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15:33EN → 简体中文Figgie 策略：解读手牌、争夺多数与定价Bradley, Mike · Jane StreetJane Street 交易员 Bradley 和 Mike 分析三局游戏，展示私人信息、市场竞争和时机如何影响牌价。
19:43EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月26日Jack Wotherspoon 谈如何打造一支托管智能体团队Jack Wotherspoon · Google DeepMindGoogle DeepMind 的 Jack Wotherspoon 介绍 Gemini Managed Agents：团队只需一次 API 调用，就能让编程和研究智能体在云端沙箱中运行。他还讲解了持久化环境、可复用技能、由代理注入的凭据、定时触发器，以及多个专用智能体如何协同工作。
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。
18:27EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月26日Daksh Gupta：如何打造更好的 AI 代码审查智能体Daksh Gupta · GreptileGreptile 联合创始人 Daksh Gupta 解释了为什么仅靠 webhook 和编程智能体，无法做好 PR 审查；他还介绍了如何通过定向提示词、事故数据、模型反转、代码库上下文、浏览器测试和按任务路由模型来改进审查质量。
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。
17:56EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月25日Bridgewater 如何让 AI 分析师严守权限边界Nikhil Benesch, Aaron Linsky · turbopufferAaron Linsky 和 Nikhil Benesch 解释了企业知识库搜索如何在遵守文档权限的同时兼顾召回率与速度。他们将向量索引与原生过滤结合，在约 120 毫秒内搜索数亿个向量。
20:58EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月25日Vinoo Ganesh 谈如何让金融 AI 为每个数字提供出处Vinoo Ganesh · KeplerKepler 首席执行官 Vinoo Ganesh 解释了为什么金融 AI 应负责检索和引用数据，而数学计算应交给确定性软件。他的设计把可追溯性、检索质量和租户安全都纳入答案本身。
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。
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。
19:37EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月25日Jay Sahnan 与 Arik Bird：为整个 Web 构建金融智能体Jay Sahnan, Arik Bird · BrowserbaseBrowserbase 的 Jay Sahnan 和 Arik Bird 展示浏览器智能体如何访问藏在登录页和反机器人防护之后的金融数据。他们以 Ramp、Bill 和 Stripe 为例，说明可靠的云端浏览器如何与适应性更强的 Stagehand 控制能力协同工作。
21:52EN → 简体中文
PragerU· 2026年10月24日Josef Witt-Doerring 谈 Z 世代心理健康、孤立与精神科开药Shabbos Kestenbaum, Josef Witt-Doerring, Scott Galloway · PragerU在 The Brief 上，Shabbos Kestenbaum 与精神科医生 Josef Witt-Doerring 讨论年轻人为什么陷入困境、开药激励如何塑造诊疗，以及关系和日常习惯在治疗中的位置。
25:50EN → 简体中文Kimi K3.1 Pro 实测：3D 演示出色，表现不一，价格有竞争力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试这款开放权重模型的编程、3D 渲染和视觉讲解能力，并比较基准成绩与价格。
26:41EN → 简体中文
Latent Space· 2026年10月22日播客 · 2 人对谈Anekha Sokhal 谈 Moshi：给大宗商品交易员用的推荐引擎嘉宾 Anekha Sokhal · 主持 swyxMoshi 创始人向 swyx 讲述她会怎样重做交易员的工作流：把市场数据、内部文件和互相打架的信源连在一起，再把人们本来会错过的二阶效应推过来。难的不是仪表盘，是让人真的用起来。
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？
16:22EN → 简体中文
How I AI· 2026年10月21日播客Claire Vo：Claude Duet 很美，但不是我的首选智能体主持 Claire VoAnthropic 这款手机端个人智能体，是 Claire Vo 见过打磨最到位的发布：新手引导用心、有任务列表、产物是一等公民，还有 Slack 式频道。可当别的智能体都在抢同一份注意力时，精致还不够。
17:37EN → 简体中文AI 编码、游戏混搭与人类品味的价值Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释反编译与游戏混搭，并论述 AI 迭代编码如何改变软件和创作。
21:29EN → 简体中文Mistral Large 4 预览版：欧洲开放权重、网络安全基准与设置障碍Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾模型公布的规格和基准，并在智能体编程工作流中进行测试。
25:39EN → 简体中文个人 AI 助手的实际用法：简报、家庭事务、邮件与账单Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍如何将助手接入日常工作流，并为重要操作设置确认规则。
16:59EN → 简体中文Claude Sonnet 5.5 实测：游戏、3D 场景与更便宜的 Opus 替代选择Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 展示生成的项目，并比较 Sonnet 与 Opus 公布的基准成绩和 API 价格。
16:57EN → 简体中文Grok 4.7 对比：编程、知识工作与每项任务成本Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 分析公布的基准和价格，同时指出遗漏的竞争模型及有限的亲自测试。
16:50EN → 简体中文Gemini 3.8 Flash：基准、成本与编程实测Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 结合视觉生成和网页制作实例，评估 Google 2026 年 9 月发布的模型。
17:15EN → 简体中文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。
20:46EN → 简体中文开放权重 AI 模型：Token 份额、支出与战略取舍Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 分析 Vercel AI Gateway 的一份快照，说明模型使用量与支出可能呈现截然不同的情况。
27:39EN → 简体中文3Blue1Brown 与 Jane Street 谈交易、机器学习和文化Grant Sanderson, Nitya, In Young, Craig, Alok · 3Blue1BrownGrant Sanderson 与 Jane Street 的同事讨论做市、共享算力、研究，以及他们加入公司的不同经历。
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