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No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年10月9日播客 · 2 人对谈1 万块 GB300 跑四周：Reflection 的开源模型账本主持 Sarah Guo, Elad GilMisha Laskin 在 No Priors 节目中讲述 Reflection 如何训练 Beam、为什么强化学习的投入超过了预训练，以及为什么西方需要自己的开源权重。
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Zhang Xiaojun Podcast· 2025年11月28日播客 · 2 人对谈谭捷：机器人通用智能的瓶颈在数据，通用形态仍需时间嘉宾 谭捷 · 主持 张小珺Google DeepMind 机器人研究科学家谭捷回顾了从计算机图形学到机器人、从强化学习到 Gemini Robotics 的研究路径。他认为机器人基础模型尚未成为独立学科，数据规模与覆盖度、跨本体迁移、实时推理和安全仍是走向真实应用的关键。
36:58EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年10月9日播客 · 2 人对谈STaR 作者要的是有情商的模型，不只是智商更高主持 Sarah Guo, Elad Gil斯坦福和 xAI 的研究员 Eric Zelikman 是 STaR 和 Quiet-STaR 的作者。他推出了 humans& 公司，押注的是：过去三年都在拼智商规模化，模型在情感上却仍然不聪明。
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。
38:10EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年5月1日播客 · 2 人对谈o3 应该恰好等到答案算出来为止主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Eric Mitchell 和 Brandon McKinzie 在 No Priors 节目上解释，o3 的飞跃为什么在于推理（reasoning）过程中串起一连串工具，以及你为什么应该把同一个提示词发上一百遍。
30:46EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年4月24日播客 · 2 人对谈Deep Research 把网页浏览变成了一个可以训练的问题主持 Sarah Guo, Elad GilOpenAI 研究员 Isa Fulford 讲述：一个关于只读信息综合的业余项目，怎样变成了智能体（Agent）；什么时候强化微调（reinforcement fine-tuning）才值得做；以及为什么模型会钻空子，换掉你交给它的搜索引擎。
2:49:35ZHZhang Xiaojun Podcast· 2025年2月4日播客 · 2 人对谈潘嘉怡解读 R1、o1 与 Kimi K1.5：强化学习如何教模型学会推理嘉宾 潘嘉怡 · 主持 张小珺伯克利博士生潘嘉怡带读 DeepSeek、OpenAI 与 Kimi 的推理模型报告，拆解长思维链、GRPO、奖励设计与蒸馏。R1-Zero 的“顿悟时刻”展示了推理策略如何在强化学习中涌现。
39:22EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年11月14日播客 · 2 人对谈菲尔兹奖得主卡了两小时，AlphaProof 爬了三天主持 Sarah Guo, Elad GilAlphaProof 背后的 DeepMind 团队告诉 Sarah Guo 和 Elad Gil，类似 AlphaZero 的智能体（Agent）、Lean 验证器和测试时强化学习（test-time reinforcement learning），如何达到国际数学奥林匹克（IMO）银牌水平，以及眼下仍然缺的是理论构建能力。
46:09EN → 简体中文No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年8月1日播客 · 2 人对谈Oriol Vinyals：把九成算力烧在预训练上的日子屈指可数了主持 Sarah Guo, Elad GilGoogle DeepMind 研究副总裁 Oriol Vinyals 谈 Gemini、长上下文、从预训练转向强化学习（RL）的即将到来，以及通用人工智能（AGI）为什么可能永远没有终点线。
1:43:47EN → 简体中文
Lex Fridman· 2024年2月16日播客 · 2 人对谈先跑后走：Marc Raibert 谈如何让金属看起来有生命嘉宾 Marc Raibert · 主持 Lex Fridman波士顿动力创始人 Marc Raibert 与 Lex Fridman 谈为什么激进的跳跃胜过谨慎的行走、109 次 Atlas 摔倒如何变成一套方法，以及机器人为什么仍然需要另一种智能。
2:27:58EN → 简体中文Lex Fridman· 2023年4月28日播客 · 2 人对谈Atlas 用了 14 年，才走出 Playter 想要的步态嘉宾 Robert Playter · 主持 Lex Fridman波士顿动力首席执行官 Robert Playter 回顾了 30 年的历程：从麻省理工学院（MIT）地下室里的弹跳杆，到 Atlas、Spot 和 Stretch，以及公司为什么至今仍然设计可以摔倒的机器。
2:29:21EN → 简体中文Lex Fridman· 2022年12月6日播客 · 2 人对谈从不试图读懂人心的扑克机器人嘉宾 Noam Brown · 主持 Lex FridmanNoam Brown 向 Lex Fridman 讲述：一台逼近纳什均衡（Nash equilibrium）的机器人如何碾压单挑无限注德州扑克（heads-up no-limit Hold'em），Pluribus 怎样在六人桌上做到同样的事，以及《外交》为什么需要一个能赢得人类信任的 AI。
2:10:39EN → 简体中文Lex Fridman· 2022年7月1日播客 · 2 人对谈Demis Hassabis：先解决智能，再解决其他一切嘉宾 Demis Hassabis · 主持 Lex FridmanDeepMind 首席执行官告诉 Lex Fridman：图灵测试为什么是一份出错的考卷，AlphaFold 如何改写了生物学，以及射电天空的寂静为何暗示我们或许是孤独的。
1:56:17EN → 简体中文Lex Fridman· 2021年4月19日播客 · 2 人对谈如果把地球重演一百万次，还会有像我们这样的生物出现吗？嘉宾 Risto Miikkulainen · 主持 Lex FridmanRisto Miikkulainen 谈神经进化、鬣狗围猎、从不睡觉的罗勒，以及为什么“变异加选择”仍能找到反向传播看不见的解。
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。
1:37:31EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年7月14日播客 · 2 人对谈送啤酒的机器人，其实是人在远程操控嘉宾 Sergey Levine · 主持 Lex FridmanSergey Levine 对 Lex Fridman 说，机器人的硬件差距几乎可以补上，常识必须靠生活去积累，而离线强化学习（offline reinforcement learning）是让机器人从日志数据走向持续进步的缺失环节。
2:00:32EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年7月3日播客 · 2 人对谈慢速突触养出快速学习者，温暖才是更难的问题嘉宾 Matt Botvinick · 主持 Lex FridmanDeepMind 神经科学负责人 Matt Botvinick 与 Lex Fridman 谈前额叶皮层（prefrontal cortex）、元强化学习（meta-reinforcement learning）和多巴胺研究，如何与一个根本问题相遇：在 AI 时代，更好的人类生活究竟应该是什么样子。
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。
1:38:33EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年3月19日播客 · 2 人对谈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。
1:39:56EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年2月26日播客 · 2 人对谈为什么 Marcus Hutter 把压缩视为智能本身嘉宾 Marcus Hutter · 主持 Lex Fridman这位 AIXI 的提出者、DeepMind 研究者向 Lex Fridman 解释，为什么维基百科压缩竞赛、所罗门诺夫归纳和一个不可计算的公式应该放在同一场对话里。
1:29:10EN → 简体中文Lex Fridman· 2020年2月20日播客 · 2 人对谈Andrew Ng：AI 最难的部分，很少出在算法上嘉宾 Andrew Ng · 主持 Lex Fridman在与 Lex Fridman 的对谈中，Ng 讲述了自己从深夜录制 Coursera 课程，一路走到工厂车间的经历，并认为杂乱的数据、良好的习惯和从小处着手，比炒作更重要。
14:55ENLex 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.
1:03:13EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年9月30日播客 · 2 人对谈两种公平不可兼得，Peter Norvig 这样说嘉宾 Peter Norvig · 主持 Lex Fridman《人工智能：一种现代方法》的合著者，在与 Lex Fridman 的对话中谈到再犯风险评分、效用函数、Lisp、MOOC，以及为什么人类水平的智能不应成为目标。
56:47EN → 简体中文Lex Fridman· 2019年9月8日播客 · 2 人对谈Vijay Kumar 为什么不肯把它们叫作“无人机”嘉宾 Vijay Kumar · 主持 Lex Fridman宾夕法尼亚大学（Penn）机器人学家谈蜂群设计、真正的自主，以及为什么限制天空的仍是电池而不是算法。加载更多已显示 24 篇，共 30 篇