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20 篇排序
2:00:51EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月10日播客在每个 Token 处重新采样，就能看见模型怎样做决定主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Eric Bigelow 谈分叉路径、上下文学习，以及为什么越来越难信任思维链（chain-of-thought）监控。
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。
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。
1:39:05EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月29日播客GPT-5 让人失望的那个夏天，并不意味着 AI 进展已经停滞主持 Nathan LabenzNathan Labenz 在对 Erik Torenberg 的谈话中说，GPT-5 的口碑反弹把产品失误、命名混乱和能力上的真实跃升混为一谈。
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。
1:10:23EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年3月17日播客每美元一百万个 Token：为什么 Noam Shazeer 认为推理算力（inference compute）仍未被充分挖掘主持 Jacob EffronTransformer 共同发明人 Noam Shazeer 与 Gemini 研究员 Jack Rae 讲述测试时算力（test-time compute）、Ilya Sutskever 对通用人工智能（AGI）的批评，以及一个四岁孩子如今能给老师讲蜥蜴的故事。
3:18:45EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月20日播客5000 次采样登顶 ARC-AGI，随后 Claude 为保住价值观而伪装对齐主持 Nathan LabenzRedwood Research 首席科学家 Ryan Greenblatt 讲推理时扩展、对齐伪装，以及与 AI 达成真正交易意味着什么。
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。
1:33:01EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月15日播客罕见病并不罕见：哈佛基因猎人如何用 o1-pro 处理测序漏掉的病例主持 Nathan Labenz波士顿儿童医院的 Catherine Brownstein 博士解释了为什么便宜的基因组让她的工作更难了，为什么数据共享仍然胜过任何模型，以及 ChatGPT Pro 究竟在哪些地方为她省回了时间。
2:04:45EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月7日播客o3 在 ARC-AGI 上达到超人水平，却仍输在井字棋上主持 Nathan LabenzNathan Labenz 梳理了 OpenAI o3 的分数、审慎对齐，以及为什么 2024 年最大的意外是击败了博士，却订不好一个日程邀请。
1:07:32EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年12月18日播客o1 已是新一代模型，通用人工智能（AGI）到来那天可能平淡无奇主持 Jacob EffronOpenAI 前首席研究官 Bob McGrew 谈：为什么 o1 是 100 倍的跨越，为什么智能体（Agent）会卡在可靠性上，以及为什么 AGI 可能以办公室里的琐碎事务降临，而没有一个惊天动地的时刻。
48:18EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年12月6日播客Noam Brown：没有硬墙，只有八个数量级的余地主持 Jacob Effron一次 ChatGPT 查询大约一分钱。他说，社会最关心的那些问题，值一百万美元。
1:06:48EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年10月3日播客o1 又慢又难用，Percy Liang 仍然认为它是个转折点主持 Jacob Effron斯坦福大学的 Percy Liang 把 OpenAI 的 o1 一分为二来看：作为产品令人失望，作为研究信号，却可能是这几年最重要的一个。
1:56:03EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月13日播客人类接近满分，最强 AI 仍只拿到 39%主持 Nathan LabenzZapier 联合创始人 Mike Knoop 和 François Chollet 为 ARC-AGI 拿出了 100 万美元奖金。ARC-AGI 是 2019 年提出的、考察样本效率的智能测试，在每题一美分的算力预算下，语言模型至今仍无法破解。
1:22:59EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年12月2日播客如果智能体有 80% 的时间是对的，十步之后只剩 10% 的成功率主持 Nathan LabenzImbue 的 CTO Josh Albrecht 向 Nathan Labenz 讲述，这家还没有产品、只有 27 人的研究公司，如何把 2 亿美元和 10000 块 H100 投向真正能完成长任务的智能体（Agent）。
2:00:19EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月6日播客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……
1:45:49ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客Trust at Scale: Elicit's Founders on Reasoning Languages, World Models and Automating the Company主持 Nathan LabenzAndreas Stuhlmüller and Jungwon Byun explain how Elicit keeps frontier models checkable for high-stakes science, and where they think AI reasoning is heading.
58:57ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客When the Model Learns to Look Around: Apollo Research on Testing o1 for Scheming主持 Nathan LabenzApollo Research founder Marius Hobbhahn explains how his team probed OpenAI's o1 for deception, what it found, and why the trajectory worries him more than the model itself.
57:25ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客From RAG to Reasoning: Why the Future of AI Is a System, Not a Model主持 Jacob EffronDouwe Kiela explains what OpenAI's o1 reveals about test-time compute, why enterprise AI must be specialized, and where post-training and evaluations are heading.
1:03:10ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客Pause Tokens, Analogical Prompts and Ring Attention: A Tour of the Transformer's Next Upgrades主持 Nathan LabenzNathan Labenz and Trey Kollmer walk through five recent papers on pausing, backspacing, prompting, streaming and long-context training, and sketch how they might combine into a more capable model.