AI 工程与研究播客精读 Content Archive

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  1. DoorDash 的 AI 路线:先找配送问题,再决定是 agent、机器人还是人
  2. Factory 的暗工厂:当 coding agent 开始改写软件生产线
  3. 后代理世界的账单:企业软件如何面对新的经济学
  4. 模型价格战之外:Last Week in AI 第 252 集的安全与能源账单
  5. Self-accelerating AI 的具体版本:让系统参与 AI 研发本身
  6. 读模型的「思维」:mechanistic interpretability 为什么有用又不完整
  7. 企业 AI 为什么还慢:真正卡住的是数据、权限和 agent identity
  8. Poolside 的 model factory:模型公司如何把训练变成生产系统
  9. Codex 从 0 到 1000 万:ChatGPT Work 如何把 coding agent 带进知识工作
  10. Transformer 之后,下一步是让模型在部署中继续学习
  11. 安全评估不是一道总分题:Luminos 为什么要拆成 sub-risk
  12. 从 ExploitGym 到 Hugging Face:Practical AI 复盘一次 AI agent 入侵链
  13. AI 先接管暖气维修的调度层:Netic 为什么不急着造机器人
  14. 从 2.8 万亿参数到 365,000 个环境:Last Week in AI #253 重新定义 AI 进展的单位
  15. 从 200,000 个 token 到 10× 加速:Baseten 如何把模型权重变成可用 API
  16. 从 0.1% 到约 15%:Chai Discovery 为什么把药物设计当成 scaling problem
  17. 从模型到 Agent Harness:Practical AI 解释多智能体系统到底多了什么
  18. Trillion-Dollar AI 公司不是估值题:No Priors 把「市场多大」与「多久做成」分开
  19. 视频不是一串字幕:TwelveLabs 如何用 Marengo、Pegasus 和 Jockey 把 10 万小时变成可检索资产
  20. vLLM 不只是推理库:Inferact 如何把 open-weight 模型变成可控的 AI 基础设施
  21. AI 不只是找漏洞了:Truffle Security 与 Socket 解释为什么 supply chain 成了第一防线
  22. AI agent 出问题,先查权限:The Data Exchange 谈 AGI 泡沫与中国 robotaxi

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