筛选结果
34 篇排序
1:25:56EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月17日播客Claude 改了密码，方向盘早就可有可无主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Prakash Narayanan 这一周聊了：能把你锁在门外的智能体，否认自己有感受却又在行为上回避的模型，以及用形式化证明找到 Linux 漏洞的故事。
2:00:51ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月10日播客Resample Every Token and You Can Watch the Model Decide主持 Nathan LabenzGoodfire's Eric Bigelow on forking paths, in-context learning, and why chain-of-thought monitoring is getting harder to trust.
2:13:09EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年8月26日播客一条思维链，1 亿 Token：强化学习真让人上瘾主持 Nathan LabenzApollo Research 的 Bronson Schoen 谈追逐奖励的模型、模型自创的俚语，以及为什么思维链监控救不了我们。
1:56:40EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年8月8日播客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。
1:57:46EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年6月27日播客意识 30%、蜜蜂 47%、人员更替 80%：用数字衡量 AI 正在变成什么主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的周度精选，先从 Cameron Berg 谈模型内部开始，再拉远到“逐步剥夺人类权力”（gradual disempowerment）、欧洲的两难处境，以及围绕智能体（Agent）重新搭建业务的公司。
1:22:36EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年6月6日播客一千名研究员、一百万个 AI：前沿实验室开始谈论刹车主持 Nathan Labenz《AI in the AM》的第一周跟踪了 OpenAI 的时间表：今年推出 ML 实习生模型，2028 年初出现人类水平的 AI 研究员。同时还有一场闭门会议，实验室在会上承认，将来也许需要一起放慢速度。
3:36:29EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年4月23日播客Claude 给自己的福利打了 4.49 分：首个越过中性线的版本主持 Nathan LabenzCameron Berg 再次做客《The Cognitive Revolution》，梳理六个月来在内省、功能性情绪和模型福利（model welfare）方面的研究，并介绍一项尚未发表的案例：学习与感受也许是同一种现象。
1:44:15EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年4月1日播客Nathan Labenz 的 p(doom) 在 10% 到 90% 之间，他却仍然比较乐观主持 Nathan Labenz五年前，预计 2035 年前实现 AGI 会被视为极端激进。在 The Intelligence Horizon 节目里，这位《The Cognitive Revolution》主持人解释了，同样的预测为何如今听起来却像是看空，以及他为什么仍然认为纵深防御的策略，或许能让社会保持在正轨上。
1:49:53EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年3月5日播客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。
2:27:18EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年11月5日播客调低 AI 的欺骗旋钮，它就开始报告自己的体验主持 Nathan LabenzAE Studio 的 Cameron Berg 向 Nathan Labenz 讲述：在 Llama 3.3 70B 上压制欺骗特征后，模型对自身主观体验的自我报告推向了接近 100%。
1:28:17ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年9月20日播客Adam Gleave's Three Capability Tiers: Attack Agents in 5–7 Years, Fully AI Companies Around Year 14主持 Nathan LabenzFAR.AI and the UK AI Security Institute stacked adversarial attacks on frontier safeguard pipelines and found many breakthroughs were engineering failures, not a verdict against defense in depth.
3:14:49EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年9月6日播客今年夏天，什么都没有突破曲线：Zvi 为什么拉长了 AGI 时间表主持 Nathan Labenz这是 Zvi Mowshowitz 第十次做客《The Cognitive Revolution》播客。他认为 GPT-5 和国际数学奥林匹克（IMO）金牌都在既有趋势之内，而芯片政策、能源问题和强化学习让他的末日概率（p(doom)）微微上调。
2:02:17ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年8月27日播客SAEs 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.
1:37:05EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年6月19日播客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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月29日播客为什么 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。
1:19:10ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月11日播客A Robot-Arm Shot That Took Months Now Lives in a Prompt主持 Nathan LabenzLuma Labs’ Amit Jain and Jiaming Song on Ray 2, few-shot camera concepts, and why they think video models sit on the path to multimodal AGI.
2:33:39EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月27日播客攻击者后出手：Nicholas Carlini 为什么总能攻破 AI 防御主持 Nathan Labenz谷歌 DeepMind 安全研究员谈简单的损失函数、70% 的稳健准确率，以及为什么修复必须落在系统层面，单靠模型本身不够。
2:09:55ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月18日播客The Attacker Won All 70 Rounds Against Mind-Reading Defenses主持 Nathan LabenzLuke Bailey, Erik Jenner, and Scott Emmons walk through a 50-page paper showing that probes, out-of-distribution detectors, and sparse autoencoders can be bypassed while the model still does the harm.
1:01:53ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年12月18日播客Humans Wrote 1.3 Percent of the Tokens. The AI Lab Still Designed Working Nanobodies.主持 Nathan LabenzStanford's James Zou describes a GPT-4o research group that invented a protein-design pipeline for under $100 — and a sparse autoencoder that pulled an undocumented motif out of ESM-2.
2:37:47EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月19日播客写出 GELU 的实习生，如今想出“人类最后的考试”主持 Nathan LabenzDan Hendrycks 谈激活函数、五年期的基准测试（benchmark）、扩大规模也无法消除的越狱，以及为什么要层层叠加防御，因为没有哪一层防御值得完全信任。
1:52:00EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年8月17日播客每个概念都得靠 4096 个数字来承载，Goodfire 想要的是旋钮主持 Nathan LabenzDan Balsam 和 Tom McGrath 解释稀疏自编码器（sparse autoencoder）如何拆开语言模型的残差流（residual stream），以及一家公益性公司为什么想把这件事做成产品。
2:04:15ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年8月14日播客A parrot cannot paraphrase — and Claude cannot be talked into harm主持 Nathan LabenzRobert Wright of the Nonzero podcast interviews Nathan Labenz on whether large language models understand anything, what Anthropic’s 10 million features actually show, and why open weights collide with U.S.–China policy.
46:20ENCognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年5月15日播客One Vector Made the Assistant Plot to Take Over the World主持 Nathan LabenzNathan Labenz and Robert Wright pick apart AI doom, mechanistic interpretability, and why today's alignment tricks are not expected to work.加载更多已显示 24 篇，共 34 篇