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28:27EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年10月2日Sora 2 实测：人物客串、镜头调度与视频生成错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 查看早期 Sora 2 片段，测试人物相似度、手部动作、运动、图形和物理效果，并指出生成场景出现的问题。
27:40EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年6月28日Seedance 1.0 与 Veo 3：一次非正式文生视频对比Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过体操、动作、动画和奇幻场景，比较画面质量、运动表现与提示词遵循程度。
26:01EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年5月27日测试 Veo 3：逼真的视频、生成音频与物理效果的失败Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 和一位合作者通过街头采访、电影场景、视觉谜题和剪辑短片测试 Google 2025 年的视频模型。
16:02EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年4月1日Runway Gen-4 示例：电影感运动、风格与可见错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾早期生成片段，赞赏其视觉细节，同时指出生硬的互动和不一致的物理表现。
17:03EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年3月28日Matthew Berman 探索 GPT-4o 图像生成及其局限Matthew Berman · Forward Future从动画预告片翻拍到信息图和界面示意图，早期示例展示了创作可能性，也暴露出仍然存在的错误。
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。
27:26EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年6月20日播客 · 2 人对谈一家 40 人公司、4 万付费客户，想用 AI 替代摄像机主持 Sarah Guo, Elad GilHeyGen 的 CEO Joshua Xu 向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述，数字人、本地化，以及按组件拆分的视频技术栈，如何让摄像机退出内容制作。
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。
16:27EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年2月29日Matthew Berman 评述 EMO 音频驱动人像视频研究Matthew Berman, Jensen Huang · Forward FutureAlibaba 研究人员利用图像和人声音频让人像动起来；Berman 审视这一方法、其局限，以及对视频可信度的影响。
15:37EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年3月22日2023 年 3 月 AI 新闻：Firefly、Gen-2、Bard 与工作任务暴露Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾早期生成式媒体发布、一项劳动任务暴露研究以及单图视角合成。
24:22EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Craftsmanship, First Principles and the Road to Self-Driving: Jim Keller on Working with Elon Musk嘉宾 Jim Keller · 主持 Lex FridmanThe veteran chip architect explains why he thinks autonomous driving is a tractable engineering problem, how Tesla's cost constraints shaped its hardware, and what he took from Musk's way of thinking.