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#515. GPT-5、Claude 和 Gemini 的是如何训练与部署的

📝 本期播客简介

本期我们克隆了硅谷硬核科技播客《Dwarkesh Patel》How GPT-5, Claude, and Gemini are actually trained and served – Reiner Pope

嘉宾 Reiner Pope 是芯片初创公司 Maddox 的 CEO,更早之前曾在谷歌负责 TPU 架构设计。整期节目采用“黑板讲座”的形式,Reiner 从最基础的 roofline 模型出发,一步步推导出批次大小如何影响大模型推理的延迟与成本,揭示了“内存墙”为什么是上下文长度的真正枷锁。他还结合 Gemini、DeepSeek 等前沿模型的公开定价,反向推算出隐藏的技术架构,甚至连 KV 缓存存储在哪一层内存都能猜出来。对话后半段更跨界到密码学,探讨神经网络与密码协议在结构上的惊人相似。这是一堂 AI 基础设施的实战大师课,听完你会对“为什么 API 定价是这样”“为什么模型扩展变慢了”这些问题豁然开朗。

👨‍⚕️ 本期嘉宾

Reiner Pope,AI 芯片公司 Maddox 的创始人兼 CEO,曾在谷歌领导 TPU 架构设计,对分布式训练、推理系统和芯片设计有极其深厚的工程与研究积淀。他还是《Scaling》一书的作者。

⏱️ 时间戳

开场与技术形式

00:00 Yikai 开场及节目介绍

01:26 Dwarkesh…

The skinny

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