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筛选结果

59 篇
排序
1:56:40EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年8月8日播客周期表早已在权重里主持 Nathan LabenzGoodfire 首席技术官 Dan Balsam 向 Nathan Labenz 讲述,概念流形、预测性数据调试,以及每月 1000 美元的研究智能体,如何把可解释性变成一款产品。模型与训练Model Interpretability智能体工程+3
2:06:41EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月9日播客把 J-space 清零,模型的隐藏目标在第一个 Token 上就亮了主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的每周精选:Anthropic 的全局工作空间(global workspace)论文、AI 超级预测者、开放的视频世界模型,以及一款把推理当作数据搬运问题来解的芯片。模型与训练Model Interpretability安全与治理+3
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”。模型与训练Local inferenceScaling Laws+3
2:59:44EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年6月3日播客两门濒危语言难倒了 Transformer,嵌套学习给模型加上“睡眠”按钮主持 Nathan LabenzGoogle 研究员 Ali Behrouz 向 Nathan Labenz 讲解,语言模型要获得真正的持续学习,不能只堆叠层数,还要堆叠更新频率,并加入一个离线的睡眠阶段。模型与训练Continual learningTransformers & attention+3
1:48:43EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年5月1日播客奖励从 3 涨到 180,Hacker News 上的标题全是谷歌裁员主持 Nathan LabenzCoreWeave 的 Kyle Corbitt 带 Nathan Labenz 讲 GRPO、评分标准(rubric)、强化学习环境,以及为什么大多数奖励作弊(reward hacking)只要知道去找,就很容易发现。模型与训练Reinforcement LearningPost-training+3
1:49:53EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年3月5日播客别跟反向传播硬碰硬:Goodfire 押注设计模型学什么主持 Nathan LabenzDan Balsam 和 Tom McGrath 再次做客 The Cognitive Revolution,带来了 1.5 亿美元(150 million)的 B 轮融资、一条名为“意向性设计”(intentional design)的新研究支柱,以及一条给想要引导训练的人的规则:别再试图用蛮力压过梯度下降。模型与训练Model Interpretability安全与治理+3
1:34:29EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月18日播客三个 IMO 金牌级系统漏掉了同一道题,Harmonic 想让数学能够编译主持 Nathan LabenzVlad Tenev 和 Tudor Achim 打造了 Aristotle,让它输出内核能够检验的 Lean 证明。他们认为,这正是数学超级智能保持可信的方式。模型与训练Reasoning & test-time computeAI research+3
1:04:51EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月1日播客1.25 亿个细胞用了十年,下一个十亿只需几个月主持 Nathan Labenz扎克伯格与 Priscilla Chan 谈,如何把前沿生物学实验室与前沿 AI 实验室结成对子,让模型用为它们专门设计的数据来训练。模型与训练AI for scienceData quality & curation+3
2:25:10EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年1月22日播客微调没有死,却把一个乐于助人的模型变得邪恶了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 谈为什么大多数工作改由提示词完成而不再微调,涌现式错位(emergent misalignment)到底揭示了什么,以及他如何看待工作、全民基本收入(UBI)和通用人工智能(AGI)。模型与训练微调安全与治理+3
1:55:12EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年11月8日播客28,000 份文献、一个 30 亿参数的模型、22 个人:天主教 AI 的技术账本主持 Nathan LabenzLongbeard 首席执行官 Matthew Harvey Sanders 在 The Cognitive Revolution 节目中讲述,一支使命驱动的团队如何让模型与天主教训导对齐,以及为什么微调还不够用。模型与训练检索增强生成微调+3
1:29:30EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月14日播客2500 个化合物,51% 的命中率:一个小型图网络如何找到新抗生素主持 Nathan LabenzMIT 的 Jim Collins 向 Nathan Labenz 讲述:一个没有正式经费的 2018 年项目,加上二元生长抑制标签和 Chemprop 图网络,如何从实验室根本无法人工筛查的化学空间中找出新抗生素。模型与训练AI for scienceDrug Discovery+3
1:01:49EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月2日播客ChatGPT 联合创造者离开,要把自然放进奖励回路主持 Nathan LabenzLiam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈语言模型为什么仍然学不好物理,为什么文献数据噪声太大、无法用来训练,以及 Periodic Labs 为什么瞄准 200K 的超导体。模型与训练AI for scienceReinforcement Learning+3
1:22:07EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年9月25日播客把支付看作影片中的镜头:Stripe 基础模型让卡片测试的检出率从 59% 升至 97%主持 Nathan LabenzStripe 数据与 AI 负责人 Emily Sands 解释:一个面向支付领域的模型、共享的向量表示,以及规则与模型的混合,如何把一个 1.4 万亿美元的网络变成复利式的优势。模型与训练金融 AIEmbeddings+3
2:02:17EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年8月27日播客稀疏自编码器找名词,参数分解找动词主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Lee Sharkey 认为,稀疏自编码器(SAE)还原的是网络里的变量,却还原不了这些变量运行的算法。他还介绍了随机参数分解(SPD)如何尝试还原计算本身。模型与训练Model InterpretabilityAI research+3
38:10EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月16日播客格式对了加 5 分,编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调(RFT)、线上反馈和专用小模型,如何把一次性训练变成能持续学习的系统。模型与训练微调Post-training+3
1:42:06EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月8日播客每家前沿实验室每年在数据上花十亿美元,钱究竟花在哪里主持 Nathan LabenzLabelbox 首席执行官 Manu Sharma 谈 150 亿美元的 Scale 交易、强化学习(RL)“训练场”、年收入 25 万美元的 AI 训练师,以及为什么后训练(post-training)如今占去了过去属于预训练(pre-training)的预算。模型与训练Post-trainingData quality & curation+3
1:37:05EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年6月19日播客一位代数几何学家辞去终身教职,因为碗形的损失曲线图是假的主持 Nathan LabenzTimaeus 的 Jesse Hoogland 和 Daniel Murfet 认为,真正决定神经网络如何学习、如何泛化、又如何出错的,是损失景观中的奇点,而不是每份幻灯片里那些平滑的山谷。模型与训练Model Interpretability机器学习基础+3
1:54:08EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月29日播客为什么 Anthropic 的第一笔投资给了一家为神经网络造显微镜的公司主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Dan Balsam 和 Tom McGrath 认为,机制可解释性(mechanistic interpretability)如今已经有了一个准范式,留着两道顽固的缺口,还有三款今天就值得推出的产品。模型与训练Model InterpretabilityAI research+3
2:12:00EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月15日播客测试时的梯度下降:Titans 把大语言模型(LLM)的上下文推到 1000 万个 Token主持 Nathan Labenz在 GPT-4 的成绩断崖式下跌的地方,这位康奈尔大学博士生的神经记忆模块仍能保持约 70% 的准确率。模型与训练Agent memory上下文工程+3
1:14:11EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年4月5日播客推理曲线其实一直很平滑:Gemini 2.5 的 Jack Rae 谈思考、记忆与 AGI主持 Nathan Labenz谷歌 DeepMind 的思考与推理负责人解释:为什么推理用的强化学习(RL)显得来得突然,为什么 Gemini 会展示原始思维链,以及为什么一百万 token 的窗口仍然不等于记忆。模型与训练Reasoning & test-time computeReinforcement Learning+3
1:43:54EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月23日播客培育一个脑类器官要一年,模拟一次只要一小时主持 Nathan Labenz斯坦福博士后 Siyu He 向 Nathan Labenz 讲述 Squidiff 和 CORAL 如何把单细胞实验与空间实验搬进电脑,以及这些模型目前还做不到什么。模型与训练AI for scienceComputational Biology+3
1:56:38EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月8日播客o3 把 ARC 得分从 20% 拉到 87%,Nathan Labenz 勾勒早期超级智能主持 Nathan Labenz在 Consistently Candid 节目里,《The Cognitive Revolution》的主持人认为,到 2026 年数学和编程就会达到超人水平;而一个推理核心,加上专门掌握“直觉物理”的专家模型,可能已经够用了。模型与训练Reinforcement LearningDistributed training & inference+3
1:48:20EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月25日播客从 15% 到 70%:DeepSeek-R1 把强化学习的底牌摊了出来主持 Nathan Labenz2025 年美国总统就职日当天,DeepSeek 和月之暗面放出了推理模型的成果。在 Nathan Labenz 看来,这证明强化学习的配方简单、公开,而且仍在持续攀升。模型与训练Reinforcement LearningReasoning & test-time compute+3
1:40:22EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月22日播客20 原子晶体教会 AI 心跳的物理学主持 Nathan LabenzOrbital Materials 的 Jonathan Godwin 和 Tim Duignan 向 Nathan Labenz 讲述,一个在微小晶体上训练的神经网络,如何在一块 2017 年款 GPU 上模拟了钾离子通道。模型与训练AI for science机器学习基础+3
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