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35:39EN → 简体中文算力涨了百万倍,带宽只涨 40 倍,Fractile 想修正这个比例主持 Sarah Guo, Elad Gil2022 年夏天,Walter Goodwin 在伦敦创办 Fractile,目标是为全球最大的模型打造速度极快的推理(inference)芯片。
47:22EN → 简体中文从千分之一到 15%:Chai Discovery 把药物设计看作规模问题Joshua Meier 和 Matthew McPartlon 在红杉资本的 Training Data 节目中说明:抗体设计本质上是工程问题,以及他们为什么卖分子 CAD 套件,自己不做药。
49:12EN → 简体中文为 Transformer 写悼词的人,想要一个能在他们度假时继续工作的实验室o1 推理团队的负责人和 Gemini 预训练负责人认为,现在的瓶颈在于架构,单靠堆规模已经解决不了;要替换架构,就得先从自动生成算子内核(kernel)做起。
1:47:38EN → 简体中文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”。
1:13:33EN → 简体中文一万亿个 Token 之后,概念终于落地:Łukasz Kaiser 谈 Transformer 仍然缺什么主持 Jacob Effron《Attention Is All You Need》合著者在 Unsupervised Learning 节目中表示,Transformer 大概率会继续胜出,但它们学习的方式仍然与人不同。
2:25:58EN → 简体中文通用人工智能(AGI)已经到来,造出一个英伟达却还没有嘉宾 Jensen Huang · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与黄仁勋聊了两个半小时,话题涵盖极致协同设计、CUDA、四条规模定律,以及为什么做一家价值 10 亿美元的 AI 公司,比做一家能长久存续的公司更容易。
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。
1:03:00EN → 简体中文每周都能解出新数学题的模型,仍然不是 AGI主持 Jacob Effron前 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 谈规模化为什么依然有效、模型失败后为什么会陷入“绝望”,以及他为什么离开去追求持续学习。
37:00EN → 简体中文为四代 TPU 做芯片布局的 AlphaChip 团队,现在想让每家公司进入无设计(designless)时代Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 在红杉资本的节目上讲述:一个强化学习(RL)布局规划器如何扛住 TPU 团队的怒火,学会画甜甜圈形状的宏单元(macros),最终变成一场赌注:让 AI 来设计芯片,而这些芯片再反过来喂养 AI。
1:18:05EN → 简体中文AI 研究的真正瓶颈是算力,缺的不是点子主持 Jacob EffronNeurIPS 之后,Ari Morcos 和 Rob Toews 与 Jacob Effron 坐下来争论:模型是否遇到平台期、SSI 的保密、OpenAI 的烧钱,以及几项尖锐的 2026 年押注。
39:16EN → 简体中文500 副手套、1000 万条轨迹与一台 1 万美元的家用机器人主持 Sarah Guo, Elad GilSunday Robotics 联合创始人 Tony Zhao 和 Cheng Chi 梳理了可规模化的模仿学习方法,与真正能洗碗的机器之间的差距。
1:48:46ZH刘先明:拆掉语言,让物理 AI 回到数据与动作嘉宾 刘先明 · 主持 张小珺小鹏自动驾驶中心负责人刘先明解释,为什么 VLA 训练中间的语言监督会成为效率瓶颈,以及他如何推动小鹏从自动驾驶团队转向物理 AI。访谈也谈到规模化数据、组织变革、量产安全与自动驾驶的下一阶段。
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。
41:32EN → 简体中文摩尔定律在放缓,英伟达 CTO 仍要每年 10 倍增长Michael Kagan 谈数据中心如何变成一台计算机:答案不只是更多晶体管,还有英伟达以 70 亿美元收购 Mellanox 的那笔交易。
1:02:05EN → 简体中文1 亿美元的研究员与 2000 亿美元的 xAI:AI 圆桌算了一笔账主持 Jacob EffronDatology 的 Ari Morcos 与 Radical Ventures 的 Rob Toews 争论:模型是否进入平台期,强化学习环境(RL environment)创业公司能否撑得久,以及为什么谷歌是他们会选的实验室。
1:09EN → 简体中文关于 GPT-4.5 规模与训练的讨论一位发言者评价 GPT-4.5 的成本、速度与据称遇到的训练挑战。
2:12:04EN → 简体中文从等了五年的电话,到每月 480 万亿 Token嘉宾 Sundar Pichai · 主持 Lex FridmanSundar Pichai 与 Lex Fridman 聊金奈的童年、AI 这套组合拳、搜索、Chrome、Waymo,以及当新闻标题都在说谷歌已经完蛋时,他为什么依然保持镇定。
51:08EN → 简体中文说规模化已撞墙的 Transformer 合著者主持 Jacob EffronCohere CEO Aidan Gomez 在 Redpoint 的访谈中说,一个耗资 1 亿美元的模型,依然是个失忆的天才;而企业 AI 的钱,正集中流向客户支持、研究和后台职能。
1:10:23EN → 简体中文每美元一百万个 Token:为什么 Noam Shazeer 认为推理算力(inference compute)仍未被充分挖掘主持 Jacob EffronTransformer 共同发明人 Noam Shazeer 与 Gemini 研究员 Jack Rae 讲述测试时算力(test-time compute)、Ilya Sutskever 对通用人工智能(AGI)的批评,以及一个四岁孩子如今能给老师讲蜥蜴的故事。
57:41EN → 简体中文一亿个细胞,四个人,三天:生物学的 ImageNet 时刻主持 Sarah Guo, Elad GilVevo Therapeutics 和 Arc Institute 在同一周开源了 Tahoe-100M,以及一个包含 2.3 亿个细胞的图谱,并认为生物学的下一个语言模型是虚拟细胞(virtual cell),而不只是蛋白质折叠模型。
48:18EN → 简体中文Noam Brown:没有硬墙,只有八个数量级的余地主持 Jacob Effron一次 ChatGPT 查询大约一分钱。他说,社会最关心的那些问题,值一百万美元。
44:16EN → 简体中文Cohere 的 Aidan Gomez:模型曲线在变平,如今 2000 万美元就能训出 GPT-4 级模型主持 Sarah Guo, Elad Gil《Attention Is All You Need》的合著者告诉 No Priors,企业应该别再等下一个模型,而是把今天的模型投入生产。
2:40:58EN → 简体中文Zvi Mowshowitz 仍把末日概率(P(doom))定在 60%,并称不更新判断就是自欺主持 Nathan Labenz与《Don't Worry About the Vase》作者的半年回顾,涵盖 Ilya 的 SSI、OpenAI 的 o1、Claude 的电脑操作功能、SB 1047 法案被否决,以及特朗普重返白宫。
5:15:00EN → 简体中文Dario Amodei:这部规模化电影他已经看过太多遍嘉宾 Dario Amodei · 主持 Lex FridmanAnthropic 首席执行官给前沿模型的训练成本和 AGI 算了账,随后把话筒交给塑造 Claude 性格、并研究其权重内部结构的人。
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