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53:44EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年8月18日播客当今模型最大的毛病：权重从不更新图灵奖得主 Rich Sutton 与 Khurram Javed 创办 Oak Lab，要造出上线后仍能持续学习（continual learning）的智能体（Agent）。他们认为，合成数据是一个大错误。
3:36:13EN → 简体中文
Zhang Xiaojun Podcast· 2026年8月13日播客 · 2 人对谈NVIDIA 研究副总裁 Ming-Yu Liu 谈 Cosmos、Physical AI 与开拓新市场嘉宾 Ming-Yu Liu · 主持 张小珺NVIDIA 研究副总裁 Ming-Yu Liu 回顾十年生成式模型研究如何走向 Cosmos 3——一个面向 Physical AI 的世界基础模型。他也分享了黄仁勋教给他的长期投入、团队协作，以及开创新市场而非争夺存量的理念。
59:41EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月22日播客GPT 时刻还没有降临到视频上，但 AGI 也许已经到来主持 Jacob Effron谷歌 I/O 2026 大会次日，Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals 认为，世界模型、文件系统式记忆，以及复杂度无限的强化学习环境，将定义前沿模型的下一个时代。
1:21:56EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月15日播客Yann LeCun 离开 Meta：大语言模型通向不了智能主持 Jacob Effron这位图灵奖得主对 Jacob Effron 讲述了他为何从 Meta 分拆出 AMI Labs，为何类 JEPA 的世界模型胜过像素生成器，以及他为何认为 Hinton 在 2023 年改变了看法。
41:36EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年11月18日播客四个月开上东京：Wayve 如何把整家公司押在一个端到端网络上Wayve CEO Alex Kendall 对红杉资本的 Training Data 说，为什么 AV 2.0 要抛弃高精地图和手写的软件栈，转而采用一个基础模型，几周之内就能适应一辆新车、一个新国家。
10:45EN → 简体中文World Labs Marble：生成和编辑可探索的三维世界Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 Marble 的多模态输入、场景编辑和三维导航，并尝试用一张图像重建自己的办公室。
1:00:26EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年11月6日播客每天七百万条视频，老用户回来后多半在创作OpenAI 的 Sora 2 负责人们谈扩散 Transformer、会从篮板反弹的物理效果，以及一个专为对抗无脑刷屏而设计的信息流。
43:09EN → 简体中文Sequoia Capital· 2025年9月9日播客Hugging Face 要为物理 AI 建应用商店：入门机械臂 100 美元，机器人 300 美元Thomas Wolf 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到，LeRobot、廉价硬件和开放数据集，是 Hugging Face 押注软件开发者能够成为机器人工程师的赌注。
1:43:51EN → 简体中文GPT-5、Cline 与 SWE-bench：如何评判 AI 编码智能体Matthew Berman, Matt Wolfe, Ray Fernando, Saoud Razwan, Nick, Ofir, Carlos, John, Kilian · Forward FutureMatthew Berman 和嘉宾讨论 GPT-5 的初步体验、Cline 的成本与商业模式，以及编程基准结果为何取决于评估设置。
2:28:14EN → 简体中文
Lex Fridman· 2025年7月23日播客 · 2 人对谈自然有结构：Demis Hassabis 谈可学习的现实与 AGI嘉宾 Demis Hassabis · 主持 Lex Fridman谷歌 DeepMind 的 CEO 认为，经过进化塑造的系统可以用经典学习方法来建模，而可交互的世界模型正处在通往 AGI 的路上。
35:47EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年6月5日播客 · 2 人对谈李飞飞的新赌注：没有空间智能，AI 就不完整主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 ImageNet 先驱向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述了 World Labs 为何要打造三维生成式基础模型，以及为什么语言只是拼图中的一块。
25:13EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年5月29日播客 · 2 人对谈AI 牌桌正在清空：编程只剩两三个赢家，生物科技四十年没有新巨头主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo 与 Elad Gil 梳理哪些 AI 市场已经收敛，为什么彼此竞争的创业公司仍然不肯合并，以及那些闲置着的生物科技成果。
1:19:10EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月11日播客原本要拍几个月的机械臂镜头，如今收进了一条提示词里主持 Nathan LabenzLuma Labs 的 Amit Jain 与 Jiaming Song 谈 Ray 2、少样本镜头概念，以及他们为什么认为视频模型处在通往通用人工智能（AGI）的路上。
46:35EN → 简体中文Sequoia Capital· 2024年11月13日播客他们 20 小时训练出实时视频模型，绕过了游戏引擎Decart 的 CEO Dean Leitersdorf 向红杉讲述了 Oasis 如何在 H100 上实时运行，为什么 ChatGPT 更像是被跨过的一堵墙，而不只是一个痛点的解法，以及下一家万亿美元公司或许是一种生成出来的体验。
54:45EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月9日播客几兆的《毁灭战士》，几吉的模型：Runway 为何押注泛化主持 Nathan LabenzRunway 首席技术官 Anastasis Germanidis 在 The Cognitive Revolution 节目里谈到：为什么视频比文本更完整地记录了世界，物理规律为什么无需编程就会自己出现，以及一家小实验室如何与近乎无限的算力竞争。
49:14EN → 简体中文Sequoia Capital· 2024年9月17日播客人形机器人价格从 150 万美元跌到 3 万美元，机器人的 GPT-3 时刻仍是一个动词英伟达的 Jim Fan 向红杉资本讲述了三类数据、一项人形机器人押注，以及一个“系统 1”运动控制模型，如何解锁通用机器人。
1:54:17EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年8月28日播客Metaculus 在 2020 年 1 月就关注到了新冠，如今它要让 AI 也加入预测主持 Nathan LabenzNathan Labenz 与 Metaculus 首席执行官 Deger Turan 谈认知安全、为期一年的机器人锦标赛，以及为什么一个有用的预测，比一个准确的预测更难做到。
1:43:47EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月17日播客他们希望 AI 安全也能像土木工程师评估桥梁那样，给出失效概率主持 Nathan LabenzNora Ammann 和 Ben Goldhaber 带 Nathan Labenz 梳理了“可保证安全的 AI”（Guaranteed Safe AI，GSAI）：世界模型、安全规格、验证器，以及为什么聊天机器人的良好品格，放到水坝上是类型不对。
31:24EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年4月25日播客 · 2 人对谈Sora 团队负责人：一分钟高清视频，不过是视频模型的 GPT-1主持 Sarah Guo, Elad GilAditya Ramesh、Tim Brooks 和 Bill Peebles 在 No Priors 上讲述：文生视频（text-to-video）为什么处在通用人工智能（AGI）的路径上，他们为什么没有扩展图像生成器而是从零开始，以及为什么至今仍没有产品的发布日期。
14:12EN → 简体中文Matthew Berman 评析电影创作者对 Sora 的早期实验Matthew Berman · Forward Future从早期 Sora 生成的影片和超现实生物出发，探讨创意工作、算力和视频模拟引发的问题。
22:17EN → 简体中文Q* 传闻、能量模型与推理研究Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 审视一份未经证实的匿名 Q* 描述，并将其中的想法与训练语言模型进行推理的已发表研究作比较。
12:34EN → 简体中文Figure 01 与更强大机器人的发展之路Matthew Berman, Lex Fridman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 盘点人形机器人和其他机器人演示，并分享 Yann LeCun 对通用机器人仍需突破的问题的看法。
2:47:17EN → 简体中文Lex Fridman· 2024年3月7日播客 · 2 人对谈想做出人类水平的 AI，就该放弃生成式模型嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 在与 Lex Fridman 的对话中说明，为什么自回归大语言模型（LLM）无法规划、记忆或理解物理世界，以及为什么开源是唯一民主的答案。
15:56EN → 简体中文Sora、世界模型与模拟现实的猜想Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 审视 OpenAI 早期的 Sora 视频，以及研究者对学习物理规律、未来游戏和模拟理论的看法。
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