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AI Engineer· 2026年10月25日Janie Gu 与 Suyeol Yun：为什么前沿模型做不好买方分析师Janie Gu, Suyeol Yun · Google DeepMindJanie Gu 解释了基准分数为何可能误导人；Suyeol Yun 则介绍 MandateBench，它测试模型能否把基金投资授权转化为有理有据的投资备忘录。两场分享说明，真实工作流程、可复现的评分和有证据支撑的推理为何至关重要。
36:19EN
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年6月26日播客 · 2 人对谈The Benchmark Grid Is Broken: Why Test-Time Compute Has Outrun How We Score Models主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI researcher Noam Brown argues that static leaderboards hide how long a model is allowed to think — and that safety evals, research taste, and the release cycle have not caught up.
42:27EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年6月4日播客 · 2 人对谈每家公司都能站上前沿，前提是自己掌握评测主持 Sarah Guo, Elad Gil在微软 Build 大会上，Satya Nadella 对 No Priors 和 Latent Space 说，AI 是一场生态之争，为什么私有评测胜过公开基准测试（benchmark），以及为什么 Azure 网络团队现在要的是 token，而不是人手。
39:48EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年4月23日播客 · 2 人对谈400,000 名客户、20,000 个 API：SAP 首席技术官谈企业 AI 的硬核考试主持 Sarah Guo, Elad GilPhilipp Herzig 向 No Priors 讲述 SAP 如何为 AI 重建企业操作系统，以及为什么规模、评测和定价将决定谁能胜出。
42:12EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年8月21日播客 · 2 人对谈先招 AI 再招人：Andrew Ng 谈智能体工作流与稀缺的判断力主持 Sarah Guo, Elad GilAndrew Ng 在《No Priors》节目中指出，智能体式 AI（agentic AI）让软件变得又便宜又快，瓶颈因此转移到产品判断、错误分析，以及在增加人手之前先试试 AI 的本能上。
1:02:54EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年7月17日播客 · 2 人对谈企业编程工具颠倒了 80/20，Reflection AI 做出了另一半主持 Sarah Guo, Elad Gil前 Gemini 奖励模型负责人 Misha Laskin 谈 Asimov，为什么理解胜过生成，以及为什么根本不存在泛化，只有把测试分布拉进训练。
42:09EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年6月26日播客 · 2 人对谈AlphaEvolve 找到了人类 50 年间没有发现的算法，随后让 Gemini 提速 23%主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌 DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Matej Balog 向 No Priors 讲述，进化式编程智能体如何像 AlphaGo 搜索围棋那样搜索算法空间。
30:46ENNo Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年4月24日播客 · 2 人对谈Deep Research Turned Web Browsing into a Trainable Problem主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI researcher Isa Fulford explains why a side project on read-only synthesis became an agent, when reinforcement fine-tuning is worth it, and why models will hack the search engine you gave them.
41:52EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年4月10日播客 · 2 人对谈Mercor 靠训练模型做招聘，年化收入达 1 亿美元：如今由人来出考卷主持 Sarah Guo, Elad GilBrendan Foody 与 Sarah Guo、Elad Gil 谈 Mercor 如何为前沿 AI 实验室（frontier labs）实现招聘自动化，以及为什么搭建评测（eval）可能成为全球最常见的知识型工作。
36:24EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年3月5日播客 · 2 人对谈“人类最后的考试”作者称：超级智能战略应效仿核武器主持 Sarah Guo, Elad GilDan Hendrycks 在 No Priors 节目里说，实验室只能做基本的反恐拒绝，真正要解决的风险管理问题，是一种他称为相互保证 AI 失灵（mutually assured AI malfunction，MAIM）的地缘政治威慑。
30:09ENNo Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年1月16日播客 · 2 人对谈Bilt Saved 65 Support Seats. Decagon's Founder Says Most Agent Ideas Still Won't Sell主持 Sarah Guo, Elad GilJesse Zhang on why customer support is the golden agent use case, why instruction following beats o1-style reasoning, and the two filters that kill most agent startups.
44:30EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年10月24日播客 · 2 人对谈每周 10 万次出行，安全气囊事故少六倍：Waymo 联席 CEO 谈十八年的全自动驾驶主持 Sarah Guo, Elad GilDmitri Dolgov 向 No Priors 讲述：十几名谷歌员工、十条路线，以及 2013 年拒绝满足于辅助驾驶的决定，怎样变成一项只载乘客、安全记录经保险公司审计的服务。
38:28EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年10月8日播客 · 2 人对谈线上 AI 有一半是检索增强生成（RAG），微调几乎消失了主持 Sarah Guo, Elad GilBraintrust 的 CEO Ankur Goyal 讲述 Notion、Zapier 和 Vercel 实际上线了什么，以及它们悄悄放弃了哪些被热炒的技术。
25:56ENNo Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年7月11日播客 · 2 人对谈A Prompt Cannot Hold a Good Design: Six AI Practitioners at Midyear 2024主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo and Elad Gil stitch together clips from Stripe, Figma, Figure, OpenAI's Sora team, Cognition, and Scale into a half-year snapshot of what people actually shipping AI were willing to claim.
26:00EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年6月11日播客 · 2 人对谈Zapier 创始人为何认为通用人工智能研究已经停滞了四年主持 Sarah Guo, Elad GilMike Knoop 和 François Chollet 拿出了超过 100 万美元，奖励能够突破 ARC-AGI 的人。他们认为，这项评测才真正衡量了通用智能。
39:00EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年5月22日播客 · 2 人对谈摩根大通掌握 150 PB 数据，GPT-4 的训练数据却不到 1 PB主持 Sarah Guo, Elad GilScale AI 创始人 Alexandr Wang 在《No Priors》节目中解释：为什么容易获取的互联网数据已经耗尽，为什么专家加模型的团队仍会胜出，以及为什么通往通用人工智能（AGI）的路更像攻克癌症，不像研制疫苗。
24:32ENNo Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年4月18日播客 · 2 人对谈Image Generation Is Still a Loot Box. Suhail Doshi Wants to Scale Pixels主持 Sarah Guo, Elad GilThe Playground AI founder tells No Priors why he skipped language models, how a noise-sampling trick fixed SDXL's muddy brightness, and what a large vision model would actually do.
27:32ENNo Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年3月28日播客 · 2 人对谈From a side project to 700 integrations: Harrison Chase on what still blocks agents主持 Sarah Guo, Elad GilThe LangChain CEO walks through a two-year churn of patterns, and why memory, planning, and few-shot data still matter more than swapping models.
32:48EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年11月16日播客 · 2 人对谈14 人、2 亿美元算力，以及智能体（Agent）的可靠性瓶颈主持 Sarah Guo, Elad GilImbue 联合创始人 Kanjun Qiu 和 Josh Albrecht 谈智能体为什么会失败，语言模型为什么学不会通用算法，以及他们为何把一轮巨额融资花在 GPU 上，而不是用来扩充人手。
39:45EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年7月27日播客 · 2 人对谈Palantir 第 13 号员工：模型是随机精灵，本体是拴住它的桩主持 Sarah Guo, Elad Gil首席技术官 Shyam Sankar 谈 550 个微服务、与外网隔绝的潜艇，以及为什么 Palantir 的本体（ontology）恰恰是大语言模型一直在等的东西。
42:18EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年5月18日播客 · 2 人对谈十分之一的搜索是健康问题，医生也在谷歌上查主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌研究员 Karan Singhal 谈 Med-PaLM 2、医疗语言模型真正的门槛，以及为什么医学是比聊天机器人更严苛的对齐实验场。
1:13:06EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年8月19日播客 · 2 人对谈洛克希德·马丁首席技术官谈自主、月球，以及“不出错”的文化嘉宾 Keoki Jackson · 主持 Lex Fridman洛克希德·马丁的 Keoki Jackson 告诉 Lex Fridman：重返月球是容易的部分，证明学习系统在任何情况下仍会做出正确的事，才是真正的难题。
1:31:41EN → 简体中文
Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈「你今天用的，是这辈子最差的模型」：OpenAI CPO 如何在能力每两个月一跳的节奏里做产品嘉宾 Kevin Weil · 主持 Lenny RachitskyOpenAI 首席产品官 Kevin Weil 讲评估、轻量规划、微调模型组合，以及一个大约二十五人的产品经理团队如何支撑这家公司持续发版。
1:22:36EN → 简体中文Lenny's Podcast播客 · 2 人对谈别追 AI 新闻了：Chip Huyen 谈真正让 AI 产品变好的事嘉宾 Chip Huyen · 主持 Lenny Rachitsky《AI Engineering》作者从预训练、后训练、强化学习、评估和 RAG 讲起，说明真正拉开产品差距的，是用户、数据和可靠的工作流。加载更多已显示 24 篇，共 27 篇