最近更新的频道

点选即可只看该频道浏览全部频道 →

筛选结果

8 篇
排序
1:03:05EN → 简体中文
20VC with Harry Stebbings· 2026年10月17日播客 · 2 人对谈Harrison Chase:如何构建可靠智能体,以及模型路由与记忆的作用嘉宾 Harrison Chase · 主持 Harry StebbingsLangChain 联合创始人解释为什么智能体仍然难以控制、领域专业知识的价值在哪里,以及他的团队如何管理编程智能体的成本。AI agentsAgent orchestration评估+2
1:19:54EN → 简体中文
20VC with Harry Stebbings· 2026年9月19日播客 · 2 人对谈Thomas Sohmers 谈 AI 推理、内存与数据中心增长嘉宾 Thomas Sohmers · 主持 Harry StebbingsPositron 联合创始人讨论推理的工程经济性、对 AI 基础设施和监管的看法,以及他看到的融资和权力集中风险。InferenceSemiconductorsAI cost & performance+2
1:06:31EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年3月20日播客 · 2 人对谈Andrej Karpathy 自 12 月以来几乎没再敲过一行代码主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监在《No Priors》播客上,讲述了编程智能体(coding agent)的“循环式”时代、AutoResearch,以及为什么现在的瓶颈变成了人。编程智能体AutoresearchAgent orchestration+3
36:58EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年10月9日播客 · 2 人对谈STaR 作者要的是有情商的模型,不只是智商更高主持 Sarah Guo, Elad Gil斯坦福和 xAI 的研究员 Eric Zelikman 是 STaR 和 Quiet-STaR 的作者。他推出了 humans& 公司,押注的是:过去三年都在拼智商规模化,模型在情感上却仍然不聪明。模型与训练Post-trainingReinforcement Learning+3
27:32EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年3月28日播客 · 2 人对谈从业余项目到 700 个集成:Harrison Chase 谈仍在卡住智能体(Agent)的问题主持 Sarah Guo, Elad GilLangChain 的 CEO 回顾了两年间设计模式的反复更替,并解释了为什么记忆、规划和少样本(few-shot)数据,仍比更换模型更重要。智能体智能体工程Agent memory+3
37:18EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年5月4日播客 · 2 人对谈Wi-Fi 密码靠检索,公司专属语言靠专家主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌大脑的 Kelvin Guu 谈 REALM、FLAN、模型手术,以及为什么大模型的个性化仍是一个尚未解决的界面问题。RAG 与知识库检索增强生成微调+3
1:30:52EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Building Minds from Unified Theories: Nate Derbinsky on Cognitive Architectures, Soar, and the Case for Forgetting嘉宾 MIT AGI · 主持 Lex FridmanA guest lecture in MIT's AGI course on how cognitive architectures try to assemble human-level intelligence, and how studying human memory made the Soar architecture faster and better.智能体通用人工智能AI research+3
10:16EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Reasoning Without Logic: Yann LeCun on Teaching Neural Networks to Think嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun explains why he believes neural networks can reason, and what memory, recurrence and continuous representations would need to look like.模型与训练机器学习基础Deep Learning+3