AI 话语场
AI 访谈、演讲与文献索引
收录 AI 访谈、播客、演讲与相关文献,按人物和话题查找。精选摘录逐字核对,并附原文出处与定位。不收新闻。
最近更新 2026-10-15 · 周四
179场访谈与演讲
152位访谈人物
57个节目
84篇文献
177条已核对原话
访谈 · 原话 · 已核对

Misha LaskinReflectionAI · 联合创始人、CEO
强化学习消耗了 10,000 多张 GB300 长达四周的时间。因此,实际上花在强化学习上的 FLOPs 比预训练还要多。强化学习任务要复杂得多,因为你既需要利用各类智能体沙箱进行大规模推理,又需要同时进行训练。
reinforcement learning was a little over 10,000 GB300s for four weeks. So, actually there are more flops spent on reinforcement learning. Reinforcement learning jobs are, you know, more complex in the sense that you do both a lot of inference at scale with all sorts of sandboxes for agents and training.
访谈 · 原话 · 已核对

Pat GelsingerPlayground Global · 普通合伙人、Intel 前 CEO
然后我还必须把它放进机架级解决方案里,因为如今已经没有什么单独的芯片了,整个系统就是一个机架。所以这需要 9 个月——我花 3 个月把它设计出来,但要等上整整 9 个月才能实际用上它。
then I have to put it into a rack scale solution because nothing's a chip anymore. It's a rack, you know. So we're 9 months, you know, it took me 3 months to design it, but it's nine months until I can actually start to use it
访谈 · 原话 · 已核对

Greg PstruchaSentry · Staff 软件工程师
look at my GitHub reviews the feedback from the bots the feedback from my peers and try to codify which ones of those are actual high quality lint rules that are deterministic and will be able to capture issues that we otherwise reprompt all the time.
访谈 · 原话 · 已核对

Gabriel MartinezG2i · 工程经理
Generation is cheap, but evaluation is expensive. If AI produces more than humans can possibly evaluate, it has not accelerated the team. It has created a bottleneck.
访谈 · 原话 · 已核对

Dominik KundelOpenAI · Codex 开发者体验团队成员
That way you're still leveraging all of the work that we put into tweaking the prompts for the individual models, while still customizing it for your specific use case of the harness.
访谈 · 原话 · 已核对

Anders SwansonOracle Database · 开发者布道师
redaction is very important as the first step because before I do embeddings, before I do enrichment, I want to strip out PII. I don't want secrets or irrelevant weird information slipping into the memory layer. That's a recipe for disaster. So, we do redaction first.
智能体落地Alan Chan:智能体实时监控、身份与失控应对
Alan Chan·Cognitive Revolution
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学习范式与路线Nathan Lambert:开放模型能否追上闭源前沿?
Nathan Lambert·a16z
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通用智能与时间表Nick Bostrom:超级智能、放缓与暂停的取舍
Nick Bostrom·MTS
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递归自我改进David Silver 与 Lasse Espeholt:从经验中自主学习的超级学习者
David Silver · Lasse Espeholt·Sequoia Training Data
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安全与对齐Nate Soares:AI 风险、实验室责任与监管
Nate Soares·Odd Lots
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商业模式与格局Zuckerberg 与 Alexandr Wang:个人智能体、记忆与千亿美元投入
马克·扎克伯格 · Alexandr Wang·Cheeky Pint
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人机关系Yi-Chieh Lee:对话式 AI 如何影响福祉与人的能动性
Yi-Chieh Lee·UW HCDE Research Speaker Series
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网络安全与滥用Bill Gates:AI 风险、监管与留给人的工作
比尔·盖茨·CNN State of the Union
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双盲随机试验中的 AI 匹配与难民就业
Kirk Bansak · Jens Hainmueller · Dominik Hangartner 等·预印本 · 2026
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从替代到支架:打破 AI 教育中的自我强化伤害循环
Lucile Favero · Juan Antonio Pérez-Ortiz · Tanja Käser 等·预印本 · 2026
文献索引
淹没于 AI 内容:社交平台如何标注生成内容与深度伪造
Bram Rijsbosch · Luka Bekavac · Henry Tari 等·预印本 · 2026
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谁先思考?通过投入后解锁设计生成式 AI 的生产性摩擦
Xiaotian Su · Laura Rimell · Jiazheng Li 等·预印本 · 2026
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微项目式学习中的 AI 智能体作为认知伙伴:一项专业发展工作坊研究
Yuhong Zhao · Qing Zhang · Weiwei Li·会议论文 · 2026
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教师对生成式 AI 的实践、感知与信任和不信任:美国高等教育混合方法研究
Wenhan Lyu · Shuang Zhang · Tingting (Rachel) Chung 等·期刊论文 · 2025
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Sam AltmanOpenAI · CEO5 场
Dwarkesh PatelDwarkesh Podcast · 主持人4 场
Greg BrockmanOpenAI · 总裁4 场
比尔·盖茨Bill Gates · Gates Foundation4 场
Timnit GebruDAIR · 研究者2 场 · 著作 1
李飞飞Fei-Fei Li · World Labs · 创始人3 场
黄仁勋Jensen Huang · NVIDIA · CEO3 场
Aaron LevieBox · CEO2 场
Ali GhodsiDatabricks · CEO2 场
Daniel KokotajloAI Futures Project2 场
Dario AmodeiAnthropic · CEO2 场
Demis HassabisGoogle DeepMind · CEO2 场张小珺访谈录访谈 21中文科技与商业人物长访谈入口。本站目前选收曾鸣的对谈,关注产业演化、公司形态与 AI 原生时代的企业机会。21 场 · 最近 2026-09-03AI Engineer演讲 20面向 AI 开发实践的演讲与技术分享入口。本站收录智能体构建、评测、权限、开发工具和研究自动化等内容,适合追踪 AI 工程中的具体问题与解决思路。20 场 · 最近 2026-10-09Latent Space播客 15面向 AI 工程师的技术通讯、播客与社区。节目覆盖模型、开发工具和 AI 应用构建;本站选收科学模型、递归语言模型、语音交互及智能体系统等对谈。15 场 · 最近 2026-10-08a16z播客 9 · 访谈 4a16z 的科技与商业播客入口,讨论技术如何改变工作、生活与企业。本站选收 AI 基础设施、教育、模型研究和创业者对谈,关注研究、产品与资本之间的联系。13 场 · 最近 2026-10-14Cognitive Revolution播客 9围绕 AI 进展及其社会影响的长对谈入口。本站收录劳动替代、机器人、国际竞争、治理与安全组织等议题,将技术能力与制度问题放在一起观察。9 场 · 最近 2026-10-14Dwarkesh Podcast播客 7以长对谈展开复杂技术与社会问题的访谈入口。本站收录智能体集群、递归自我改进与算力格局等议题,关注前沿 AI 能力、研究方向和长期变化。7 场 · 最近 2026-09-17Machine Learning Street Talk播客 6围绕机器学习研究与系统实践的长对谈入口。本站收录模型调优与语音智能体等内容,关注研究方法、交互机制和真实环境中的系统表现。6 场 · 最近 2026-10-01No Priors播客 5AI 企业与产业变化的访谈入口。本站选收企业重建、芯片架构与 AI 业务实践等对谈,关注技术变化如何影响组织和市场。5 场 · 最近 2026-10-09
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