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Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年7月9日播客一万亿美元的 GPU 五年后只值 1000 亿美元：LSTM 提出者 Jürgen Schmidhuber 这样说主持 Jacob Effron这位 AI 先驱在《Unsupervised Learning》节目中对 Jacob Effron 说，他为何对这项技术极为乐观，却对买下芯片的模型公司极为悲观。
2:59:44EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年6月3日播客两门濒危语言难倒了 Transformer，嵌套学习给模型加上“睡眠”按钮主持 Nathan LabenzGoogle 研究员 Ali Behrouz 向 Nathan Labenz 讲解，语言模型要获得真正的持续学习，不能只堆叠层数，还要堆叠更新频率，并加入一个离线的睡眠阶段。
1:13:33EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年6月3日播客一万亿个 Token 之后，概念终于落地：Łukasz Kaiser 谈 Transformer 仍然缺什么主持 Jacob Effron《Attention Is All You Need》合著者在 Unsupervised Learning 节目中表示，Transformer 大概率会继续胜出，但它们学习的方式仍然与人不同。
2:12:00EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月15日播客测试时的梯度下降：Titans 把大语言模型（LLM）的上下文推到 1000 万个 Token主持 Nathan Labenz在 GPT-4 的成绩断崖式下跌的地方，这位康奈尔大学博士生的神经记忆模块仍能保持约 70% 的准确率。
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。
1:18:32EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年9月20日播客一个能分辨哪些基因碰不得的 DNA 模型主持 Nathan Labenz斯坦福大学的 Brian Hie 讲解混合架构、一个只用 DNA 训练的基因组尺度语言模型，以及一种结合紧密程度比天然抗体高 25 倍的抗体。
1:42:16EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月4日播客七个月里 267 篇后续论文：Albert Gu 讲述状态空间模型的革命主持 Nathan LabenzMamba 合著者回顾了五年来的循环模型研究，讲选择性压缩为什么比不断增长的 KV 缓存（KV cache）更有效，以及 Mamba 2 为了让训练更快放弃了什么。
1:19:24EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月5日播客一段乱码提示词，能读出 GPT-J 提前三个 token 的规划主持 Nathan Labenz美国东北大学的 Bau 实验室发现，一个 4 万参数的软提示（soft prompt）能读出模型接下来要说的词，而大约十个注意力头（attention head）承载着任务本身。
1:20:44EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年3月30日播客像 Mamba 一样看世界：视觉、腐坏的状态与 90 天里的细胞模型主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Jason Meaux 梳理了原版 Mamba 发布之后的视觉论文、长上下文实验和生物学工作。
2:30:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年12月22日播客训练 token 只有 GPT-4 的三十分之一，Mamba 在 Transformer 的主场赢了主持 Nathan Labenz在一期单人紧急节目中，Nathan Labenz 认为，Albert Gu 和 Tri Dao 提出的选择性状态空间模型，是 2017 年以来第一个有资格与 Transformer 分享王座的架构。
39:02EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年8月10日播客AI 的产品优势是一致，真正的软肋是容易被骗主持 Nathan LabenzNathan Labenz 更新了 The Cognitive Revolution 的球探报告：越狱、简历自动化、Med-PaLM 在放射学对决中 40% 的胜率，以及 Transformer 之后可能出现什么。
2:13:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月27日播客在 GPT-2 Small 上半小时找到一个回路，却在 GPT-3 之前撞上了二次方的墙主持 Nathan LabenzArthur Conmy 带 Nathan Labenz 讲解 ACDC：这种算法能自动完成机制可解释性中最繁琐的一步，即找出究竟是哪些 Transformer 组件在真正执行某项任务。
1:32:22EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月29日播客一百万字节与 256 个符号：Meta 的 MEGABYTE 想扔掉分词器主持 Nathan LabenzMeta AI 的 Lili Yu 讲解一种多尺度 Transformer：它能预测百万字节的序列，不做分词，目标是把任何文件都当作原始字节来建模。
2:00:19EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月6日播客150 万个 GPT-4 童话，让 3300 万参数的模型推理超过 GPT-2主持 Nathan Labenz来试试这道填空：Lily 喜欢猫和狗。她向妈妈要了一只狗。妈妈不同意，于是她又要了一个……
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Lex Fridman· 2019年1月17日播客Deep Learning at the Edge of 2019: BERT, Autopilot, and the Ideas That Broke Through主持 Lex FridmanA tour of the architectural, applied, and automation breakthroughs that defined deep learning in 2018 and set up 2019.
1:16:52ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客Mamba After 90 Days: What 30 Papers Reveal About State Space Models, Hybrids, and Mixture of Experts主持 Nathan LabenzNathan Labenz and AI scout Jason Meaux survey the first wave of Mamba-inspired research, from mechanistic studies and synthetic-task tradeoffs to hybrid architectures and MoE variants.
1:03:10ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客Pause Tokens, Analogical Prompts and Ring Attention: A Tour of the Transformer's Next Upgrades主持 Nathan LabenzNathan Labenz and Trey Kollmer walk through five recent papers on pausing, backspacing, prompting, streaming and long-context training, and sketch how they might combine into a more capable model.