AI实话实说

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讲述 AI 人自己的故事。

付杰:十五年AI研究,两次错过风口后的验证之路

付杰,Mila研究员,十五年两次错过AI风口,现在全力投入AI安全验证。2012年深度学习爆发前他转向kernel machine,2020年GPT-3发布前他留在Mila做博后。他认为safe AI最陡的梯度方向是降低验证成本,区分了measure和verify,正从机制可解释性转向形式化验证。
评论点赞收藏3 天前

蒋炎岩:绿导师眼中的 AI 极乐末世

南京大学蒋炎岩老师做客《AI 实话实说》,预言 AI 将重塑科研、教育与编程行业,称 AI 时代对师生是一种“解脱”。他深入剖析了当前学术评价体系下的“Reward Hacking”现象,指出考研学生编程能力退化及论文包装问题,并分享了自己退出软工圈、拒绝参与旧规则的个人选择。节目还探讨了 Test-time Scaling、Small Explanation Hypothesis 等技术概念,以及 Auto Research 在未来几年的可能性。
评论点赞收藏27 天前

伯克利忙秋阳:AI 做科研,人类做什么?

UC Berkeley 博士生忙秋阳分享其从算法竞赛选手到 AI 科研者的转变。他介绍了 FrontierCS 数据集,旨在探索 AI 在解决开放式科研问题上的能力边界。 节目深入讨论了 AI 自动化科研背景下的人类角色、合成数据的质量、大团队科研的资源需求,以及对博士生培养模式和学术评价体系的未来影响。
评论点赞收藏48 天前

再访姚巍然:医疗Agent能替真人干活吗?

ActAVA AI联合创始人姚巍然发布医疗Agent基准测试χ-Bench,结论是目前AI无法完全替代人类处理复杂医疗流程。 文章深入探讨了医疗场景的政策密集特性,分析了Agent创业的护城河及未来模型走向。
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MIT Alex Gu:AI 做数学能代替数学家吗?

对话 MIT 学者 Alex Gu,探讨 AI 在形式化数学领域的进展。嘉宾分享了与陶哲轩及 Math, Inc 合作开发 AI 数学代理的经验,以及 Gemini 生成代数几何证明的案例。 讨论涉及形式化数学与传统数学的区别、AI 对数学家职业的影响,以及创业公司在此领域的探索与挑战。
评论点赞收藏206 天前

对话扩散语言模型研究者:原理、实践与未来展望

播客邀请两位深耕扩散语言模型(Diffusion LM)研究的学者,深入探讨该技术的原理、现状与未来。内容涵盖自回归与非自回归的对比、OpenAI 的态度、蚂蚁集团 LLaDA 的实践以及理论上限分析。 嘉宾拥有港大和 UIUC 的研究背景,分享了 DiffuCoder 和 SGLang 框架整合等一手经验,讨论了扩散模型在并行生成上的优势及面临的挑战。
评论点赞收藏210 天前

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