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1:29:02EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月1日播客从每天 50 个设计到 1500 个：AI 如何改变了捷豹路虎的探索范围主持 Nathan LabenzNeural Concept 的 Thomas von Tschammer 谈专业物理模型、工程副驾（engineering copilot），以及为什么一级方程式赛车（Formula 1）已经能在一夜之间跑完上千种设计。
44:52EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年6月24日播客一份 80GB 的维基百科缓存，与一个装下整个互联网的 100GB 模型Engram 的创始人认为，把整家公司塞进上下文窗口，是一种代价高昂的记忆方式；而把它烘焙进权重，可以把 token 用量降低两个数量级。
1:48:43EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年5月1日播客奖励从 3 涨到 180，Hacker News 上的标题全是谷歌裁员主持 Nathan LabenzCoreWeave 的 Kyle Corbitt 带 Nathan Labenz 讲 GRPO、评分标准（rubric）、强化学习环境，以及为什么大多数奖励作弊（reward hacking）只要知道去找，就很容易发现。
2:25:10EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年1月22日播客微调没有死，却把一个乐于助人的模型变得邪恶了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 谈为什么大多数工作改由提示词完成而不再微调，涌现式错位（emergent misalignment）到底揭示了什么，以及他如何看待工作、全民基本收入（UBI）和通用人工智能（AGI）。
1:32:38EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年12月6日播客波兰语只占前沿训练数据的 1%，所以波兰自己做了一个模型主持 Nathan Labenz波兰国家信息处理研究所的 Marek Kozlowski 讲解 PLLuM 如何借助语言适配、有机指令和本地部署的小模型，让一个中等规模的国家掌握自己的 AI。
1:55:12EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年11月8日播客28,000 份文献、一个 30 亿参数的模型、22 个人：天主教 AI 的技术账本主持 Nathan LabenzLongbeard 首席执行官 Matthew Harvey Sanders 在 The Cognitive Revolution 节目中讲述，一支使命驱动的团队如何让模型与天主教训导对齐，以及为什么微调还不够用。
50:00EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年9月2日播客Crosby 按文件而非按小时收费，合同不到一小时就能周转完成这家 AI 原生律师事务所的两位创始人解释，他们为什么没有去做法律软件，而是选择成为律所、让律师与工程师比邻而坐，以及交易速度是如何变成产品本身的。
38:10EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月16日播客格式对了加 5 分，编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调（RFT）、线上反馈和专用小模型，如何把一次性训练变成能持续学习的系统。
1:28:48EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月10日播客医生编码得分 45%，模型高出 12 分；4000 名医生先试用一次主持 Nathan LabenzAmbience Healthcare 和克利夫兰诊所讲述了他们的 AI 病历助手（AI scribe）：它减少了医生的“睡衣时间”（pajama time），借助强化微调提升了 ICD-10 编码的成绩，并获得了 75% 的自愿使用率。
47:07EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年7月8日播客Goodfire 的 Eric Ho：我们将在 2028 年前解码神经网络在红杉资本的访谈节目《Training Data》里，这位做可解释性（interpretability）研究的公司创始人认为，稀疏自编码器（sparse autoencoder）、模型编辑（model editing）和第三方实验室，正在让 AI 从“靠数据长出来”变成“靠设计做出来”。
1:42:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月8日播客每家前沿实验室每年在数据上花十亿美元，钱究竟花在哪里主持 Nathan LabenzLabelbox 首席执行官 Manu Sharma 谈 150 亿美元的 Scale 交易、强化学习（RL）“训练场”、年收入 25 万美元的 AI 训练师，以及为什么后训练（post-training）如今占去了过去属于预训练（pre-training）的预算。
47:00EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月8日播客评测的保质期只有三个月，就算前沿模型停止进步，也够创业公司再做十年主持 Jacob EffronOpenAI 的 GPT-4.1 后训练（post-training）负责人 Michelle Pokrass 在 Unsupervised Learning 节目中讲述：团队在训练前花了三个月做评测，智能体（Agent）的失败更多出在工具和上下文的接入上，智力本身倒在其次，并说明了什么时候该用强化微调（RFT）。
41:52EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年4月10日播客 · 2 人对谈Mercor 靠训练模型做招聘，年化收入达 1 亿美元：如今由人来出考卷主持 Sarah Guo, Elad GilBrendan Foody 与 Sarah Guo、Elad Gil 谈 Mercor 如何为前沿 AI 实验室（frontier labs）实现招聘自动化，以及为什么搭建评测（eval）可能成为全球最常见的知识型工作。
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。
55:50EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年12月16日播客不会只有一个模型：Fireworks 押注数百个小型专家主持 Jacob EffronPyTorch 老兵 Lin Qiao 认为，推理是一个复合 AI 系统（compound AI system），超大规模云厂商（hyperscaler）无法靠砸钱绕过；真正有市场反响的产品，依然保留了“人在回路中”（human-in-the-loop）的环节。
1:24:48EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年11月23日播客Canva 的 AI 功能被使用了 100 亿次：打法不是一个聊天框主持 Nathan LabenzCanva 生成式 AI 产品负责人 John Milinovich 向 Nathan Labenz 讲解自动化与增强的区别、概念层面的界面、缺少“设计竞技场”时怎么做评测，以及应用层公司为什么仍有十年的发展空间。
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。
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。
1:09:09EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月2日播客SWE-bench 拿下 30%：Cosine 如何教 Genie 像工程师那样思考主持 Nathan LabenzAlistair Pullen 向《Latent Space》讲述：Cosine 如何还原人类解决问题的过程，用数十亿 token 做微调（fine-tuning），并在软件工程领域最难的公开测试之一上拿下了最高分。
1:51:00EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年8月21日播客从十个标杆样本起步：AI 自动化三步法主持 Nathan LabenzOpenAI 开放 GPT-4o 微调的第二天，Nathan Labenz 拆解了他沉淀三年的一套方法，讲怎样挑选工作、提取隐性判断，以及提升模型表现。
39:18EN → 简体中文Sequoia Capital· 2024年8月13日播客同等规模下开源与闭源将打平：PyTorch 前负责人谈快速推理Meta 一次原计划六个月的库替换，最后变成了五年的重建。Lin Qiao 希望整个行业能在五周内拿到这套技术栈。
36:20EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年6月6日播客 · 2 人对谈1 亿个 Token 塞进上下文要花 1000 万美元，Tengyu Ma 算了检索增强生成（RAG）的账主持 Sarah Guo, Elad Gil这位斯坦福教授、Voyage AI 创始人（founder）认为，企业管理私有知识应当靠检索，不必靠超大的上下文窗口（context window）。
1:10:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年6月6日播客同样的智能，只要 1% 的价格：Logan Kilpatrick 谈 Gemini Flash主持 Nathan Labenz前 OpenAI 开发者关系负责人、现任 Google AI Studio 产品经理的 Logan Kilpatrick，讲解 Gemini 1.5 Flash 实际改变了开发者的哪些做法。
1:42:17EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月20日播客最便宜的推理服务商，才是最危险的主持 Nathan LabenzFireworks AI 的两位联合创始人 Lin Qiao 和 Dmytro Ivchenko 解释了补贴出来的 GPU 账单为什么会消失，低秩适配（LoRA）服务如何能把成本降低百倍，以及真正值得在意的对手为什么是 OpenAI。加载更多已显示 24 篇，共 48 篇