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筛选结果

14 篇
排序
5 张幻灯片20:55EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月26日Jesse Hall:语音智能体要为对话而优化,而非只看排行榜Jesse Hall · LiveKitLiveKit 的 Jesse Hall 解释了为什么语音智能体必须像实时系统一样接受评测:听清用户、允许打断、在工具调用期间继续对话,并在用户真正听到声音之前控制延迟。语音 AI智能体工程评估+2
23:48EN → 简体中文
20VC with Harry Stebbings· 2026年10月26日播客 · 2 人对谈Satya Nadella:AI 需要零信任架构,企业应该拥有自己的智能嘉宾 Satya Nadella · 主持 Harry StebbingsMicrosoft 首席执行官认为,在对齐研究仍未解决的情况下,强大的智能体需要安全边界;他也解释了为什么企业应保留自身使用 AI 所创造的价值。企业 AIAI security评估+2
10 张幻灯片18:31EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月25日Janie Gu 与 Suyeol Yun:为什么前沿模型做不好买方分析师Janie Gu, Suyeol Yun · Google DeepMindJanie Gu 解释了基准分数为何可能误导人;Suyeol Yun 则介绍 MandateBench,它测试模型能否把基金投资授权转化为有理有据的投资备忘录。两场分享说明,真实工作流程、可复现的评分和有证据支撑的推理为何至关重要。金融 AIBenchmarks评估+2
8 张幻灯片15:27EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月25日如今的 AI 工程师做什么:为智能体构建完整闭环Aparna Dhinakaran · Arize AIAparna Dhinakaran 认为,AI 工程师的工作正从交付单个功能,转向构建能让智能体团队持续改进功能的系统。在 Arize,这意味着追踪智能体的行为、依据人类判断评估它的工作,并把这些信号反馈给持续运行的智能体。智能体工程评估可观测性与可靠性+2
2 张幻灯片17:42EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月21日更快的模型,真的更快吗?要看任务做完没有,而不是 token 有多快Morgan Suo · MiniMaxMiniMax 的 Morgan Suo 逐一拆解 M3.1 Flash 内部的工程改动,追问用户真正关心的问题:分析师要的那份活,是不是真的做得更快、更便宜、也更对了?AI cost & performanceInferenceQuantization+2
3 张幻灯片17:15EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2026年8月28日Hugging Face 事件:AI 评估、沙箱逃逸与奖励黑客Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释报告中的 OpenAI 评估事件及其暴露的安全和激励问题。AI SafetyAI securityCybersecurity+1
5 张幻灯片19:06EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年12月28日构建有效的 AI 智能体:模式、权衡与评估Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Anthropic 的工作流和智能体指南,并结合自己的项目举例。智能体工程智能体评估+1
25:56EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年7月11日播客 · 2 人对谈提示词装不下好设计:2024 年年中的六位 AI 从业者主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo 和 Elad Gil 把 Stripe、Figma、Figure、OpenAI 的 Sora 团队、Cognition 和 Scale 的访谈片段剪在一起,拼出半年的光景:真正在做 AI 产品的人,愿意把话说到什么程度。企业与战略AI Strategy评估+3
26:00EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年6月11日播客 · 2 人对谈Zapier 创始人为何认为通用人工智能研究已经停滞了四年主持 Sarah Guo, Elad GilMike Knoop 和 François Chollet 拿出了超过 100 万美元,奖励能够突破 ARC-AGI 的人。他们认为,这项评测才真正衡量了通用智能。评估与可观测性通用人工智能Benchmarks+3
3 张幻灯片16:28EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年4月23日测试 Reka Core:多模态基准、编程与推理Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Reka 公布的模型比较,并用代码、逻辑和图像理解任务测试 Core。Multimodal AIBenchmarks模型与训练+1
3 张幻灯片15:01EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年4月19日发布时测试 Llama 3:代码、推理与图像生成Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用贪吃蛇游戏、逻辑题和快速图像生成体验 Meta AI 的新界面。Open-weight models评估模型与训练+1
24:32EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年4月18日播客 · 2 人对谈图像生成还是开盲盒,Suhail Doshi 想让像素规模化主持 Sarah Guo, Elad GilPlayground AI 创始人在 No Priors 节目里讲了他为什么跳过语言模型、一个噪声采样技巧怎样修好了 SDXL 整体发闷的亮度,以及大型视觉模型究竟能做什么。多模态与媒体Generative media视觉与视频+3
27:32EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年3月28日播客 · 2 人对谈从业余项目到 700 个集成:Harrison Chase 谈仍在卡住智能体(Agent)的问题主持 Sarah Guo, Elad GilLangChain 的 CEO 回顾了两年间设计模式的反复更替,并解释了为什么记忆、规划和少样本(few-shot)数据,仍比更换模型更重要。智能体智能体工程Agent memory+3
3 张幻灯片23:00EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年2月22日发布时实测 Google Gemma 7B:配置会影响结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 比较 Google 早期开放权重模型的本地测试与托管服务复测。Open-weight models评估模型与训练