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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。
2:06:41EN → 简体中文把 J-space 清零,模型的隐藏目标在第一个 Token 上就亮了主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的每周精选:Anthropic 的全局工作空间(global workspace)论文、AI 超级预测者、开放的视频世界模型,以及一款把推理当作数据搬运问题来解的芯片。
1:47:38EN19 Neurons Can Drive a Car. Liquid AI Wants Foundation Models on Every Chip主持 Nathan LabenzRamin Hasani traces liquid neural networks from a worm's 300-cell brain to a 600-megabyte model that will talk from inside a Mercedes, and explains why architecture search now beats architecture avengers.
2:59:44EN → 简体中文两门濒危语言难倒了 Transformer,嵌套学习给模型加上“睡眠”按钮主持 Nathan LabenzGoogle 研究员 Ali Behrouz 向 Nathan Labenz 讲解,语言模型要获得真正的持续学习,不能只堆叠层数,还要堆叠更新频率,并加入一个离线的睡眠阶段。
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。
1:49:53EN → 简体中文别跟反向传播硬碰硬:Goodfire 押注设计模型学什么主持 Nathan LabenzDan Balsam 和 Tom McGrath 再次做客 The Cognitive Revolution,带来了 1.5 亿美元(150 million)的 B 轮融资、一条名为“意向性设计”(intentional design)的新研究支柱,以及一条给想要引导训练的人的规则:别再试图用蛮力压过梯度下降。
1:34:29ENThree IMO Golds Missed the Same Problem. Harmonic Wants Math to Compile主持 Nathan LabenzVlad Tenev and Tudor Achim built Aristotle to emit Lean proofs a kernel can check—and they argue that is how mathematical superintelligence stays trustworthy.
1:04:51EN125 million cells took a decade. The next billion takes months主持 Nathan LabenzMark Zuckerberg and Priscilla Chan on pairing a frontier biology lab with a frontier AI lab so models train on data that was designed for them.
2:25:10EN → 简体中文微调没有死,却把一个乐于助人的模型变得邪恶了主持 Nathan LabenzNathan Labenz 谈为什么大多数工作改由提示词完成而不再微调,涌现式错位(emergent misalignment)到底揭示了什么,以及他如何看待工作、全民基本收入(UBI)和通用人工智能(AGI)。
1:55:12EN → 简体中文28,000 份文献、一个 30 亿参数的模型、22 个人:天主教 AI 的技术账本主持 Nathan LabenzLongbeard 首席执行官 Matthew Harvey Sanders 在 The Cognitive Revolution 节目中讲述,一支使命驱动的团队如何让模型与天主教训导对齐,以及为什么微调还不够用。
1:29:30EN → 简体中文2500 个化合物,51% 的命中率:一个小型图网络如何找到新抗生素主持 Nathan LabenzMIT 的 Jim Collins 向 Nathan Labenz 讲述:一个没有正式经费的 2018 年项目,加上二元生长抑制标签和 Chemprop 图网络,如何从实验室根本无法人工筛查的化学空间中找出新抗生素。
1:01:49ENChatGPT's Co-Creator Left to Put Nature in the Reward Loop主持 Nathan LabenzLiam Fedus and Ekin Dogus Cubuk on why language models still fail at physics, why literature data is too noisy to train on, and why Periodic Labs is aiming at a 200K superconductor.
1:22:07ENEvery payment is a frame in a movie. Stripe’s foundation model took card-testing detection from 59% to 97%主持 Nathan LabenzEmily Sands, Stripe’s head of data and AI, explains how a domain-specific payments model, shared embeddings, and mixed rules turn a $1.4 trillion network into compounding advantage.
2:02:17ENSAEs Find the Nouns. Parameter Decomposition Looks for the Verbs主持 Nathan LabenzGoodfire's Lee Sharkey argues that sparse autoencoders recover a network's variables, not the algorithms those variables run, and shows how stochastic parameter decomposition tries to recover the computations themselves.
38:10ENPlus Five for Format, Plus Ten if It Compiles主持 Nathan LabenzPredibase CEO Dev Rishi explains how reinforcement fine-tuning, production feedback, and narrow specialist models turn one-off training into systems that keep learning.
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。
1:37:05EN → 简体中文一位代数几何学家辞去终身教职,因为碗形的损失曲线图是假的主持 Nathan LabenzTimaeus 的 Jesse Hoogland 和 Daniel Murfet 认为,真正决定神经网络如何学习、如何泛化、又如何出错的,是损失景观中的奇点,而不是每份幻灯片里那些平滑的山谷。
1:54:08EN → 简体中文为什么 Anthropic 的第一笔投资给了一家为神经网络造显微镜的公司主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Dan Balsam 和 Tom McGrath 认为,机制可解释性(mechanistic interpretability)如今已经有了一个准范式,留着两道顽固的缺口,还有三款今天就值得推出的产品。
2:12:00ENGradient Descent at Test Time: Titans Pushes LLM Context to 10 Million Tokens主持 Nathan LabenzA Cornell PhD student's neural memory module holds about 70% accuracy where GPT-4's scores fall off a cliff.
1:14:11ENThe Reasoning Curve Was Smooth All Along: Gemini 2.5's Jack Rae on Thinking, Memory, and AGI主持 Nathan LabenzDeepMind's thinking-and-inference lead explains why RL-for-reasoning felt sudden, why Gemini shows raw chain of thought, and why a million-token window still is not memory.
1:43:54ENA Year to Grow a Brain Organoid, an Hour to Simulate It主持 Nathan LabenzStanford postdoc Siyu He tells Nathan Labenz how Squidiff and CORAL move single-cell and spatial experiments into the computer — and where the models still cannot go.
1:56:38EN → 简体中文o3 把 ARC 得分从 20% 拉到 87%,Nathan Labenz 勾勒早期超级智能主持 Nathan Labenz在 Consistently Candid 节目里,《The Cognitive Revolution》的主持人认为,到 2026 年数学和编程就会达到超人水平;而一个推理核心,加上专门掌握“直觉物理”的专家模型,可能已经够用了。
1:48:20EN → 简体中文从 15% 到 70%:DeepSeek-R1 把强化学习的底牌摊了出来主持 Nathan Labenz2025 年美国总统就职日当天,DeepSeek 和月之暗面放出了推理模型的成果。在 Nathan Labenz 看来,这证明强化学习的配方简单、公开,而且仍在持续攀升。
1:40:22ENTwenty-atom crystals taught an AI the physics of a heartbeat主持 Nathan LabenzOrbital Materials' Jonathan Godwin and Tim Duignan tell Nathan Labenz how a neural network trained on tiny crystals simulated a potassium ion channel on a single 2017 GPU.
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