
#411. 2026年AI全景解析:大模型、代码生成、Scaling Laws、中国AI崛起与AGI未来
📝 本期播客简介
本期Lex Fridman与两位AI领域的顶尖专家——Sebastian Raska和Nathan Lambert——展开了一场关于人工智能最前沿的深度对话。他们从2025年的"DeepSeek时刻"谈起,剖析了中美AI竞赛的格局、开源与闭源模型的生态演变,以及Transformer架构的技术本质。节目深入探讨了Scaling Laws在预训练、后训练和推理阶段的最新进展,特别是RLVR(可验证奖励强化学习)如何彻底改变了模型能力解锁的方式。三位嘉宾还分享了关于代码生成自动化的未来、AGI时间线的现实预期,以及个人如何在这个快速变化的领域找到定位的实用建议。这是一场既包含硬核技术细节、又充满哲学思考的思想盛宴。
翻译克隆自:#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI
👨🔬 本期嘉宾
Sebastian Raska,机器学习研究员、作家,著有《从零开始构建大语言模型》和《从零开始构建推理模型》等畅销书,以其深入浅出的技术解释和从零实现的教学方法闻名。
Nathan Lambert,艾伦人工智能研究所(AI2)后训练团队负责人,RLHF(基于人类反馈的强化学习)领域权威,即将出版该主题专著。他是AI政策与开源模型"Adam项目"的积极推动者。
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