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40:32EN → 简体中文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。
15:13EN → 简体中文Absolute Zero:用自行生成的编程任务训练推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2025 年的论文:预训练语言模型利用可验证的反馈,自行提出并解决编程任务。
13:39EN → 简体中文基于访谈的 AI 代理能够预测人的哪些行为Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评析一项 2024 年研究:研究人员利用对 1,052 名参与者的访谈,模拟他们的调查回答和决策。
15:50EN → 简体中文Llama 3.1:Meta 的 405B 模型与开放权重生态Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Meta 于 2024 年 7 月发布的模型、较小版本、所报告的基准、合成数据和 Llama Stack 提案。
6:28EN → 简体中文早期 GPT-3.5 微调流程演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示在 Colab 中生成合成样例,并训练模型采用特定语气。
13:19EN → 简体中文测试 WizardLM 70B:配置、编码与推理结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用一组非正式的编码、写作、算术和逻辑提示词测试量化后的 Llama 2 系列模型。
19:38EN → 简体中文Orca:用 GPT-4 的解释教会较小模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Microsoft Research 2023 年的 Orca 论文,以及用教师模型的详细回答训练 130 亿参数模型的方法。









