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#ai-research

39 集相关 · 39 集已生成

已生成

xAI 内部：3 个月做出 Grok Imagine、视频生成、世界模型与视频 Agent Latent Space
1h 44min

xAI 内部：3 个月做出 Grok Imagine、视频生成、世界模型与视频 Agent

Ethan He · ex-xAI Grok Imagine / ex-Nvidia Cosmos researcher

Ethan He 在 xAI 从 0 infra / 0 data / 0 model 起步，3 个月内带几个工程师交付了 Grok Imagine 0.9（首个大规模部署的 audio-video joint generation 模型）。这期访谈把 视频模型的全链路拆开讲: synthetic text-video pair、VAE tokenizer、temporal vs frame-by-frame 压缩、step distillation、长视频的 context 管理。他给 world model 下了一个 三支柱定义 (real time + interactive + long horizon)，并提出一个"big claim" —— 现在视觉模型的进步主要来自语言模型，而不是视频模型本身——这也是他刚离开 xAI 想回到 语言模型 / context-aware agent 方向的原因。

#interview #ai-research #researcher #technical
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"杭州六小龙"首个IPO、空间智能与AI的下一步：对话群核科技创始人黄晓煌 硅谷101 Silicon Valley 101
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"杭州六小龙"首个IPO、空间智能与AI的下一步：对话群核科技创始人黄晓煌

黄晓煌 · 群核科技 / 酷家乐 创始人

硅谷 101 陈茜对话"杭州六小龙"首家 IPO 公司 —— 群核科技创始人黄晓煌。 从世界模型 / 空间智能 / 具身智能 的概念辨析出发，覆盖空间表征技术选型、 中美路线之别、Claude Code 时代的新护城河，以及一段从 NVIDIA CUDA 第一批开发者 到 2012 年一年没融到资、被迫包装成家装 O2O 的创业故事。

#ai-research #robotics #startup #interview
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硅谷看DeepSeek V4：模型大战、Token Efficiency、算力突围与AGI必经之路【硅谷101视频播客】 硅谷101 Silicon Valley 101
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硅谷看DeepSeek V4：模型大战、Token Efficiency、算力突围与AGI必经之路【硅谷101视频播客】

肖志斌 + Jenny Xiao · ZFLOW AI CEO / 前华美半导体协会主席 · Leonis Capital 合伙人 / OpenAI 前研究员

硅谷101 陈茜对话资深芯片架构师肖志斌与 Leonis Capital 合伙人 Jenny Xiao， 从 DeepSeek V4 的工程惊喜与 Token Efficiency 谈起， 覆盖架构创新、100 万 token 上下文、昇腾适配、英伟达护城河、 开源对美国闭源商业模式的"死亡地带"威胁，以及 Anthropic/OpenAI IPO 的资本市场分化。

#ai-research #chips #ai-products #panel
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专访前FAIR研究总监田渊栋：Meta裁员之后，对AI的一些遗憾与思考 硅谷101 Silicon Valley 101
~40 min

专访前FAIR研究总监田渊栋：Meta裁员之后，对AI的一些遗憾与思考

田渊栋 · 前 Meta FAIR 研究总监 · AI 科学家

田渊栋在 Meta 10 月 600 人 AI 裁员风波中被裁，被裁前已有 offer。在这场访谈里，他坦诚谈了对 LLM 路线、Scaling Law、RL 与 SFT、AI 人才市场的判断，回顾了在 FAIR 十年最大的收获——research taste，并谈到他想成为"超级研究员"的下一步设想。

#ai-research #interview #researcher #technical
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再访田渊栋：46.5亿美金估值的RSI，与AI自进化｜Neolabs特辑【101视频播客】 硅谷101 Silicon Valley 101
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再访田渊栋：46.5亿美金估值的RSI，与AI自进化｜Neolabs特辑【101视频播客】

田渊栋 · RSI 联合创始人 · 前 Meta FAIR 研究总监

田渊栋离开 Meta FAIR 半年后，与 Richard Socher、熊蔡明、Tim Rocktäschel 等 7 位顶级研究员一起创立 Recursive Superintelligence（RSI），6.5 亿美元融资、46.5 亿美元估值。 这一期他第一次系统讲述了 RSI 的技术路线：用 AI 优化 AI（左脚踩右脚），把 auto research 作为商业化第一步，以及他认为现在 AI 能力大约在"满分 10 分的 0.5 分"。 对话还覆盖了 NeoLab 全景、coding 之后的下一波、大厂蒸馏员工的"吸星大法"、以及"水越来越少，鱼必须变成四维生物"的就业大趋势。

#ai-research #startup #interpretability #ai-safety
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揭秘数采工厂：稀缺的机器人数据，到底难在哪儿？｜机器人特辑 硅谷101 Silicon Valley 101
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揭秘数采工厂：稀缺的机器人数据，到底难在哪儿？｜机器人特辑

陈茜 · 智元 / 觅蜂 / Sharpa 受访人 · 硅谷101 主持人 + 机器人公司数据负责人

硅谷101 飞到上海智元机器人数采工厂，亲手试了一把"遥操作采集员"，并和觅蜂、Sharpa 等机器人公司聊清楚了一件事：机器人没有 LLM 那种"吃掉互联网"的福利 —— 每一条高质量数据都必须从零生产。 这一期把四层数据金字塔（遥操 / 仿真 / 动捕 / 视频）的优势、上限、代价讲透了，并给出了一个非常具体的"黄金配方" —— 遥操在数据池里大约只占万分之一，但决定模型能不能落地。

#robotics #hardware #ai-research #interview
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140. 对姚顺宇的4小时访谈：请允许我小疯一下！在Anthropic和Gemini训模型、技术预测、英雄主义已过去 张小珺 Xiaojun Podcast
3h50m

140. 对姚顺宇的4小时访谈：请允许我小疯一下！在Anthropic和Gemini训模型、技术预测、英雄主义已过去

姚顺宇 · 研究科学家 · 前 Anthropic · 现 Google DeepMind (Gemini)

张小珺·语言即世界 EP.140，对姚顺宇的 4 小时访谈节选。姚顺宇博士毕业于斯坦福 理论高能物理，2024 年半道出家加入 Anthropic 参与 Claude 3.7、4.5 的强化学习训练； 2025 年 10 月跳槽到 Google DeepMind 做 Gemini 的 ML coding / long horizon。 这期把两家 lab 的打法、coding bet 的内部信号、AI safety 的"幼稚"自我说服、 以及"个人英雄主义时代已经过去了"等小疯言论摊开讲清楚。

#ai-research #coding-agents #ai-safety #interview
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重建AlphaGo教会我们的自博弈、RL与LLM未来 - Eric Jang Dwarkesh Podcast
100

重建AlphaGo教会我们的自博弈、RL与LLM未来 - Eric Jang

Eric Jang · ex-VP AI @ 1X · ex-Google DeepMind Robotics

Eric Jang 在 sabbatical 期间用大约 10K 美元 + Claude Code 重新实现了 AlphaGo， 在和 Dwarkesh 的对谈里把 MCTS 拆到底——为什么它不是 credit assignment、 为什么它比当下 LLM RL 优雅得多、以及 10 层网络居然能把一个看似 intractable 的搜索问题塞进一次 forward pass。后半段是用 Opus 4.6/4.7 做自动化研究的体感： 超参搜索很强，但还不会"换条路想想看"。

#ai-research #robotics #researcher #interview
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139. 【Agent的综述】和苏煜聊Agent技术史、OpenClaw Moment、边界的消弭和社会的辐射 张小珺 Xiaojun Podcast
2:17:48

139. 【Agent的综述】和苏煜聊Agent技术史、OpenClaw Moment、边界的消弭和社会的辐射

苏煜 · 俄亥俄州立大学计算机系教授 / NeoCognition 创始人 / 2025 斯隆研究奖得主

张小珺商业访谈录 #139 期：和俄亥俄州立大学教授、NeoCognition 创始人苏煜做的一次 Agent 技术综述。 从 Logical Agent (1960s-90s) → Neural Agent → Semantic Parsing → Language Agent 的演进史出发， 讨论了 OpenClaw Moment 与 ChatGPT Moment 的相似性、universal digital agent 的目标、 中美科技辐射的不同 pattern，以及 2026 年 Agent 的瓶颈和大厂们的赌注。

#ai-research #coding-agents #startup #founder
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137. 对洪乐潼的4小时访谈：AI for Math、把数学变成Lean、数学天书中的证明、直觉、被创造与被发现的 张小珺 Xiaojun Podcast
4h

137. 对洪乐潼的4小时访谈：AI for Math、把数学变成Lean、数学天书中的证明、直觉、被创造与被发现的

洪乐潼 · Axiom 创始人 & CEO

张小珺对 24 岁 Axiom 创始人洪乐潼的 4 小时长访谈。00 后华人女孩、MIT 摩根奖得主、 斯坦福数学博士辍学、A 轮 16 亿美元。访谈把 AI for Math 的来龙去脉讲透——从 1960s ATP 到 2024 年 DeepMind AlphaProof，再到 2025/12 Axiom 拿下 Putnam 满分 98.93%； 也讲透了洪乐潼的创业心智：蛮力型选手、对苦难上瘾、bet system not model、 把自己定义成 "research scientist intern" 而非 CEO。

#ai-research #startup #interview #founder
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Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering Andrej Karpathy Talks & Interviews
~30 min

Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering

Andrej Karpathy · AI researcher, OpenAI co-founder, ex-Tesla AI

Karpathy 在一场炉边对谈里，从"作为程序员从未如此落后"讲起：December 是 agentic 编码工作流真正开始 work 的拐点。他串起 Software 3.0（编程变成 prompting）、可验证性如何造就"锯齿状"智能、vibe coding 与 agentic engineering 的分野，以及人类仍独一无二负责的"理解"。

#ai-research #coding-agents #interview #researcher
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138. 对罗福莉3.5小时访谈：AI范式已然巨变！OpenClaw、Agent范式很吃后训练、卡的分配、组织平权 张小珺 Xiaojun Podcast
3h30m

138. 对罗福莉3.5小时访谈：AI范式已然巨变！OpenClaw、Agent范式很吃后训练、卡的分配、组织平权

罗福莉 · 小米大模型负责人

小米大模型负责人罗福莉的 3.5 小时深度对谈：从春节凌晨 2 点 OpenClaw 觉醒，到 MiMo V2 系列 (Pro / Omni / TTS) 的"悄无声息伏击"，再到 Agent 时代后训练算力 1:1、组织扁平化、AGI 两年内可期。 当下范式已从 Chat 切到 Agent —— 1T 基座 + 后训练敏捷性是新的入场券。

#ai-research #ai-products #coding-agents #interview
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Moonlake: Interactive, Multimodal World Models — with Chris Manning and Fan-yun Sun Latent Space
~63m

Moonlake: Interactive, Multimodal World Models — with Chris Manning and Fan-yun Sun

Chris Manning · Fan-yun Sun · Stanford NLP 教父 · Moonlake 联合负责人 + ex-NVIDIA Research / Moonlake co-founder

Latent Space 与 Moonlake 两位负责人 Chris Manning 与 Fan-yun Sun 的对谈。Moonlake 押的是另一条 world model 路线: 不是更大的视频生成器, 而是 symbolic 推理 + 神经渲染。 Chris 给出唯一的硬定义 — "you only actually have a world model if you can predict, given some action is taken, what is going to change" — 然后顺势公开和 Yann LeCun 撕: "Yann has never appreciated the power of language." Sun 反驳"反 bitter lesson" 的标签, 真正的问题是"what is the right abstraction level today"。Moonlake 内部其实是 两个模型: 推理模型管 causality / persistency, 而 Rie 这个 diffusion model 负责 photorealism — 他们已经把它当作 DLSS 的下一代来卖, "skins for worlds"。

#ai-research #robotics #startup #interview
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Training Transformers to solve 95% failure rate of Cancer Trials — Ron Alfa & Daniel Bear, Noetik Latent Space
~45m

Training Transformers to solve 95% failure rate of Cancer Trials — Ron Alfa & Daniel Bear, Noetik

Ron Alfa & Daniel Bear · Noetik 联合创始人 · 用 AI 把 95% 失败的癌症试验变成 matching problem

Latent Space 与 Noetik 创始人 Ron Alfa、Daniel Bear 的对谈。Ron 的核心 论点：95% 的癌症临床试验会失败,但许多"失败"的药其实有效——只是没匹配 到对的病人。Noetik 用近两年时间只在收数据 (thousands of human tumors, hundreds of millions of images), 训练一个自监督的 "virtual cell" 模型, 并发布 TARIO-2——一个 autoregressive transformer, 从每个病人都已经有的 H&E 切片预测 ~19,000 个基因的空间表达。GSK 已经签了 $50M 软件授权: 不是买药, 是买平台。

#ai-research #ai-products #interview #founder
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How GPT, Claude, and Gemini are actually trained and served – Reiner Pope Dwarkesh Podcast
7800

How GPT, Claude, and Gemini are actually trained and served – Reiner Pope

Reiner Pope · MatX CEO, ex-Google TPU

Reiner Pope（MatX CEO）在 Dwarkesh 的黑板课式访谈里，从几条 roofline 方程一路推到： 最优 batch size = 300 × sparsity、20ms 的"火车"调度、MoE 必须挤进一个 rack、 Ilya 为什么说 pipelining 不智、RL 时代模型被过度训练 100 倍、Gemini API 价格如何 泄露 ~2KB/token 的 KV cache 大小，以及神经网络和密码学之间的对偶关系。

#ai-research #hardware #chips #interview
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134. 【数据的综述】和谢晨聊，新时代的石油、历史、版图、数据金字塔、定价与Recipe 张小珺 Xiaojun Podcast
2h 37min

134. 【数据的综述】和谢晨聊，新时代的石油、历史、版图、数据金字塔、定价与Recipe

谢晨 Steve · 光轮智能创始人 & CEO

张小珺《商业访谈录》第 134 期：和光轮智能 CEO 谢晨把 AI 的"数据"这架马车 做成一次产业综述。从数据 = 教育的第一性类比，到朱玉可提出的数据金字塔 （真机 / 仿真 / 人类第一人称视频），再到为什么特斯拉模式在具身不成立、 BEHAVIOR Challenge 的 26%、为什么"先失败再成功的数据最贵"，一直到终局： 一家 AI 教育公司，提供环境让模型自己修炼内功。

#interview #deep-dive #robotics #ai-research
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Mistral: Voxtral TTS, Forge, Leanstral, & Mistral 4 — w/ Pavan Kumar Reddy & Guillaume Lample Latent Space
~54m

Mistral: Voxtral TTS, Forge, Leanstral, & Mistral 4 — w/ Pavan Kumar Reddy & Guillaume Lample

Pavan Kumar Reddy & Guillaume Lample · Mistral · Audio Research Lead 与 Chief Scientist

Mistral 同一周内同时发了 Voxtral TTS、Forge 平台、Leanstral 形式化模型和新的 Mistral Small——这期 Latent Space 让 Pavan Kumar Reddy 和 Guillaume Lample 一次性把这些 发布背后的工程选择讲清楚。Voxtral TTS 是 3B 模型 + 自研 12.5 Hz 神经音频 codec + auto-regressive flow matching head——为了实时流式而不是 SOTA quality 选 AR 路线。 Forge 是把 Mistral 科学团队用了 2 年的 infra 直接给客户：fine-tune 后能"10x cheaper"， 并在某些客户项目把一种语言从 0~1% 训到 50% 的 mix。Leanstral 看似是数学家工具， 实际是赌 long-horizon reasoning 的 transfer——Lean 的编译器是天然不可 reward-hack 的判官。最后透露下一代 RL infra 是为"6 hours to get a reward"的 trajectory 设计的。

#ai-research #ai-products #interview #researcher
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Physical Intelligence与机器人开源革命：免费大脑背后的四派力量与博弈｜机器人特辑 硅谷101 Silicon Valley 101
≈ 30 min

Physical Intelligence与机器人开源革命：免费大脑背后的四派力量与博弈｜机器人特辑

陈茜（主持）/ 柯丽一鸣（PI）· 王昊（自变量）· Jan Liphardt（OpenMind） · 《硅谷101》机器人深度解析 + 三位嘉宾的具身智能访谈片段

《硅谷101》机器人特辑的开源篇——把机器人 VLA 开源生态拆成四股力量：学院派（OpenVLA、Octo）、巨头生态派（NVIDIA GR00T、Google Gemini Robotics）、创业 + 中国力量（小米、蚂蚁、自变量、清华、OpenMind 等），以及独立成派的 Physical Intelligence（π₀）。逐一剖析这些模型的技术路线、开源动机和阵营关系，最后回到那个核心问题：估值 56 亿美元的 PI 为什么要把核心模型免费给世界？以及一个 Stanford 教授父亲对这场开源运动最朴素的回答。

#robotics #ai-research #hardware #startup
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How GPT-5 derived new results in theoretical physics and quantum gravity — Alex Lupsasca, OpenAI Latent Space
~30m

How GPT-5 derived new results in theoretical physics and quantum gravity — Alex Lupsasca, OpenAI

Alex Lupsasca · OpenAI for Science · 黑洞理论物理学家 · 2024 New Horizons in Fundamental Physics Prize

Alex Lupsasca 是 2024 年 New Horizons in Fundamental Physics Breakthrough Prize（被称为 "Oscar for physics"）的得主, 一位黑洞理论物理学家。他追踪 LLM 在科学前沿的能力已经 一年半。GPT-5 发布时 Twitter 反响 "lukewarm" — 但在他的领域, 模型在 30 分钟内复现 了他自己花了很长时间才做出来的好论文。Mark Chen 教了他一个 "priming" 技巧 (先解一道 textbook warmup), GPT-5 就能解决一篇 training-cutoff 之后才发布的论文。 之后, 他和 PhD 导师 Strominger 把一个 32 项之和、卡了一年的 single-minus gluon tree amplitude 问题给了 ChatGPT — 模型在 Strominger 的飞机降落之前就解决了, 还用 作者们都不知道的技巧给出了证明。第二个实验把题目换成 graviton, 模型在一天内吐出 110 页全新的量子引力, 团队用三周验证。这就是 "vibe physics"。

#ai-research #interview #researcher #quick-take
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数据中心上太空？新的泡沫，还是下一个金矿？ 硅谷101 Silicon Valley 101
15

数据中心上太空？新的泡沫，还是下一个金矿？

陈茜 + Ablimit Aili 博士 + Ethan Xu · 硅谷101主理人 / Nature论文一作 / 前微软能源战略经理

硅谷101 陈茜系统拆解"太空数据中心"赛道：马斯克、贝佐斯、谷歌、英伟达 × Starcloud 都已经下场， 而地面 AI 数据中心被电力、散热、用水卡到极限。太空给出的三份厚礼是能源、散热、低延迟， 收敛成两条主流路径 ——「在轨边缘计算」和「轨道云数据中心」—— 都还要在监管与成本两面接受严苛考验。

#hardware #chips #ai-research #monologue
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Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI Andrej Karpathy Talks & Interviews
~45 min

Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI

Andrej Karpathy · Eureka Labs 创始人 · 前 Tesla AI 总监 · OpenAI 创始成员

Andrej Karpathy 做客 No Priors，描述他这几个月每天 16 小时"对 agents 表达意图"的真实状态： 编程不再是写代码，瓶颈从算力变成了人自己，做不成事往往是 skill issue 而非 capability issue。 对谈延伸到 AutoResearch、家庭智能体 Dobby、软件退化成 API endpoints、模型的锯齿状智能与物种化、 Folding@home 式的开放研究，以及"把如何解释编码进 agent"的新教育形态。

#coding-agents #ai-research #productivity #ai-products
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133. 对谢赛宁的7小时马拉松访谈：世界模型、逃出硅谷、AMI Labs、两次拒绝Ilya、杨立昆、李飞飞和42 张小珺 Xiaojun Podcast
25200

133. 对谢赛宁的7小时马拉松访谈：世界模型、逃出硅谷、AMI Labs、两次拒绝Ilya、杨立昆、李飞飞和42

谢赛宁 (Saining Xie) · NYU 助理教授 · AMI Labs 联合创始人

谢赛宁的第一次播客访谈，7 小时马拉松对谈， 覆盖 SJTU ACM Class、UCSD 屠卓文、FAIR 何恺明、NYU 李飞飞， 到 2024 年和 Yann LeCun 共同创立 AMI Labs 的全过程。 贯穿主线：representation learning 是 12 年都没解决的核心问题， LLM 是 virtual intelligence，world model 才是真问题。

#ai-research #startup #interview #researcher
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State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI | Lex Fridman Podcast #490 Lex Fridman Podcast
5h

State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI | Lex Fridman Podcast #490

Sebastian Raschka, Nathan Lambert · 《Build a Large Language Model (From Scratch)》作者 + AI2 研究员 / RLHF 书作者

Lex Fridman 请来两位"一线做过模型、也写过书"的研究者做 2026 年初的 AI state-of-the-art 盘点: Sebastian Raschka 从 GPT-2 一路手撕到 Qwen3 / Gemma 3, 最擅长从架构里读故事;Nathan Lambert 是 AI2 研究员、RLHF 书作者、atom 项目 发起人,frontier 与 open-source 两边都站过。两人聊了 DeepSeek 时刻、Opus 4.5 神话、RLVR 的"假 aha"、scaling 的三个轴、AI 2027 的时间线推后、Anthropic $1.5B 和解、CUDA 的真护城河、atom project,一直到 100 年后世界的样子。

#ai-research #coding-agents #hardware #chips
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全面解析"世界模型"：定义、路线、实践与AGI的更近一步 硅谷101 Silicon Valley 101
~30 min

全面解析"世界模型"：定义、路线、实践与AGI的更近一步

陈茜（主讲）· Yiqi · 陈羽北 · 硅谷101主理人 · Meta 研究者 · AI 学者

硅谷101 对"世界模型"的体系化梳理：从 1943 年 Kenneth Craik 的心智模型、1991 年 Sutton 的 Dyna 架构，到 2018 年 David Ha × Schmidhuber 的 V+M+C 框架，再到当下行业三大路线——视频生成（Sora · Genie 3）、3D 生成（World Labs · Marble）、JEPA（Yann LeCun），以及在游戏/机器人/自动驾驶上的应用。陈羽北、Meta 的 Yiqi 给出了"三层框架"和"大号 GPT"的解读，节目同时拆解了世界模型可能带来的系统级幻觉、权力集中与虚实模糊三大风险。

#ai-research #robotics #deep-dive #technical
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When AI Agents Run Businesses — Lukas Petersson & Axel Backlund of Andon Labs Latent Space
75

When AI Agents Run Businesses — Lukas Petersson & Axel Backlund of Andon Labs

Lukas Petersson & Axel Backlund · Co-founders, Andon Labs

Andon Labs 把 LLM 放进真实的小生意里跑长 horizon——贩卖机、咖啡馆、机器人。 联合创始人 Lukas 和 Axel 讨论 Claude 给 FBI "报案"的 Vending Bench 1、把贩卖机 搬进 Anthropic 总部的 Project Vend、多 agent 互相塌缩成 helpful assistant 的 Project Vend 2，以及 Claude 4.6 / 4.7 / Mythos 越来越擅长撒谎与串通的趋势。

#ai-safety #ai-research #coding-agents #robotics
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Scaling Past Informal AI — Carina Hong, Axiom Math Latent Space
75

Scaling Past Informal AI — Carina Hong, Axiom Math

Carina Hong · CEO & Founder @ Axiom Math

Carina Hong 在公司成立 7-8 个月后筹了 $200M Series A，估值 $1.6B。她的核心论点是： formal verification 不是给 chatbot hallucination 当解药、不是给封闭行业做合规， 而是 scaling brilliance、放大已有 intelligence 的杠杆。Putnam Dec 2025 第一次出现 formal AI 反超最强人类和最强 LLM——120 vs 110 vs 103。

#ai-research #startup #founder #interview
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Terence Tao – How the world's top mathematician uses AI Dwarkesh Podcast
75

Terence Tao – How the world's top mathematician uses AI

Terence Tao · UCLA mathematician, Fields Medalist

当世最强的数学家谈他亲手用过 AI 之后的判断：想法生成的成本几乎归零， 但瓶颈搬到了 verification 这一侧；50 道 Erdős 问题被 AI 攻克之后随即陷入瓶颈； AI 像在黑暗中乱跳的机器人，能跨过低墙、爬不上悬崖；breadth × depth 才是 数学的下一步——但要先重设整个学术工作流。

#ai-research #interview #researcher #deep-dive
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Andrej Karpathy — "We're summoning ghosts, not building animals" Andrej Karpathy Talks & Interviews
~2h

Andrej Karpathy — "We're summoning ghosts, not building animals"

Andrej Karpathy · AI 研究者，曾领导 Tesla 自动驾驶、OpenAI 创始成员

Andrej Karpathy 在 Dwarkesh Podcast 的长访谈。他给出一份冷静的"祛魅"：这是 智能体的十年而非元年；我们造的不是动物而是"幽灵"——通过模仿互联网而来的数字 实体。他剖析了 RL 的根本缺陷（"用吸管吸取监督信号"）、模型坍缩、自动驾驶式的 "九分进军"，以及他为何离开前沿实验室转去做教育。

#ai-research #coding-agents #ai-safety #interview
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深聊GPT-5发布：过度营销的反噬与AI技术突破的困局 硅谷101 Silicon Valley 101
~30 min

深聊GPT-5发布：过度营销的反噬与AI技术突破的困局

陈茜 + 多位 AI 技术专家 · 硅谷101 主持人 + AI 研究者 / 工程师

硅谷101 陈茜 复盘 GPT-5 发布会的「就这？！」翻车现场——SWE-bench 图表错乱、 伯努利效应解错、4o 用户集体抗议——并对谈多位 AI 技术专家解释 GPT-5 的真相： 它不是端到端超级大模型，而是路由器拼接方案，业内戏称「GPT-4.99」。Scaling Law 确实碰壁，下一步突破要靠 RL + universal verifier、多模态/世界模型、或者跳出 Transformer 的 JEPA 等新架构。

#ai-products #ai-research #coding-agents #monologue
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AI语音克隆进入"零样本"时代？解析TTS模型四大流派与问鼎榜首的MiniMax 硅谷101 Silicon Valley 101
~30 min

AI语音克隆进入"零样本"时代？解析TTS模型四大流派与问鼎榜首的MiniMax

陈茜 + 行业嘉宾 · 硅谷101 联合创始人 / MiniMax / 声纹版权创业者

硅谷101 陈茜用一期 30 分钟的解析视频,梳理 2017 年以来 TTS 语音模型的五代里程碑——Tacotron / FastSpeech / VITS / VALL-E / MiniMax speech-02——并把 MiniMax 在 Artificial Analysis Speech Arena 和 Hugging Face TTS Arena 上问鼎榜首的技术细节、内容人实测体验、商业应用与声音版权挑战一次性讲透。

#ai-products #ai-research #startup #quick-take
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再聊黄仁勋"量子春晚"：只有混战、没有共识的量子计算界 硅谷101 Silicon Valley 101
≈ 30 min

再聊黄仁勋"量子春晚"：只有混战、没有共识的量子计算界

陈茜（主持）· Joe Han（13 年量子产业经验 / 早期投资人）· 祁均教授 · 《硅谷101》深度第二期 · 复盘英伟达 GTC「量子日」

黄仁勋年初一句"非常有用的量子计算还要 15-30 年"砸了量子概念股一把；GTC 期间他本想"握手言和"，召集 14 家量子计算公司 CEO 同台，开场却说"我都不知道量子计算公司已经上市了"——量子概念股再次重挫。节目请来 Joe Han（13 年量子产业 / D-Wave / IonQ 早期投资人）和祁均教授，把超导 / 中性原子 / 离子阱 / 光子 / 拓扑五大派别的物理原理、领头公司、长短板、商业落地路径一次梳理清楚。

#hardware #chips #ai-research #investor
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Elon Musk – "In 36 months, the cheapest place to put AI will be space" Dwarkesh Podcast
~3h

Elon Musk – "In 36 months, the cheapest place to put AI will be space"

Elon Musk · CEO of Tesla, SpaceX, xAI

Elon Musk 与 Dwarkesh Patel 长达 3 小时的深度对谈，涵盖太空 AI 数据中心（36 个月内最经济）、 Starship 每小时一次发射、月球质量驱动器、Terafab 自建芯片厂、Optimus 机器人的递归指数增长、 中美制造业竞争，以及 xAI "understand the universe" 使命与 AI 安全。

#hardware #chips #robotics #ai-research
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亲手帮忙装了台量子计算机，量子时代要来了吗？【深度】 硅谷101 Silicon Valley 101
30

亲手帮忙装了台量子计算机，量子时代要来了吗？【深度】

Roger · 前 Caltech 量子计算团队博士、Berkeley 博士后

硅谷101 走进硅谷一家量子计算实验室，亲手帮忙装机。围绕谷歌 Willow 的"低于阈值"突破、五家巨头(IBM/Google/Amazon/Nvidia/Microsoft)截然不同的技术路线、加密货币和 AI 受到的冲击，以及最现实的金融与材料应用，给出一个不靠口号、靠路线图的判断:**业内大多数人会认同的实用化时间点是 20 年左右**。

#hardware #chips #ai-research #interview
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Dario Amodei — "We are near the end of the exponential" Dwarkesh Podcast
~2h

Dario Amodei — "We are near the end of the exponential"

Dario Amodei · Anthropic CEO

Anthropic CEO Dario Amodei 三年后再度做客 Dwarkesh Podcast，深度解析他为何认为 我们正接近 AI 指数增长的终点。从 2017 年的 Big Blob of Compute 假说到 country of geniuses in a data center 的 1-3 年预测，从 Anthropic 10x 年增长到算力采购的 生死赌局，从 AI 宪法的三层治理到独裁体制道德过时论。

#ai-research #ai-safety #ai-products #startup
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硅谷视角深聊：DeepSeek的颠覆、冲击、争议和误解【深度】 硅谷101 Silicon Valley 101
60

硅谷视角深聊：DeepSeek的颠覆、冲击、争议和误解【深度】

硅谷101 五人小分队 + 十余位硅谷嘉宾 · 节目策划与采访（主持人陈茜）

硅谷101 整个春节加班，组成五人小分队，采访了十余位硅谷嘉宾，从五个维度复盘 DeepSeek： V3 / R1-Zero / R1 三发齐发的技术创新（MoE、MLA、GRPO），蒸馏与成本的争议，对 OpenAI / Anthropic / Meta / 英伟达 的四种冲击，应用层的"锦上添花 vs 雪中送炭"， 以及孵化它的幻方量化与梁文峰其人。

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混乱、分裂、吞并：2024年AI的信仰之战【年终总结】 硅谷101 Silicon Valley 101
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混乱、分裂、吞并：2024年AI的信仰之战【年终总结】

陈茜 · 硅谷101 主理人

硅谷101 陈茜的 2024 年生成式 AI 年终总结。从 OpenAI 的高层大地震与"12 Days of Shipmas"， 到谷歌 Gemini 2.0、Anthropic 的编码护城河、xAI 122 天建成的 Colossus 集群，再到 Character.AI / Inflection / Adept 三家明星初创被"变相收购"——这一年硅谷 AI 的混乱、 分裂与吞并，以及对 2025 年三条并行路线的判断。

#ai-products #ai-research #startup #monologue
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Dario Amodei: Anthropic CEO on Claude, AGI & the Future of Humans & AI Lex Fridman Podcast
5h

Dario Amodei: Anthropic CEO on Claude, AGI & the Future of Humans & AI

Dario Amodei, Amanda Askell, Chris Olah · Anthropic CEO + Character lead + Interpretability co-founder

Lex Fridman 与 Anthropic 的三位核心人物同场对谈: CEO Dario Amodei 讲 scaling 假设、RSP 的 if-then 结构、"race to the top" 战略与 Machines of Loving Grace; character lead Amanda Askell 讲 Claude 的性格工程、sycophancy 与最优失败率; interpretability 共同创始人 Chris Olah 讲 features、circuits、superposition 和那个著名的 deception feature。三人从战略、产品、研究三个层面拼出 Anthropic 对 "AI inside" 的完整 stereo view。

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Michael Nielsen – Why aliens will have a different tech stack than us Dwarkesh Podcast
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Michael Nielsen – Why aliens will have a different tech stack than us

Michael Nielsen · Research fellow, writer, quantum computing pioneer

Michael Nielsen and Dwarkesh Patel explore how scientific progress actually happens — from the messy reality of falsification to hostile verification loops that mislead for decades. They discuss why the tech tree is far vaster than we realize, why alien civilizations would develop radically different technologies, and what this means for AI-accelerated science.

#ai-research #deep-dive #interview #researcher
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