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58:46EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年4月9日播客OpenAI 首席科学家给出两个时间点：9 月前做到研究实习生，2028 年前做到自动化研究员主持 Jacob EffronJakub Pachocki 在 Jacob Effron 的节目上解释，为什么这些时间表依然成立，为什么持续学习并不是弯路，以及为什么在产品中展示思维链，会让训练信号与监控相互对抗。
5:06:18EN → 简体中文
Lex Fridman· 2025年2月2日播客DeepSeek 宣称训练成本仅 500 万美元，背后是一场关于算力的五年赌注主持 Lex FridmanDylan Patel 与 Nathan Lambert 带着 Lex Fridman 梳理了 DeepSeek-V3 与 R1、出口管制、台积电、超大集群，以及在 AI 竞赛中究竟谁能赚到钱。
1:04:54EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年11月12日播客他拿公司股权赌 Transformer 能撑下去，然后为 12000 家公司画出一张 AI 地图主持 Jacob EffronDatabricks 首席 AI 科学家 Jonathan Frankle 告诉企业，什么时候该用提示词、什么时候该微调或预训练，以及他为什么仍然不肯预测下一代架构。
2:24:18EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月30日播客MMLU 在训练后期才脱离随机水平，loss 只是一个警报主持 Nathan LabenzZyphra 的训练负责人讲解了 Zamba 2 的混合架构、真正重要的评测，以及小型实验室仍需重新摸索的那些技术诀窍。
1:01:39EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月13日播客GPT-5 需要 100 万亿个 Token，地球够用吗？主持 Nathan Labenz训练 GPT-3 用了约 1 万亿个 Token，GPT-4 用了约 10 万亿个。下一步跃升，数据问题和算力问题同样重要。
1:33:56EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月6日播客AI 侦察报告：90 分钟从 GPT-4 的考试成绩讲到模型是否真的理解主持 Nathan LabenzNathan Labenz 独自主持一期节目，梳理通用模型能做什么、怎样训练、能力如何被解锁，以及它们究竟理不理解任何东西。
59:28EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月16日播客从 50 万美元到 5 万美元：MosaicML 让训练自有模型成了明码标价的产品主持 Nathan LabenzJonathan Frankle 和 Abhi Venigalla 解释：谁在训练定制的大语言模型（LLM），为什么抽取比聊天更有价值，以及 ALiBi 如何把 65k 上下文窗口（context window）拉得更长。