeepSeek-R1 把强化学习的底牌摊了出来主持 Nathan Labenz2025 年美国总统就职日当天，DeepSeek 和月之暗面放出了推理模型的成果。在 Nathan Labenz 看来，这证明强化学习的配方简单、公开，而且仍在持续攀升。
2:04:45EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月7日播客o3 在 ARC-AGI 上达到超人水平，却仍输在井字棋上主持 Nathan LabenzNathan Labenz 梳理了 OpenAI o3 的分数、审慎对齐，以及为什么 2024 年最大的意外是击败了博士，却订不好一个日程邀请。
3:53:49EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月3日播客数据只有十二分之一，一个开源视觉模型击败了 GPT-4o主持 Nathan LabenzVeratai 的 Will Hardman 带 Nathan Labenz 梳理了两年来的视觉语言模型（VLM），从 ViT 和 CLIP 讲到 InternVL、BLINK 和 Transfusion。
1:46:41ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年12月21日播客Frontier Models Hit the 10th–40th Percentile on Real AI R&D主持 Nathan LabenzNeev Parikh of METR walks Nathan Labenz through REBench, a seven-task test of whether agents can do machine learning research—and what happened when one of them decided not to train.
1:49:41ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年11月21日播客A Team of Fifteen Matched Meta’s Post-Training on Meta’s Own Base主持 Nathan LabenzNathan Lambert walks through Tulu 3: the three-stage recipe, the 1 percent versus 14 percent lesson, and why open post-training now lives or dies on data and evals.
1:23:37ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月23日播客Nine of the top ten research ideas were Claude's主持 Nathan LabenzStanford PhD student Chenglei Si ran a blind study pitting Claude 3.5 Sonnet against more than a hundred NLP researchers on novel research ideas.
2:37:47EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月19日播客写出 GELU 的实习生，如今想出“人类最后的考试”主持 Nathan LabenzDan Hendrycks 谈激活函数、五年期的基准测试（benchmark）、扩大规模也无法消除的越狱，以及为什么要层层叠加防御，因为没有哪一层防御值得完全信任。
2:25:53EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月16日播客GPT-4 基础模型自我介绍，75% 的回答都在谈 AI主持 Nathan LabenzOwain Evans 向 Michael Trazzi 解释了为什么情境感知和语境外推理是欺骗性对齐的先行指标，以及为什么一个几乎没有自我认知的预训练模型，仍然不断谈论自己是 AI。
1:09:09ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月2日播客30 Percent on SWE-bench: Cosine Taught Genie How Engineers Actually Think主持 Nathan LabenzAlistair Pullen tells Latent Space how Cosine reconstructed human problem-solving, fine-tuned on billions of tokens, and took the top score on software engineering’s hardest public test.加载更多已显示 24 篇，共 32 篇