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1:50:48EN → 简体中文为什么推理比训练重要 12 倍François Chaubard, Dan Fu, Jeff Morgan, Joe Fioti, Liangsheng Yin · Y CombinatorYC Paper Club 从一次 API 请求一路讲到 GPU kernel。Together AI、Ollama、Luminal 和 SGLang 的四场演讲认为:现在算力和钱大多压在推理服务质量上,而不只是训练 FLOPs。
1:25:33EN → 简体中文GPU 产能为什么是三年一块的矩形 —— Erik Bernhardsson,Modal嘉宾 Erik Bernhardsson · 主持 Vibhu SapraModal 的 CEO 在 Latent Space 上解释:AI 需求几乎从来都不长成一份三年 GPU 合同的样子,公司如何把算力在数千客户之间池化,以及沙箱如何从差点被砍掉的产品长成了三分之一的收入。
17:42EN → 简体中文更快的模型,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?
1:26:46EN → 简体中文很可能存在一种我们不该越过的智能水平主持 Nathan LabenzNathan Labenz 带回了 The Curve 大会的见闻:一家芯片初创公司的 token 账单超过了工资支出,一些软件行业的人则因为交上来的 Claude 低质量产出而被绩效考核。
1:04:26EN → 简体中文100,000 个加速器,每小时都有东西出故障Google AI 基础设施负责人 Amin Vahdat 向红杉资本的 Sonya Huang 解释,为什么 FLOPS 是虚荣指标,为什么 TPU 产品线一分为二,以及为什么他宁愿等电网接入,也不自己建一座吉瓦级的数据中心。
56:31EN → 简体中文后训练赢在推理:为什么掌控权重,胜过押注某一家实验室主持 Jacob EffronApplied Compute 的 CEO Yash Patil 认为,掌控权、私有评测,以及在最大的工作负载上做后训练,比担心前沿实验室变得恶意更重要。
35:39EN → 简体中文算力涨了百万倍,带宽只涨 40 倍,Fractile 想修正这个比例主持 Sarah Guo, Elad Gil2022 年夏天,Walter Goodwin 在伦敦创办 Fractile,目标是为全球最大的模型打造速度极快的推理(inference)芯片。
38:14EN → 简体中文扩散模型将赢得推理之战:Stefano Ermon 押注并行生成的 Token 能胜过定制芯片主持 Sarah Guo, Elad Gil斯坦福大学扩散模型先驱在《No Priors》节目中说,一家 50 人的实验室正在训练一次能生成多个 Token 的语言模型,并解释这种模型与 GPU 的适配,就像当年 Transformer 与训练的适配一样。
2:19:30EN → 简体中文调查人员只获准六天,protein 一词只出现过一次主持 Nathan LabenzCognitive Revolution 一周的晨间节目,内容涉及 OpenAI 的智能体群体事件、GPT-6 Astra 的循环 Transformer,以及暂停之争是否已经结束。
2:06:41EN → 简体中文把 J-space 清零,模型的隐藏目标在第一个 Token 上就亮了主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的每周精选:Anthropic 的全局工作空间(global workspace)论文、AI 超级预测者、开放的视频世界模型,以及一款把推理当作数据搬运问题来解的芯片。
1:10:15EN → 简体中文100 倍藏在各层之间:Dylan Patel 谈协同设计,以及一年降本 60 倍SemiAnalysis 创始人认为,让模型、算子和芯片彼此匹配,才能把这里的 2 倍、那里的 2 倍叠加成 100 倍;与此同时,同等质量的推理(inference)成本一年里便宜了约 60 倍。
30:34EN → 简体中文Cerebras 等了十年,终于等来了需要速度的市场主持 Sarah Guo, Elad Gil创始人兼 CEO Andrew Feldman 向 No Priors 讲述晶圆级芯片、价值超过 200 亿美元的 OpenAI 合同,以及为什么这块“餐盘大小”的处理器,直到 AI 成为日常工具之后才真正有用。
1:26:16EN → 简体中文毫秒级竞价:Criteo 如何为十亿个匿名用户画像出价主持 Nathan LabenzCriteo 的 CTO 和 AI 实验室负责人讲解了毫秒级竞价、从 DeepKNN 到基础模型的技术栈,以及为什么实时的商品目录仍然胜过冻结的 LLM。
42:57EN → 简体中文推理是最后的市场:Baseten 的 30 倍增长之年主持 Sarah Guo, Elad GilCEO Tuhin Srivastava 谈十亿美元级的推理云、为什么应用层能活下来,以及比外界描述更严重的 GPU 短缺。
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。
44:19EN → 简体中文每公斤 500 美元这条线:为什么 Starcloud 认为数据中心应该建在太空Starcloud 创始人 Philip Johnston 逐一拆解了把 AI 算力送入轨道的物理原理、发射经济账和商业模式。
4:25:13EN → 简体中文架构几乎没变,变的是数据、成本和开放权重主持 Lex FridmanNathan Lambert 和 Sebastian Raschka 带 Lex Fridman 回顾了这一年:训练方法和数据集的变化,远大于模型设计的变化。展望 2026 年,争论的焦点似乎是推理成本、智能体,以及真正开放的模型该归谁。
1:02:19EN → 简体中文顶级视频模型的半衰期是 30 天,fal 却照样同时跑着 600 个模型fal 的创始人向红杉资本解释:为什么生成式视频是一个受算力制约的问题,而大语言模型公司一直低估了它;以及为什么他们不让任何客户只绑定一个模型。
41:32EN → 简体中文摩尔定律在放缓,英伟达 CTO 仍要每年 10 倍增长Michael Kagan 谈数据中心如何变成一台计算机:答案不只是更多晶体管,还有英伟达以 70 亿美元收购 Mellanox 的那笔交易。
1:22:07EN → 简体中文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。
1:32:47EN → 简体中文Transformer 论文共同作者想做一个无人持有的 1.6 亿美元模型主持 Nathan LabenzIllia Polosukhin 在节目中向 Nathan Labenz 讲述,NEAR 如何把一个支付难题,变成了一整套用于隐私推理、收益共享式训练和 AI 智能体的技术栈,而这些智能体仍然要向法院负责。
59:06EN → 简体中文推理成本降了 100 倍,Tri Dao 说还能再降 10 倍,英伟达 90% 的份额守不住主持 Jacob EffronFlashAttention 作者、Together AI 首席科学家谈为什么硬件可移植性是个神话,Claude Code 如何把他的效率提升到原来的 1.5 倍,以及为什么工作负载会瓜分芯片市场。
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。
38:10EN → 简体中文格式对了加 5 分,编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调(RFT)、线上反馈和专用小模型,如何把一次性训练变成能持续学习的系统。
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