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筛选结果

10 篇
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1:56EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年3月28日Matthew Berman 的 AI 模型排名:2026 年 3 月的个人评级Matthew Berman · Forward FutureClaude 在 Berman 的榜单上位居首位;他对开放权重模型和 Llama 4 的看法反映了自己的使用经验及录制时的情况。模型与训练BenchmarksOpen-weight models
40:32EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年8月7日Mark Chen 谈 GPT-5、合成数据与 AI 研究的未来Matthew Berman, Mark Chen · Forward Future2025 年 8 月,OpenAI 研究负责人接受 Matthew Berman 采访,讨论训练、智能体、开放权重发布与评估。OpenAI模型与训练Synthetic data+2
47:05EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年7月21日Logan Kilpatrick 谈 AI 开发者、交互界面与模型的未来Matthew Berman, Logan Kilpatrick · Forward Future在 2025 年 7 月的对话中,Google 的 Logan Kilpatrick 讨论 Windsurf、智能体界面、编程技能、Veo,以及模型与应用支架之间不断变化的边界。AI research编程智能体智能体+2
49:55EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年7月17日Aravind Srinivas 谈 Comet、AI 浏览器与工作的未来Matthew Berman, Aravind Srinivas · Forward FuturePerplexity 首席执行官解释公司为何构建浏览器、如何评估模型,以及他为何预计 AI 会冲击就业。智能体Product StrategyAI Strategy+2
9 张幻灯片22:05EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年6月9日Apple《思考的幻觉》:谜题实验的局限与代码辅助测试Matthew Berman, Ilya Sutskever · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple 的推理模型实验,并用生成的代码测试另一种解决汉诺塔问题的方法。Reasoning & test-time computeBenchmarks评估+1
5 张幻灯片15:33EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月13日潜在空间推理与递归深度:在预测下一个 token 前增加计算Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 研究一个重复内部计算的 35 亿参数模型,并探讨它与语言、规划及思维链的关系。Reasoning & test-time compute模型与训练AI research+2
6 张幻灯片18:57EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年7月9日2024 年 7 月 AI 新闻:小模型、语音工具与 OpenAI 安全问题Matthew Berman, Andrej Karpathy · Forward FutureMatthew Berman 回顾 AI 产品公告、模型评估和安全报道,并分享他对计算未来的预测。AI research模型与训练AI security+2
5 张幻灯片13:30EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年7月2日2024 年 7 月 AI 新闻:智能眼镜、机器人皮肤与模型路由Matthew Berman, Mark Zuckerberg · Forward FutureMatthew Berman 回顾 AI 眼镜的早期构想、机器人演示、生成式视频和 RouteLLM 的模型路由结果。RoboticsAI agents模型与训练+2
27:37EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年6月17日Leo Pekelis:如何将 Llama 3 扩展至百万 token 上下文Matthew Berman, Leo Pekelis · Forward FutureGradient 首席科学家解释长上下文训练、编程场景、推理成本,以及为何检索基准只能说明部分问题。上下文工程模型与训练Inference+2
5 张幻灯片22:17EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月21日Q* 传闻、能量模型与推理研究Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 审视一份未经证实的匿名 Q* 描述,并将其中的想法与训练语言模型进行推理的已发表研究作比较。Reasoning & test-time compute模型与训练AI research+2