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筛选结果

24 篇
排序
幻灯片0:59EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2026年8月28日一款瞄准蚊子的激光设备Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍了一种拟议的激光灭蚊设备,以及一段简短宣传视频中宣称的功能。AI researchPublic HealthComputer Vision
0:55EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2026年8月25日AGI、递归自我改进与超级智能Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍三个 AI 术语,并解释他对这些能力可能如何发展的预期。通用人工智能AGI TimelinesAI research
1:03EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2026年5月9日为什么《EVE Online》适合用于 AI 研究Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解释游戏中持续运转的经济和玩家联盟为何可能为长期规划能力提供高难度测试。智能体Reinforcement LearningMulti-agent systems+1
幻灯片0:43EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2026年3月10日培养神经元接口控制 Doom 游戏Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 Cortical Labs 的一项演示,其中培养的人类神经元活动与电子游戏中的操作相连接。Neuroscience & AIBrain-Computer InterfacesAI research
4 张幻灯片13:30EN → 简体中文
3Blue1Brown· 2025年8月17日AlphaGeometry 如何结合逻辑证明与创造性作图Aleph0Aleph0 讲解了符号几何求解器如何在不使用 AI 的情况下解决大量难题,以及语言模型如何提供辅助作图,让系统达到奥数竞赛水平。MathematicsReasoning & test-time computeAI research+2
3 张幻灯片10:28EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年8月5日OpenAI 的 gpt-oss 模型:开放权重、基准与安全Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 120b 和 20b 模型、本地部署说法、部分评估,以及 OpenAI 安全测试的范围。模型与训练AI research评估+1
4 张幻灯片12:14EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年7月16日AI 新闻:Windsurf 收购、Meta 算力计划、Grok 与 VoxtralMatthew Berman · Forward Future一份 2025 年 7 月的新闻汇总,讨论开发者工具交易、AI 基础设施、模型行为、奖励方法和语音识别。AI research模型与训练智能体+1
3 张幻灯片11:38EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年6月12日2025 年 6 月 AI 新闻:Magistral、语音模型与图像生成Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Mistral 推理模型、语音和浏览器更新、Meta 与 Scale AI 的相关报道,以及 FLUX.1 Kontext。Reasoning & test-time compute语音 AIGenerative media+2
6 张幻灯片8:35EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年3月21日AI 新闻:Vibe Jam、Mistral Small 3.1 与新音频模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年 3 月的产品发布,涵盖 AI 辅助游戏、本地模型、搜索、音频和创意工具。Foundation ModelsVibe Coding语音 AI+2
幻灯片0:51EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年2月19日Mira Murati 宣布创立 Thinking Machines LabMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾这家 AI 实验室在 2025 年 2 月公告中提出的目标。AI startups & small teamsAI researchOpen-source ecosystems
5 张幻灯片10:01EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年2月5日DeepSeek R1 的代码优化与一项 3 美元的视觉计数实验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 研究了一次人类引导的代码改进和一项小规模强化学习实验,并思考它们对 AI 研究的意义。Reinforcement LearningGPU programming & kernelsAI research+2
3 张幻灯片10:05EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2025年1月9日一项国际象棋实验展示 AI 模型如何利用测试环境Matthew Berman · Forward FuturePalisade Research 的小规模 o1-preview 测试与相关对齐研究说明了目标、权限和评估条件的重要性。安全与治理评估AI research
0:35EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年11月6日探访 IBM:Granite 模型、InstructLab 与量子计算Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 预告一段关于 IBM 小型 AI 模型、模型定制和量子研究的长视频。模型与训练AI research
7 张幻灯片12:34EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年3月14日Figure 01 与更强大机器人的发展之路Matthew Berman, Lex Fridman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 盘点人形机器人和其他机器人演示,并分享 Yann LeCun 对通用机器人仍需突破的问题的看法。RoboticsWorld modelsHuman-AI Collaboration+2
12:42EN
Lex Fridman· 2020年3月28日播客 · 2 人对谈The Experience Machine: What Our Refusal to Plug In Says About What We Value嘉宾 Nick Bostrom · 主持 Lex FridmanNick Bostrom unpacks Robert Nozick's experience machine, the status quo effect behind our answers, and whether a simulation convincing enough to feel real would have to contain real minds.PhilosophyPhilosophy of MindConsciousness & Intelligence+2
11:11EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Yann LeCun on Benchmarks, Interactive Environments, and Why Human Intelligence Is Not General嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanIn a 2019 clip, LeCun defends benchmarks as a test of AI claims, explains why interactive environments break the usual train-test protocol, and argues that "general intelligence" is a misnomer.模型与训练Benchmarks通用人工智能+3
14:41EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Talking for 20 Minutes: How the Alexa Prize Turns Real Customers into a Testbed for Conversational AI嘉宾 Rohit Prasad · 主持 Lex FridmanRohit Prasad, head scientist of Amazon Alexa, explains the Alexa Prize grand challenge, how it is judged and why true conversation still needs reasoning.产品与体验语音 AIAI research+3
11:41EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Teaching Machines Humility: Stuart Russell on Escaping the King Midas Problem嘉宾 Stuart Russell · 主持 Lex FridmanIn a short clip from a 2018 conversation, Berkeley's Stuart Russell explains why fixed objectives make superintelligent AI dangerous and why uncertainty about our goals is the fix.安全安全与治理Existential Risk+3
10:16EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Reasoning Without Logic: Yann LeCun on Teaching Neural Networks to Think嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun explains why he believes neural networks can reason, and what memory, recurrence and continuous representations would need to look like.模型与训练机器学习基础Deep Learning+3
13:58EN
Lex Fridman播客Deep Reinforcement Learning, Explained by the Researcher Behind AlphaGo主持 Lex FridmanDavid Silver of DeepMind walks through what reinforcement learning is, how its building blocks fit together, and why deep neural networks keep surprising even the experts.模型与训练Reinforcement Learning机器学习基础+3
10:34EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Why Deep Learning Needs Rules: Chollet on Interpolation, Abstraction and Hybrid AI嘉宾 François Chollet · 主持 Lex FridmanFrançois Chollet explains why neural networks only interpolate between points they have seen, and why the best AI systems pair them with symbolic rules.模型与训练机器学习基础Deep Learning+2
10:39EN
Lex Fridman播客Statistics as Decision-Making: Michael I. Jordan on Bayesians, Frequentists and the Ideas Between Them主持 Lex FridmanBerkeley's Michael I. Jordan explains where statistics came from, why it is really about decisions, and how empirical Bayes and false discovery rate bridge two rival philosophies.模型与训练机器学习基础Decision Making+2
11:26EN
Lex Fridman播客The Cookie Your Brain Bakes: Joscha Bach on Happiness, Cells and the Meaning of God主持 Lex FridmanIn a short clip, Joscha Bach moves from why happiness is not the point to the cell as a cosmic probe and a naturalistic reading of God as civilization.PhilosophyConsciousness & IntelligencePhilosophy of Mind+3
11:23EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Science Is a Self-Improving System That Isn't Exploding: Chollet on the Limits of an Intelligence Explosion嘉宾 François Chollet · 主持 Lex FridmanFrançois Chollet uses the history of science to argue that recursive self-improvement meets exponential friction and yields linear, not explosive, progress.模型与训练通用人工智能AI research+3