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19 篇排序
53:44EN → 简体中文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。
38:45EN → 简体中文从 25 个智能体组成的小镇,到财富 500 强的决策沙盒在斯坦福的一次模拟中,情人节前一天,咖啡馆老板 Isabella 决定办一场派对,而剧情没有任何人编写。
41:36ENFour Months to Drive Tokyo: How Wayve Bet the Company on One End-to-End NetworkWayve CEO Alex Kendall tells Sequoia’s Training Data why AV 2.0 ditches HD maps and hand-written stacks for a foundation model that can adapt to a new car and a new country in weeks.
32:59ENA Hundred People, a Billion in Revenue, and Zero Venture Money主持 Sarah Guo, Elad GilSurge AI founder Edwin Chen on why quality human data is a poetry problem, not a bounding-box problem, and why leaderboards keep training models to write clickbait.
45:21EN → 简体中文Applied Intuition 估值 150 亿美元,融来的钱一分未花,想做汽车和坦克的操作系统主持 Sarah Guo, Elad Gil在 No Priors 播客上,Qasar Younis 和 Peter Ludwig 讲解了面向车辆的“微软打法”、他们为什么要等自动驾驶技术收敛后再出手,以及 Waymo 的商业模式为什么是演示之后绕不开的问题。
38:25ENA thousand airplanes will never train an AI engineerFormer Airbus CTO Paul Eremenko explains why physical-world engineering still has no coding-AI moment, and how P-1 AI's agent Archie is supposed to get there anyway.
55:40ENTo Solve All Diseases, Isomorphic Labs Needs a Half-Dozen AlphaFoldsMax Jaderberg on turning DeepMind's game-playing research into a general AI engine for drug design—and why prediction alone cannot search a 10^60 molecular universe.
51:08EN → 简体中文说规模化已撞墙的 Transformer 合著者主持 Jacob EffronCohere CEO Aidan Gomez 在 Redpoint 的访谈中说,一个耗资 1 亿美元的模型,依然是个失忆的天才;而企业 AI 的钱,正集中流向客户支持、研究和后台职能。
52:30ENMove 37 looked like a bug. LLMs still need their AlphaZero momentIoannis Antonoglou, from AlphaGo to Reflection AI, on self-play, reliability, and why compute can still buy intelligence.
1:09:09EN → 简体中文SWE-bench 拿下 30%:Cosine 如何教 Genie 像工程师那样思考主持 Nathan LabenzAlistair Pullen 向《Latent Space》讲述:Cosine 如何还原人类解决问题的过程,用数十亿 token 做微调(fine-tuning),并在软件工程领域最难的公开测试之一上拿下了最高分。
39:45EN → 简体中文Harmonic 的押注:直接教 AI 数学,2029 年前黎曼猜想就会被攻克Robinhood 的 Vlad Tenev 与 Harmonic 联合创始人 Tudor Achim 向红杉资本讲述:为什么数学就是推理,为什么 Lean 是验证器,以及为什么他们不愿坐等数学能力从规模中自然涌现。
44:16EN → 简体中文一场完美的演示,距离能让你付费购买的产品还有十年主持 Sarah Guo, Elad GilAndrej Karpathy 借用 Waymo 长达十年的时间差、特斯拉的软件押注,以及一门新的 AI 课程,论证自主智能会卡在产品化和全球化这两关上,而不是卡在第一段惊艳的视频上。
39:00ENJPMorgan Has 150 Petabytes. GPT-4 Trained on Less Than One.主持 Sarah Guo, Elad GilScale AI founder Alexandr Wang tells No Priors why easy internet data is exhausted, why expert-plus-model teams still win, and why the path to AGI looks more like curing cancer than inventing a vaccine.
1:01:39EN → 简体中文GPT-5 需要 100 万亿个 Token,地球够用吗?主持 Nathan Labenz训练 GPT-3 用了约 1 万亿个 Token,GPT-4 用了约 10 万亿个。下一步跃升,数据问题和算力问题同样重要。
1:21:50EN → 简体中文16K 的上下文窗口只能放下约 350 行,这就是表格需要智能体的原因主持 Nathan LabenzGretel AI 创始人 Alex Watson 向 Nathan Labenz 讲述:为什么大多数公司的数据仍然是一张电子表格,为什么 GPT-4 是生成这些数据的错误工具,以及差分隐私(differential privacy)如何让模型学会一种疾病,却不学会某个病人。
1:17:09ENGPT-4 as Teacher, GPT-3.5 as Student: A Nine-Tenths Cost Cut and an AI Bundle Nobody Will Start主持 Nathan LabenzNathan Labenz reports that chain-of-thought traces from GPT-4 train a cheaper, faster 3.5, then argues for flooring the app accelerator, tapping the brake on GPT-5, and bundling a hundred AI tools for a hundred dollars.
3:11:35EN → 简体中文搜索一直是个权宜之计:Marc Andreessen 谈 AI、真相与下一代互联网嘉宾 Marc Andreessen · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与 Mosaic 联合创作者、Andreessen Horowitz 创始人对谈,追问未来十年 Google 搜索、浏览器和开源 AI 能否延续下去。
2:00:19EN → 简体中文150 万个 GPT-4 童话,让 3300 万参数的模型推理超过 GPT-2主持 Nathan Labenz来试试这道填空:Lily 喜欢猫和狗。她向妈妈要了一只狗。妈妈不同意,于是她又要了一个……
1:14:34EN → 简体中文训练模型更像调 bug:Karina Nguyen 如何靠合成数据把 Canvas 做出来嘉宾 Karina Nguyen · 主持 Lenny RachitskyOpenAI 研究员讲述合成数据、评估如何变成产品规格,以及模型变聪明之后,人和产品团队还剩哪些本事。









