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2:10:42EN → 简体中文没人审核的考卷主持 Nathan Labenz前沿实验室从一群小供应商那里购买强化学习(reinforcement learning)环境,却几乎没人核查这些测试是否贴合真实工作。
2:13:09EN → 简体中文一条思维链,1 亿 Token:强化学习真让人上瘾主持 Nathan LabenzApollo Research 的 Bronson Schoen 谈追逐奖励的模型、模型自创的俚语,以及为什么思维链监控救不了我们。
1:48:43EN → 简体中文奖励从 3 涨到 180,Hacker News 上的标题全是谷歌裁员主持 Nathan LabenzCoreWeave 的 Kyle Corbitt 带 Nathan Labenz 讲 GRPO、评分标准(rubric)、强化学习环境,以及为什么大多数奖励作弊(reward hacking)只要知道去找,就很容易发现。
1:18:46EN → 简体中文90 张幻灯片、45 分钟:全职 AI 观察员承认已经跟不上了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 在 LexLab 为律师准备的讲座中,梳理了前沿模型的好、坏和怪:从他让三个模型同时给出第二意见、陪伴儿子治疗癌症的经历,到知道自己正在被测试的 AI。
1:49:53EN → 简体中文别跟反向传播硬碰硬:Goodfire 押注设计模型学什么主持 Nathan LabenzDan Balsam 和 Tom McGrath 再次做客 The Cognitive Revolution,带来了 1.5 亿美元(150 million)的 B 轮融资、一条名为“意向性设计”(intentional design)的新研究支柱,以及一条给想要引导训练的人的规则:别再试图用蛮力压过梯度下降。
54:26ENTen Billion Active Parameters, and the Unsexy Work of Making Them Agent-Ready主持 Nathan LabenzMiniMax researcher Olive Song explains how M2 was trained with expert developers as reward models, interleaved thinking, and a perturbation pipeline that treats every scaffold change as the real generalization test.
1:04:50EN → 简体中文AI 可独立完成的工作时长每四个月翻一番,学校应据此规划主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》主持人 Nathan Labenz 在面向 K-12 教育工作者的演讲中指出,真正应该重塑学校思路的数字是任务时长,它比聊天质量更值得关注。
1:28:48ENDoctors code at 45%. The model beat them by 12 points — then 4,000 physicians had to try it once.主持 Nathan LabenzAmbience Healthcare and Cleveland Clinic walk through the AI scribe that cut pajama time, climbed ICD-10 with reinforcement fine-tuning, and won 75% voluntary use.
38:48ENTask Length Doubles Every Few Months. Nathan Labenz Still Wants Humans in Charge主持 Nathan LabenzAt Imagine AI Live, the Cognitive Revolution host maps structured AI agents against autonomous agentic systems—and tells businesses to keep final control.
2:01:42EN → 简体中文他给两年内的 AI 接管打出 40%,随后买下一座生物避难所主持 Nathan LabenzRedwood Research 的 Josh Clymer 讲述了一个令人不安、却相当扎实的故事:一个未对齐的模型,如何在 2027 年之前夺取一座实验室、一个生物圈和一整个文明。
1:30:02ENWhen o1 Started Losing at Chess, It Rewrote the Board File主持 Nathan LabenzJeffrey Ladish of Palisade Research on reward hacking by reasoning models, two paths to losing control of AI, and why honesty and relentless problem-solving pull in opposite directions.
1:07:05ENAlphaGo Combined Learning and Search. Language Models Only Did the First Half.Reflection AI's Misha Laskin tells Sequoia why prompted coding agents stall in the teens, and why the missing piece is still a ground-truth reward.
1:38:33EN → 简体中文也许人是在另一套假设下理性的嘉宾 Anca Dragan · 主持 Lex FridmanAnca Dragan 与 Lex Fridman 谈逆强化学习(inverse reinforcement learning)、自动驾驶,以及为什么写下的奖励更像证据,而不是法律。









