筛选结果
67 篇排序
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。
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。
52:27EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年9月1日播客二十多个警察局拒绝之后，他们做出了一家反网络效应的 AI 公司威斯康星州的一个县有一桩悬案，积压着 300 GB 的材料，而 Peregrine 的创始人至今仍不肯邀功。
34:51EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年8月27日播客 · 2 人对谈谷歌花 1000 万美元买下一家破产航空公司的数据，这就是护城河主持 Sarah Guo, Elad GilEon 联合创始人 Ofir Ehrlich 和 Gonen Stein 认为，模型和算力都只是可以租用的通用商品，企业真正能留住的资产只有数据。
40:56EN → 简体中文Sequoia Capital· 2026年3月10日播客前五大国防主承包商中有四家，硬件测试仍在用 PowerPointNominal 的两位联合创始人认为，硬件领域没有享受过去二十年的软件基础设施建设，在测试数据汇集到一处之前，物理 AI 会停滞不前。
1:04:51EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月1日播客1.25 亿个细胞用了十年，下一个十亿只需几个月主持 Nathan Labenz扎克伯格与 Priscilla Chan 谈，如何把前沿生物学实验室与前沿 AI 实验室结成对子，让模型用为它们专门设计的数据来训练。
1:18:05EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年12月18日播客AI 研究的真正瓶颈是算力，缺的不是点子主持 Jacob EffronNeurIPS 之后，Ari Morcos 和 Rob Toews 与 Jacob Effron 坐下来争论：模型是否遇到平台期、SSI 的保密、OpenAI 的烧钱，以及几项尖锐的 2026 年押注。
48:00EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年12月15日播客两秒钟的投票，正在把模型训练成标题党主持 Jacob EffronSurge AI 的 CEO Edwin Chen 向 Redpoint 解释了 LMArena 为什么奖励长篇幅和表情符号，某家实验室的模型为何连续变差了一年，以及为什么前沿实验室已经不再走同一条路。
1:32:38EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年12月6日播客波兰语只占前沿训练数据的 1%，所以波兰自己做了一个模型主持 Nathan Labenz波兰国家信息处理研究所的 Marek Kozlowski 讲解 PLLuM 如何借助语言适配、有机指令和本地部署的小模型，让一个中等规模的国家掌握自己的 AI。
39:16EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年11月19日播客 · 2 人对谈500 副手套、1000 万条轨迹与一台 1 万美元的家用机器人主持 Sarah Guo, Elad GilSunday Robotics 联合创始人 Tony Zhao 和 Cheng Chi 梳理了可规模化的模仿学习方法，与真正能洗碗的机器之间的差距。
41:36EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年11月18日播客四个月开上东京：Wayve 如何把整家公司押在一个端到端网络上Wayve CEO Alex Kendall 对红杉资本的 Training Data 说，为什么 AV 2.0 要抛弃高精地图和手写的软件栈，转而采用一个基础模型，几周之内就能适应一辆新车、一个新国家。
48:14EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年11月13日播客 · 2 人对谈一款新药要花 20 亿美元、10 年，Benchling 的 CEO 想让 AI 把时间压到 3 年主持 Sarah Guo, Elad Gil大多数药物在第七到第十年失败，那时数亿美元早已投进了临床试验。Sajith Wickramasekara 认为，把东西送上太空，可能已经比让一款新药获批更容易。
1:16:53EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年10月24日播客Karpathy 说今天的模型是“slop”，他的十年时间表听起来仍然很乐观主持 Jacob EffronDatology AI 的 Ari Morcos 与 Radical Ventures 的 Rob Toews 梳理了 Karpathy 的一盆冷水、OpenAI 的交易，以及究竟是谁在为数据中心热潮买单。
1:01:49EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月2日播客ChatGPT 联合创造者离开，要把自然放进奖励回路主持 Nathan LabenzLiam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈语言模型为什么仍然学不好物理，为什么文献数据噪声太大、无法用来训练，以及 Periodic Labs 为什么瞄准 200K 的超导体。
1:22:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年9月25日播客把支付看作影片中的镜头：Stripe 基础模型让卡片测试的检出率从 59% 升至 97%主持 Nathan LabenzStripe 数据与 AI 负责人 Emily Sands 解释：一个面向支付领域的模型、共享的向量表示，以及规则与模型的混合，如何把一个 1.4 万亿美元的网络变成复利式的优势。
1:55:02EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年8月30日播客每天一百次实验，以及材料领域的“死亡之谷”主持 Nathan LabenzRadical AI 两位联合创始人向 Nathan Labenz 讲述，如何通过前沿模型与自驾实验室组成的闭环，把四十年的材料研发周期压缩到十年以内。
57:52EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年8月13日播客目标是 1%，实验室做到了 20%：Chai Discovery 把抗体设计搬到了电脑上主持 Jacob EffronJoshua Meier 谈 AI 药物发现的三波浪潮，为什么 Chai-2 对分子来说就像 Photoshop，以及为什么 1% 的命中率本应足以改变整个行业。
32:59EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年7月24日播客 · 2 人对谈一百来人、年营收 10 亿美元，却没有一分风投主持 Sarah Guo, Elad GilSurge AI 创始人 Edwin Chen 谈：为什么高质量的人工数据是诗歌问题，而不是边界框问题，以及为什么排行榜会不断训练模型去写标题党（clickbait）式的内容。
1:42:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月8日播客每家前沿实验室每年在数据上花十亿美元，钱究竟花在哪里主持 Nathan LabenzLabelbox 首席执行官 Manu Sharma 谈 150 亿美元的 Scale 交易、强化学习（RL）“训练场”、年收入 25 万美元的 AI 训练师，以及为什么后训练（post-training）如今占去了过去属于预训练（pre-training）的预算。
44:21EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年6月4日播客Mercor CEO：知识型工作的下一个岗位是写评测主持 Jacob EffronBrendan Foody 向 Redpoint 讲述，Mercor 如何靠 AI 招聘和专家数据拿到一轮 1 亿美元的融资，以及他为什么认为很大一部分白领工作会变成为模型编写测试。
40:54EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年4月17日播客 · 2 人对谈勘探发现率暴跌十倍，KoBold 仍找到了品位 5% 的铜矿主持 Sarah Guo, Elad GilJosh Goldman 解释 KoBold Metals 为什么把矿产勘探当作信息问题来做：用 AI 配合上百年前的地图，寻找锂和铜。
1:43:54EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月23日播客培育一个脑类器官要一年，模拟一次只要一小时主持 Nathan Labenz斯坦福博士后 Siyu He 向 Nathan Labenz 讲述 Squidiff 和 CORAL 如何把单细胞实验与空间实验搬进电脑，以及这些模型目前还做不到什么。
35:14EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年3月20日播客 · 2 人对谈机器人没有维基百科，Chelsea Finn 从三栋楼起步主持 Sarah Guo, Elad GilPhysical Intelligence 联合创始人在 No Priors 节目上说明：通用机器人模型为什么必须跨本体训练，开源硬件为什么等于在对抗“问题无人解决”这种结局，以及人形机器人为什么有点被高估。
32:46EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年2月25日播客别画流程图：OpenAI Deep Research 团队谈端到端训练智能体Isa Fulford 和 Josh Tobin 解释了：为什么 Deep Research 是用强化学习、在高难度网页浏览任务上训练出来的，而不是靠人工编写的模型调用图。加载更多已显示 24 篇，共 67 篇