1影片進階EN
NVIDIA Made 4-Bit AI Work. It’s a Nightmare.（在新分頁開啟原站）
這則影片介紹 NVIDIA 推出的 NVFP4 4-bit 精確度，說明其如何讓大型語言模型訓練更穩定，並探討為何 NVIDIA 將此技術應用於新世代 GPU。
25.8 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
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Robots Just Had Their GPT-3 Moment（在新分頁開啟原站）
Gen-1.5 模型在複雜任務中首次展現了具體情境學習能力，讓機器人無需額外訓練即可快速適應新任務。
68.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片進階EN
They Found a Way to Steal Frontier LLM’s Reasoning（在新分頁開啟原站）
介紹了如何破解前衛大語言模型的推理過程，並展示了利用加密推理塊（encrypted reasoning blobs）進行攻擊的方法。
6.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片入門EN
LongCat 2.0: The Beginning of the End of NVIDIA MOAT?（在新分頁開啟原站）
Meituan 推出的 LongCat 2.0 模型在架構上進行了重大改進，並首次將訓練與推理全部執行於中國 ASIC 晶片上，這可能對 NVIDIA 的市場優勢造成衝擊。
5.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
Microsoft Just Dropped LLM's Frontier Data Engineering Secrets（在新分頁開啟原站）
影片揭露 Microsoft 公開的 109 頁資料工程黃金資料，特別是針對前沿 AI 領域的深入資訊，內容詳盡且具參考價值。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片進階EN
DSpark: DeepSeek-V4's Insane Compute Optimization Explained（在新分頁開啟原站）
DSpark 是 DeepSeek-V4 為了提升計算效能而開發的最佳化程式，透過重新設計 speculative decoding 機制，大幅降低推理成本。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片進階EN
Looped LLM? Recurrent Depth Transformer Explained（在新分頁開啟原站）
介紹 Looped Transformer 架構，透過重複運算少量層數來模擬思考過程，解決大語言模型訓練中的問題。
6.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片進階EN
The Insane Infrastructure Design of DeepSeek V4（在新分頁開啟原站）
介紹 DeepSeek V4 的極致基礎架構設計，解析其如何透過高效能計算實現大規模模型訓練。
7.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片進階EN
A Closer Look At Kimi K3's INSANE Architecture Breakthrough（在新分頁開啟原站）
Moonshot AI 推出的 Kimi K3 模型在 6 個月內實現了從開源到閉源的突破，成為世界第三大模型。影片詳細解析了 Kimi K3 的驚人架構設計，並展示了其如何達成這一成就。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
GLM-5.2: DeepSeek Was Wrong About RL?（在新分頁開啟原站）
GLM-5.2 的開發者指出，DeepSeek 關於 RL 的誤判並非孤例，他們從 GRPO 轉向 PPO 的策略值得關注。
※ 摘要僅根據標題與說明
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NVIDIA Made 4-Bit AI Work. It’s a Nightmare.（在新分頁開啟原站）
這則影片介紹 NVIDIA 推出的 NVFP4 4-bit 精確度，說明其如何讓大型語言模型訓練更穩定，並探討為何 NVIDIA 將此技術應用於新世代 GPU。
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介紹了如何破解前衛大語言模型的推理過程，並展示了利用加密推理塊（encrypted reasoning blobs）進行攻擊的方法。
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LongCat 2.0: The Beginning of the End of NVIDIA MOAT?（在新分頁開啟原站）
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5.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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A Closer Look At Kimi K3's INSANE Architecture Breakthrough（在新分頁開啟原站）
Moonshot AI 推出的 Kimi K3 模型在 6 個月內實現了從開源到閉源的突破，成為世界第三大模型。影片詳細解析了 Kimi K3 的驚人架構設計，並展示了其如何達成這一成就。
※ 摘要僅根據標題與說明
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GLM-5.2: DeepSeek Was Wrong About RL?（在新分頁開啟原站）
GLM-5.2 的開發者指出，DeepSeek 關於 RL 的誤判並非孤例，他們從 GRPO 轉向 PPO 的策略值得關注。
※ 摘要僅根據標題與說明
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DSpark: DeepSeek-V4's Insane Compute Optimization Explained（在新分頁開啟原站）
DSpark 是 DeepSeek-V4 為了提升計算效能而開發的最佳化程式，透過重新設計 speculative decoding 機制，大幅降低推理成本。
※ 摘要僅根據標題與說明
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GPT-5.6 Sol & Benchmark Minimizing?? #LLM #ai #chatgpt（在新分頁開啟原站）
探討 GPT-5.6 模型在 Sol 與 Benchmark 測試中的表現，並分析其最佳化策略。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Microsoft Just Dropped LLM's Frontier Data Engineering Secrets（在新分頁開啟原站）
影片揭露 Microsoft 公開的 109 頁資料工程黃金資料，特別是針對前沿 AI 領域的深入資訊，內容詳盡且具參考價值。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Looped LLM? Recurrent Depth Transformer Explained（在新分頁開啟原站）
介紹 Looped Transformer 架構，透過重複運算少量層數來模擬思考過程，解決大語言模型訓練中的問題。
6.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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How Did A Chinese Phone Company Topped Open Source LLM?（在新分頁開啟原站）
介紹小米如何從手機廠商轉型為開放式 AI 領先者，解析其 MiMo 系列模型的研究背後的突破，並說明其如何在一兩年內追趕前沿實驗室。
※ 摘要僅根據標題與說明
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The Insane Infrastructure Design of DeepSeek V4（在新分頁開啟原站）
介紹 DeepSeek V4 的極致基礎架構設計，解析其如何透過高效能計算實現大規模模型訓練。
7.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
