其他
灰天鹅事件：AI 安全为何不只是“网络安全的 AI 版”
AI 安全是一种全新的安全范式：AI 系统本身引入了传统软件所没有的固有漏洞，它们像人一样可能被欺骗，但失败方式又与人类截然不同，是某种“外星智能”。
Latent Space Podcast | Zico Kolter & Matt Fredrikson (Gray Swan 联合创始人) | Jun 22, 2026Jun 22, 2026
Anthropic · Lenny's Podcast
AI 浓度最高的产品团队是如何构建产品的 | Fiona Fung（Claude Code 与 Co‑work）
8 倍代码产出：Anthropic 工程师季度代码交付量相较 2021–2025 年平均增长 8 倍，编码已不再是瓶颈。
YouTube | Fiona Fung | Jun 21, 2026Jun 21, 2026
Anthropic · All-In Podcast
世界首位万亿富翁、Anthropic模型Fable被禁、新寡头、伊朗和平协议
新寡头政治的形成：弗里德伯格指出，美国正在形成由政治家、评论家组成的“政治局”，他们试图通过控制经济、教育和媒体来剥夺个人自由。
YouTube (All-In Podcast) | David Sacks, Chamath Palihapitiya, Jason Calacanis, David Friedberg | Jun 19, 2026Jun 19, 2026
其他 · AI Engineer
生产级AI行动手册：在企业规模部署智能代理 — Sandipan Bhaumik, Databricks
从业务目标出发定义成功标准：在考虑任何模型和功能之前，必须先明确业务需要的具体指标（如准确率、延迟、偏离率），并以可量化的数字来衡量 AI 系统的成败。
YouTube | Sandipan Bhaumik | Jun 18, 2026Jun 18, 2026
其他 · Stanford Online
Sam Altman 谈 AI 时代的创业、规模化与未来构想
创业模式已被 AI 彻底改写：现在小型团队可以利用大模型 Token 做到过去 100 人团队才能做的事，创业速度和野心上限被无限提高，但需要全新的创业方法论。
YouTube (Stanford CS Department) | Sam Altman | Jun 15, 2026Jun 15, 2026
其他
YC 论文俱乐部：LLM 自我博弈、生物学 AI、形式验证与更多前沿探讨
从人类数据到自我博弈的范式转移：单纯扩展人类标注数据（子空间 H）无法让模型超越人类水平，而 AlphaZero 式自我博弈是探索完整解空间、迈向更高智能系统的关键路径
YouTube (YC Paper Club) | 多位嘉宾 | Jun 12, 2026Jun 12, 2026
Google DeepMind · AI Engineer
主权逃逸速度：通过开放模型实现所有权 —— Gus Martins & Ian Ballantyne，Google DeepMind
Gemma 4 模型家族发布：Google DeepMind 推出四个尺寸的开放模型，以极小的参数量实现了与数倍大小的竞品模型相媲美的性能（ELO 排行榜第4和第7名）。
YouTube | Gus Martins & Ian Ballantyne | Jun 10, 2026Jun 10, 2026
其他 · Invest Like the Best
AI 繁荣为何才刚刚开始
S 曲线理论是技术投资的导航图：理解一项技术所处的 S 曲线阶段——从最初的创新者到早期采用者再到主流市场——能使人凭借坚定的信念，去预测未来 3-4 年乃至更长期的指数级增长。
YouTube | Alex（Whale Rock Capital Management 创始人兼首席投资官）| Jun 09, 2026Jun 09, 2026
其他 · Lenny's Podcast
Tony Fadell：如何培养真正的品味（以及为什么 AI 让品味更重要）
“仁慈的独裁”至关重要：在做 1.0 的创新产品时，数据驱动的决策几乎不可能，必须有“品味制定者”来做出基于观点的决策。
YouTube (Lenny's Podcast) | Tony Fadell | Jun 07, 2026Jun 07, 2026
其他 · Dwarkesh Podcast
AGI 之后，还有什么东西是稀缺的？
经济预测需要场景建模而非精准预言：鉴于经济学家长达 200 年的糟糕预测记录（如李嘉图对工业革命的误判），应对 AGI 的关键在于绘制不同稀缺维度下的可能性场景，并据此收集缺失的数据（如消费者需求弹性）。
Substack | Alex Imas & Phil Trammell | Jun 04, 2026Jun 04, 2026
其他 · Stanford Online
原生多模态语言模型：构建哲学、架构与未来挑战
[原生多模态的定义与优势]：通过跨模态统一分词与自回归生成，将LLM的提示、推理与 Scaling Law 等能力迁移至多模态领域
YouTube (Stanford CS25) | **嘉宾：** Victoria Lin (Thinking Machines Lab) | **日期：** 2026-06-04Jun 04, 2026
其他 · Stanford Online
为模型提供服务：推理堆栈全方位指南
推理是收入的来源，训练只是成本：模型权重必须被包装成产品与服务才能创造价值，推理工程直接决定商业化成败。
YouTube | Charles Frye | Jun 04, 2026Jun 04, 2026
其他 · Invest Like the Best
Uber CEO 谈 AI、自动驾驶与交通的未来
AI 的双重革命：AI 正同时重塑 Uber 的数字交互层（超大规模模型、个性化）与物理履约层（自动驾驶、无人机），这种线上线下结合是 Uber 区别于纯科技公司的独特挑战与机遇。
YouTube | Dara Khosrowshahi（Uber CEO） | Jun 03, 2026Jun 03, 2026
其他 · Invest Like the Best
传奇投资人丹·勒布谈人工智能、信贷与 Third Point 的 250 亿美元策略
拥抱科技是必然选择：科技在经济中的占比日益扩大且影响深远，所有投资者都必须理解科技，而无法再绕过它只关注传统行业。
YouTube | Dan Loeb | May 28, 2026May 28, 2026
其他 · Stanford Online
构建通用科学智能：从 Med-PaLM 到 co-scientist 的多智能体科学发现之旅
从病历到假设生成：Med‑PaLM 的成功促使科学家提出将 LLM 用于产生科学假设，由此催生了 co‑scientist 项目
YouTube | Vivek (Google DeepMind) | May 27, 2026May 27, 2026
其他 · Lenny's Podcast
AI 悖论：自动化越多，人类越多，工作越多 | Dan Shipper
AI 不会导致大规模失业：自动化是一句谎言，每个智能体都需要人类，公司反而在扩张招聘
YouTube | Dan Shipper | May 24, 2026May 24, 2026
其他 · Dwarkesh Podcast
芯片设计由底向上：从逻辑门到 GPU、TPU 与大脑
乘累加是矩阵乘法的原子操作：一个 4 位乘 4 位加 8 位的手工实例，揭示了电路如何由 AND 门和全加器构建，并自然导出面积与位宽的二次方关系。
Dwarkesh Podcast (Substack) | Reiner Pope | May 22, 2026May 22, 2026
其他
摩根大通戴蒙谈债券收益率、AI 应用、曼达尼市长与地缘政治
利率可能进一步攀升：债券收益率处于数十年高位，但可能更高，因全球从储蓄过剩转向储蓄不足，AI 投资狂潮和巨额政府赤字推高资本需求。
YouTube | 杰米·戴蒙（Jamie Dimon） | May 21, 2026May 21, 2026
其他 · Stanford Online
语言模型如何泛化？参数学习与上下文学习的鸿沟及其弥合之道
参数学习与上下文学习存在显著泛化差异：模型从微调中学习的关系很难反向泛化，但将同样信息放入上下文却可以轻松做到，这一“逆转诅咒”在多种结构中都存在。
YouTube | Andrew Lampinen | May 20, 2026May 20, 2026
其他 · Invest Like the Best
瓦特、晶圆与 AI 基础设施的未来 | Gavin Baker
AI 正在经历资本主义史上最非凡的时刻：Anthropic 在一个月内新增的 ARR（年度经常性收入），相当于 Palantir、Snowflake 和 Databricks 用十年时间构建的业务总和，这是史无前例的资本效率与增长。
YouTube | Gavin Baker | May 20, 2026May 20, 2026
Anthropic · AI Engineer
构建可运行数小时的智能体 — Ash Prabaker & Andrew Wilson
模型与编排框架共同进化：提升长时间运行能力的关键在于基础模型智能和外部框架设计的持续协同优化，两者缺一不可。
YouTube | Ash Prabaker & Andrew Wilson | May 18, 2026May 18, 2026
其他
朱邦华：SGLang，强化学习，英伟达收购，二次创业，清华，伯克利，LMSYS，Chatbot Arena，善于放弃
二次创业的选择：放弃数千万美元既得利益，只因相信AI基础设施民主化和Agent未来的使命。
YouTube | 朱邦华 (Relies Arc CTO) | May 17, 2026May 17, 2026
其他
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
机器人数据的核心困境：与大语言模型可以吞噬互联网数据不同，具身智能所需的物理交互数据在互联网上根本不存在，必须从零开始生产。
YouTube | 《硅谷101》 | 陈茜 | May 14, 2026May 14, 2026
Anthropic · Invest Like the Best
Anthropic CFO 深度揭秘：千亿美元 AI 算力豪赌背后的商业逻辑与前沿战略
算力是生命线，分配是最高艺术：Anthropic将算力视为公司最重要的资源，CFO 需花费 30-40% 的时间处理算力采购与动态分配，在“买多破产”与“买少掉队”的不确定性锥中寻找平衡。
YouTube | Krishna Rao（Anthropic CFO） | May 13, 2026May 13, 2026
其他 · Stanford Online
从下一个词预测到下一代智能：预训练的未来
智能数据、架构、算法与协作：构建最先进大语言模型的四大支柱，尤其强调数据筛选与混合策略的价值。
YouTube 演讲 | Shrimai Prabhumoye | May 11, 2026May 11, 2026
其他 · Stanford Online
扩展到数千个GPU的训练：并行策略全解析
训练规模持续扩大是必然趋势：当前顶尖模型已达万亿参数，并在15万亿Token上训练，百万级别的上下文长度成为标配。
YouTube | Nouamane Tazi (Hugging Face) | May 11, 2026May 11, 2026
其他 · Lex Fridman Podcast
FFmpeg：互联网视频背后的惊人技术 | Lex Fridman 播客 #496
FFmpeg 是全球视频基础设施的隐形支柱：从 YouTube、Netflix 到 Chrome 和 VLC，几乎所有涉及网络视频的处理流程都依赖 FFmpeg，它是互联网上最大的 CPU 用户之一。
Lex Fridman Podcast | Jean-Baptiste Kempf, Kieran Kunhya | May 06, 2026May 06, 2026
Anthropic · All-In Podcast
OpenAI 未达目标，Codex 对决 Claude，马斯克与奥特曼对簿公堂，超大规模云厂商大获全胜，多肽新药热潮来袭
OpenAI 的雄心与现实：尽管 ChatGPT 用户和营收目标双双落空，且面临 6000 亿美元的算力投入承诺和上市压力，但 GPT 5.5 和 Codex 的强劲产品力正在扭转开发者社区的舆论。
YouTube | Chamath Palihapitiya, David Friedberg, David Sacks, Jason Calacanis | May 01, 2026May 01, 2026
NVIDIA
机器人技术的终局之战：Nvidia 的 Jim Fan
大平行（The Great Parallel）：将大语言模型的成功范式——预训练、对齐、强化学习——完整复制到机器人学，通过模拟“下一个物理世界状态”取代“下一个文本标记”
YouTube | Jim Fan | Apr 30, 2026Apr 30, 2026
其他
Andrej Karpathy：从“氛围编程”到“智能体工程”
软件 3.0 新范式：编程已从编写代码（1.0）和训练神经网络（2.0），转变为通过提示和上下文窗口来调度 LLM（3.0），这不仅是工具的加速，而是全新的计算范式，催生了以前不可能存在的应用。
YouTube | Andrej Karpathy | Apr 29, 2026Apr 29, 2026
AI 工程 · Dwarkesh Podcast
LLM 训练与推理的幕后数学：一堂黑板讲座
批处理（Batch Size）是速度与成本的关键：通过简单的吞吐率和内存带宽方程，可以精确量化批处理大小如何影响单 token 的延迟和成本，揭示了高吞吐与低成本之间的根本权衡。
Substack (Dwarkesh Podcast) | Reiner Pope | Apr 29, 2026Apr 29, 2026
其他 · Invest Like the Best
传奇交易员保罗·都铎·琼斯谈 AI 风险、泡沫与巴菲特
一个善举的蝴蝶效应：琼斯 3 岁时一位陌生黑人老人的善意援手，经过 4000 多次祈祷的强化，最终启发他创立了“我有一个梦想”慈善项目及罗宾汉基金会，证明微小善意的复利效应可以改变世界。
YouTube | Paul Tudor Jones | Apr 28, 2026Apr 28, 2026
其他 · Stanford Online
状态空间模型与变换器的权衡
[核心权衡源于自回归状态]：SSM与Transformer的根本差异不在于效率，而在于它们如何定义和利用自回归状态——SSM类似“大脑”进行压缩，Transformer类似“数据库”进行缓存。
YouTube (Stanford CS25) | **嘉宾：** Albert Gu (顾世翔) | **日期：** Apr 27, 2026Apr 27, 2026
其他 · Stanford Online
JEPA 世界模型前沿：因果对象交互与端到端无坍塌训练
JEPA 的本质差异：JEPA 在潜空间而非像素空间进行预测，天然避免建模无关节节，更接近人类推理方式
YouTube (Stanford CS25 课程讲座) | Hazel (Heejeong) Nam & Lucas Maes | Apr 22, 2026Apr 22, 2026
NVIDIA · Dwarkesh Podcast
《Dwarkesh播客：独家对话黄仁勋》
核心护城河：覆盖全产业链的生态、CUDA可编程性与供应链协同能力，难以被复制。
Substack | 黄仁勋（Jensen Huang） | 2026-04Apr 15, 2026
访谈 · Dwarkesh Podcast
Dwarkesh播客：Michael Nielsen谈科学进步的识别、超长验证闭环与科技树的偶然性
科学进步速度远超验证闭环速度：人类科学往往在实验验证完成前就已广泛采纳更优理论，不存在统一的标准化判断流程。
Substack | 嘉宾 Michael Nielsen | 日期 Apr 07, 2026Apr 07, 2026
NVIDIA · Lex Fridman Podcast
Lex Fridman播客第494期：黄仁勋（Jensen Huang）独家深度访谈
极端协同设计是NVIDIA当前核心战略：打破芯片级设计局限，从硬件、软件到数据中心全栈优化，实现远超线性的算力增长。
Lex Fridman Podcast | 黄仁勋（Jensen Huang，NVIDIA创始人兼CEO） | 2026年3月23日Mar 23, 2026
访谈 · Dwarkesh Podcast
Dwarkesh Podcast：陶哲轩谈AI时代的科学发现与数学研究
开普勒研究类比大模型范式：AI可批量试错挖掘经验规律，但验证与价值判断仍是核心瓶颈。
Substack | 嘉宾：陶哲轩（Terence Tao） | 主持人：Dwarkesh PatelMar 20, 2026
Anthropic · Latent Space
Felix 谈 Anthropic Claude Cowork 诞生、本地优先代理与知识工作的未来
Claude Cowork 起源：基于 Claude Code 意外的非编码用途爆发，仅用 10天 整合内部组件完成开发，面向非终端用户开放代理能力
Latent Space Podcast | Felix Rieseberg | 2026-03Mar 17, 2026
AI 研究
AI Agent 对工作带来的冲击——以学术研究为例
AI Agent已覆盖学术研究全执行环节：可独立完成论文撰写、模型训练、审稿、数据分析等工作，效率远超人类
YouTube | 台大AI领域课程讲师 | 2026-03-15Mar 15, 2026
AI 研究
《无界好奇心：MIT宋寒教授解读高效AI的技术路径与应用价值》
核心价值：高效AI通过压缩技术降低大模型算力、能耗成本，同时提升运行速度，是产业刚需
YouTube | 主持人：Sally Kornbluth（MIT校长）、嘉宾：宋寒（Song Han，MIT EECS副教授） | 2026-03-11Mar 11, 2026
NVIDIA · Latent Space
NVIDIA AI工程师：行星级代理推理与「光速」工作法——Nader Khalil（Brev）、Kyle Kranen（Dynamo）
双产品全栈覆盖：Brev降低GPU获取门槛，Dynamo实现数据中心级推理优化，覆盖从个人开发者到企业级的全场景需求
Latent Space（Substack） | 嘉宾Nader Khalil（NVIDIA Brev开发者关系负责人）、Kyle Kranen（NVIDIA Dynamo工程负责人/核心架构师） | 2026-03-10Mar 10, 2026
投资 · Invest Like the Best
全球顶级能源交易员谈市场、中国与 AI
中国速度与规模：中国凭借高度集中的供应链、灵活且饥渴的劳动力以及政策驱动的激烈内部竞争，建立了全球无与伦比的制造与创新体系，尤其在电动汽车和机器人领域。
YouTube | John Arnold | Mar 04, 2026Mar 04, 2026
AI 研究
持续自我改进的AI——斯坦福大学Zitong Yang博士答辩
持续自改进AI定义：明确参数化、预训练两大前提，划定自改进AI三类核心属性，锚定研究边界。
YouTube | Zitong Yang（斯坦福大学博士） | 2026-03-03Mar 03, 2026
Anthropic · Lenny's Podcast
传统设计流程已死：替代方案是什么？| Claude设计负责人Jenny Wen访谈
传统设计流程淘汰：AI驱动工程效率暴涨，设计师需放弃线性流程，转向支持执行+短期方向指引的双模式工作
YouTube | Jenny Wen（Claude Co-work设计负责人） | 无录制日期Mar 01, 2026
AI 资讯 · Latent Space
《SemiAnalysis创始人Dylan Patel解读2000亿美元AI资本支出、芯片战争，以及为何2027年谷歌可能无利润》——In-Context Cooking首期节目
2000亿AI资本支出趋势：揭秘谷歌1800亿美元、亚马逊2000亿美元2026年AI基建投入逻辑，预判2027年头部云厂商或零利润
Substack | Dylan Patel | 2026年2月28日Feb 28, 2026
AI 产品
Builders Unscripted 第一期：OpenClaw创造者Peter Steinberger访谈
OpenClaw爆火背景：个人开发者靠AI工具短时间打造爆火开源AI代理，登华尔街日报，形成全球社区
YouTube | Peter Steinberger | 2026-02-24Feb 24, 2026
创投 · Invest Like the Best
丹·桑德海姆的Anthropic、OpenAI与SpaceX投资内幕
公私市场差异：拆解2026年晚期私域市场机会与公私域竞争逻辑的核心区别
YouTube | Dan Sundheim（D1 Capital Partners创始人兼CIO） | 2026年2月录制Feb 24, 2026
AI 产品 · Lex Fridman Podcast
Lex Fridman播客#491：Peter Steinberger与OpenClaw智能体革命
OpenClaw爆发逻辑：开源智能体项目短时间收获18万+GitHub星标，核心是将现有AI能力组合为可直接交互、自主执行任务的实用工具
Lex Fridman Podcast | 嘉宾 Peter Steinberger | 科技访谈Feb 22, 2026
创投 · Latent Space
风险投资vs成长期投资的惨痛教训：Anthropic vs OpenAI、Noam Shazeer、World Labs、Thinking Machines、Cursor、ASIC经济——与a16z的Martin Casado和Sarah Wang对谈
AI融资新模式：风险投资与成长期投资边界完全模糊，大额融资本质是算力合约，融资可直接快速转化为模型能力。
Latent Space（Substack平台） | 嘉宾：Martin Casado（a16z基础设施合伙人）、Sarah Wang（a16z成长期合伙人） | 日期：2026-02-19Feb 19, 2026
Anthropic · Lenny's Podcast
Claude Code负责人Boris Cherny：当编码被彻底解决后，行业会发生什么
编码已基本被AI解决：未来1-2年手动编码技能将不再必要，Anthropic内部工程师人均生产力提升超200%
YouTube | Boris Cherny | 2026-02-24Feb 19, 2026
Anthropic · YC Lightcone
Light Cone访谈：Claude Code创作者Boris Churnney分享下一代AI开发工具的构建逻辑
面向未来的开发逻辑：不为当前模型做产品，面向6个月后的模型能力布局，避免被迭代淘汰
YouTube | Boris Churnney（Claude Code创始工程师） | 2026-02-17Feb 17, 2026
Anthropic · Dwarkesh Podcast
Dario Amodei：数据中心里的天才国度——从 AGI 时间线到全球治理
"大计算团假设"十年不变：Dario 在 2017 年提出的核心假设至今成立——规模、数据、目标函数才是决定因素，所有"需要新方法"的聪明都不那么重要；RL 扩展与预训练扩展遵循同样的规律
Dwarkesh Podcast | Dario Amodei（Anthropic CEO）| 2026Feb 13, 2026
Google DeepMind · Latent Space
Jeff Dean：从 Google 搜索到 Gemini，亲历 AI 基础设施三十年
蒸馏是 Flash 模型的引擎：用最大模型的 logits 作为软标签，使小模型超越上一代大模型，Gemini Flash 由此实现"低价≈顶配"
Latent Space | Jeff Dean（Google Chief AI Scientist）| 2025Feb 13, 2026
科学 · Latent Space
🔬超越AlphaFold：Boltz如何开源药物发现的未来
结构预测的“已解”假象：单链蛋白预测依赖进化共变信号取得突破，但缺乏演化信息的复杂互作和多构象动态仍是未解难题
Latent Space播客 | Gabriele Corso & Jeremy Wohlwend | Feb 12, 2026Feb 12, 2026
AI 产品
OpenClaw开发者：为什么80%的应用将会消失
OpenClaw爆火：开源本地AI代理一夜获16万GitHub星标，生态快速扩张
Youtube | Peter Steinberger | Feb 07, 2026Feb 07, 2026
Anthropic · YC Lightcone
我们都对Claude Code上瘾了
Claude Code核心优势：通过子代理拆分上下文，CLI形态适配性强，编码效率提升5倍
YouTube | Kelvin French Owen | 2026年2月6日Feb 06, 2026
AI 产品
《OpenClaw运行原理：“魔法”背后的架构》
OpenClaw无自主感知：本质是事件驱动的响应系统，所有行为均为预设输入触发，无思考推理能力
YouTube | 专注AI应用开发的技术博主 | 2026年2月3日Feb 03, 2026
AI 资讯
《大模型领域花哨概念拆解：揭开智能体、Agent等术语的真实逻辑与包装套路》
概念拆解：逐一解释LLM、Prompt等10+大模型术语底层逻辑，破除行业包装噱头
YouTube | 匿名科技博主 | 2026-02-03Feb 03, 2026
AI 产品
OpenClaw创始人如何用AI每天仅花40分钟打理生活 | 彼得·斯坦伯格
个人AI代理趋势：未来通用个人AI将替代80%的手机独立应用，自然对话成为主流交互方式
YouTube | **Peter Steinberger** | 2026-02-01Feb 01, 2026
AI 资讯 · Lex Fridman Podcast
2026年AI现状：大语言模型、编码、缩放定律、中国、智能体、GPU、通用人工智能
中美AI竞争格局：中美在AI研发和产品层面竞争加速，中国开源大模型发展迅猛，美国闭源大模型在用户体验和商业化上暂时领先，短期无绝对赢家。
Lex Fridman Podcast | 嘉宾：Nathan Lambert、Sebastian Raschka | 日期：无Jan 31, 2026
AI 工程 · AI Engineer
Claude Code 是如何工作的——Jared Zoneraich，PromptLayer
简单 while 循环就是全部架构：Claude Code 的核心只有四行逻辑——有 Tool Call 就执行、把结果还给模型、循环直到没有 Tool Call 为止，所有顶级编程 Agent 都在用这套
YouTube | Jared Zoneraich（PromptLayer 创始人）| NYC AI Engineering Workshop 压轴场Dec 26, 2025
Anthropic
我们为何开发并捐赠了模型上下文协议（MCP）
MCP开源捐赠：Anthropic将MCP捐赠给Linux基金会，彻底消除厂商闭源风险
YouTube | David（MCP联合创造者、Anthropic技术成员） | 2025年12月11日Dec 11, 2025
OpenAI · AI Engineer
智能体强化微调——OpenAI Will Hang与Cathy Zhou技术分享
Agent RFT：OpenAI推出的工具类智能体专用微调技术，样本效率极高最低仅需10个样本
Youtube | Will Hang、Cathy Zhou | 2025-12-09Dec 09, 2025
AI 资讯 · Invest Like the Best
GPU、TPU与AI经济学深度解析 | Gavin Baker访谈
AI芯片竞争格局：英伟达Blackwell、谷歌TPU等路线直接决定AI厂商成本与竞争位势
Youtube | Gavin Baker | 2025年12月9日Dec 09, 2025
Anthropic · AI Engineer
别构建Agent，转而建设技能——Anthropic Barry Zhang与Mahesh Murag分享
核心范式转变：Anthropic提出放弃定制各领域Agent，转向通用Agent+可组合技能的新架构，大幅降低落地成本
Youtube | Barry Zhang、Mahesh Murag | 2025-12-08Dec 08, 2025
Google DeepMind
斯坦福AI俱乐部对话Jeff Dean：AI领域的重要趋势
AI发展底层逻辑：15年AI突破是算法、算力、软硬件协同优化的共同结果
YouTube | Jeff Dean | 2025-11-24Nov 24, 2025
Anthropic
《Claude Code背后的开发工程师揭秘其核心秘密》
终端原生架构：放弃传统IDE侧边AI模式，直接打通终端全权限，实现工程师与模型双向对等操作
YouTube | Cat & Boris（Claude Code核心开发负责人） | 2025-10-29Oct 29, 2025
AI 研究
斯坦福AI俱乐部访谈：Jason Wei谈2025年AI领域的3个核心理念
智能商品化：AI能力一旦突破就会快速降价，公共信息获取成本趋近于零，核心价值转向私有信息
YouTube | Jason Wei | 2025年10月17日Oct 17, 2025
Anthropic
深度揭秘Claude Code团队的超快迭代方法论 | 嘉宾Cat Wu
自下而上迭代机制：爆款功能多起源于工程师自研原型，经内部灰度验证后快速上线，反馈差的功能直接废弃
Youtube | Cat Wu（Claude Code产品负责人） | 2025年9月14日Sep 14, 2025
AI 工程
陈天奇20年机器学习生涯：从竞赛少年到AI系统开源领袖
底层能力积累：高中自学编程、ACM班训练、早期科研失败经历为后续开源项目成功奠定核心基础
Youtube | 陈天奇 | 2025年9月12日Sep 12, 2025
AI 工程
对话Tri Dao：Flash Attention作者谈AI芯片竞争、推理优化与下一代架构
英伟达生态竞争：未来2-3年AI芯片市场将从英伟达一家独大转向多厂商差异化竞争
YouTube | Tri Dao | 2025年9月10日Sep 10, 2025
Anthropic · Latent Space
Claude Code：你终端里的Anthropic智能体
产品定位：Claude Code是运行在终端的Unix风格编程智能体，主打原生模型访问、高可组合性、按token付费的灵活模式
Latent Space播客 | Cat Wu（Claude Code产品经理）、Boris Cherny（Claude Code首席工程师） | 2025年5月7日May 07, 2025
Anthropic · AI Engineer
我们如何构建高效智能体：Anthropic 巴里·张分享
场景筛选优先：智能体仅适配高复杂度、高价值、错误易校验的场景，无需为所有用例开发
YouTube | **Barry Zhang** | 2025年4月4日Apr 04, 2025
AI 研究
LLM Agents MOOC | UC伯克利CS294-196 2024秋季学期：LLM智能体的历史与概述
[LLM智能体定义]：明确文本智能体、LLM智能体、推理智能体三层概念的差异与演进逻辑
YouTube | Shunyu Yao（姚顺雨） | Sep 17, 2024Sep 17, 2024
OpenAI · Stanford Online
斯坦福CS25 第四季：OpenAI研究员Jason Wei与Hyung Won Chung分享大模型核心逻辑与AI发展规律
大模型底层逻辑：下一词预测本质是超大规模多任务学习，覆盖语法、世界知识、推理等千万级细分任务
YouTube | Jason Wei、Hyung Won Chung | 公开讲座May 06, 2024
AI 工程
第四讲：计算与内存基础
GPU计算架构逻辑：讲解流多处理器、线程束、线程块的调度规则，明确提升GPU占用率的核心方法
Youtube | Tom Vman | 2024-02-05Feb 05, 2024
科学 · Invest Like the Best
GLP-1、肽类与万亿美元的健康革命
GLP-1药物是数十年一遇的突破：它不仅用于减重，更能从根本上预防糖尿病、心血管病、肾病、成瘾，市场年营收将超 1000亿美元。
YouTube | Alex Carnault | 未标明未标明
AI 工程
AI推理的未来——UCSD张灏分享
2025年推理核心进展：预填充-解码拆分架构全面落地，单GPU吞吐量较连续批处理提升1倍
Dynamo Day活动 | 张灏（Hao Zhang，UCSD教授） | 未标注未标注
NVIDIA
深入拆解NVIDIA Dynamo端到端架构设计
全链路推理系统：NVIDIA Dynamo是端到端大模型推理服务系统，兼顾灵活性、可扩展性与容错性
NVIDIA | Eli（Dynamo首席架构师） | 日期未提供未提供
AI 产品 · Lenny's Podcast
为什么一半的产品经理正身处险境 | Nikhyl Singhal (Meta, Google)
产品管理正经历根本性重塑：从“信息搬运”转向“构建与判断”，传统 PM 技能加速贬值
YouTube | Nikhyl Singhal |未知
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