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9 篇
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36:19EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年6月26日播客 · 2 人对谈基准测试表已经失真:测试时算力涨得太快,打分方式却跟不上主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Noam Brown 认为,静态排行榜掩盖了模型被允许思考多久;安全评测、研究品味和发布节奏,都还没有跟上。评估与可观测性评估Benchmarks+3
32:59EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年7月24日播客 · 2 人对谈一百来人、年营收 10 亿美元,却没有一分风投主持 Sarah Guo, Elad GilSurge AI 创始人 Edwin Chen 谈:为什么高质量的人工数据是诗歌问题,而不是边界框问题,以及为什么排行榜会不断训练模型去写标题党(clickbait)式的内容。评估与可观测性Data quality & curation人工介入验证+3
38:28EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年10月8日播客 · 2 人对谈线上 AI 有一半是检索增强生成(RAG),微调几乎消失了主持 Sarah Guo, Elad GilBraintrust 的 CEO Ankur Goyal 讲述 Notion、Zapier 和 Vercel 实际上线了什么,以及它们悄悄放弃了哪些被热炒的技术。评估与可观测性评估检索增强生成+3
43:45EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年8月3日播客 · 2 人对谈八年毫无增长,后来 OpenAI 和英伟达成了他的客户主持 Sarah Guo, Elad GilWeights & Biases 首席执行官 Lukas Biewald 在 No Priors 节目中讲述,一家没有鸿沟需要跨越的标注公司,如何为训练出大多数大语言模型的机器学习开发工具提供了资金。评估与可观测性可观测性与可靠性开发流程与测试+3
44:19EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年6月15日播客 · 2 人对谈AI 将多写十倍的代码,但仍得有人让它们保持运行主持 Sarah Guo, Elad GilDatadog 联合创始人 Olivier Pomel 谈为什么更快的代码生成会把价值从编写软件转移到理解、保护和运维软件。评估与可观测性可观测性与可靠性Developer productivity+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
2:34:20EN → 简体中文
Lex Fridman· 2020年8月30日播客 · 2 人对谈智能,是你习得未曾准备过的技能的效率嘉宾 François Chollet · 主持 Lex FridmanFrançois Chollet 对 Lex Fridman 说,技能不等于智能,GPT-3 仍然只是在做模式匹配,而一种名为 ARC 的网格谜题,至今仍能把孩子和机器区分开。评估与可观测性BenchmarksAI research+3
1:07:08EN → 简体中文
Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈模型就是产品,评估就是需求文档:Mercor如何长成史上增长最快的公司嘉宾 Brendan Foody · 主持 Lenny RachitskyMercor CEO Brendan Foody解释,为什么AI实验室几乎愿为专家写的评估付任何价钱,公司如何在16个月内从100万美元做到4亿美元年化,以及对工作和创业者意味着什么。评估与可观测性评估Data quality & curation+3
1:16:17EN → 简体中文
Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈更快,可是为了什么?Nicole Forsgren 谈 AI 时代如何衡量开发者生产力嘉宾 Nicole Forsgren · 主持 Lenny RachitskyDORA 和 SPACE 的提出者解释为什么多数生产力指标会骗人,AI 如何改写心流与信任,以及怎样把开发者体验做成能证明价值的项目。评估与可观测性Developer productivity评估+3