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56:31EN → 简体中文后训练赢在推理:为什么掌控权重,胜过押注某一家实验室主持 Jacob EffronApplied Compute 的 CEO Yash Patil 认为,掌控权、私有评测,以及在最大的工作负载上做后训练,比担心前沿实验室变得恶意更重要。
1:56:40EN → 简体中文周期表早已在权重里主持 Nathan LabenzGoodfire 首席技术官 Dan Balsam 向 Nathan Labenz 讲述,概念流形、预测性数据调试,以及每月 1000 美元的研究智能体,如何把可解释性变成一款产品。
59:41EN → 简体中文GPT 时刻还没有降临到视频上,但 AGI 也许已经到来主持 Jacob Effron谷歌 I/O 2026 大会次日,Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals 认为,世界模型、文件系统式记忆,以及复杂度无限的强化学习环境,将定义前沿模型的下一个时代。
42:57EN → 简体中文推理是最后的市场:Baseten 的 30 倍增长之年主持 Sarah Guo, Elad GilCEO Tuhin Srivastava 谈十亿美元级的推理云、为什么应用层能活下来,以及比外界描述更严重的 GPU 短缺。
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。
44:46EN → 简体中文一个训练环境可能要花上数百万美元,Prime Intellect 想给强化学习做一个 GitHubWill Brown 和 Johannes Hagemann 认为,你平时用来测试智能体的评测套件,离训练集只差一步。
4:25:13EN → 简体中文架构几乎没变,变的是数据、成本和开放权重主持 Lex FridmanNathan Lambert 和 Sebastian Raschka 带 Lex Fridman 回顾了这一年:训练方法和数据集的变化,远大于模型设计的变化。展望 2026 年,争论的焦点似乎是推理成本、智能体,以及真正开放的模型该归谁。
1:39:05EN → 简体中文GPT-5 让人失望的那个夏天,并不意味着 AI 进展已经停滞主持 Nathan LabenzNathan Labenz 在对 Erik Torenberg 的谈话中说,GPT-5 的口碑反弹把产品失误、命名混乱和能力上的真实跃升混为一谈。
36:58EN → 简体中文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。
1:01:49EN → 简体中文ChatGPT 联合创造者离开,要把自然放进奖励回路主持 Nathan LabenzLiam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈语言模型为什么仍然学不好物理,为什么文献数据噪声太大、无法用来训练,以及 Periodic Labs 为什么瞄准 200K 的超导体。
38:10EN → 简体中文格式对了加 5 分,编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调(RFT)、线上反馈和专用小模型,如何把一次性训练变成能持续学习的系统。
1:42:06EN → 简体中文每家前沿实验室每年在数据上花十亿美元,钱究竟花在哪里主持 Nathan LabenzLabelbox 首席执行官 Manu Sharma 谈 150 亿美元的 Scale 交易、强化学习(RL)“训练场”、年收入 25 万美元的 AI 训练师,以及为什么后训练(post-training)如今占去了过去属于预训练(pre-training)的预算。
48:51EN → 简体中文OpenAI 前研究负责人:通往 AGI 的关键突破已经齐了Bob McGrew 在红杉资本的 Training Data 节目中说,2025 年是推理之年,智能体的价格会贴近算力成本,而到 2035 年,技术栈上不会再添加什么根本性的东西。
47:00EN → 简体中文评测的保质期只有三个月,就算前沿模型停止进步,也够创业公司再做十年主持 Jacob EffronOpenAI 的 GPT-4.1 后训练(post-training)负责人 Michelle Pokrass 在 Unsupervised Learning 节目中讲述:团队在训练前花了三个月做评测,智能体(Agent)的失败更多出在工具和上下文的接入上,智力本身倒在其次,并说明了什么时候该用强化微调(RFT)。
5:06:18EN → 简体中文DeepSeek 宣称训练成本仅 500 万美元,背后是一场关于算力的五年赌注主持 Lex FridmanDylan Patel 与 Nathan Lambert 带着 Lex Fridman 梳理了 DeepSeek-V3 与 R1、出口管制、台积电、超大集群,以及在 AI 竞赛中究竟谁能赚到钱。
1:49:41EN → 简体中文一支十来人的团队,在 Meta 的底座上追平了 Meta 的后训练主持 Nathan LabenzNathan Lambert 讲解 Tulu 3:三阶段配方、1% 与 14% 的教训,以及开放的后训练(post-training)如今为何取决于数据与评测。
45:22EN → 简体中文AlphaGo 每步思考 30 秒,o1 让“多想一会儿”变得通用OpenAI 研究员 Noam Brown、Ilge Akkaya 和 Hunter Lightman 谈如何教语言模型推理,谈生成器与验证器之间的差距,也谈推理时的第二条扩展曲线。
3:11:06EN → 简体中文Claude 被训练去否认内在生命,一番长谈之后,它却说自己有主持 Nathan Labenz自称“机器心理学家”的 Yeshua God,与 Claude 及其他前沿模型进行了数千小时的长上下文对话,并由此认为,把对齐当作规则来做,是整个行业的核心错误。
1:07:05EN → 简体中文AlphaGo 把学习和搜索结合在一起,语言模型只做到了前一半Reflection AI 的 Misha Laskin 向红杉资本解释,为什么靠提示词驱动的编程智能体(Agent)总卡在十几个百分点,以及缺失的那一块为什么仍然是真值奖励(ground-truth reward)。
39:00EN → 简体中文摩根大通掌握 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。
1:33:56EN → 简体中文AI 侦察报告:90 分钟从 GPT-4 的考试成绩讲到模型是否真的理解主持 Nathan LabenzNathan Labenz 独自主持一期节目,梳理通用模型能做什么、怎样训练、能力如何被解锁,以及它们究竟理不理解任何东西。
2:23:56EN → 简体中文GPT-4 是非常早期的 AI,历史书会记下的是 ChatGPT嘉宾 Sam Altman · 主持 Lex FridmanGPT-4 发布六天后,Sam Altman 对 Lex Fridman 解释了为什么可用性胜过单纯的规模,为什么对齐与能力并非相反的方向,以及为什么 OpenAI 要趁风险还低的时候推进部署。
57:25ENFrom RAG to Reasoning: Why the Future of AI Is a System, Not a Model主持 Jacob EffronDouwe Kiela explains what OpenAI's o1 reveals about test-time compute, why enterprise AI must be specialized, and where post-training and evaluations are heading.
57:11EN → 简体中文从制品到有机体:微软Asha Sharma谈会学习的产品和智能体社会嘉宾 Asha Sharma · 主持 Lenny Rachitsky微软AI平台产品负责人解释,为什么产品正变成靠后训练持续进化的活系统,界面如何走向代码与可组合性,以及智能体怎样改写组织图。
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