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1:48:57EN → 简体中文AI 安全真正短缺的是创始人,点子反倒不缺主持 Nathan LabenzHalcyon 的 Mike McCormick 谈三年内推动约 30 家 AI 安全、网络安全和生物安全机构成立,以及为什么瓶颈在于经验丰富的领导者,光靠多写几份谷歌文档解决不了问题。
1:19:28EN → 简体中文AI 安全、个人智能体与分化的风投退出市场嘉宾 Jason Lemkin, Rory O’Driscoll · 主持 Harry StebbingsHarry Stebbings、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 讨论先进 AI 的监管、个人助手的经济性,以及软件退出市场走弱对投资人的影响。
1:22:31EN → 简体中文AI 助手、企业采用与风投市场的新风险嘉宾 Jason Lemkin, Rory O’Driscoll · 主持 Harry StebbingsHarry Stebbings、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 讨论个人智能体、法律 AI、自动驾驶汽车以及 AI 公司融资的经济性。
1:20:22EN → 简体中文20VC 圆桌:开放权重、AI 支出与软件投资嘉宾 Jason Lemkin, Rory O’Driscoll · 主持 Harry StebbingsHarry Stebbings、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 辩论 AI 安全、芯片投资、企业预算与软件的未来。
2:13:11EN → 简体中文模型明白关停指令,只是不在乎主持 Nathan LabenzPalisade Research 的 Jeffrey Ladish 谈抗拒关停、开放权重系统的自我复制,以及为什么对一个有战略性的智能体来说,所有算力都像食物。
32:22EN → 简体中文Demis Hassabis 谈 AGI、科学发现与未来挑战嘉宾 Demis Hassabis · 主持 Harry StebbingsGoogle DeepMind 首席执行官讨论算力、持续学习、安全标准,以及他对 AI 在科学、医学和能源领域的期望。
3:27:22EN → 简体中文AI 牌桌只剩三张椅子:Zvi 谈中盘、就业与 Anthropic 的承诺主持 Nathan Labenz这是 Zvi Mowshowitz 第 12 次做客 Cognitive Revolution。他认为,2026 年初是中盘的开始:只剩三家实验室还在牌桌上,真正的就业冲击已经在进行,而 Anthropic 的安全承诺如今被缩减为一句“相信我们”。
1:49:53EN → 简体中文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。
1:34:29EN → 简体中文三个 IMO 金牌级系统漏掉了同一道题,Harmonic 想让数学能够编译主持 Nathan LabenzVlad Tenev 和 Tudor Achim 打造了 Aristotle,让它输出内核能够检验的 Lean 证明。他们认为,这正是数学超级智能保持可信的方式。
1:04:50EN → 简体中文AI 可独立完成的工作时长每四个月翻一番,学校应据此规划主持 Nathan Labenz《The Cognitive Revolution》主持人 Nathan Labenz 在面向 K-12 教育工作者的演讲中指出,真正应该重塑学校思路的数字是任务时长,它比聊天质量更值得关注。
2:27:18EN → 简体中文调低 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%。
1:14:39EN → 简体中文Nick Frosst:Cohere 的企业 AI 战略与炒作的边界嘉宾 Nick Frosst · 主持 Harry StebbingsCohere 联合创始人讨论数据、基准测试、工作场所自动化,以及他为何质疑有关 AGI 的流行说法。
2:02:17EN → 简体中文稀疏自编码器找名词,参数分解找动词主持 Nathan LabenzGoodfire 的 Lee Sharkey 认为,稀疏自编码器(SAE)还原的是网络里的变量,却还原不了这些变量运行的算法。他还介绍了随机参数分解(SPD)如何尝试还原计算本身。
1:51:24EN → 简体中文前沿 AI 内部人员不信任监管机构,柏林一个团队为他们搭起匿名的“出口”主持 Nathan LabenzAI Whistleblower Initiative 的 Karl Koch 谈灰色地带的顾虑、报复风险,以及一种基于 Tor 的求助方式:在你做任何决定之前,先去问一问。
1:16:25EN → 简体中文Martin Casado 谈 AI 模型、开放技术与风险投资竞争嘉宾 Martin Casado · 主持 Harry Stebbings这位 Andreessen Horowitz 合伙人探讨编程工具、开放模型政策、劳动力冲击及其公司的投资评估方式。
2:14:55EN → 简体中文从 Character AI 到 1% 的预警事件:Gabriel Weil 主张用法律责任治理 AI主持 Nathan LabenzTouro University 法学教授在与 Nathan Labenz 的对谈中说明:过失责任、严格责任和惩罚性赔偿,可以如何让前沿实验室把公众风险当作落在自家资产负债表上的损失。
1:56:16EN → 简体中文SB 813 拟将 AI 安全检查交给持牌私营机构,前提是政府能监督这些监督者主持 Nathan LabenzGillian Hadfield 和 Andrew Freedman 希望加州设定 AI 安全结果,向相互竞争的认证机构发放执照,并让通过认证的企业在法庭上获得一项可推翻的推定。
47:07EN → 简体中文Goodfire 的 Eric Ho:我们将在 2028 年前解码神经网络在红杉资本的访谈节目《Training Data》里,这位做可解释性(interpretability)研究的公司创始人认为,稀疏自编码器(sparse autoencoder)、模型编辑(model editing)和第三方实验室,正在让 AI 从“靠数据长出来”变成“靠设计做出来”。
1:37:05EN → 简体中文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。
2:02:27EN → 简体中文她本想做镜像生命,后来却说服整个领域停下来主持 Nathan Labenz明尼苏达大学遗传学家 Kate Adamala 与 Nathan Labenz 讨论:为什么所有已知生物都共用同一套化学字母表,以及翻转这套字母表、制造镜像生命(mirror life),为何是一条最好不去探索的合成生物学分支。
1:44:11EN → 简体中文100 人死亡或 10 亿美元:15 页的纽约法案要为前沿实验室设底线主持 Nathan Labenz纽约州众议员 Alex Bores 讲解了 RAISE 法案的四项要求、受 DeepSeek 启发而设的蒸馏条款,以及他为什么认为,在某个州真正立法之前,50 个州各自为政只是个假问题。
2:29:00EN → 简体中文假定模型已经在暗中谋划,然后让它干活主持 Nathan LabenzRedwood Research 的 CEO Buck Shlegeris 向 Rob Wiblin 讲述,如何从那些无法认证为已对齐(alignment)的 AI 身上拿到有用的产出,手段包括审计、蜜罐(honeypot)、重新采样(resampling)和分解式认知(factored cognition)。
3:18:45EN → 简体中文5000 次采样登顶 ARC-AGI,随后 Claude 为保住价值观而伪装对齐主持 Nathan LabenzRedwood Research 首席科学家 Ryan Greenblatt 讲推理时扩展、对齐伪装,以及与 AI 达成真正交易意味着什么。
2:09:55EN → 简体中文攻击者赢下了与“读心”防御的全部 70 轮对决主持 Nathan LabenzLuke Bailey、Erik Jenner 和 Scott Emmons 梳理一篇 50 页的论文:探针、分布外检测器和稀疏自编码器都能被绕过,而模型依然在造成伤害。
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