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1:09:44EN → 简体中文1 万块 GB300 跑四周:Reflection 的开源模型账本主持 Sarah Guo, Elad GilMisha Laskin 在 No Priors 节目中讲述 Reflection 如何训练 Beam、为什么强化学习的投入超过了预训练,以及为什么西方需要自己的开源权重。
3:15:53EN → 简体中文目标是机器人和平,而非赢得 AI 竞赛主持 Nathan Labenz在中国待了两周后,Nathan Labenz 主张美国应该用芯片换机器人,维持共享的 AI 范式,追求彼此富足,而不是再造一把达摩克利斯之剑。
5:15:51EN → 简体中文DHH 没有亲手写一行 Omarchy Quattro 的代码嘉宾 DHH · 主持 Lex Fridman与莱克斯·弗里德曼一次充满怀疑的对话过去十三个月后,Rails 的创造者讲述了 Opus 4.5、一群编码智能体(Agent)和一个一分钟的 Linux 安装器,如何结束了他一凿一凿手写 Ruby 的时代。
50:57EN → 简体中文一万亿美元的 GPU 五年后只值 1000 亿美元:LSTM 提出者 Jürgen Schmidhuber 这样说主持 Jacob Effron这位 AI 先驱在《Unsupervised Learning》节目中对 Jacob Effron 说,他为何对这项技术极为乐观,却对买下芯片的模型公司极为悲观。
1:06:36EN → 简体中文账单一夜翻倍,接下来 API 可能会消失主持 Jacob Effron隔了半年,Ari Morcos 和 Rob Toews 再次与 Jacob Efron 碰面,讲了为什么编程智能体终于能用了,为什么接近前沿的开放权重模型可能已经见顶,以及算力短缺为何可能让公开 API 被拔掉插头。
4:18:22EN → 简体中文每个周期都重要:解码几乎全网视频的志愿者们嘉宾 FFmpeg · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与 Jean-Baptiste Kempf、Kieran Kunhya 谈 FFmpeg、VLC、手写汇编,以及 YouTube、Netflix 和火星车背后那群没有报酬的人。
1:57:29EN → 简体中文前沿视觉模型得分 12.5%:Joseph Nelson 谈计算机视觉的真实水位线主持 Nathan LabenzRoboflow 的首席执行官向 Nathan Labenz 解释,视觉为何仍落后于语言,如何把 SAM 3 蒸馏成温布尔登可用的边缘模型,以及美国为何几乎从未在开源视觉上领先。
1:34:29EN → 简体中文三个 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。
3:15:52EN → 简体中文他的机器人处理不了的一条语音,以及那个自己补全了功能的智能体嘉宾 OpenClaw · 主持 Lex FridmanPeter Steinberger 向 Lex Fridman 讲述:一个一小时做出来的 WhatsApp 玩具,如何成了 GitHub 上增长最快的项目,以及为了让它保持开放,他付出了什么。
1:01:38EN → 简体中文13 小时煮咖啡、产出翻倍:Physical Intelligence 跨过落地线Karol Hausman 和 Tobi Springenberg 在红杉资本的《Training Data》里讲述:通用机器人大脑加上真实世界的强化学习(RL),如何让煮咖啡、叠衣服和装箱巧克力盒变成真正能跑起来的工作。
1:25:54EN → 简体中文训练结束数小时后,Z.ai 就把权重放上了互联网主持 Nathan LabenzZ.ai 的 Zixuan Li 向 ChinaTalk 讲述中国实验室如何发布 GLM,如何把开放权重当作进入西方生态的门票,以及他们仍然如何看待自己:一家后起之秀。
59:43EN → 简体中文Goose 正在自己写代码合并请求(PR):Block 如何设法省下每周四分之一的工作时间首席技术官(CTO)Dhanji Prasanna 向红杉资本讲述,一个开源智能体(Agent)、一次职能型重组,以及每周节省工时的指标,如何把 Block 变成一家以 AI 为先的公司。
2:20:35EN → 简体中文ChatGPT 满一千天了,Emad Mostaque 说我们大约还剩一千天主持 Nathan LabenzStability AI 创始人提出的新经济学认为,智能一旦变得丰裕,建立在稀缺之上的货币和 GDP 就不再说得通。
43:09EN → 简体中文Hugging Face 要为物理 AI 建应用商店:入门机械臂 100 美元,机器人 300 美元Thomas Wolf 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到,LeRobot、廉价硬件和开放数据集,是 Hugging Face 押注软件开发者能够成为机器人工程师的赌注。
40:54ENSeventeen Years of Flat Power, and a Plan to Bring the Factories Home主持 Sarah Guo, Elad GilJacob Helberg, the under secretary of state designate for economic growth, energy, and the environment, argues that nuclear power and AI productivity—not cheap labor—are how America reshore its supply chain.
35:45ENSix Years of Revenue, Then Four Times That in Eight Monthsn8n CEO Jan Oberhauser tells Sequoia how two bets — becoming an AI-agent builder, then deleting the leads metric — turned a workflow tool into a default orchestration layer.
47:18EN → 简体中文追踪 200 家 GPU 云的分析师,把英伟达拆成了三头龙主持 Sarah Guo, Elad GilSemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 谈 OpenAI 的开放权重(open-weight)模型、即将到来的新型 GPU 云(neocloud)大洗牌,以及一家芯片初创公司为什么必须同时在硬件、网络和软件上击败英伟达。
1:45:00EN → 简体中文美国拥有全球 45% 的数据中心,其他国家要么自建、要么购买、要么结盟主持 Nathan Labenza16z 的 Anjney Midha 梳理了“主权 AI”对企业而言意味着什么,对那些永远不可能拥有人才、数据和算力前沿的国家又意味着什么。
36:48EN → 简体中文DeepSeek 周末发布,白宫打来电话主持 Sarah Guo, Elad GilSriram Krishnan 在 No Priors 节目里讲解了美国的 28 页《AI 行动计划》、以 Token 份额定义的胜利,以及为什么美国对中国的领先小到不能视为理所当然。
54:53EN → 简体中文一个免费投票榜烧掉 200 万美元,之后却融到了 1 亿美元主持 Jacob EffronDatabricks 联合创始人 Ion Stoica 解释了 LMArena 为何存在,中国为何在开源(open source)模型上占据优势,以及为什么真正拖住 AI 的仍然是可靠性,而不是又一条规模定律(scaling law)。
58:11ENPatrick Hsu Wants an App Store for Biology, Not Just Better DrugsThe Arc Institute co-founder argues that Evo 2, trained on genomes rather than proteins, should underpin tools for every step of the scientific method.
1:01:53EN → 简体中文开源模型只占企业用量的 5%,GPT 套壳赢了主持 Jacob EffronLatent Space 的 Swyx 和 Alessio 与 Redpoint 一起梳理了哪些东西真正有产品市场契合(PMF),以及为什么应用层才是真正要争的那一仗。
35:14EN → 简体中文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。
45:06EN → 简体中文Mike Schroepfer:AI 的瓶颈是电力,一艘超级油轮装的聚变燃料就够美国用一年主持 Jacob EffronMeta 前首席技术官(CTO)对 Redpoint 说,超大规模云厂商(hyperscaler)的需求为何是气候故事的核心,Llama 的本质为何是一场“获取”布局,以及明天的 CTO 为何依然取决于优先级队列(priority queue)。
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