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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。
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。
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。
2:31:27EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年4月15日播客一个 AI 店长、2.6 星的评分，还有一部没人必须遵守的宪法主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》的一期现场节目，把印刷电路板（PCB）布局、AI 宪法和旧金山第一家由 AI 运营的杂货店，放进了同一个上午的时间表里。
58:46EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年4月9日播客OpenAI 首席科学家给出两个时间点：9 月前做到研究实习生，2028 年前做到自动化研究员主持 Jacob EffronJakub Pachocki 在 Jacob Effron 的节目上解释，为什么这些时间表依然成立，为什么持续学习并不是弯路，以及为什么在产品中展示思维链，会让训练信号与监控相互对抗。
54:26EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年2月22日播客100 亿活跃参数，以及让模型适配智能体的枯燥工作主持 Nathan LabenzMiniMax 研究员 Olive Song 讲解了 M2 的训练方法：她把专家开发者当作奖励模型（reward model），采用交错思考（interleaved thinking），并搭建了扰动流水线，把每一次脚手架变动都当作真正的泛化考验。
1:03:00EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年1月29日播客每周都能解出新数学题的模型，仍然不是 AGI主持 Jacob Effron前 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 谈规模化为什么依然有效、模型失败后为什么会陷入“绝望”，以及他为什么离开去追求持续学习。
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。
1:02:05EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年9月24日播客1 亿美元的研究员与 2000 亿美元的 xAI：AI 圆桌算了一笔账主持 Jacob EffronDatology 的 Ari Morcos 与 Radical Ventures 的 Rob Toews 争论：模型是否进入平台期，强化学习环境（RL environment）创业公司能否撑得久，以及为什么谷歌是他们会选的实验室。
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。
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。
57:31EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年5月22日播客衡量模型的新标尺：它们能独立工作多久主持 Jacob EffronClaude 4 发布当天，Anthropic 研究员 Sholto Douglas 认为，AI 的下一阶段不再主要比谁能解更难的谜题，而是比谁能在无人监督的情况下持续工作数小时。
1:14:11EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年4月5日播客推理曲线其实一直很平滑：Gemini 2.5 的 Jack Rae 谈思考、记忆与 AGI主持 Nathan Labenz谷歌 DeepMind 的思考与推理负责人解释：为什么推理用的强化学习（RL）显得来得突然，为什么 Gemini 会展示原始思维链，以及为什么一百万 token 的窗口仍然不等于记忆。
1:56:38EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年3月8日播客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。
44:34EN → 简体中文Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2025年2月19日播客智能越便宜，我们买得越多主持 Jacob Effron亚马逊通用人工智能（AGI）实验室负责人 David Luan 谈 DeepSeek 真正意味着什么、为什么下一 Token 预测还不够，以及为什么智能体（Agent）在可靠性上仍然卡壳。
2:16:17EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年2月5日播客横跨三大洲训练的 100 亿参数模型，与每小时 1.49 美元的 H200主持 Nathan LabenzPrime Intellect 的两位创始人提出一份四步计划，要把全球闲置的 GPU 变成共同拥有的智能；他们还认为，强化学习（reinforcement learning）刚刚让他们的工作变得更容易了。
1:48:20EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年1月25日播客从 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。
1:27:33EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年12月3日播客一个 70B 模型订餐的成功率只有两成，MultiOn 一天之内把它提到 95%主持 Nathan LabenzMultiOn 首席执行官 Div Garg 再次做客《The Cognitive Revolution》，回顾 18 个月来的智能体（Agent）热潮、AgentQ 的技术栈，以及为什么 2025 年仍可能是垂直领域智能体的一年。
52:45EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年6月13日播客一个 1.5 亿美元的模型，六个月后 500 万美元就能复制：Benchmark 的 AI 投资账主持 Nathan LabenzEric Vishria 与 Quilter 的 Sergiy Nesterenko 解释：为什么印刷电路板（PCB）布局不属于 Copilot 那类问题，为什么人工设计的板子数据是错误的训练集，以及哪些 AI 公司看起来只是一时的虚火。
56:56EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月25日播客一周的 PCB 布线，一小时就能完成：Quilter 训练的是智能体，而非模仿者主持 Nathan LabenzSpaceX 出身的 Sergiy Nesterenko 向 Will Summerlin 讲述，Quilter 如何用强化学习（reinforcement learning）把原理图编译成可以量产的电路板，以及为什么克隆人类的布线会把系统的上限锁定在人类水平。
1:58:43EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年2月7日播客一条只有 302 个神经元的线虫已经会权衡取舍，AI 仍停在同一座梯子上主持 Nathan LabenzMax Bennett 把 6 亿年的大脑演化对应到五次突破上，并追问今天的模型究竟爬上了哪几级台阶。
1:07:29EN
Lex Fridman播客Deep Reinforcement Learning from First Principles: Rewards, Q-Learning, Policy Gradients and AlphaZero主持 Lex FridmanLex Fridman's MIT 6.S091 opening lecture walks from the basic RL framework through DQN, actor-critic methods and AlphaZero to the unsolved problem of moving from simulation to the real world.
9:59ENLex Fridman播客Is Language or Vision Harder? Ilya Sutskever on the Unity of Machine Learning主持 Lex FridmanIn a short clip from his 2020 conversation with Lex Fridman, Ilya Sutskever explains why vision, language and reinforcement learning share the same few principles, and why asking which problem is harder is the wrong question.加载更多已显示 24 篇，共 33 篇