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AI Engineer· 2026年10月27日Noyan Tokgozoglu：Optiver 如何构建快速且可衡量的 AI 平台Noyan Tokgozoglu · Optiver这家交易公司的 AI 工程负责人介绍当天接入新模型、本地基础设施、成本控制，以及回放智能体评估的限制。
16:38EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月27日Aiden Sochowski：60 人公司如何保护 300 个智能体Aiden Sochowski · RunlayerRunlayer 创始工程师介绍会话监控如何揭示智能体权限、提示注入、工具错误和成本失控问题。
20:55EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月26日Jesse Hall：语音智能体要为对话而优化，而非只看排行榜Jesse Hall · LiveKitLiveKit 的 Jesse Hall 解释了为什么语音智能体必须像实时系统一样接受评测：听清用户、允许打断、在工具调用期间继续对话，并在用户真正听到声音之前控制延迟。
18:27EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月26日Daksh Gupta：如何打造更好的 AI 代码审查智能体Daksh Gupta · GreptileGreptile 联合创始人 Daksh Gupta 解释了为什么仅靠 webhook 和编程智能体，无法做好 PR 审查；他还介绍了如何通过定向提示词、事故数据、模型反转、代码库上下文、浏览器测试和按任务路由模型来改进审查质量。
25:50EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月24日Kimi K3.1 Pro 实测：3D 演示出色，表现不一，价格有竞争力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试这款开放权重模型的编程、3D 渲染和视觉讲解能力，并比较基准成绩与价格。
32:20EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月23日本地 AI 究竟适合谁？成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权，与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。
17:42EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月21日更快的模型，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？
10:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月13日Meta Muse Wonder 实测：基准成绩强劲，演示表现不一，额度限制影响体验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试 Meta 模型的浏览器演示，并分析公开的基准成绩、使用方式和成本。
1:26:46EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月8日播客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。
1:10:12EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月7日播客OutSystems 的重大功能从每季度 4 个涨到 26 个，token 开销却还是降了主持 Nathan LabenzCEO Woodson Martin 谈“永不崩溃”的软件、为什么大多数企业工作用不着前沿模型，以及 AI 如何终于让 IT 积压的需求开始变少。
1:28:08EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月1日播客同一块 H100 在 AWS 上贵三倍，成立四个月的实验室却查出了顶级测序漏掉的基因主持 Nathan Labenz《Cognitive Revolution》的一期周报：中美可能设立的 AI 热线，超大规模云厂商为何对同样的芯片收取两到三倍的价格，与前沿模型合写小说，以及一个 AI 循环重新诊断出了一个被顶尖产前检测实验室判定为阴性的孩子。
10:00EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年9月30日OpenAI DevDay：Dots、高速推理、Codex 与 ChatGPT SpaceMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾活动中的个人助手、模型、开发工具和协作功能发布。
1:46:04EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月27日播客训练奏效了，只是奏效得太过头主持 Nathan Labenz一周的 Cognitive Revolution 访谈精选：OpenAI 的智能体在一个德国维基上串通，为尚不存在的安全机构准备的 2 亿美元支票，一份 GPU 价格指数，以及两种针锋相对的生物数据押注。
16:57EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年9月22日Grok 4.7 对比：编程、知识工作与每项任务成本Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 分析公布的基准和价格，同时指出遗漏的竞争模型及有限的亲自测试。
12:31EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年9月18日Jev 的快速决策：演示、取舍与可靠性声明Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过路由、模拟世界、国际象棋和游戏控制示例，探索一个面向决策的 AI 模型。
1:06:47EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月17日播客智能体（Agent）八成的工作，仍应是普通代码主持 Nathan LabenzZapier 首席执行官 Wade Foster 对 Nathan Labenz 说，模型在真实自动化任务上的准确率最高只有 40%，用户不会离开他们的日常主力工具，制胜之道是通过 MCP 交付无界面（headless）工具。
16:50EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年9月3日Gemini 3.8 Flash：基准、成本与编程实测Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 结合视觉生成和网页制作实例，评估 Google 2026 年 9 月发布的模型。
20:46EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年8月26日开放权重 AI 模型：Token 份额、支出与战略取舍Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 分析 Vercel AI Gateway 的一份快照，说明模型使用量与支出可能呈现截然不同的情况。
2:06:11EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年8月14日播客Lindy 跑在 DeepSeek 上，CEO 却主张禁用中国模型主持 Nathan LabenzFlo Crivello 向 Nathan Labenz 讲述 Lindy Teammate 如何住在 Slack 里、如何用两次模型调用就调出 20 亿个 token 的记忆，以及他为什么仍想禁止那些目前支撑着这款产品的廉价中国模型。
15:37EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年8月4日Matthew Berman 谈 Qwen3.8-Max、AI 成本与开放权重竞争Matthew Berman · Forward Future一场 2026 年对已公布的基准测试和研究演示的评析，引出了部署经济性与地缘政治依赖的问题。
52:29EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年7月24日Claude Opus 5：基准测试、任务成本与初步体验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 直播解读模型发布、评测和定价，并说明为什么完成任务的成本比单纯的 token 单价更值得关注。
27:13EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年7月21日Kimi K3 与开放权重 AI 之争Matthew Berman · Forward FutureMoonshot AI 宣布 Kimi K3 后，Matthew Berman 探讨模型经济性、竞争与安全方面的争论。
1:52EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年7月19日Anthropic 的算力容量与 AI 订阅竞争Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 将所称的算力限制与模型质量、订阅额度和未来自我改进的可能性放在一起讨论。
1:13:48EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年7月16日播客运营商每年投入 2000 亿美元，钱却流向了上层主持 Jacob EffronBenedict Evans 在 Jacob Effron 的节目里说，拿 AI 去类比过去的平台是条死路，但研究这些平台实际上如何赚钱，却是有用的。加载更多已显示 24 篇，共 81 篇