下一个重大突破将是 AI 在工作中学习
The next big breakthrough will be AIs learning on the job
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Dwarkesh Podcast
由 Dwarkesh Patel 主持，以深入调研的长篇访谈讨论人工智能、算力与历史。受访者既包括 AI 研究者与实验室负责人，也包括历史学家和经济学者；对谈多从原始文献与学科的底层问题出发，而非追逐当周新闻。
Dwarkesh Patel
全部单集
按时间倒序Dwarkesh Podcast 由 Dwarkesh Patel 主持。已收录 143 期单集，卡片标明是否已有精读或文稿；中英版本齐备且可对齐时支持对照阅读。新内容经审核后陆续上架。
阿达·帕尔默 —— 马基雅维利是有史以来最被误解的思想家
Ada Palmer – Machiavelli is the most misunderstood thinker of all time
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亚历克斯·伊马斯与菲尔·特拉梅尔:AGI 之后,什么依然稀缺?
Alex Imas and Phil Trammell – What remains scarce after AGI?
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戴维·赖克:为什么青铜时代是人类演化的转折点
David Reich – Why the Bronze Age was an inflection point in human evolution
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Reiner Pope – LLM 训练与服务背后的数学
Reiner Pope – The math behind how LLMs are trained and served
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黄仁勋:TPU 竞争、为什么我们应该向中国出售芯片,以及英伟达的供应链护城河
Jensen Huang – TPU competition, why we should sell chips to China, & Nvidia’s supply chain moat
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迈克尔·尼尔森——科学究竟如何进步
Michael Nielsen – How science actually progresses
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陶哲轩:开普勒、牛顿,以及数学发现的真正本质
Terence Tao – Kepler, Newton, and the true nature of mathematical discovery
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Dylan Patel——深入解析 AI 算力扩张的三大瓶颈
Dylan Patel — Deep dive on the 3 big bottlenecks to scaling AI compute
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