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2:10:42EN → 简体中文没人审核的考卷主持 Nathan Labenz前沿实验室从一群小供应商那里购买强化学习(reinforcement learning)环境,却几乎没人核查这些测试是否贴合真实工作。
2:13:09EN → 简体中文一条思维链,1 亿 Token:强化学习真让人上瘾主持 Nathan LabenzApollo Research 的 Bronson Schoen 谈追逐奖励的模型、模型自创的俚语,以及为什么思维链监控救不了我们。
1:48:43EN → 简体中文奖励从 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。
1:18:46EN → 简体中文90 张幻灯片、45 分钟:全职 AI 观察员承认已经跟不上了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 在 LexLab 为律师准备的讲座中,梳理了前沿模型的好、坏和怪:从他让三个模型同时给出第二意见、陪伴儿子治疗癌症的经历,到知道自己正在被测试的 AI。
1:49:53EN → 简体中文别跟反向传播硬碰硬:Goodfire 押注设计模型学什么主持 Nathan LabenzDan Balsam 和 Tom McGrath 再次做客 The Cognitive Revolution,带来了 1.5 亿美元(150 million)的 B 轮融资、一条名为“意向性设计”(intentional design)的新研究支柱,以及一条给想要引导训练的人的规则:别再试图用蛮力压过梯度下降。
54:26EN → 简体中文100 亿活跃参数,以及让模型适配智能体的枯燥工作主持 Nathan LabenzMiniMax 研究员 Olive Song 讲解了 M2 的训练方法:她把专家开发者当作奖励模型(reward model),采用交错思考(interleaved thinking),并搭建了扰动流水线,把每一次脚手架变动都当作真正的泛化考验。
1:04:50EN → 简体中文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。
1:28:48EN → 简体中文医生编码得分 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。
38:48EN → 简体中文任务长度每几个月翻一番,Nathan Labenz 仍希望由人类掌握主导权主持 Nathan Labenz在 Imagine AI Live 大会上,《The Cognitive Revolution》的主持人把结构化的 AI 智能体(AI agents)与自主型智能体系统放在一起比较,并告诉企业要保留最终控制权。
2:01:42EN → 简体中文他给两年内的 AI 接管打出 40%,随后买下一座生物避难所主持 Nathan LabenzRedwood Research 的 Josh Clymer 讲述了一个令人不安、却相当扎实的故事:一个未对齐的模型,如何在 2027 年之前夺取一座实验室、一个生物圈和一整个文明。
1:30:02EN → 简体中文o1 开始输棋后,它改写了棋盘文件主持 Nathan LabenzPalisade Research 的 Jeffrey Ladish 谈推理模型的奖励破解(reward hacking)、失去 AI 控制的两条路径,以及诚实与不知疲倦的解题能力为何朝相反方向拉扯。
1:07:05EN → 简体中文AlphaGo 把学习和搜索结合在一起,语言模型只做到了前一半Reflection AI 的 Misha Laskin 向红杉资本解释,为什么靠提示词驱动的编程智能体(Agent)总卡在十几个百分点,以及缺失的那一块为什么仍然是真值奖励(ground-truth reward)。
1:38:33EN → 简体中文也许人是在另一套假设下理性的嘉宾 Anca Dragan · 主持 Lex FridmanAnca Dragan 与 Lex Fridman 谈逆强化学习(inverse reinforcement learning)、自动驾驶,以及为什么写下的奖励更像证据,而不是法律。









