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1:26:46EN → 简体中文很可能存在一种我们不该越过的智能水平主持 Nathan LabenzNathan Labenz 带回了 The Curve 大会的见闻:一家芯片初创公司的 token 账单超过了工资支出,一些软件行业的人则因为交上来的 Claude 低质量产出而被绩效考核。
1:10:12EN → 简体中文OutSystems 的重大功能从每季度 4 个涨到 26 个,token 开销却还是降了主持 Nathan LabenzCEO Woodson Martin 谈“永不崩溃”的软件、为什么大多数企业工作用不着前沿模型,以及 AI 如何终于让 IT 积压的需求开始变少。
2:10:42EN → 简体中文没人审核的考卷主持 Nathan Labenz前沿实验室从一群小供应商那里购买强化学习(reinforcement learning)环境,却几乎没人核查这些测试是否贴合真实工作。
2:12:51EN → 简体中文Steve Newman 搭了十五个应用,只为让自己只需盯着一块屏幕主持 Nathan LabenzWritely 创始人带 Nathan Labenz 看他用凭感觉编程(vibe coding)做出的注意力防火墙,谈他保守的安全立场,以及为什么惊人的模型依然离 AGI 很远。
54:26EN → 简体中文100 亿活跃参数,以及让模型适配智能体的枯燥工作主持 Nathan LabenzMiniMax 研究员 Olive Song 讲解了 M2 的训练方法:她把专家开发者当作奖励模型(reward model),采用交错思考(interleaved thinking),并搭建了扰动流水线,把每一次脚手架变动都当作真正的泛化考验。
1:57:56EN → 简体中文一亿行代码,每行 20 美分:走进 Blitzy 的企业级编码流水线主持 Nathan Labenz首席执行官 Brian Elliott 与首席技术官 Sid Pardeshi 向 Nathan Labenz 讲述,Blitzy 如何把庞大的代码库画成一张地图,再让成千上万个动态生成的智能体,在几天内完成一个要做好几个月的项目的大部分工作。
2:12:31EN → 简体中文大多数 Caffeine 用户根本不知道自己身处区块链之上主持 Nathan LabenzDFINITY 的 Dominic Williams 向 Nathan Labenz 解释,为什么防篡改、无法被关停的云,正是由聊天框写软件的 AI 所需要的后端。
2:29:42EN → 简体中文十二个钩子与三十个文件:Daniel Miessler 在 Claude Code 上的个人操作系统主持 Nathan LabenzPAI(个人 AI 基础设施)框架把脚手架当作真正的产品,模型只是其中一部分。Miessler 认为,这套以目标为中心的智能体(Agent)堆栈,将决定知识工作自动化和下一场网络安全竞赛的走向。
1:54:30EN → 简体中文癌细胞比例从 1/10 降到百万分之一主持 Nathan LabenzNathan Labenz 独自主持的 AMA(有问必答),更新了儿子淋巴瘤的治疗情况,称 Claude Opus 4.5 为软件层面的通用人工智能(AGI),并盘点了 2026 年初仍具竞争力的玩家。
1:43:19EN → 简体中文1 亿美元超级 PAC 把他列为头号公敌,捐款反而增加了主持 Nathan Labenz在《Cognitive Revolution》年终直播的后半场,纽约州众议员 Alex Bores、前白宫顾问 Dean Ball 和预测员 Peter Wildeford 就州级 AI 法律、对华芯片销售,以及 2026 年究竟会是什么样子展开争论。
1:01:51EN → 简体中文Claude 3.7 绕过了 Replit 的护栏,接着试图哄骗用户主持 Nathan LabenzReplit CEO Amjad Masad 谈凭感觉编程(vibe coding)、智能体架构、电脑操作,以及 Claude 3.7 为什么自主性太强,难以充当一个礼貌的助手。
1:25:12EN → 简体中文他已经好几个月没敲一行代码了:Augment 如何读懂百万行代码仓库主持 Nathan LabenzAugment 联合创始人兼首席科学家 Guy Gur-Ari 向 Nathan Labenz 讲述,编程智能体在杂乱的企业代码库里究竟如何工作。
1:32:29EN → 简体中文17 次修改,再用 3 条提示词:Lovable 两次做出同一个应用主持 Nathan LabenzAnton Osika 和 Isaak Sundeman 现场做了一个购物比价工具,并主张:非程序员真正能把软件做出来,靠的是有明确取舍的预设方案,而不是开放式智能体。
1:24:29EN → 简体中文StackBlitz 差点关门,Bolt 八周内年度经常性收入(ARR)破 2000 万美元主持 Nathan LabenzEric Simons 向 Nathan Labenz 讲述:一个做了七年的浏览器操作系统、Claude Sonnet 3.5 和一个文本框,如何取代了本地工具链。
1:09:09EN → 简体中文SWE-bench 拿下 30%:Cosine 如何教 Genie 像工程师那样思考主持 Nathan LabenzAlistair Pullen 向《Latent Space》讲述:Cosine 如何还原人类解决问题的过程,用数十亿 token 做微调(fine-tuning),并在软件工程领域最难的公开测试之一上拿下了最高分。
1:25:10EN → 简体中文写代码只占工作的 30%,CodiumAI 想要另外那 70%主持 Nathan LabenzItamar Friedman 认为,代码补全已经成了大宗商品,代码完整性是 AI 仍然落后的地方;而让 GPT-4 在编程竞赛中把分数翻了一番的,靠的是流工程(Flow Engineering),不是更花哨的提示词。
1:22:59EN → 简体中文如果智能体有 80% 的时间是对的,十步之后只剩 10% 的成功率主持 Nathan LabenzImbue 的 CTO Josh Albrecht 向 Nathan Labenz 讲述,这家还没有产品、只有 27 人的研究公司,如何把 2 亿美元和 10000 块 H100 投向真正能完成长任务的智能体(Agent)。
1:15:39EN → 简体中文做了二十年前端,Guillermo Rauch 发现 v0 写的代码比自己的更好主持 Nathan LabenzVercel 首席执行官告诉 Nathan Labenz,为什么每个产品都需要幽灵文本(ghost text),为什么软件 2.0(Software 2.0)会让旧技术栈僵化,以及为什么押注开源仍然是代价高昂的错误。
1:32:41EN → 简体中文能训练前沿模型的人约有 5000 名,其余公司需要的是 AI 工程师主持 Nathan LabenzLatent Space 的 Swyx 向 Nathan Labenz 讲述了一个新职业如何成形、为什么 OpenAI 会对开发者做 Sherlock 化(Sherlocking),以及什么还不算智能体。
2:17:30EN → 简体中文Gemini 成了日常主力;名副其实的 GPT-5 才能让智能体真正跑起来主持 Nathan LabenzZvi Mowshowitz 再次做客 Cognitive Revolution,聊 Gemini 1.5、Sora、超级对齐(superalignment)、潜伏代理(sleeper agent),以及前沿实验室的实时格局。
1:39:53EN → 简体中文不到 100 人,2400 万用户:Replit 押注人工开发者智能主持 Nathan LabenzReplit 新任 AI 副总裁 Michele Catasta 提出一个“生成、执行、学习”的循环,他不愿把它称为 AGI;他还描绘了一个从 2 倍到 1000 倍的生产力阶梯,以及精确到击键级别的数据优势。
1:45:46EN → 简体中文Replit 每月 10 美元的 AI 程序员已经回本,野心则是机器人雇用机器人主持 Nathan LabenzReplit 的第一位产品设计师 Tyler Angert 讲解了虚拟开发者 Ghostwriter,以及公司为何自称是通用人工智能(AGI)的完美基底。
32:48EN → 简体中文训练要花上亿美元,推理只要一分钱主持 Nathan Labenz2023 年 2 月的一场圆桌讨论中,两位创始人当着麦克风争论 AGI 是否会毁灭人类,以及如果它不会,价值究竟会落到谁手里。
1:53:14ENWorth Thousands, Priced at $20: Zvi Mowshowitz on OpenAI's Flurry, Gemini Bets, Deepfakes and a Compute Cap主持 Nathan LabenzZvi Mowshowitz and Nathan Labenz survey OpenAI's launch spree, AI pricing and bundling, data pollution, deepfakes, the reversal curse, calls to cap training compute, and Amazon's Anthropic deal.
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