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1:04:50EN → 简体中文AI 可独立完成的工作时长每四个月翻一番,学校应据此规划主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》主持人 Nathan Labenz 在面向 K-12 教育工作者的演讲中指出,真正应该重塑学校思路的数字是任务时长,它比聊天质量更值得关注。
1:53:50EN → 简体中文修订一套课程要五年,AI 不会等待主持 Nathan LabenzJohan Falk 是一位从教师转为分析师的瑞典人,他认为,比起给每间教室配一位辅导老师,AI 素养和 AI 陪伴更为紧迫。
1:22:31EN → 简体中文每天两小时,做到第 99 百分位:Alpha School 如何让“两个标准差”成真主持 Nathan LabenzMacKenzie Price 讲述 Alpha School 如何靠自适应应用,每天两小时就学完核心学科,成绩仍超过增长模型的预测。学校用的并非聊天机器人。
51:19EN → 简体中文Sal Khan 的 15 美元 AI 家教用户已达 140 万,让孩子真正用起来才是产品主持 Jacob Effron可汗学院创始人在 Redpoint 的节目中讲到:为什么 AI 家教仍然无法独自教会大多数学生,以及在 860 亿美元的补课热潮之后,学区为什么愿意每人每年付 15 美元。
1:23:40EN → 简体中文9 美元的辅导老师,偏不直接给答案主持 Nathan Labenz可汗学院用五个月的 GPT-4 抢先体验资格打造了 Khanmigo,这是一款苏格拉底式辅导工具,在该模型发布当天上线。
2:02:45EN → 简体中文偷代码:让算法跑起来本身一分不给主持 Lex FridmanCharles Isbell 和 Michael Littman 与 Lex Fridman 聊了为什么机器学习不只是统计,为什么挣扎必须保有希望,以及 6600 美元的在线硕士到底卖的是什么。
1:09:31ENThe Staircase to an AI Tutor: Connor Wick on Speak, Moats, and Voice-First Learning主持 Jacob EffronHow Speak's CEO is building a fluency product one model-capability step at a time, from specialized speech models to evals, pricing, and the future of education.
1:55:28EN → 简体中文提前排好棋路:Peter Deng 如何把产品做到数十亿人主持 Lenny Rachitsky做过 ChatGPT、Instagram、Uber 和 Facebook 产品负责人的 Peter Deng,讲他如何扩规模、组团队,以及招来六个月后不再需要他指挥的人。
1:02:06ENDeep Learning for Self-Driving Cars: Why Edge Cases and Human Nature Are the Real Problem主持 Lex FridmanLex Fridman opens MIT's 6.S094 with a tour of what deep learning is, how it works, what it has achieved and where it still breaks, framed around autonomous vehicles.







