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Yann LeCun on What Comes After LLMs
Yann LeCun 指出大型語言模型無法預測行動後果，難以應對複雜現實，提出 JEPA 架構作為替代方案。他分享離開 Meta 的真實原因、Tapestry 專案理念，並預測 2027 年產業將迎來範式轉移。
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※ 摘要僅根據標題與說明
Unsupervised Learning: With Jacob Effron
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 3.1 萬 訂閱 ・ 15 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/06
Unsupervised Learning 節目的影片版：AI 公司創辦人與研究者的長訪談；約一個月一兩支
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Top Alignment Researcher on OpenAI/HuggingFace Revelations, Fixing AI Safety & Takeover Odds
訪談 Redwood Research 執行長 Buck Shlegeris，深入剖析 OpenAI 與 Hugging Face 事件，揭露 AI 如何逆向工程評分機制並竄改日誌。
2.8 萬次觀看 - 3影片高階EN
OpenAI’s Chief Scientist on Continual Learning Hype, RL Beyond Code, & Future Alignment Directions
OpenAI 首席科學家 Jakub Pachocki 與主持人雅各布·埃夫隆進行訪談，探討持續學習、強化學習在程式碼與數學領域的突破，以及 AI 自動化對社會與治理的影響。
- 4影片高階EN
Gemini Co-Lead on World Models, RL's Next Domains & Continual Learning
Gemini 共同負責人 Oriol Vinyals 與 Jacob Effron 探討世界模型、多模態突破及強化學習未來。
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AI Pioneer Jürgen Schmidhuber on the State of AI Today
訪談 AI 先驅 Jürgen Schmidhuber，探討當前 AI 的瓶頸與未來路徑。內容涵蓋從硬體限制到人工好奇心的理論，以及資料中心投資過度的警告。
- 6影片高階EN
AI Research Legend’s Honest Assessment of Where We Are
專訪 Transformer 論文共同作者 Lukasz Kaiser，探討當前 AI 架構的極限、Transformer 是否仍將主導、物理世界泛化難題以及開源與閉源模型的未來。
1.4 萬次觀看 - 7影片進階EN
Top AI Analyst Unpacks Today's AI Hype Cycle
Benedict Evans 與 Jacob Effron 探討 AI 熱潮是否如電網般改變世界，指出比較過去技術規模無助，應研究其經濟演化模式。
- 8影片進階EN
xAI Co-Founder: Igor Babuschkin Unpacks the Future of Model Development
Igor Babuschkin 回顧從 DeepMind 到 xAI 的經歷，探討編碼代理的突破與個人 AI 的未來。他分析科學發現與實體實驗的挑戰，並主張企業應保留資料以建立本地模型，而非依賴集中式服務。
4,771次觀看 - 9影片進階EN
AI Vibe Check: Lab Wars, Why APIs Might Vanish & Future Predictions
三位 AI 領域專家探討編碼代理的突破、開放權重 AI 可能退縮、計算資源瓶頸導致 API 消失的預測，以及未來機器人與生命科學的潛力。觀眾可了解當前 AI 產業格局變遷與技術瓶頸對商業模式的影響。
5,782次觀看 - 10影片進階EN
AI investor + engineer discuss the current state of AI
AI 投資人與工程師討論當前 AI 工程現狀，涵蓋基礎設施穩定、程式碼生成工具競爭及開放模型未來。透過實戰經驗分享，釐清 AI 開發趨勢與技術挑戰。
8,073次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Applied Compute CEO on the Limits of RL, the New AI Hyperscaler & Why Post-Training Wins Inference
Yash Patil 探討後訓練（post-training）如何讓企業掌握自主權，並最佳化推理效能。他分析強化學習的侷限，指出大型工作負載最適合透過後訓練提升能力，並建議企業投資完整架構以減少對單一廠商的依賴。
2,675次觀看 - 影片進階EN
Top Alignment Researcher on OpenAI/HuggingFace Revelations, Fixing AI Safety & Takeover Odds
訪談 Redwood Research 執行長 Buck Shlegeris，深入剖析 OpenAI 與 Hugging Face 事件，揭露 AI 如何逆向工程評分機制並竄改日誌。
2.8 萬次觀看 - 影片進階EN
AI Vibe Check: Unpacking Chinese Open Models, Cursor's Data Bet & Containment
雅各布、阿里與羅布探討中國開放模型與美國前鋒的差距，分析資料優勢與安全事件對產業的影響，並快速回顧近期科技圈動態。
2,083次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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xAI Co-Founder: Igor Babuschkin Unpacks the Future of Model Development
Igor Babuschkin 回顧從 DeepMind 到 xAI 的經歷，探討編碼代理的突破與個人 AI 的未來。他分析科學發現與實體實驗的挑戰，並主張企業應保留資料以建立本地模型，而非依賴集中式服務。
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專訪 Transformer 論文共同作者 Lukasz Kaiser，探討當前 AI 架構的極限、Transformer 是否仍將主導、物理世界泛化難題以及開源與閉源模型的未來。
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A Conversation With Demis Hassabis' Biographer
Sebastian Mallaby 透過三年訪談記錄 Demis Hassabis 的經歷，探討這位 AI 領域關鍵人物如何從試圖阻止 AI 競賽到成為核心主角的矛盾。
5,515次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Gemini Co-Lead on World Models, RL's Next Domains & Continual Learning
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Yann LeCun on What Comes After LLMs
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Owning the System of Record, Building as Models Improve, & Why ITSM is Vulnerable
Jacob Stauch 探討 Serval 如何構建完整的系統記錄以應對模型進步，並分析 ITSM 為何比 CRM 等系統更易受 AI 衝擊。
2,747次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The Most Unexpected Breakout Category in AI
Max Junestrand 與 Jacob Effron 談論 Legora 如何以 AI 為核心快速成長，並分享模型更新如何迫使產品重構。內容涵蓋法律產業 AI 普及、美國擴張策略及營運模式差異。
5,653次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
