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Why I couldn't build Jev at OpenAI — Diogo Almeida, TypeSafe Co-founder & CEO
Diogo Almeida 分享為何離開 OpenAI，並闡述 System One Models 如何針對程式碼設計，解決 RLHF 失效與自動化不足的問題。
※ 摘要僅根據標題與說明
Latent Space
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ S 級 ・ 27.8 萬 訂閱 ・ 13 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/08
Latent Space 節目的影片版：各實驗室與工具團隊的工程師談 agent 架構、harness、推論基礎設施，每週數支
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Claude Code’s Bitter Lesson: Prompts, Harnesses, Mods, and Agents — Thariq Shihipar
探討 Claude Code 如何演變為能自主修改工具與協作的智慧體，並分析其介面、安全機制與未來發展。觀眾可了解當前提示工程的高技能需求及智慧體架構的挑戰。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Recursive Self-Improvement: from Auto Research to Superintelligence — Richard Socher, Recursive
Richard Socher 探討 Recursive 公司如何透過 AI 自動化研究，並展望能自我進化的超級智慧「Eureka Machine」。內容涵蓋 AI 加速科學突破、獎勵駭客問題及未來目標自主性等深層議題。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片進階EN
Runway’s Bet Beyond Video: World Models, Robotics, and the Neural OS — Anastasis Germanidis
Runway 共同創辦人 Anastasis Germanidis 分享公司從生成式影片工具轉向建構世界模型、模擬物理並驅動機器人與軟體介面演進的歷程。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
The $10 Trillion Token Economy — Alex Atallah, OpenRouter & Anjney Midha, AMP
OpenRouter 共同創辦人 Alex Atallah 與 a16z 的 Anjney Midha 探討平台如何從早期開放權重模型演變為關鍵基礎設施，並分析產品策略與分銷經驗。
4.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片進階EN
OpenAI’s New Agent Stack: Computer Use, Decisions API, UltraFast, Dots—Ari Weinstein & Nikunj Handa
OpenAI 在 DevDay 後訪談產品與工程負責人 Ari Weinstein 及 API 團隊 Nikunj，深入解析 Computer Use 技術如何讓 AI 操作軟體速度超越人類，並介紹 Decisions API…
※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片進階EN
Which GPU Clouds Are Actually Good? | ClusterMAX 3.0
探討如何評估 GPU 雲端服務，重點介紹 SemiAnalysis 的 ClusterMAX 3.0 工具。透過實際測試與文獻審查，幫助讀者了解選擇可靠 AI 基礎設施的關鍵指標。
1.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片進階EN
Recursive Language Models — Alex Zhang, MIT PhD
Alex Zhang 探討將強大模型包裹在原始系統中遺漏的能力，分析編碼代理的相似性與 harness 設計如何釋放潛能。內容涵蓋 GPU 核心、GEV 模型及代理群體實驗，揭示未來語言模型可能由隱形代理群體構成。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片進階EN
AI Scientists Are Here: Autonomous Labs & Synthesis Superintelligence — Periodic Labs
探討如何讓 AI 在真實物理實驗中進行自主探索，而非僅依賴網路資料。透過強化學習與材料科學結合，示範如何將實驗室裝置轉化為智慧系統以加速科學發現。
※ 摘要僅根據標題與說明
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🔬 Google's AI Scientist Started as an Attempt to Automate Kaggle — John Platt, Google Fellow
Google Fellow John Platt 分享 Google ERA 系統如何從自動化 Kaggle 演變為加速科學發現的 AI 工具，結合大型語言模型與樹狀搜尋解決氣候模擬等難題。
※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Scientists Are Here: Autonomous Labs & Synthesis Superintelligence — Periodic Labs
探討如何讓 AI 在真實物理實驗中進行自主探索，而非僅依賴網路資料。透過強化學習與材料科學結合，示範如何將實驗室裝置轉化為智慧系統以加速科學發現。
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Which GPU Clouds Are Actually Good? | ClusterMAX 3.0
探討如何評估 GPU 雲端服務，重點介紹 SemiAnalysis 的 ClusterMAX 3.0 工具。透過實際測試與文獻審查，幫助讀者了解選擇可靠 AI 基礎設施的關鍵指標。
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Claude Code’s Bitter Lesson: Prompts, Harnesses, Mods, and Agents — Thariq Shihipar
探討 Claude Code 如何演變為能自主修改工具與協作的智慧體，並分析其介面、安全機制與未來發展。觀眾可了解當前提示工程的高技能需求及智慧體架構的挑戰。
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OpenRouter 共同創辦人 Alex Atallah 與 a16z 的 Anjney Midha 探討平台如何從早期開放權重模型演變為關鍵基礎設施，並分析產品策略與分銷經驗。
4.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Runway 共同創辦人 Anastasis Germanidis 分享公司從生成式影片工具轉向建構世界模型、模擬物理並驅動機器人與軟體介面演進的歷程。
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🔬Bio-security is an AI Arms Race - Eric Nguyen (CEO, Radical Numerics)
Eric Nguyen 解釋基因語言模型如何從閱讀 DNA 進化為能設計新序列，並指出這種能力可能引發生物安全的新挑戰。影片探討了當 AI 能自主最佳化生物分子時，現有防禦系統為何可能失效，以及建立原生於 AI 的防禦機制的重要性。
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🔬 Google's AI Scientist Started as an Attempt to Automate Kaggle — John Platt, Google Fellow
Google Fellow John Platt 分享 Google ERA 系統如何從自動化 Kaggle 演變為加速科學發現的 AI 工具，結合大型語言模型與樹狀搜尋解決氣候模擬等難題。
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Why I couldn't build Jev at OpenAI — Diogo Almeida, TypeSafe Co-founder & CEO
Diogo Almeida 分享為何離開 OpenAI，並闡述 System One Models 如何針對程式碼設計，解決 RLHF 失效與自動化不足的問題。
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A Worm With 302 Neurons Inspired Their Architecture — Ramin Hasani, Liquid AI
Liquid AI 創辦人 Ramin Hasani 分享公司如何受線蟲神經系統啟發，發展出基於連續時間數學模型的 Liquid Neural Networks。
7,049次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The Watchdogs of AGI — Rune Kvist of AI Underwriting Company
AI Underwriting Company 創辦人 Rune Kvist 談論如何建立 AI 安全標準與保險機制，以解決自主系統失靈後的責任歸屬問題。
7,899次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Recursive Self-Improvement: from Auto Research to Superintelligence — Richard Socher, Recursive
Richard Socher 探討 Recursive 公司如何透過 AI 自動化研究，並展望能自我進化的超級智慧「Eureka Machine」。內容涵蓋 AI 加速科學突破、獎勵駭客問題及未來目標自主性等深層議題。
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