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筛选结果

32 篇
排序
53:44EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2026年8月18日播客当今模型最大的毛病:权重从不更新图灵奖得主 Rich Sutton 与 Khurram Javed 创办 Oak Lab,要造出上线后仍能持续学习(continual learning)的智能体(Agent)。他们认为,合成数据是一个大错误。智能体Continual learningReinforcement Learning+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
1:21:56EN → 简体中文
Unsupervised Learning: With Jacob Effron· 2026年5月15日播客Yann LeCun 离开 Meta:大语言模型通向不了智能主持 Jacob Effron这位图灵奖得主对 Jacob Effron 讲述了他为何从 Meta 分拆出 AMI Labs,为何类 JEPA 的世界模型胜过像素生成器,以及他为何认为 Hinton 在 2023 年改变了看法。模型与训练World modelsAI research+3
2:06:16ZH
Zhang Xiaojun Podcast· 2025年11月28日播客 · 2 人对谈谭捷:机器人通用智能的瓶颈在数据,通用形态仍需时间嘉宾 谭捷 · 主持 张小珺Google DeepMind 机器人研究科学家谭捷回顾了从计算机图形学到机器人、从强化学习到 Gemini Robotics 的研究路径。他认为机器人基础模型尚未成为独立学科,数据规模与覆盖度、跨本体迁移、实时推理和安全仍是走向真实应用的关键。RoboticsFoundation ModelsWorld models+2
41:36EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年11月18日播客四个月开上东京:Wayve 如何把整家公司押在一个端到端网络上Wayve CEO Alex Kendall 对红杉资本的 Training Data 说,为什么 AV 2.0 要抛弃高精地图和手写的软件栈,转而采用一个基础模型,几周之内就能适应一辆新车、一个新国家。模型与训练Autonomous DrivingWorld models+3
1:00:26EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年11月6日播客每天七百万条视频,老用户回来后多半在创作OpenAI 的 Sora 2 负责人们谈扩散 Transformer、会从篮板反弹的物理效果,以及一个专为对抗无脑刷屏而设计的信息流。多模态与媒体Generative media视觉与视频+3
43:09EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2025年9月9日播客Hugging Face 要为物理 AI 建应用商店:入门机械臂 100 美元,机器人 300 美元Thomas Wolf 在红杉资本的《Training Data》节目中谈到,LeRobot、廉价硬件和开放数据集,是 Hugging Face 押注软件开发者能够成为机器人工程师的赌注。开源与社区RoboticsOpen-source ecosystems+2
2:28:14EN → 简体中文
Lex Fridman· 2025年7月23日播客 · 2 人对谈自然有结构:Demis Hassabis 谈可学习的现实与 AGI嘉宾 Demis Hassabis · 主持 Lex Fridman谷歌 DeepMind 的 CEO 认为,经过进化塑造的系统可以用经典学习方法来建模,而可交互的世界模型正处在通往 AGI 的路上。企业与战略World models通用人工智能+3
35:47EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年6月5日播客 · 2 人对谈李飞飞的新赌注:没有空间智能,AI 就不完整主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 ImageNet 先驱向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述了 World Labs 为何要打造三维生成式基础模型,以及为什么语言只是拼图中的一块。多模态与媒体Multimodal AI视觉与视频+3
25:13EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2025年5月29日播客 · 2 人对谈AI 牌桌正在清空:编程只剩两三个赢家,生物科技四十年没有新巨头主持 Sarah Guo, Elad GilSarah Guo 与 Elad Gil 梳理哪些 AI 市场已经收敛,为什么彼此竞争的创业公司仍然不肯合并,以及那些闲置着的生物科技成果。企业与战略AI StrategyCompany Building+3
1:19:10EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2025年5月11日播客原本要拍几个月的机械臂镜头,如今收进了一条提示词里主持 Nathan LabenzLuma Labs 的 Amit Jain 与 Jiaming Song 谈 Ray 2、少样本镜头概念,以及他们为什么认为视频模型处在通往通用人工智能(AGI)的路上。多模态与媒体Generative mediaMultimodal AI+3
2:29:41ZH
Zhang Xiaojun Podcast· 2025年4月7日播客 · 4 人对谈陈建宇:机器人基座模型如何走向通用 VLA嘉宾 陈建宇 · 主持 张小珺从 SayCan、RT-2 到 Diffusion Policy,清华助理教授、星动纪元创始人陈建宇梳理机器人模型从借用语言模型到端到端 VLA 的路线。关键难题仍是多样化数据、跨本体泛化和高频动作控制。Robotics模型与训练Multimodal AI+2
46:35EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2024年11月13日播客他们 20 小时训练出实时视频模型,绕过了游戏引擎Decart 的 CEO Dean Leitersdorf 向红杉讲述了 Oasis 如何在 H100 上实时运行,为什么 ChatGPT 更像是被跨过的一堵墙,而不只是一个痛点的解法,以及下一家万亿美元公司或许是一种生成出来的体验。多模态与媒体Generative media视觉与视频+3
54:45EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年10月9日播客几兆的《毁灭战士》,几吉的模型:Runway 为何押注泛化主持 Nathan LabenzRunway 首席技术官 Anastasis Germanidis 在 The Cognitive Revolution 节目里谈到:为什么视频比文本更完整地记录了世界,物理规律为什么无需编程就会自己出现,以及一家小实验室如何与近乎无限的算力竞争。多模态与媒体视觉与视频Generative media+3
49:14EN → 简体中文
Sequoia Capital· 2024年9月17日播客人形机器人价格从 150 万美元跌到 3 万美元,机器人的 GPT-3 时刻仍是一个动词英伟达的 Jim Fan 向红杉资本讲述了三类数据、一项人形机器人押注,以及一个“系统 1”运动控制模型,如何解锁通用机器人。智能体RoboticsScaling Laws+3
1:54:17EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年8月28日播客Metaculus 在 2020 年 1 月就关注到了新冠,如今它要让 AI 也加入预测主持 Nathan LabenzNathan Labenz 与 Metaculus 首席执行官 Deger Turan 谈认知安全、为期一年的机器人锦标赛,以及为什么一个有用的预测,比一个准确的预测更难做到。评估与可观测性评估Benchmarks+3
1:43:47EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年7月17日播客他们希望 AI 安全也能像土木工程师评估桥梁那样,给出失效概率主持 Nathan LabenzNora Ammann 和 Ben Goldhaber 带 Nathan Labenz 梳理了“可保证安全的 AI”(Guaranteed Safe AI,GSAI):世界模型、安全规格、验证器,以及为什么聊天机器人的良好品格,放到水坝上是类型不对。安全安全与治理World models+3
31:24EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年4月25日播客 · 2 人对谈Sora 团队负责人:一分钟高清视频,不过是视频模型的 GPT-1主持 Sarah Guo, Elad GilAditya Ramesh、Tim Brooks 和 Bill Peebles 在 No Priors 上讲述:文生视频(text-to-video)为什么处在通用人工智能(AGI)的路径上,他们为什么没有扩展图像生成器而是从零开始,以及为什么至今仍没有产品的发布日期。多模态与媒体视觉与视频World models+3
2:47:17EN → 简体中文
Lex Fridman· 2024年3月7日播客 · 2 人对谈想做出人类水平的 AI,就该放弃生成式模型嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 在与 Lex Fridman 的对话中说明,为什么自回归大语言模型(LLM)无法规划、记忆或理解物理世界,以及为什么开源是唯一民主的答案。模型与训练World models通用人工智能+3
40:58EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年1月25日播客 · 2 人对谈工厂里 99% 的机器人都很笨,Covariant 想先让聪明的机器人进仓库干活主持 Sarah Guo, Elad Gil前 OpenAI 研究员 Peter Chen 解释,为什么机器人基础模型必须在生产车间里训练,而不能只在实验室里训练。模型与训练RoboticsFoundation Models+3
2:45:10EN → 简体中文
Lex Fridman· 2022年1月22日播客 · 2 人对谈青少年二十小时学会开车,汽车却还学不会嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 在 Lex Fridman 的播客里讲明白:自监督世界模型(self-supervised world models)为什么是智能缺失的“暗物质”,以及机器为什么还没到家猫的水平。模型与训练World modelsComputer Vision+3
2:10:06EN → 简体中文
Lex Fridman· 2020年8月14日播客 · 2 人对谈要理解字母 A,你可能得先理解整个世界嘉宾 Dileep George · 主持 Lex FridmanDileep George 谈递归皮层网络,为什么五岁的孩子能读懂任何新出现的验证码(CAPTCHA),以及莱特兄弟到底从鸟身上学到了什么。模型与训练Neuroscience & AIWorld models+3
45:31EN
Lex Fridman· 2020年7月1日播客You Are Your Own Existence Proof: Karl Friston on Free Energy, Life, and Self-Awareness主持 Lex FridmanKarl Friston explains how the free energy principle reframes existence, life, planning, and self-awareness as inference problems.PhilosophyNeuroscience & AI机器学习基础+3
1:45:49EN
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"播客Trust at Scale: Elicit's Founders on Reasoning Languages, World Models and Automating the Company主持 Nathan LabenzAndreas Stuhlmüller and Jungwon Byun explain how Elicit keeps frontier models checkable for high-stakes science, and where they think AI reasoning is heading.智能体World modelsReasoning & test-time compute+3
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