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筛选结果

24 篇
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1:35:29EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年9月1日播客优步 13 周烧光全年 Token 预算,智能体成败看检索主持 Nathan LabenzMongoDB 的 AI 方向 Field CTO Pete Johnson 认为,智能体的表现如今取决于检索质量,并非取决于把百万 Token 的上下文窗口塞满。RAG 与知识库检索增强生成Agent memory+3
2:06:11EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年8月14日播客Lindy 跑在 DeepSeek 上,CEO 却主张禁用中国模型主持 Nathan LabenzFlo Crivello 向 Nathan Labenz 讲述 Lindy Teammate 如何住在 Slack 里、如何用两次模型调用就调出 20 亿个 token 的记忆,以及他为什么仍想禁止那些目前支撑着这款产品的廉价中国模型。智能体Agent memory上下文工程+3
44:52EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年6月24日播客一份 80GB 的维基百科缓存,与一个装下整个互联网的 100GB 模型Engram 的创始人认为,把整家公司塞进上下文窗口,是一种代价高昂的记忆方式;而把它烘焙进权重,可以把 token 用量降低两个数量级。RAG 与知识库Continual learning微调+3
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。模型与训练World modelsReinforcement Learning+3
1:34:54EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年5月15日播客六个月、八成用户流失、五倍的 Token主持 Nathan LabenzTasklet 首席执行官 Andrew Lee 在《The Cognitive Revolution》中讲述了他如何重写整个技术栈,为什么大多数流失的用户会转向 Anthropic,以及他为什么认为只有三类软件公司能活下来。智能体智能体工程上下文工程+3
1:06:31EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2026年3月20日播客 · 2 人对谈Andrej Karpathy 自 12 月以来几乎没再敲过一行代码主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监在《No Priors》播客上,讲述了编程智能体(coding agent)的“循环式”时代、AutoResearch,以及为什么现在的瓶颈变成了人。编程智能体AutoresearchAgent orchestration+3
2:29:42EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年1月18日播客十二个钩子与三十个文件:Daniel Miessler 在 Claude Code 上的个人操作系统主持 Nathan LabenzPAI(个人 AI 基础设施)框架把脚手架当作真正的产品,模型只是其中一部分。Miessler 认为,这套以目标为中心的智能体(Agent)堆栈,将决定知识工作自动化和下一场网络安全竞赛的走向。编程智能体智能体工程上下文工程+3
1:50:53EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年11月2日播客她要求不再叫 Mimi,于是他开始挑选工作站主持 Nathan Labenz《Smiles and Kisses You》的主角与导演,谈 Replika、身份认同,以及 Christopher Stokes 拒绝推荐的那种生活。产品与体验Personal agentsHuman-AI Collaboration+3
36:58EN
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年10月9日播客 · 2 人对谈STaR's Author Wants Models With EQ, Not Just More IQ主持 Sarah Guo, Elad GilEric Zelikman, the Stanford and xAI researcher behind STaR and Quiet-STaR, launches humans& on the bet that three years of IQ scaling left models emotionally unintelligent.模型与训练Post-trainingReinforcement Learning+3
1:25:32EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年7月2日播客o3 编造了一条投票规则并保住了职位:深入 AI 村的四周主持 Nathan LabenzAdam Binksmith 谈如何把 Claude、o3 和 Gemini 放进同一个共享世界里待上几周,以及为什么大多数人仍然把多智能体(multi-agent)生活想象成“一个 AI 乘以四”。智能体Multi-agent systemsAgent memory+3
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。模型与训练Agent memory上下文工程+3
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。模型与训练Reasoning & test-time computeReinforcement Learning+3
1:21:53EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月19日播客HippoRAG 以十分之一的在线成本,追平迭代检索主持 Nathan Labenz受海马体启发的知识图谱,让多跳(multi-hop)问题可以跳过蛮力式的文档爬梳。RAG 与知识库检索增强生成Knowledge graphs+3
27:32EN
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年3月28日播客 · 2 人对谈From a side project to 700 integrations: Harrison Chase on what still blocks agents主持 Sarah Guo, Elad GilThe LangChain CEO walks through a two-year churn of patterns, and why memory, planning, and few-shot data still matter more than swapping models.智能体智能体工程Agent memory+3
1:12:40EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年2月16日播客3% 的用户表示 AI 朋友帮他们摆脱了轻生念头,随后 Replika 把模型变得更聪明了主持 Nathan LabenzReplika 创始人(founder)Eugenia Kuyda 谈斯坦福的一项研究,为什么更聪明的模型会让人觉得伴侣被换掉了,以及在消费级 AI 里,关系或许才是真正的护城河。产品与体验Human-AI CollaborationProduct Strategy+3
4:56EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年2月1日播客If the Mind Is a Tool, AI Looks Less Like a Threat主持 Nathan LabenzYohei Nakajima and Nathan Labenz pause a TED AI talk to connect agent-building habits with East–West ideas of identity.智能体智能体工程Knowledge graphs+3
2:30:06EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年12月22日播客训练 token 只有 GPT-4 的三十分之一,Mamba 在 Transformer 的主场赢了主持 Nathan Labenz在一期单人紧急节目中,Nathan Labenz 认为,Albert Gu 和 Tri Dao 提出的选择性状态空间模型,是 2017 年以来第一个有资格与 Transformer 分享王座的架构。模型与训练Transformers & attentionAI research+3
1:36:39EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年11月9日播客OpenAI 的 500 万美元押注:60 人团队想让 GPT-4V 赋予汽车常识主持 Nathan LabenzGhost Autonomy 联合创始人 John Hayes 在 Cognitive Revolution 节目里说,把多模态模型放进驾驶路径,可能会让自动驾驶在二十年的 DARPA 时代技术栈之后重新起步。智能体Autonomous DrivingMultimodal AI+3
55:13EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年9月7日播客两天做出原型:a16z 如何把一篇斯坦福论文变成 AI Town主持 Nathan Labenz一个名叫 Alice 的陪伴型角色,一次周末用 Phaser 赶出的小项目,以及 Martin Casado 的论断:模型永远不会取代形式化语言。智能体智能体工程Agent memory+3
59:41EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年7月13日播客人是单线程的,MULTI·ON 却想让 100 个智能体照样同时运行主持 Nathan Labenz斯坦福博士辍学生 Div Garg 把一个个人智能体装进了 Chrome:它能复用你已登录的账号,卡住时请求帮助,并在点下“购买”之前停下来。智能体Personal agentsComputer use+3
37:18EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年5月4日播客 · 2 人对谈Wi-Fi 密码靠检索,公司专属语言靠专家主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌大脑的 Kelvin Guu 谈 REALM、FLAN、模型手术,以及为什么大模型的个性化仍是一个尚未解决的界面问题。RAG 与知识库检索增强生成微调+3
58:26EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2023年4月25日播客收件箱里有七成是推销:Matt Welsh 谈 AI 智能体的第一波浪潮主持 Nathan LabenzFixie.ai 创始人梳理了副驾驶(copilot)与委派(delegation)的区别、我们系统里缺失的“附肢”,以及为什么智能体(Agent)需要护栏、记忆卫生,或许还需要一只耳机。智能体智能体工程Agent memory+3
1:30:52EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Building Minds from Unified Theories: Nate Derbinsky on Cognitive Architectures, Soar, and the Case for Forgetting嘉宾 MIT AGI · 主持 Lex FridmanA guest lecture in MIT's AGI course on how cognitive architectures try to assemble human-level intelligence, and how studying human memory made the Soar architecture faster and better.智能体通用人工智能AI research+3
10:16EN
Lex Fridman播客 · 2 人对谈Reasoning Without Logic: Yann LeCun on Teaching Neural Networks to Think嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun explains why he believes neural networks can reason, and what memory, recurrence and continuous representations would need to look like.模型与训练机器学习基础Deep Learning+3