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Greg Brockman on Why OpenAI Says We’re Entering the AGI Era（在新分頁開啟原站）
Greg Brockman 與 Ben Horowitz 及 Erik Torenberg 探討 OpenAI 如何進入 AGI 時代。他解釋了 AI 代理的進步，以及數學推理如何轉化為科學與網路安全的新方法。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Why a16z is Building a New School for the AI Era | Ben Horowitz（在新分頁開啟原站）
Ben Horowitz 與 Erik Torenberg 訪談 Gagan Biyani，介紹 A16Z 新設的 AI 教育學院。他們強調學習應聚焦於「做」而非「學」，透過實作專案培養技能。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 3Podcast進階EN
The Case Against an AI Pause | Eddy Lazzarin（在新分頁開啟原站）
Eddy Lazzarin 在 a16z 節目中探討 AI 發展是否應暫停，並指出過度關注「超智慧」風險而忽視技術延遲的實際成本。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Building a Team at AI Speed | Harvey’s Maggie Landers（在新分頁開啟原站）
Harvey 在 AI 高速成長期，透過簡化流程與快速決策，讓團隊在一年內擴充一千名員工。訪談者強調信任與自主權的重要性，並指出新人需快速試錯以適應環境。
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- 5Podcast進階EN
World Models, Robotics, and the Future of 3D AI（在新分頁開啟原站）
本訪談探討了 World Labs 的 Atlas 世界模型，該模型能生成新世界、重建現實環境並模擬物體行為。訪談者強調，這類理解物理世界的 AI 系統將成為跨產業的通用基礎，推動從遊戲到機器人控制的未來發展。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 6Podcast進階EN
Aaron Levie, Steven Sinofsky & Martin Casado: How Do You Secure a World of AI Agents?（在新分頁開啟原站）
三位業界領袖探討 AI 代理如何安全地進入現實世界，強調需參考過去技術失敗的經驗，並討論許可權、認證與系統架構的重構。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 7Podcast進階EN
Databricks CEO on AI Pacing, Cyber Risk, and the Enterprise（在新分頁開啟原站）
Databricks CEO Ali Ghodsi 與 a16z 合作探討企業 AI 採用困境，指出模型雖具自動化潛力，但缺乏組織知識與情境理解。他提出建立「組織ontology」能解決此問題，並分享內部經驗。
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- 8Podcast進階EN
The AI-Native CRM（在新分頁開啟原站）
Lightfield 創辦人 Keith Peiris 與 a16z 討論如何重新定義 AI 原生 CRM。他從 Tome 轉向 Lightfield，解決企業資料碎片化問題，並探討 AI 如何取代傳統僵化架構，讓企業能靈活應對綠色與棕色…
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AI Can Write Code. Why Isn’t Software Better?（在新分頁開啟原站）
a16z 主持人與 TypeSafe 創辦人 Diogo Almeida 探討 AI 是否能真正取代軟體開發。Diogo 指出目前 AI 生成的程式碼仍依賴人類解讀，而 TypeSafe 推出的 Jev 則將智慧嵌入軟體本身，讓程式碼能自…
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- 10Podcast進階EN
AI Safety Language Is Destroying the Debate | Steven Sinofsky（在新分頁開啟原站）
Steven Sinofsky 指出我們使用的 AI 術語如「合規性」或「惡意代理」會模糊問題本質，將軟體錯誤歸因於人類而非程式碼。他主張應將 AI 可靠性視為工程問題，並呼籲實驗室建立與舊世代軟體相同的故障追蹤與事故報告機制。
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The $1 Trillion AI Buildout | State of Markets（在新分頁開啟原站）
a16z 的 David George 等人解讀了最新《State of Markets》報告，指出全球 AI 基礎設施建設規模已達 1 兆美元，且需求遠超供應。
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- Podcast入門EN
The Personal Agent Race Is Here | Anish Acharya & David Pawlan（在新分頁開啟原站）
Anish Acharya 與 David Pawlan 探討個人 AI 代理的爆發，分析其如何從隱形助手轉變為主動處理日常事務的夥伴，並討論未來介面與自主性的發展趨勢。
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AI Can Write Code. Why Isn’t Software Better?（在新分頁開啟原站）
a16z 主持人與 TypeSafe 創辦人 Diogo Almeida 探討 AI 是否能真正取代軟體開發。Diogo 指出目前 AI 生成的程式碼仍依賴人類解讀，而 TypeSafe 推出的 Jev 則將智慧嵌入軟體本身，讓程式碼能自…
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Building a Team at AI Speed | Harvey’s Maggie Landers（在新分頁開啟原站）
Harvey 在 AI 高速成長期，透過簡化流程與快速決策，讓團隊在一年內擴充一千名員工。訪談者強調信任與自主權的重要性，並指出新人需快速試錯以適應環境。
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Aaron Levie, Steven Sinofsky & Martin Casado: How Do You Secure a World of AI Agents?（在新分頁開啟原站）
三位業界領袖探討 AI 代理如何安全地進入現實世界，強調需參考過去技術失敗的經驗，並討論許可權、認證與系統架構的重構。
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The Case Against an AI Pause | Eddy Lazzarin（在新分頁開啟原站）
Eddy Lazzarin 在 a16z 節目中探討 AI 發展是否應暫停，並指出過度關注「超智慧」風險而忽視技術延遲的實際成本。
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Amjad Masad on Rethinking College for the AI Era（在新分頁開啟原站）
Amjad Masad 與 Horowitz 及 Biyani 探討 AI 時代的教育應如何改革。他們認為，年輕人的價值在於挑戰既定觀念，教育應透過專案式學習與自由探索，讓學生能深入思考而非最佳化成績。
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Why a16z is Building a New School for the AI Era | Ben Horowitz（在新分頁開啟原站）
Ben Horowitz 與 Erik Torenberg 訪談 Gagan Biyani，介紹 A16Z 新設的 AI 教育學院。他們強調學習應聚焦於「做」而非「學」，透過實作專案培養技能。
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AI Safety Language Is Destroying the Debate | Steven Sinofsky（在新分頁開啟原站）
Steven Sinofsky 指出我們使用的 AI 術語如「合規性」或「惡意代理」會模糊問題本質，將軟體錯誤歸因於人類而非程式碼。他主張應將 AI 可靠性視為工程問題，並呼籲實驗室建立與舊世代軟體相同的故障追蹤與事故報告機制。
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What Makes a Consumer AI Product Stick? | Josh Elman（在新分頁開啟原站）
Josh Elman 與 Ollie Forsyth 探討 AI 產品如何從「被使用」轉變為「融入生活」。他強調，隨著 AI 能力增強，建立信任比獲取關注更重要，成功的產品應從窄角切入並逐步擴充套件。
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Databricks CEO on AI Pacing, Cyber Risk, and the Enterprise（在新分頁開啟原站）
Databricks CEO Ali Ghodsi 與 a16z 合作探討企業 AI 採用困境，指出模型雖具自動化潛力，但缺乏組織知識與情境理解。他提出建立「組織ontology」能解決此問題，並分享內部經驗。
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The Next Frontier of AI Video Is Control（在新分頁開啟原站）
a16z 專訪 fal 團隊探討 AI 實時生成影片的未來，重點在於如何透過模型後訓練與硬體最佳化，讓生成速度達到即時水準。他們指出，隨著技術成熟，下一個挑戰將從速度轉向對內容的控制，例如角色動作、口型同步及場景記憶等。
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The AI-Native CRM（在新分頁開啟原站）
Lightfield 創辦人 Keith Peiris 與 a16z 討論如何重新定義 AI 原生 CRM。他從 Tome 轉向 Lightfield，解決企業資料碎片化問題，並探討 AI 如何取代傳統僵化架構，讓企業能靈活應對綠色與棕色…
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Greg Brockman on Why OpenAI Says We’re Entering the AGI Era（在新分頁開啟原站）
Greg Brockman 與 Ben Horowitz 及 Erik Torenberg 探討 OpenAI 如何進入 AGI 時代。他解釋了 AI 代理的進步，以及數學推理如何轉化為科學與網路安全的新方法。
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本訪談探討了 World Labs 的 Atlas 世界模型，該模型能生成新世界、重建現實環境並模擬物體行為。訪談者強調，這類理解物理世界的 AI 系統將成為跨產業的通用基礎，推動從遊戲到機器人控制的未來發展。
※ 摘要僅根據標題與說明