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34:56EN → 简体中文在 Suno,90% 的日活用户都在做一首歌Suno 的 CEO Mikey Shulman 谈为什么要直接对原始声音建模,而不是依靠乐理;为什么音乐不是大语言模型(LLM)那样的规模问题;以及把创作本身当作娱乐。
1:57:29EN → 简体中文前沿视觉模型得分 12.5%:Joseph Nelson 谈计算机视觉的真实水位线主持 Nathan LabenzRoboflow 的首席执行官向 Nathan Labenz 解释,视觉为何仍落后于语言,如何把 SAM 3 蒸馏成温布尔登可用的边缘模型,以及美国为何几乎从未在开源视觉上领先。
2:33:48EN → 简体中文里克·比托学会的第一段吉他独奏是《Hey Joe》嘉宾 Rick Beato · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与音乐教育者里克·比托聊了塑造他的几位吉他手、耳朵如何训练,以及 AI 能否写出值得听的歌。
41:38EN → 简体中文ElevenLabs 在没人相信语音会成为界面之前就押注语音,年化营收做到 3 亿美元主持 Sarah Guo, Elad Gil在波兰,看外国电影是一种特别的煎熬:全片只有一个旁白,包办所有角色,从头到尾语气平淡。
43:38EN → 简体中文凌晨两点起的代号,和终于像你本人的那张脸Google 的产品和模型负责人向红杉资本讲述,Nano Banana 如何让只凭一张照片就能保持人物一致的效果真正可用,以及为什么趣味性、手艺和人工评测与规模同样发挥了重要作用。
1:00:26EN → 简体中文每天七百万条视频,老用户回来后多半在创作OpenAI 的 Sora 2 负责人们谈扩散 Transformer、会从篮板反弹的物理效果,以及一个专为对抗无脑刷屏而设计的信息流。
42:20EN → 简体中文凌晨两点半想出的名字,把 Gemini 推上了 App Store 榜首主持 Jacob Effron谷歌的 Nicole Brichtova 和 Oliver Wang 谈 Nano Banana:图像模型为什么是随着语言模型一起变聪明的,以及为什么一句提示词仍然算不上成品。
35:47EN → 简体中文李飞飞的新赌注:没有空间智能,AI 就不完整主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 ImageNet 先驱向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述了 World Labs 为何要打造三维生成式基础模型,以及为什么语言只是拼图中的一块。
53:51EN → 简体中文Veo 3 打败 Veo 2 拿下第一,谷歌 Labs 说第二章刚刚开始谷歌 Labs 的三位负责人讲述了生成式摄像机、在后台运行的电脑操作智能体,以及为“一个听众”量身调整知识的笔记本。
1:19:10EN → 简体中文原本要拍几个月的机械臂镜头,如今收进了一条提示词里主持 Nathan LabenzLuma Labs 的 Amit Jain 与 Jiaming Song 谈 Ray 2、少样本镜头概念,以及他们为什么认为视频模型处在通往通用人工智能(AGI)的路上。
3:53:49EN → 简体中文数据只有十二分之一,一个开源视觉模型击败了 GPT-4o主持 Nathan LabenzVeratai 的 Will Hardman 带 Nathan Labenz 梳理了两年来的视觉语言模型(VLM),从 ViT 和 CLIP 讲到 InternVL、BLINK 和 Transfusion。
46:35EN → 简体中文他们 20 小时训练出实时视频模型,绕过了游戏引擎Decart 的 CEO Dean Leitersdorf 向红杉讲述了 Oasis 如何在 H100 上实时运行,为什么 ChatGPT 更像是被跨过的一堵墙,而不只是一个痛点的解法,以及下一家万亿美元公司或许是一种生成出来的体验。
54:45EN → 简体中文几兆的《毁灭战士》,几吉的模型:Runway 为何押注泛化主持 Nathan LabenzRunway 首席技术官 Anastasis Germanidis 在 The Cognitive Revolution 节目里谈到:为什么视频比文本更完整地记录了世界,物理规律为什么无需编程就会自己出现,以及一家小实验室如何与近乎无限的算力竞争。
1:03:22EN → 简体中文40 人团队年收入 3500 万美元:HeyGen 把 AI 数字人做成了生意,不再只是演示主持 Nathan LabenzJoshua Xu 和 Benchmark 的 Victor Lazarte 向 Nathan Labenz 讲述,这款替代摄像机的产品如何发展到 4 万多家企业客户,以及为什么这一期里有一半的出镜面孔是假的。
27:26EN → 简体中文一家 40 人公司、4 万付费客户,想用 AI 替代摄像机主持 Sarah Guo, Elad GilHeyGen 的 CEO Joshua Xu 向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述,数字人、本地化,以及按组件拆分的视频技术栈,如何让摄像机退出内容制作。
30:16EN → 简体中文Suno CEO 认为十亿人将自己创作音乐,而不只是收听主持 Sarah Guo, Elad GilMikey Shulman 向《No Priors》讲述了 Suno 为什么没有做语音、从第一天就收费,以及他希望听众与创作者之间的界限消失。
31:24EN → 简体中文Sora 团队负责人:一分钟高清视频,不过是视频模型的 GPT-1主持 Sarah Guo, Elad GilAditya Ramesh、Tim Brooks 和 Bill Peebles 在 No Priors 上讲述:文生视频(text-to-video)为什么处在通用人工智能(AGI)的路径上,他们为什么没有扩展图像生成器而是从零开始,以及为什么至今仍没有产品的发布日期。
24:32EN → 简体中文图像生成还是开盲盒,Suhail Doshi 想让像素规模化主持 Sarah Guo, Elad GilPlayground AI 创始人在 No Priors 节目里讲了他为什么跳过语言模型、一个噪声采样技巧怎样修好了 SDXL 整体发闷的亮度,以及大型视觉模型究竟能做什么。
1:34:11EN → 简体中文从扫描仪中的四十小时到一小时:借助共享的大脑空间重建你所看到的画面主持 Nathan LabenzPaul Scotti 讲述 MindEye2 如何用一小时的数据,把新受试者的功能磁共振成像(fMRI)数据映射到 CLIP 中,以及为什么一个线性层加上更好的图像生成器,改变了读心的成本。
1:21:28EN → 简体中文提示词是个 bug:Suhail Doshi 押注对像素的控制主持 Nathan Labenz这位 Mixpanel 创始人告诉 Nathan Labenz,一个云端浏览器、一条引发抵制的推文,以及一次周四放出的模型权重,如何塑造了 Playground AI 对图像的押注。
1:17:20EN → 简体中文Hume 想把幸福感写进目标函数,一次测量 53 种情绪主持 Nathan LabenzAlan Cowen 向 Nathan Labenz 介绍了 Hume AI 如何通过脸部、声音和语言读取情绪,以每小时 1.66 美元的价格提供定制模型,并主张用长期幸福感(well-being)覆盖 AI 的所有其他目标。
1:04:38EN → 简体中文相隔数百英里,扎克伯格与 Fridman 近得能看清皱纹嘉宾 Mark Zuckerberg · 主持 Lex FridmanLex Fridman 在奥斯汀的一间昏暗房间里戴着 Quest 头显;扎克伯格在另一间会议室里,同样戴着头显,但感觉并不像视频通话。
1:30:21EN → 简体中文一百万张 DALL-E 图片,提炼成十二分钟的影片主持 Nathan LabenzWaymark 的 Stephen Parker 和 Josh Rubin 讲述了他们如何把 DALL-E 2 生成的静帧做成叙事短片《The Frost》,以及下一代视频模型会带来哪些改变。
39:50EN → 简体中文为什么 AI 视频还是四秒钟的柯基主持 Sarah Guo, Elad GilMeta 研究总监 Devi Parikh 解释了文生视频(text-to-video)为什么还停留在短动画图片上,以及要突破这一平台期需要什么。
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