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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。
9:15EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年8月17日六个开源项目：本地 AI、智能体与 3D 设计Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍运行和训练模型、扩展智能体能力、协同工作、自动浏览以及生成 3D 网格的工具。
1:04:14EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年7月31日播客帮忙在 120 天内建起 Colossus 的人，正押注一个住在你家里的 AI主持 Jacob EffronxAI 联合创始人 Igor Babuschkin 离开后创办了 River AI。他认为，编程智能体（Agent）已经跨过了一道门槛，闭源实验室正被挤压，而下一个大奖是个人化、本地化的智能。
1:47:38EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月4日播客19 个神经元就能开车，Liquid AI 想把基础模型装进每一块芯片主持 Nathan LabenzRamin Hasani 从线虫只有 300 个细胞的大脑讲起，一直讲到将在梅赛德斯-奔驰汽车里开口说话的 600 兆字节模型，并解释为什么如今的架构搜索，已经胜过那些凭经验拍板的“架构复仇者”。
9:47EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年4月3日Gemma 4：面向本地 AI 的小型开放权重模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 着眼于本地智能体，回顾 Google 的模型规模、多模态功能和报告中的基准成绩。
18:09EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年12月15日使用可验证奖励训练 GPT-OSS 的 2048 策略Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示本地 Unsloth 笔记本、奖励检查，以及一次在 RTX 5090 上运行的 2048 训练。
1:32:38EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年12月6日播客波兰语只占前沿训练数据的 1%，所以波兰自己做了一个模型主持 Nathan Labenz波兰国家信息处理研究所的 Marek Kozlowski 讲解 PLLuM 如何借助语言适配、有机指令和本地部署的小模型，让一个中等规模的国家掌握自己的 AI。
5:27EN → 简体中文Matthew Berman· 2025年1月29日体验 DeepSeek R1 的方式：托管与本地蒸馏模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 DeepSeek 聊天、Groq 托管的蒸馏版，以及 LM Studio 本地模型。
0:28EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年11月6日比较三个本地编程模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一项赞助比较：在工作站上运行 DeepSeek Coder V2、Yi-Coder 和 Qwen Coder。
2:24:18EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月30日播客MMLU 在训练后期才脱离随机水平，loss 只是一个警报主持 Nathan LabenzZyphra 的训练负责人讲解了 Zamba 2 的混合架构、真正重要的评测，以及小型实验室仍需重新摸索的那些技术诀窍。
19:03EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年10月30日2024 年 10 月 AI 新闻：Apple Intelligence、编程助理、搜索与智能体Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple Intelligence 首次发布、新编程工具、AI 搜索争议、本地模型以及浏览器智能体相关报道。
9:15EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年9月25日Llama 3.2 增加视觉能力与更小的端侧模型Matthew Berman · Forward Future在一段与 Meta 合作的 2024 年视频中，Matthew Berman 解读该模型系列、工具及一次托管的 1B 模型简短演示。
1:16:11EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月11日播客把食物舀进餐盒，占了工厂人工的 70%主持 Nathan LabenzChef Robotics 首席执行官 Rajat Bhageria 谈 2000 万份装盘餐食、食品领域的基础模型，以及厨房为什么可能搬出住宅。
13:18EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年6月20日在双 RTX 6000 工作站上测试本地 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 Dell 和 NVIDIA 提供的 Dell Precision 塔式工作站上测试语言模型、并发推理和图像生成。
9:53EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年5月28日本地测试 Microsoft Phi-3 Medium：编码与推理结果不一Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 MacBook 上运行量化版 Phi-3 Medium，测试编码、算术和推理提示。
9:25EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年1月31日Matthew Berman 用贪吃蛇游戏测试 Meta 的 Code Llama 70BMatthew Berman · Forward Future回顾 Meta 在 2024 年发布的编程模型、针对 SQL 微调的版本，以及一次未能成功运行的上手测试。
0:42EN → 简体中文Matthew Berman· 2024年1月31日LLaVA 1.6 支持理解更高分辨率的图像Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 1 月发布的 LLaVA 1.6，以及通过 Ollama 在本地运行它的方式。
5:53EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年7月18日Petals：将大语言模型推理分布到多台设备Matthew Berman · Forward Future2023 年，Matthew Berman 介绍 Petals 如何通过参与计算机组成的网络使用大模型，而无需在一台设备上加载所有模型层。
4:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月20日测试 WizardCoder 15B：本地运行的编程助手Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在本地运行 2023 年发布的 WizardCoder 模型，测试小型 Python 练习和较长的 Snake 游戏程序。
10:40EN → 简体中文Matthew Berman· 2023年6月7日本地测试 Nous Hermes 13B：推理表现不一与不安全回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管和本地硬件上比较一款 2023 年的量化模型，发现其编码、逻辑和安全表现不一致。
1:18:48EN
Lex Fridman播客Data Movement, Not Math: How to Make Deep Learning Fit on Robots and Phones主持 Lex FridmanMIT professor Vivienne Sze explains why moving data dominates the energy cost of neural networks and how co-designing hardware and algorithms can cut it by orders of magnitude.