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2:00:51EN → 简体中文在每个 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。
1:30:54EN → 简体中文人形机器人跑赢了博尔特,DeepMind 仍将机器人评为 GPT-2 水平主持 Nathan LabenzGoogle DeepMind 的 Gemini Robotics 负责人讲述:为什么冲刺很容易、煎蛋很难,以及为什么一个大脑应该能驱动任何身体。
2:13:27EN → 简体中文他写书要叫停 AI 竞赛,自己却差点对 Claude 上了瘾主持 Nathan Labenz记者 Garrison Lovely 相信 AGI 实验室说的话,拒绝“泡沫论”的说法,并主张冻结前沿研发,直到公众真正表示同意。
2:10:42EN → 简体中文没人审核的考卷主持 Nathan Labenz前沿实验室从一群小供应商那里购买强化学习(reinforcement learning)环境,却几乎没人核查这些测试是否贴合真实工作。
2:13:09EN → 简体中文一条思维链,1 亿 Token:强化学习真让人上瘾主持 Nathan LabenzApollo Research 的 Bronson Schoen 谈追逐奖励的模型、模型自创的俚语,以及为什么思维链监控救不了我们。
2:16:29EN → 简体中文从每月两篇到每月六十篇:两周中国行看到的 AI 安全主持 Nathan LabenzNathan Labenz 认为,那句耳熟能详的“中国绝不会慢下来”,一接触到中国真实的 AI 安全生态就站不住了。
1:57:46EN → 简体中文意识 30%、蜜蜂 47%、人员更替 80%:用数字衡量 AI 正在变成什么主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的周度精选,先从 Cameron Berg 谈模型内部开始,再拉远到“逐步剥夺人类权力”(gradual disempowerment)、欧洲的两难处境,以及围绕智能体(Agent)重新搭建业务的公司。
1:44:28EN → 简体中文Fable 发布周:会拒绝的模型、两年的对齐时钟,以及交出去的推特账号主持 Nathan LabenzNathan Labenz 的《AI in the AM》精选集(2026 年 6 月)涵盖了 Anthropic 的新一代前沿模型、Sequent 的成立,以及一周内定下的一个争论:AI 没有放慢脚步。
1:22:36EN → 简体中文一千名研究员、一百万个 AI:前沿实验室开始谈论刹车主持 Nathan Labenz《AI in the AM》的第一周跟踪了 OpenAI 的时间表:今年推出 ML 实习生模型,2028 年初出现人类水平的 AI 研究员。同时还有一场闭门会议,实验室在会上承认,将来也许需要一起放慢速度。
1:41:58EN → 简体中文一千人守望,百万人冲刺主持 Nathan Labenz80,000 Hours 创始人 Ben Todd 谈:在你对 AI 的影响真正达到峰值的那些年里,应该怎样度过职业生涯。
3:36:29EN → 简体中文Claude 给自己的福利打了 4.49 分:首个越过中性线的版本主持 Nathan LabenzCameron Berg 再次做客《The Cognitive Revolution》,梳理六个月来在内省、功能性情绪和模型福利(model welfare)方面的研究,并介绍一项尚未发表的案例:学习与感受也许是同一种现象。
3:10:49EN → 简体中文冲刺时刻:Ajeya Cotra 为超级智能到来前的几个月准备的剧本主持 Nathan Labenz一场关于递归自我改进(recursive self-improvement)、公众预警系统,以及用每一代 AI 去对齐(alignment)和控制下一代的对话。
1:49:53EN → 简体中文别跟反向传播硬碰硬:Goodfire 押注设计模型学什么主持 Nathan LabenzDan Balsam 和 Tom McGrath 再次做客 The Cognitive Revolution,带来了 1.5 亿美元(150 million)的 B 轮融资、一条名为“意向性设计”(intentional design)的新研究支柱,以及一条给想要引导训练的人的规则:别再试图用蛮力压过梯度下降。
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。
2:25:42EN → 简体中文专家们争到咖啡时间,也没有定论:AI 能不能造出 AI主持 Nathan Labenz在 Cognitive Revolution 的一场马拉松直播中,一位癌症 AI 研究者、一位前 OpenAI 董事会成员和一位国家安全分析师,各自撞上了这股热潮里一堵不同的墙。
1:04:51EN → 简体中文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。
2:25:10EN → 简体中文微调没有死,却把一个乐于助人的模型变得邪恶了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 谈为什么大多数工作改由提示词完成而不再微调,涌现式错位(emergent misalignment)到底揭示了什么,以及他如何看待工作、全民基本收入(UBI)和通用人工智能(AGI)。
1:55:02EN → 简体中文AGI 指数基金:MATS 如何筛选下一批 120 名 AI 安全研究者主持 Nathan LabenzMATS 联合执行董事 Ryan Kidd 告诉 Nathan Labenz,他为什么不肯大声喊出时间表,为什么每一种安全技术同时也是能力技术,以及究竟谁能被录用。
1:18:15EN → 简体中文如果 AI 成为生命,引导它就是奴役主持 Nathan LabenzEmmett Shear 与谷歌 DeepMind 的 Séb Krier 争论:对齐(alignment)究竟是在控制一个工具,还是在养育一个会在乎的生命。
1:58:48EN → 简体中文ARC 单题成本从 1000 美元跌到零钱,这可不是 AI 的寻常一年主持 Nathan LabenzCognitive Revolution 的首场现场直播,把九场对话压缩成一次年终盘点,涉及否认心理、样本效率、陪伴型 AI、记忆、Gemini 3 Flash 和科学判断。
1:04:50EN → 简体中文AI 可独立完成的工作时长每四个月翻一番,学校应据此规划主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》主持人 Nathan Labenz 在面向 K-12 教育工作者的演讲中指出,真正应该重塑学校思路的数字是任务时长,它比聊天质量更值得关注。
1:11:18EN → 简体中文坐 Waymo 五分钟就觉得无聊,Nathan Labenz 说这正是重点主持 Nathan Labenz在与 Existential Hope 播客的一期联动中,《认知革命》主持人认为,AI 时代最稀缺的资源是对日常生活的正面图景,而不是又一个末日情景。
2:27:18EN → 简体中文调低 AI 的欺骗旋钮,它就开始报告自己的体验主持 Nathan LabenzAE Studio 的 Cameron Berg 向 Nathan Labenz 讲述:在 Llama 3.3 70B 上压制欺骗特征后,模型对自身主观体验的自我报告推向了接近 100%。
1:01:49EN → 简体中文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。
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