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1:56:38EN → 简体中文o3 把 ARC 得分从 20% 拉到 87%,Nathan Labenz 勾勒早期超级智能主持 Nathan Labenz在 Consistently Candid 节目里,《The Cognitive Revolution》的主持人认为,到 2026 年数学和编程就会达到超人水平;而一个推理核心,加上专门掌握“直觉物理”的专家模型,可能已经够用了。
2:16:17EN → 简体中文横跨三大洲训练的 100 亿参数模型,与每小时 1.49 美元的 H200主持 Nathan LabenzPrime Intellect 的两位创始人提出一份四步计划,要把全球闲置的 GPU 变成共同拥有的智能;他们还认为,强化学习(reinforcement learning)刚刚让他们的工作变得更容易了。
1:03:21EN → 简体中文Horace He:为万亿乘万亿次运算构建机器学习系统Horace He · MetaGPU 瓶颈、编译器设计和分布式并行如何塑造大规模模型训练背后的系统。
1:01:26EN → 简体中文AlexNet 用两块 GPU,GPT-4 用了两万块,短缺还会再来主持 Nathan LabenzRun:ai 首席技术官 Ronen Dar 谈如何让闲置的加速卡重新用起来,为什么 H100 按每次实验计算反而更便宜,以及 Llama 2 为何削弱了算力管制(compute governance)的说服力。








