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17:42EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月21日更快的模型，真的更快吗？要看任务做完没有，而不是 token 有多快Morgan Suo · MiniMaxMiniMax 的 Morgan Suo 逐一拆解 M3.1 Flash 内部的工程改动，追问用户真正关心的问题：分析师要的那份活，是不是真的做得更快、更便宜、也更对了？
1:26:46EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月8日播客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。
56:31EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年10月6日播客后训练赢在推理：为什么掌控权重，胜过押注某一家实验室主持 Jacob EffronApplied Compute 的 CEO Yash Patil 认为，掌控权、私有评测，以及在最大的工作负载上做后训练，比担心前沿实验室变得恶意更重要。
2:19:30EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月5日播客调查人员只获准六天，protein 一词只出现过一次主持 Nathan LabenzCognitive Revolution 一周的晨间节目，内容涉及 OpenAI 的智能体群体事件、GPT-6 Astra 的循环 Transformer，以及暂停之争是否已经结束。
2:06:41EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年7月9日播客把 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。
1:26:16EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年5月9日播客毫秒级竞价：Criteo 如何为十亿个匿名用户画像出价主持 Nathan LabenzCriteo 的 CTO 和 AI 实验室负责人讲解了毫秒级竞价、从 DeepKNN 到基础模型的技术栈，以及为什么实时的商品目录仍然胜过冻结的 LLM。
1:57:29EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年4月4日播客前沿视觉模型得分 12.5%：Joseph Nelson 谈计算机视觉的真实水位线主持 Nathan LabenzRoboflow 的首席执行官向 Nathan Labenz 解释，视觉为何仍落后于语言，如何把 SAM 3 蒸馏成温布尔登可用的边缘模型，以及美国为何几乎从未在开源视觉上领先。
4:25:13EN → 简体中文
Lex Fridman· 2026年1月31日播客架构几乎没变，变的是数据、成本和开放权重主持 Lex FridmanNathan Lambert 和 Sebastian Raschka 带 Lex Fridman 回顾了这一年：训练方法和数据集的变化，远大于模型设计的变化。展望 2026 年，争论的焦点似乎是推理成本、智能体，以及真正开放的模型该归谁。
0:24ENMatthew Berman Checks His Clawdbot Token CostsMatthew Berman · Forward FutureA short usage check reveals unexpectedly high model spending over two days.
1:22:07EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年9月25日播客把支付看作影片中的镜头：Stripe 基础模型让卡片测试的检出率从 59% 升至 97%主持 Nathan LabenzStripe 数据与 AI 负责人 Emily Sands 解释：一个面向支付领域的模型、共享的向量表示，以及规则与模型的混合，如何把一个 1.4 万亿美元的网络变成复利式的优势。
1:32:47EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年9月13日播客Transformer 论文共同作者想做一个无人持有的 1.6 亿美元模型主持 Nathan LabenzIllia Polosukhin 在节目中向 Nathan Labenz 讲述，NEAR 如何把一个支付难题，变成了一整套用于隐私推理、收益共享式训练和 AI 智能体的技术栈，而这些智能体仍然要向法院负责。
59:06EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年9月10日播客推理成本降了 100 倍，Tri Dao 说还能再降 10 倍，英伟达 90% 的份额守不住主持 Jacob EffronFlashAttention 作者、Together AI 首席科学家谈为什么硬件可移植性是个神话，Claude Code 如何把他的效率提升到原来的 1.5 倍，以及为什么工作负载会瓜分芯片市场。
17:51EN → 简体中文2025 年 8 月 AI 新闻：Claude for Chrome、新模型与 AI 基础设施Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾浏览器智能体预览版、模型发布、有关 Apple 的讨论报道，以及推理和天气研究。
38:10EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月16日播客格式对了加 5 分，编译通过再加 10 分主持 Nathan LabenzPredibase 首席执行官 Dev Rishi 讲述强化微调（RFT）、线上反馈和专用小模型，如何把一次性训练变成能持续学习的系统。
2:12:00EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月15日播客测试时的梯度下降：Titans 把大语言模型（LLM）的上下文推到 1000 万个 Token主持 Nathan Labenz在 GPT-4 的成绩断崖式下跌的地方，这位康奈尔大学博士生的神经记忆模块仍能保持约 70% 的准确率。
45:06EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年3月5日播客Mike Schroepfer：AI 的瓶颈是电力，一艘超级油轮装的聚变燃料就够美国用一年主持 Jacob EffronMeta 前首席技术官（CTO）对 Redpoint 说，超大规模云厂商（hyperscaler）的需求为何是气候故事的核心，Llama 的本质为何是一场“获取”布局，以及明天的 CTO 为何依然取决于优先级队列（priority queue）。
1:24:57EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年1月21日播客50000 块 GPU 的上限，和 1700 块芯片的漏洞主持 Jacob EffronSemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 梳理 AI 扩散规则、中国的算力困境，以及 xAI 如何在孟菲斯一座封闭的家电工厂里搭起一个 100000 块 GPU 的集群。
30:29EN → 简体中文研究者如何理解 o1 式推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇关于策略初始化、奖励、搜索和强化学习的综述，以及推理模型面临的开放问题。
55:50EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2024年12月16日播客不会只有一个模型：Fireworks 押注数百个小型专家主持 Jacob EffronPyTorch 老兵 Lin Qiao 认为，推理是一个复合 AI 系统（compound AI system），超大规模云厂商（hyperscaler）无法靠砸钱绕过；真正有市场反响的产品，依然保留了“人在回路中”（human-in-the-loop）的环节。
0:54EN → 简体中文初探 OpenAI o1 Preview：让模型花更多时间推理Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 o1-preview 和 o1-mini，并尝试用 Python 游戏提示词测试模型。
1:42:16EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月4日播客七个月里 267 篇后续论文：Albert Gu 讲述状态空间模型的革命主持 Nathan LabenzMamba 合著者回顾了五年来的循环模型研究，讲选择性压缩为什么比不断增长的 KV 缓存（KV cache）更有效，以及 Mamba 2 为了让训练更快放弃了什么。
13:18EN → 简体中文在双 RTX 6000 工作站上测试本地 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 Dell 和 NVIDIA 提供的 Dell Precision 塔式工作站上测试语言模型、并发推理和图像生成。
1:42:17EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月20日播客最便宜的推理服务商，才是最危险的主持 Nathan LabenzFireworks AI 的两位联合创始人 Lin Qiao 和 Dmytro Ivchenko 解释了补贴出来的 GPU 账单为什么会消失，低秩适配（LoRA）服务如何能把成本降低百倍，以及真正值得在意的对手为什么是 OpenAI。
14:11EN → 简体中文2024 年的 LM Studio：本地模型、并行推理与本地 APIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示模型下载、硬件设置、JSON 输出，以及如何提供多个本地模型的服务。
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