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筛选结果

22 篇
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3:37EN → 简体中文
MBMatthew Berman· 2024年1月18日Mark Zuckerberg 宣布训练 Llama 3 与 Meta 的 AI 计划Matthew Berman, Mark Zuckerberg · Forward Future2024 年 1 月,Matthew Berman 评述 Zuckerberg 关于通用智能、算力和 AI 设备的发言。Open-weight modelsAI History基础设施与部署+1
2:31:57EN → 简体中文
Lex Fridman· 2021年9月20日播客 · 2 人对谈Jay McClelland 谈思维如何从神经网络中涌现嘉宾 Jay McClelland · 主持 Lex Fridman这位斯坦福大学的认知科学家,与 Lex Fridman 聊了联结主义(connectionism)、反向传播(backpropagation)、David Rumelhart,以及为什么直觉会先发现某些东西,之后逻辑才去证明它。模型与训练机器学习基础Deep Learning+3
2:52:56EN → 简体中文
Lex Fridman· 2021年9月15日播客 · 2 人对谈Douglas Lenat 的三十七年赌注:常识能被写下来吗嘉宾 Douglas Lenat · 主持 Lex Fridman自 1984 年起,Cyc 就在把世界上那些没人明说的规则编码下来,让机器能够推理,而不只是做模式匹配。RAG 与知识库AI History通用人工智能+1
2:24:52EN → 简体中文
Lex Fridman· 2021年9月3日播客 · 2 人对谈判断机器人是否成熟,要看环境为它改变了多少,别只看演示嘉宾 Rodney Brooks · 主持 Lex FridmanRodney Brooks 对 Lex Fridman 讲了为什么脸是一种承诺,为什么“计算”这个比喻被用得太过头,以及为什么机器人公司会死于价格、预期和习惯。RoboticsAutonomous SystemsAI research+3
2:01:07EN → 简体中文
Lex Fridman· 2020年12月12日播客 · 2 人对谈Michael Littman 不等待失控的神,他在观察我们嘉宾 Michael Littman · 主持 Lex Fridman布朗大学的强化学习(reinforcement learning)研究者 Michael Littman 对 Lex Fridman 说,为什么意外出现的超级智能(superintelligence),在他看来就像一架 747 自行组装起来,而社交媒体、死记硬背式的语言和心智理论(theory of mind),更让他担心。模型与训练Reinforcement Learning通用人工智能+3
1:56:31EN → 简体中文
Lex Fridman· 2020年10月12日播客 · 2 人对谈一面白墙并不比人更有意识嘉宾 Scott Aaronson · 主持 Lex FridmanScott Aaronson 与 Lex Fridman 聊整合信息论(integrated information theory)、Penrose 那套不可计算的心智理论、GPT-3、P 与 NP 问题,以及为什么那些支持开放讨论的沉默声音必须大声一些。Consciousness & IntelligencePhilosophy of MindQuantum Mechanics+3
3:00:18EN → 简体中文
Lex Fridman· 2020年6月13日播客 · 2 人对谈只有模拟才可能有意识嘉宾 Joscha Bach · 主持 Lex Fridman约沙·巴赫(Joscha Bach)对 Lex Fridman 讲,为什么一个神经元什么也感觉不到,为什么存在是默认状态,以及为什么这个正在走向消亡的世界,仍然是这场游戏里最好的一关。模型与训练Consciousness & IntelligencePhilosophy of Mind+3
1:48:01EN → 简体中文
Lex Fridman· 2020年4月3日播客 · 2 人对谈David Silver:AlphaGo 赢在拿掉了人类知识嘉宾 David Silver · 主持 Lex FridmanAlphaGo 与 AlphaZero 背后的 DeepMind 研究员 David Silver 向 Lex Fridman 讲述:无人领取的百万美元围棋奖金、七岁时用过的 BBC Micro,以及一次蜜月中的灵感,如何促成了超人水平的自我对弈。模型与训练Reinforcement LearningDeep Learning+3
1:45:56EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年12月30日播客 · 2 人对谈0.8 就够了:Donald Knuth 谈算法、TeX,以及他在一把椅子上度过的人生嘉宾 Donald Knuth · 主持 Lex FridmanLex Fridman 到 Donald Knuth 家中做客,聊 IBM 650、极客的大脑、文学化编程、《计算机程序设计艺术》、TeX、P 与 NP 问题,以及他那份 80% 的幸福预算。Coding CulturePhilosophyProgramming Languages+2
1:52:40EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年12月28日播客 · 2 人对谈没有类比,就没有概念嘉宾 Melanie Mitchell · 主持 Lex FridmanMelanie Mitchell 与 Lex Fridman 谈类比为何处于思考的核心,为何放大规模的学习仍然败在常识上,以及她为什么认为人类水平的 AI 还要一百多年才能实现。Deep Learning CritiqueAGI TimelinesAI History+3
14:55EN
Lex Fridman· 2019年10月29日播客 · 2 人对谈Kasparov on Deep Blue, AlphaZero, and Why Machines Win Closed Systems but Humans Still Choose the Questions嘉宾 Garry Kasparov · 主持 Lex FridmanGarry Kasparov revisits the 1997 loss to Deep Blue, explains why machines beat humans in closed systems, and argues that the human role is to pick the right questions and not interfere with superior machine knowledge.AI HistoryPhilosophyHuman-AI Collaboration+3
55:24EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年10月27日播客 · 2 人对谈机器的手很稳:Garry Kasparov 谈深蓝、AlphaZero 与普京嘉宾 Garry Kasparov · 主持 Lex Fridman前世界冠军在与 Lex Fridman 的对话中讲述,为什么输给 IBM 至今仍让他难受,为什么国际象棋从来不是智力的巅峰,以及他为什么住在纽约。模型与训练Human-AI CollaborationAI History+3
1:00:06EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年8月23日播客 · 2 人对谈Pamela McCorduck:人工智能源于锻造神明的古老愿望嘉宾 Pamela McCorduck · 主持 Lex Fridman这位写出第一部大众化人工智能史的小说家,与 Lex Fridman 谈达特茅斯会议、AI 寒冬,以及她为什么认为对存在性风险的恐慌,其实是一种男性凝视。AI HistoryPhilosophyAI research+3
44:48EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年7月22日播客 · 2 人对谈Chris Urmson:无人驾驶之路,与能让你打个盹的那条路分道扬镳嘉宾 Chris Urmson · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与 Aurora CEO Chris Urmson 聊了 DARPA 挑战赛、为什么激光雷达(lidar)是工具而非拐杖,以及 L2 辅助驾驶的经济账为什么长不成真正的自动驾驶。智能体Autonomous Driving安全与治理+3
1:26:27EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年7月15日播客 · 2 人对谈李开复:原创的骄傲,是企业成长的枷锁嘉宾 Kai-Fu Lee · 主持 Lex Fridman2019 年,这位投资人、前谷歌中国总裁在与 Lex Fridman 的对谈中解释:中国的模仿岁月如何成了练兵场,为什么数据常常比巧妙的算法更管用,以及直面死亡如何改变了他对工作的看法。企业与战略AI StrategyAI startups & small teams+3
1:10:58EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年6月3日播客 · 2 人对谈让谷歌开源 TensorFlow 的 Hadoop 教训嘉宾 Rajat Monga · 主持 Lex Fridman2015 年 11 月,谷歌把自己内部的核心机器学习系统放上了 GitHub。Rajat Monga 解释,像谷歌这样体量的公司为什么要把最难复制的那部分交出去。开源与社区Open-source ecosystemsCommunity building+3
1:55:04EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Mining the Computational Universe: Stephen Wolfram on What AI Can and Can't Be Told to Do嘉宾 Stephen Wolfram · 主持 Lex FridmanIn a talk for MIT's AGI course, Stephen Wolfram connects Wolfram Alpha, simple programs, computational irreducibility and the problem of telling machines what humans want.通用人工智能AI HistoryAI Alignment+1
1:08:06EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Deep Learning in One Lecture: From Perceptrons to AutoML and the Limits of Learning嘉宾 Deep Learning Basics · 主持 Lex FridmanLex Fridman's opening lecture for MIT's 6.S094 course surveys why deep learning took off, how neural networks learn, and where the technique still falls short.模型与训练Deep Learning机器学习基础+3
1:00:25EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Can Machines Think? A Guided Tour of Turing's Test, Its Critics and Its Successors嘉宾 Turing Test · 主持 Lex FridmanLex Fridman walks through Alan Turing's 1950 paper, the objections to it, and the benchmarks that have tried to replace or extend the imitation game.AI HistoryBenchmarksPhilosophy+3
52:28EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Ray Kurzweil on Hierarchies, the Neocortex and Merging with AI嘉宾 Ray Kurzweil · 主持 Lex FridmanIn an MIT AGI course lecture, Kurzweil connects the history of neural networks to his hierarchical theory of the neocortex, language understanding at Google, longevity, jobs and existential risk.模型与训练通用人工智能AI History+3
32:41EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈How IBM Watson Won Jeopardy: A Moonshot Built on Engineering, Not a Breakthrough嘉宾 David Ferrucci · 主持 Lex FridmanDavid Ferrucci tells Lex Fridman how he talked IBM into the Jeopardy challenge and how his team built Watson's search, scoring and confidence machinery in about four years.模型与训练AI HistorySearch & retrieval+1
11:59EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈From a Side Project to TensorFlow's Core: François Chollet on How Keras Came to Be嘉宾 François Chollet · 主持 Lex FridmanThe creator of Keras recalls why he built it in 2015 around recurrent networks, how it moved onto TensorFlow, and what TensorFlow 2.0 means for its design.开源与社区Deep LearningOpen-source ecosystems+3