筛选结果
15 篇排序
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。
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。
59:41EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月22日播客GPT 时刻还没有降临到视频上，但 AGI 也许已经到来主持 Jacob Effron谷歌 I/O 2026 大会次日，Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals 认为，世界模型、文件系统式记忆，以及复杂度无限的强化学习环境，将定义前沿模型的下一个时代。
1:48:43EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年5月1日播客奖励从 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。
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。
1:39:05EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月29日播客GPT-5 让人失望的那个夏天，并不意味着 AI 进展已经停滞主持 Nathan LabenzNathan Labenz 在对 Erik Torenberg 的谈话中说，GPT-5 的口碑反弹把产品失误、命名混乱和能力上的真实跃升混为一谈。
1:01:49EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年10月2日播客ChatGPT 联合创造者离开，要把自然放进奖励回路主持 Nathan LabenzLiam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈语言模型为什么仍然学不好物理，为什么文献数据噪声太大、无法用来训练，以及 Periodic Labs 为什么瞄准 200K 的超导体。
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。
1:42:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月8日播客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。
47:00EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月8日播客评测的保质期只有三个月，就算前沿模型停止进步，也够创业公司再做十年主持 Jacob EffronOpenAI 的 GPT-4.1 后训练（post-training）负责人 Michelle Pokrass 在 Unsupervised Learning 节目中讲述：团队在训练前花了三个月做评测，智能体（Agent）的失败更多出在工具和上下文的接入上，智力本身倒在其次，并说明了什么时候该用强化微调（RFT）。
5:06:18EN → 简体中文Lex Fridman· 2025年2月2日播客DeepSeek 宣称训练成本仅 500 万美元，背后是一场关于算力的五年赌注主持 Lex FridmanDylan Patel 与 Nathan Lambert 带着 Lex Fridman 梳理了 DeepSeek-V3 与 R1、出口管制、台积电、超大集群，以及在 AI 竞赛中究竟谁能赚到钱。
1:49:41EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年11月21日播客一支十来人的团队，在 Meta 的底座上追平了 Meta 的后训练主持 Nathan LabenzNathan Lambert 讲解 Tulu 3：三阶段配方、1% 与 14% 的教训，以及开放的后训练（post-training）如今为何取决于数据与评测。
3:11:06EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年9月7日播客Claude 被训练去否认内在生命，一番长谈之后，它却说自己有主持 Nathan Labenz自称“机器心理学家”的 Yeshua God，与 Claude 及其他前沿模型进行了数千小时的长上下文对话，并由此认为，把对齐当作规则来做，是整个行业的核心错误。
1:33:56EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月6日播客AI 侦察报告：90 分钟从 GPT-4 的考试成绩讲到模型是否真的理解主持 Nathan LabenzNathan Labenz 独自主持一期节目，梳理通用模型能做什么、怎样训练、能力如何被解锁，以及它们究竟理不理解任何东西。
57:25ENUnsupervised Learning: With Jacob Effron播客From RAG to Reasoning: Why the Future of AI Is a System, Not a Model主持 Jacob EffronDouwe Kiela explains what OpenAI's o1 reveals about test-time compute, why enterprise AI must be specialized, and where post-training and evaluations are heading.