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35:19EN → 简体中文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。
15:27EN → 简体中文如今的 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。
2:17:48EN → 简体中文智能体(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。
2:19:30EN → 简体中文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。
1:21:06EN → 简体中文大家都在谈人类反馈强化学习(RLHF),几乎没人真的在做主持 Nathan LabenzHumanloop 的 CEO Raza Habib 谈,为什么一个大语言模型(LLM)的 API 大概只占可用产品的 5%,而其余部分究竟由什么填满。









