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1:47:38EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月4日播客19 个神经元就能开车，Liquid AI 想把基础模型装进每一块芯片主持 Nathan LabenzRamin Hasani 从线虫只有 300 个细胞的大脑讲起，一直讲到将在梅赛德斯-奔驰汽车里开口说话的 600 兆字节模型，并解释为什么如今的架构搜索，已经胜过那些凭经验拍板的“架构复仇者”。
2:59:44EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年6月3日播客两门濒危语言难倒了 Transformer，嵌套学习给模型加上“睡眠”按钮主持 Nathan LabenzGoogle 研究员 Ali Behrouz 向 Nathan Labenz 讲解，语言模型要获得真正的持续学习，不能只堆叠层数，还要堆叠更新频率，并加入一个离线的睡眠阶段。
1:21:56EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月15日播客Yann LeCun 离开 Meta：大语言模型通向不了智能主持 Jacob Effron这位图灵奖得主对 Jacob Effron 讲述了他为何从 Meta 分拆出 AMI Labs，为何类 JEPA 的世界模型胜过像素生成器，以及他为何认为 Hinton 在 2023 年改变了看法。
41:36EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年11月18日播客四个月开上东京：Wayve 如何把整家公司押在一个端到端网络上Wayve CEO Alex Kendall 对红杉资本的 Training Data 说，为什么 AV 2.0 要抛弃高精地图和手写的软件栈，转而采用一个基础模型，几周之内就能适应一辆新车、一个新国家。
2:02:17EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年8月27日播客稀疏自编码器找名词，参数分解找动词主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Lee Sharkey 认为，稀疏自编码器（SAE）还原的是网络里的变量，却还原不了这些变量运行的算法。他还介绍了随机参数分解（SPD）如何尝试还原计算本身。
1:54:08EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月29日播客为什么 Anthropic 的第一笔投资给了一家为神经网络造显微镜的公司主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Dan Balsam 和 Tom McGrath 认为，机制可解释性（mechanistic interpretability）如今已经有了一个准范式，留着两道顽固的缺口，还有三款今天就值得推出的产品。
1:43:54EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月23日播客培育一个脑类器官要一年，模拟一次只要一小时主持 Nathan Labenz斯坦福博士后 Siyu He 向 Nathan Labenz 讲述 Squidiff 和 CORAL 如何把单细胞实验与空间实验搬进电脑，以及这些模型目前还做不到什么。
1:40:22EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月22日播客20 原子晶体教会 AI 心跳的物理学主持 Nathan LabenzOrbital Materials 的 Jonathan Godwin 和 Tim Duignan 向 Nathan Labenz 讲述，一个在微小晶体上训练的神经网络，如何在一块 2017 年款 GPU 上模拟了钾离子通道。
41:42EN → 简体中文Sequoia Capital· 2024年10月22日播客神经网络仍在等待它的热力学OpenAI 研究员 Dan Roberts 谈物理学家为什么不断转向 AI，以及这个领域为什么至今仍缺少相当于理想气体定律的东西。
1:42:16EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月4日播客七个月里 267 篇后续论文：Albert Gu 讲述状态空间模型的革命主持 Nathan LabenzMamba 合著者回顾了五年来的循环模型研究，讲选择性压缩为什么比不断增长的 KV 缓存（KV cache）更有效，以及 Mamba 2 为了让训练更快放弃了什么。
1:54:01EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年6月26日播客一个小网络长出了盐晶体，而训练数据里从来没有它主持 Nathan LabenzTim Duignan 用盐水训练了数万个参数。模型“发明”了一种晶体，还推出了一套连续介质溶剂理论（continuum solvent theory）；而他读博期间花了整整一个博士阶段，也没能手工把这套理论写出来。
1:52:18EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年5月6日播客两周，三十多次编译：Adam Majmudar 如何从零写出一块 GPU主持 Nathan Labenz在《Cognitive Revolution》播客里，Majmudar 带我们走了一遍 TinyGPU：从 SIMD 内核、访存延迟，到能在笔记本上跑起来的开源芯片流程。
1:19:24EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月5日播客一段乱码提示词，能读出 GPT-J 提前三个 token 的规划主持 Nathan Labenz美国东北大学的 Bau 实验室发现，一个 4 万参数的软提示（soft prompt）能读出模型接下来要说的词，而大约十个注意力头（attention head）承载着任务本身。
2:30:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年12月22日播客训练 token 只有 GPT-4 的三十分之一，Mamba 在 Transformer 的主场赢了主持 Nathan Labenz在一期单人紧急节目中，Nathan Labenz 认为，Albert Gu 和 Tri Dao 提出的选择性状态空间模型，是 2017 年以来第一个有资格与 Transformer 分享王座的架构。
35:24EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年8月24日播客 · 2 人对谈《Attention Is All You Need》作者如今像编译字节码一样编译 mRNA主持 Sarah Guo, Elad GilJakob Uszkoreit 谈 Transformer 为什么会胜出、模型为什么把算力花在错的地方，以及药物发现为什么必须从筛选转向生成。
1:40:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月4日播客每秒 30,000 次电压更新：深入 Skydio 的自主技术栈主持 Nathan LabenzHayk Martiros 带 Nathan Labenz 逐一了解一架约 0.9 公斤重的无人机：它能看向四面八方，机上运行十多个神经网络，而且不会被武器化。
1:52:46EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年6月27日播客给神经网络的连接按长度收费，黑箱就拆成了看得见的模块主持 Nathan LabenzMIT 物理学家 Ziming Liu 向 Nathan Labenz 讲解 BIMT，这是一种受大脑启发的训练技巧，能把网络稀疏到用眼睛就能读懂的程度。
1:21:20EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年3月9日播客冻结眼睛和大脑，只训练视神经主持 Nathan LabenzJunnan Li 和 Dongxu Li 向 Nathan Labenz 讲述了 BLIP 如何清洗嘈杂的网页图像说明，以及 BLIP-2 如何在一块 A100 上、不到十天的时间里，把一个冻结的视觉模型接到一个冻结的语言模型上。
3:28:47EN → 简体中文
Lex Fridman· 2022年10月29日播客 · 2 人对谈Karpathy 称训练好的神经网络是复杂的外星造物嘉宾 Andrej Karpathy · 主持 Lex Fridman在 Lex Fridman 的播客上，Andrej Karpathy 拒绝用大脑来做类比，借助 Nick Lane 的化学研究梳理费米悖论（Fermi paradox），并把 Transformer 视为一台通用的可微分计算机。
2:10:08EN → 简体中文Lex Fridman· 2022年7月26日播客 · 2 人对谈Gato 只是开始嘉宾 Oriol Vinyals · 主持 Lex FridmanDeepMind 的 Oriol Vinyals 与 Lex Fridman 聊通用智能体、被丢掉的权重，以及人类水平的通用人工智能（AGI）能否在他有生之年到来。
2:45:10EN → 简体中文Lex Fridman· 2022年1月22日播客 · 2 人对谈青少年二十小时学会开车，汽车却还学不会嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 在 Lex Fridman 的播客里讲明白：自监督世界模型（self-supervised world models）为什么是智能缺失的“暗物质”，以及机器为什么还没到家猫的水平。
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。
2:18:29EN → 简体中文Lex Fridman· 2021年8月8日播客 · 2 人对谈你的大脑皮层，是 15 万个模型在给一只咖啡杯投票嘉宾 Jeff Hawkins · 主持 Lex FridmanJeff Hawkins 对 Lex Fridman 说：智能是学习世界模型的能力，新皮层是成千上万张相互独立的地图在投票，而通往机器智能最快的路径，是对这层皮质做逆向工程。
2:30:30EN → 简体中文Lex Fridman· 2021年7月31日播客 · 2 人对谈成功第一步的谬误嘉宾 Ishan Misra · 主持 Lex Fridman伯克利的 Jitendra Malik 解释了计算机视觉为何仍然看起来很简单、全自动驾驶为何还遥遥无期，以及孩子知道而今天的网络不知道的是什么。加载更多已显示 24 篇，共 101 篇