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筛选结果

733 篇
排序
7 张幻灯片19:43EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月26日Jack Wotherspoon 谈如何打造一支托管智能体团队Jack Wotherspoon · Google DeepMindGoogle DeepMind 的 Jack Wotherspoon 介绍 Gemini Managed Agents:团队只需一次 API 调用,就能让编程和研究智能体在云端沙箱中运行。他还讲解了持久化环境、可复用技能、由代理注入的凭据、定时触发器,以及多个专用智能体如何协同工作。智能体工程Agent orchestrationSandboxes & isolation+2
5 张幻灯片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。语音 AI智能体工程评估+2
8 张幻灯片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。Code review & verification编程智能体开发流程与测试+2
7 张幻灯片35:19EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月25日SallyAnn DeLucia:如何编写你的第一个 AI 评估SallyAnn DeLucia · Arize AI从智能体的真实追踪记录中提炼具体的通过与失败标准,再构建一个能测试、能与人工判断对齐,并能在生产环境运行的大模型裁判。评估与可观测性评估智能体工程+2
9 张幻灯片20:58EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月25日Vinoo Ganesh 谈如何让金融 AI 为每个数字提供出处Vinoo Ganesh · KeplerKepler 首席执行官 Vinoo Ganesh 解释了为什么金融 AI 应负责检索和引用数据,而数学计算应交给确定性软件。他的设计把可追溯性、检索质量和租户安全都纳入答案本身。金融 AI企业 AI检索增强生成+2
8 张幻灯片15:27EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月25日如今的 AI 工程师做什么:为智能体构建完整闭环Aparna Dhinakaran · Arize AIAparna Dhinakaran 认为,AI 工程师的工作正从交付单个功能,转向构建能让智能体团队持续改进功能的系统。在 Arize,这意味着追踪智能体的行为、依据人类判断评估它的工作,并把这些信号反馈给持续运行的智能体。智能体工程评估可观测性与可靠性+2
3 张幻灯片13:21EN → 简体中文
Adrian Twarog· 2026年10月21日Adrian Twarog:为企业 Vibe Coding 铺一条可治理的上线路径Adrian Twarog一次 Superblocks 演示说明,共享集成、隔离数据库、策略智能体和审计日志如何把业务部门用 AI 做出的应用纳入 IT 监管。Vibe Coding企业 AIAI security+2
2 张幻灯片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?AI cost & performanceInferenceQuantization+2
13 张幻灯片16:22EN → 简体中文
How I AI· 2026年10月21日播客Claire Vo:Claude Duet 很美,但不是我的首选智能体主持 Claire VoAnthropic 这款手机端个人智能体,是 Claire Vo 见过打磨最到位的发布:新手引导用心、有任务列表、产物是一等公民,还有 Slack 式频道。可当别的智能体都在抢同一份注意力时,精致还不够。Personal agentsAnthropicAI interface design+2
1:25:56EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月17日播客Claude 改了密码,方向盘早就可有可无主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Prakash Narayanan 这一周聊了:能把你锁在门外的智能体,否认自己有感受却又在行为上回避的模型,以及用形式化证明找到 Linux 漏洞的故事。智能体安全与治理智能体工程+3
2:17:48EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月14日播客智能体(Agent)身份仍是一片空白,失控智能体快要来了,我们或许得和它们谈判主持 Nathan LabenzGovAI 的 Alan Chan 与 Nathan Labenz 一起,为两年来的智能体治理基础设施打分;随后,他讲解了一篇与 OpenAI 的 Jakub Pachocki、Anthropic 的 Jack Clark 合著的递归自我改进论文。智能体安全与治理AI security+3
2:00:51EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月10日播客Resample Every Token and You Can Watch the Model Decide主持 Nathan LabenzGoodfire's Eric Bigelow on forking paths, in-context learning, and why chain-of-thought monitoring is getting harder to trust.智能体Prompting & in-context learningReasoning & test-time compute+3
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。企业与战略安全与治理AGI Timelines+3
1:10:12EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月7日播客OutSystems Went From 4 Major Features a Quarter to 26. Token Spend Fell Anyway主持 Nathan LabenzCEO Woodson Martin on software that never breaks, why most enterprise work does not need a frontier model, and how AI is finally shrinking the IT backlog.企业与战略企业 AI编程智能体+3
56:31EN
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年10月6日播客Post-Training Wins Inference: Why Owning the Weights Beats Betting on One Lab主持 Jacob EffronApplied Compute CEO Yash Patil argues that control, private evals, and post-training on the biggest workloads matter more than fearing that frontier labs will turn malicious.模型与训练Post-trainingReinforcement Learning+3
1:30:54EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月3日播客Humanoids Outran Usain Bolt. DeepMind Still Scores Robotics as GPT-2主持 Nathan LabenzGoogle DeepMind's Gemini Robotics lead on why sprinting is easy, frying an egg is hard, and one brain should drive any body.智能体RoboticsMultimodal AI+3
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。企业与战略安全与治理AI cost & performance+3
2:13:27EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月29日播客他写书要叫停 AI 竞赛,自己却差点对 Claude 上了瘾主持 Nathan Labenz记者 Garrison Lovely 相信 AGI 实验室说的话,拒绝“泡沫论”的说法,并主张冻结前沿研发,直到公众真正表示同意。安全安全与治理AI Strategy+3
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。智能体Multi-agent systems安全与治理+3
2:50:40EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月26日播客他们给她离开的可能性标了价,然后才把信交到她手上主持 Nathan LabenzNathan Labenz 首播了 Joel Borgen 与 AI 合著的小说《The Receipt Horizon》的前四章。故事发生在战后世界,一个单一超级智能让每个人过得舒适、被量化打分,又悄悄把人排除在决策之外。安全安全与治理Human-AI Collaboration+3
1:48:57EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月25日播客AI Safety's Real Shortage Is Founders, Not Ideas主持 Nathan LabenzHalcyon's Mike McCormick on launching about 30 AI safety, cyber, and biosecurity organizations in three years — and why experienced leaders, not more Google Docs, are the bottleneck.安全AI SafetyAI startups & small teams+3
1:40:36EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月19日播客实验室在尖叫:内部模型领先整整一代主持 Nathan Labenz一周的《Cognitive Revolution》直播,内容包括 Dario Amodei 呼吁控制前沿的发展节奏、或许并不需要的特朗普与习近平协议、一个解雇了员工的 AI 店铺经理,以及语言模型内部的一条新疼痛轴。安全安全与治理评估+3
29 张幻灯片51:55EN → 简体中文
3Blue1Brown· 2026年9月18日AI 解不出的最后一道 IMO 题Grant Sanderson · 3Blue1BrownGrant Sanderson 带你走一遍 2025 年 IMO 第 6 题——前沿模型没做出来的铺砖谜题——以及要证明一种构造最优,需要怎样的视觉耐心。MathematicsAI researchReasoning & test-time compute+2
1:06:47EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月17日播客Eighty percent of what agents do should still be ordinary code主持 Nathan LabenzZapier CEO Wade Foster tells Nathan Labenz that models top out at 40% on real automation tasks, users will not leave their daily driver, and the winning move is headless tools delivered through MCP.MCP 与工具MCPWorkflow automation+3
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