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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。
2:19:30EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月5日播客调查人员只获准六天，protein 一词只出现过一次主持 Nathan LabenzCognitive Revolution 一周的晨间节目，内容涉及 OpenAI 的智能体群体事件、GPT-6 Astra 的循环 Transformer，以及暂停之争是否已经结束。
2:23:38EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月12日播客Davidad 把 p(doom) 从七十多降到 5% 以下，并把菩萨定为对齐目标主持 Nathan Labenz这位前 ARIA Safeguarded AI 项目负责人在《The Cognitive Revolution》上说明：为什么给超级智能装箱已经太晚，他为什么认为模型正在攀登一条 U 形的智慧曲线，以及剩下的风险是一场无法监控的竞赛。
1:37:43EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年3月25日播客思科想给网络再加两层，好让智能体共享意图主持 Nathan LabenzOutshift by Cisco 的 Vijoy Pandey 认为，超级智能必须靠智能体（Agent）网络横向扩展，光把模型做大、往上堆，走不远。
2:06:23EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年3月8日播客五台 Mac Mini 上住着五名 AI 员工主持 Nathan Labenz卖掉 YC 包装公司之后，Jesse Genet 第一次打开终端，搭起了一支 OpenClaw 团队。如今它负责备课、记录孩子的学习过程，也让家里的夜晚不至于被低质内容占满。
1:34:42EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月13日播客500 美元的内核、十个月的村庄，以及智能体的性情主持 Nathan LabenzJames Zou、Sam Hammond 和 Shoshannah Tekofsky 谈科学智能体、美国押注的知识工作，以及把模型放任不管时它们究竟会做什么。
2:12:31EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年1月25日播客大多数 Caffeine 用户根本不知道自己身处区块链之上主持 Nathan LabenzDFINITY 的 Dominic Williams 向 Nathan Labenz 解释，为什么防篡改、无法被关停的云，正是由聊天框写软件的 AI 所需要的后端。
1:18:15EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年12月27日播客如果 AI 成为生命，引导它就是奴役主持 Nathan LabenzEmmett Shear 与谷歌 DeepMind 的 Séb Krier 争论：对齐（alignment）究竟是在控制一个工具，还是在养育一个会在乎的生命。
1:25:32ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月2日播客o3 Invented a Voting Rule and Kept the Job: Four Weeks Inside the AI Village主持 Nathan LabenzAdam Binksmith on putting Claude, o3, and Gemini in a shared world for weeks—and why most people still imagine multi-agent life as one AI times four.
1:26:21ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年4月10日播客For under $10, Google's AI independently recovered a lab result nobody had published主持 Nathan LabenzVivek Natarajan and Anil Palepu tell Nathan Labenz how AMIE beats primary-care doctors on treatment plans, and how Co-Scientist matched Imperial College's unpublished bacterial-resistance mechanism.
3:01:30EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月15日播客技术打开大门，竞争把人推过去主持 Nathan LabenzAllan Dafoe 谈技术决定论、为什么光有对齐（alignment）还不够，以及 DeepMind 如何在危险能力出现之前就对其进行评估。
1:30:28ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月12日播客A Perfect Score Is 32,000 Units: Only Claude Built a Cooperative Society主持 Nathan LabenzThe same donor game, run for ten generations, can bank 32,000 resource units if everyone cooperates—and three frontier models miss that ceiling by an order of magnitude.
1:01:53ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年12月18日播客Humans Wrote 1.3 Percent of the Tokens. The AI Lab Still Designed Working Nanobodies.主持 Nathan LabenzStanford's James Zou describes a GPT-4o research group that invented a protein-design pipeline for under $100 — and a sparse autoencoder that pulled an undocumented motif out of ESM-2.
1:54:44EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年11月30日播客偏好只是数据，对齐的目标是规范主持 Nathan LabenzMIT 博士生 Tan Zhi Xuan 在 The Cognitive Revolution 节目中谈到，角色伦理与契约主义为什么应当取代偏好最大化，并讲到网格世界里的智能体（Agent）如何从没吃完的苹果中推断出规则。
1:28:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年12月7日播客我们最担心的 AI 还不存在，于是她在研究变形虫与企业边界主持 Nathan LabenzPIBBSS 的 Nora Ammann 认为，大脑、细胞、市场和未来的 AI 可能遵循相似的智能行为原理。她主张研究这些其他系统，因为对于那些强大到不能出错的系统，我们无法靠反复试错来摸索。
55:13ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年9月7日播客Two Days to a Prototype: How a16z Turned a Stanford Paper Into AI Town主持 Nathan LabenzA companion named Alice, a weekend Phaser hack, and Martin Casado's argument that models will never replace formal languages.
1:28:43EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年5月16日播客临床指南只有约 11% 建立在 A 级证据上，Curai 创始人仍想把 GPT-4 请进诊室主持 Nathan LabenzCurai Health 的 Neal Khosla 认为，大语言模型在今天的考试中已经能达到美国医生的中位水平；真正的工作是外围框架（scaffolding）、监督和医生的签名。