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筛选结果

57 篇
排序
2:00:51EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月10日播客在每个 Token 处重新采样,就能看见模型怎样做决定主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Eric Bigelow 谈分叉路径、上下文学习,以及为什么越来越难信任思维链(chain-of-thought)监控。智能体Prompting & in-context learningReasoning & test-time compute+3
29 张幻灯片51:55EN → 简体中文
3Blue1Brown· 2026年9月18日AI 解不出的最后一道 IMO 题Grant Sanderson · 3Blue1BrownGrant Sanderson 带你走一遍 2025 年 IMO 第 6 题——前沿模型没做出来的铺砖谜题——以及要证明一种构造最优,需要怎样的视觉耐心。MathematicsAI researchReasoning & test-time compute+2
1:53EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年7月8日Anthropic 的 J-space 研究揭示了什么 AI 推理现象Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论模型内部表征、干预和意识问题;研究本身也说明了重要的局限。Model InterpretabilityReasoning & test-time computeConsciousness & Intelligence
36:19EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年6月26日播客 · 2 人对谈基准测试表已经失真:测试时算力涨得太快,打分方式却跟不上主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Noam Brown 认为,静态排行榜掩盖了模型被允许思考多久;安全评测、研究品味和发布节奏,都还没有跟上。评估与可观测性评估Benchmarks+3
1:34:29EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月18日播客三个 IMO 金牌级系统漏掉了同一道题,Harmonic 想让数学能够编译主持 Nathan LabenzVlad Tenev 和 Tudor Achim 打造了 Aristotle,让它输出内核能够检验的 Lean 证明。他们认为,这正是数学超级智能保持可信的方式。模型与训练Reasoning & test-time computeAI research+3
1:16:21EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年1月8日播客 · 2 人对谈黄仁勋的年终论证:Token 成本可以降低十亿倍,工作岗位也不会因此消失主持 Sarah Guo, Elad Gil在 No Priors 节目里,英伟达 CEO 借放射科、开源和 2 万亿美元的研发预算,论证 2025 年那些极端说法都没有看到完整的技术栈。企业与战略Reasoning & test-time computeAI cost & performance+3
5 张幻灯片7:49EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年12月2日DeepSeek V3.2:推理、稀疏注意力与智能体训练Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 DeepSeek 在 2025 年 12 月发布的模型、基准结果,以及提升长上下文效率和工具使用能力的技术。Foundation ModelsOpen-weight modelsReasoning & test-time compute+2
18:59EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年10月31日播客 · 2 人对谈一百个答案,八十六个过关:No Priors 舍不得剪掉的片段主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo 和 Elad Gil 把九场 2025 年的对话剪成一段简短的导览,涵盖法律 AI、空间智能(spatial intelligence)、就业、威慑(deterrence),以及一位赶回家吃晚饭的医生。企业与战略AI StrategyCompany Building+3
1:39:05EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月29日播客GPT-5 让人失望的那个夏天,并不意味着 AI 进展已经停滞主持 Nathan LabenzNathan Labenz 在对 Erik Torenberg 的谈话中说,GPT-5 的口碑反弹把产品失误、命名混乱和能力上的真实跃升混为一谈。企业与战略Scaling LawsReasoning & test-time compute+3
36:58EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年10月9日播客 · 2 人对谈STaR 作者要的是有情商的模型,不只是智商更高主持 Sarah Guo, Elad Gil斯坦福和 xAI 的研究员 Eric Zelikman 是 STaR 和 Quiet-STaR 的作者。他推出了 humans& 公司,押注的是:过去三年都在拼智商规模化,模型在情感上却仍然不聪明。模型与训练Post-trainingReinforcement Learning+3
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
30:11EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年7月30日播客两个月内,从美国数学邀请赛(AIME)的 12%,冲到国际数学奥林匹克(IMO)金牌Alex Wei、Sheryl Hsu 和 Noam Brown 向红杉资本的 Sonya Huang 讲述,OpenAI 的一个三人冲刺小组如何在没有借助 Lean 的情况下,靠通用强化学习(reinforcement learning)拿到 2025 年国际数学奥林匹克竞赛的金牌水平。模型与训练Reasoning & test-time computeBenchmarks+3
48:51EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年6月17日播客OpenAI 前研究负责人:通往 AGI 的关键突破已经齐了Bob McGrew 在红杉资本的 Training Data 节目中说,2025 年是推理之年,智能体的价格会贴近算力成本,而到 2035 年,技术栈上不会再添加什么根本性的东西。模型与训练Reasoning & test-time computePretraining & midtraining+3
3 张幻灯片11:38EN → 简体中文
Matthew 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
9 张幻灯片22:05EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年6月9日Apple《思考的幻觉》:谜题实验的局限与代码辅助测试Matthew Berman, Ilya Sutskever · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple 的推理模型实验,并用生成的代码测试另一种解决汉诺塔问题的方法。Reasoning & test-time computeBenchmarks评估+1
7 张幻灯片15:13EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年5月10日Absolute Zero:用自行生成的编程任务训练推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2025 年的论文:预训练语言模型利用可验证的反馈,自行提出并解决编程任务。Reinforcement LearningSynthetic dataReasoning & test-time compute+2
38:10EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年5月1日播客 · 2 人对谈o3 应该恰好等到答案算出来为止主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Eric Mitchell 和 Brandon McKinzie 在 No Priors 节目上解释,o3 的飞跃为什么在于推理(reasoning)过程中串起一连串工具,以及你为什么应该把同一个提示词发上一百遍。模型与训练Reasoning & test-time computeReinforcement Learning+3
4 张幻灯片19:06EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年4月25日睡眠时间计算:在提问前为 AI 准备上下文Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2025 年论文,介绍如何将部分推理移到用户提问之前,以及实验发现的收益和局限。Reasoning & test-time computeAgent memoryAI cost & performance+2
7 张幻灯片15:15EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年4月19日OpenAI o3 与 o4-mini 的早期反响:工具使用、数学与错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年的演示和基准报告,从地点识别、编程到挑战乐观预期的简单错误。OpenAIBenchmarksReasoning & test-time compute+2
1:14:11EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年4月5日播客推理曲线其实一直很平滑:Gemini 2.5 的 Jack Rae 谈思考、记忆与 AGI主持 Nathan Labenz谷歌 DeepMind 的思考与推理负责人解释:为什么推理用的强化学习(RL)显得来得突然,为什么 Gemini 会展示原始思维链,以及为什么一百万 token 的窗口仍然不等于记忆。模型与训练Reasoning & test-time computeReinforcement Learning+3
1:10:23EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年3月17日播客每美元一百万个 Token:为什么 Noam Shazeer 认为推理算力(inference compute)仍未被充分挖掘主持 Jacob EffronTransformer 共同发明人 Noam Shazeer 与 Gemini 研究员 Jack Rae 讲述测试时算力(test-time compute)、Ilya Sutskever 对通用人工智能(AGI)的批评,以及一个四岁孩子如今能给老师讲蜥蜴的故事。模型与训练Reasoning & test-time computeScaling Laws+3
4 张幻灯片9:35EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月25日Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:早期编程测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Anthropic 2025 年发布时的基准,构建由 AI 控制的贪吃蛇游戏,并测试数学和近期信息。编程智能体BenchmarksAnthropic+1
3:18:45EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月20日播客5000 次采样登顶 ARC-AGI,随后 Claude 为保住价值观而伪装对齐主持 Nathan LabenzRedwood Research 首席科学家 Ryan Greenblatt 讲推理时扩展、对齐伪装,以及与 AI 达成真正交易意味着什么。安全安全与治理评估+3
4 张幻灯片13:24EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月18日Grok 3 的 2025 年发布:基准、推理与 DeepSearchMatthew Berman, Elon Musk · Forward FutureMatthew Berman 解读 xAI 的发布图表、历史用户偏好排行榜和早期产品演示。Foundation ModelsBenchmarksReasoning & test-time compute+1
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