名詞速查
1481 個名詞與人物，同一個詞被好幾集講到就併在一起，各自連回原集。
1481 個
- RAG
retrieval augmented generation，把情境注入送給模型的 prompt。 018
先從指定資料集檢索，再讓模型根據檢索結果推理與回答。 035
先檢索、再讓 LLM 回答；Beyang 說 context 問題換個說法就是 RAG。 047
讓語言模型先檢索內容再回答的做法，Ivan 說它改變了知識管理。 051
在回答當下先檢索相關資料放進 context，再讓模型回答。 052
先檢索相關資料，再交給語言模型生成回答，用來降低幻覺。 067
retrieval augmented generation，把模型接上內容資料庫當依據；Bret 認為只靠它不足以支撐有意義的客戶體驗。 082
對文件建立索引後再問答的做法，主持人拿來形容 NotebookLM 的用法。 086
讓模型從外部資料庫檢索內容再回答，企業 Q&A 的常見做法。 091
- Harvey
主持人說是「我們合作的公司」之一：一件法律工作其實是一連串的思考、規劃、研究與撰寫。 027
主持人舉的法律領域 AI 新創例子。 045
本集用來代表法務領域的 persona-based agent。 082
Winston 共同創辦的公司，為法律、專業服務與 Fortune 500 做 domain specific AI。 101
法律 AI 公司，主持人投資時打電話問過它的大型律所客戶 128
Gabe 共同創辦的公司，替律所與大型企業內部團隊做 AI 142
主持人舉為法律垂直領域集中到少數玩家的例子。 144
- DeepSeek
這集的主角，中國的開源模型，兩人討論它的技術、成本與市場反應。 100
Thomas 舉的開源例子，論文與模型公開，部分採 MIT 授權。 106
中國的 AI 公司，它的 reasoning model 讓白宮意識到美國只領先一點點。 125
Matthew 稱讚其讓訓練與推論更有效率的科學是真的。 126
Jacob 認為它靠漸進的效率改善，並指稱它謊報運算能力、蒸餾了 ChatGPT 的模型權重。 129
- Foundry
通用的資料整合平台，把資料一路接到 ontology 與應用層。 025
用聚合或大型 GPU 雲提供算力的公司，字幕寫成 Foundry ML。 027
Ginkgo 內部負責自動化、規模化實驗室工作的團隊與設施。 034
專為 AI 工作負載打造的公有雲，主打彈性、可靠度與價格效能。 077
Satya Nadella 用來做長時間運作 agent 的平台，GitHub 的 harness 也能在其中使用。 164
- MCP
Model Context Protocol，Anthropic 提出的開放標準，用來把模型接到文件、日誌、商業工具與 IDE 等既有資料。 109
Model Context Protocol，讓各種服務以標準方式接進模型的開放協定。 118
連接 agent 與服務的協定；Matthew 說 agent 流量都得經過 Cloudflare。 126
Nikesh 提到取代傳統 API 的 client-server 互動方式，企業正在討論要不要採用。 134
讓 agent 連工具的協定；Philipp 說 API 數量一多，context 就會爆掉。 158
- Sora
OpenAI 的影片模型。 054
OpenAI 的文字轉影片模型，能生成最長一分鐘、高畫質、畫面連貫的影片。 061
端到端生成影片的模型；Joshua 說在 HeyGen 的架構裡是可接入的零件。 069
OpenAI 的生成式影片模型，第四段由研究團隊談藝術家的用法與世界模擬。 071
OpenAI 的影片生成模型，團隊把它視為一種世界模型。 095
- Braintrust
一位主持人和 Ankur Goyal 約一年前孵化的公司，做 eval、prompt playground 等產品。 072
企業用的端到端平台，用來做 evals、observability 與 prompt 開發；主持人介紹時說剛募得 $36 million。 085
主持人舉為 evals 逐漸成形的代表公司之一。 109
Tuhin 說 Baseten 要與這類 eval 公司整合。 159
- Cerebras
做 AI 專用晶片的新創，剛跟 UAE 簽下 1 億美元的合約，要用自家晶片打造 9 台超級電腦。 027
做 wafer scale AI 晶片與超級電腦的公司。 031
第一代 AI 晶片新創，押注晶片內記憶體，後來模型變得太大 127
Andrew 創辦並擔任 CEO 的公司，做針對 AI 工作負載加速的電腦 162
- Databricks
跑在三大雲上、整合資料工程、資料倉儲與機器學習的資料與 ML 平台。 011
Jesse 想學習的公司之一，還稱執行長 Ali 是自己最喜歡的 CEO 132
Sridhar 提到的資料平台對手，也是 Microsoft 的合作對象。 139
Ofir 稱讚的資料公司，說它為了應對 agent 產生的資料而自建 agent 與資料庫 175
- Jensen Huang
NVIDIA 創辦人暨執行長，本集來賓。 013
NVIDIA 共同創辦人兼 CEO，談公司的兩種工作方式。 046
NVIDIA 創辦人暨執行長，本集來賓。 089
NVIDIA 執行長，第一段片段的來賓。 095
- OpenEvidence
主持人參與的公司，說在美國約有 50% 的醫師使用，並以保持小規模為公司目標 128
Daniel 創辦的臨床決策支援產品，以醫師為使用者，回答附有參考文獻 130
醫療資訊 AI 公司，Jensen 聽說它的毛利率有九成；主持人也多次提到 145
主持人與 Tuhin 提到的 Baseten 大客戶之一。 159
- Sierra
主持人舉例可能做客服領域的新公司。 054
Bret 與共同創辦人創辦的公司，替企業做品牌專屬、面向客戶的 agent。 082
主持人提到它有一個叫 τ-bench 的客服 benchmark；Brendan 也和 Sierra 談過如何定義好的客服回覆。 110
主持人與 Mati 都提到的客服用途導向公司，作為單一用途的對照。 143
- Waymo
Andrej 以它說明 demo 到產品用了約十年，並認為它的問題在硬體。 080
本集拿來和 Tesla 對照的 robotaxi 公司，感測器很多、硬體較重。 102
對話裡拿來比較商業模式、安全紀錄與普及速度的自駕公司。 119
主持人舉為自駕車領域最大的贏家之一，並指它是 Google 的既有業務。 144
- chain of thought
在 prompt 加上逐步思考，讓模型展開較長的推理，再得出更好的結論。 001
要求模型先講出解題思路再回答，答對的機率比較高。 007
要模型逐步想過再回答，比直接作答更容易答對。 011
模型回答前的內部推理過程。 113
- data flywheel
監控應用、蒐集好範例、再以 few shot 放回應用的循環，LangSmith 正在推。 057
不斷拿到新資料、評測出弱點、再改進模型的迴圈。 065
Alexandr Wang 說每個能力領域都需要各自的資料循環來推進。 095
每一筆互動紀錄都能變成新的 evals，進一步優化系統。 158
- eval
評估模型好壞的測試，Suhail 認為多數與使用者真正在意的東西關聯不夠強。 060
評估模型輸出。Winston 說要請夠資深的律師，不能太資淺。 101
評估 agent 表現的做法，Andrew 說快速評估是目前的一大難題 128
評測。Sridhar 要求每個新功能上線、更換底層模型前都要有。 139
- hyperscaler
雲端大廠；Elad 說基礎模型的資金大半來自這群公司。 059
大型雲端業者，主持人說只有它們的商業模式撐得起前沿模型的開銷。 063
大型雲端業者，例如 Amazon 與 Microsoft，是基礎模型公司的資金來源之一。 081
租 GPU 給客戶的大型雲端業者；Matthew 說他們不在乎使用率，與 Cloudflare 的按量計費不同。 126
- system of record
公司記錄關鍵資料的系統，例如 HR 紀錄；Nikesh 認為模型不會取代它。 134
把實驗室產生的各種科學資料集中、整理、可搜尋的資料平台。 140
企業既有的核心系統；這集談客戶願不願意用 AI native 公司取代它們。 147
公司現有的紀錄系統，裡面的資料能用來判斷流程的預期結果。 158
- Abridge
Shiv 創辦的公司，處理醫病對話並產出病歷、帳務等文書。 108
給醫師用的工具，公司把醫師寫來的正面回饋集中在一個頻道，讓員工隨時看得到。 138
Tuhin 舉的例子，醫師使用的 ambient scribe，深度整合進醫院與臨床流程。 159
- AlphaFold
DeepMind 的蛋白質折疊專案，起於 Mustafa 團隊替 DQN 與 AlphaGo 類工具找新應用的 hackathon。 016
Google 做的蛋白質模型，Jason 說它算是這類模型的第一代之一。 034
主持人拿來比較的蛋白質結構模型，建立在數十年累積的結構資料上 155
- Andrej Karpathy
OpenAI 早期成員，帶領過 Tesla 的 Autopilot，現在做 AI 教育。 080
曾任職 OpenAI 與 Tesla，片段中談 AI 作為 exocortex 與小模型。 095
Fei-Fei 的學生，Sarah 來之前先問過該問什麼；博士論文做的是圖像描述。 117
- Cartesia
做 state space models 的公司，被拿來說明對 Transformer 的替代方案。 054
Karan 與 Albert 的公司，把 SSM 做成產品，第一個產品是 Sonic。 070
Karan 與 Albert 的公司，兩人上過節目，被舉為 state space 模型這條路線的例子。 109
- Chinchilla
去年的一篇論文，顯示用較小模型搭配更多資料、訓練更久，也能達到相近表現。 016
Arthur 參與的 scaling laws 論文，主張訓練 token 數要隨模型大小一起增加。 040
DeepMind 的 scaling laws 論文，Jared 說它指出參數、算力與迭代次數的理想分配。 077
- Claude Code
Anthropic 的 agentic coding 工具，Ben 說先在內部爆紅才對外推出。 118
Andrew 目前最愛的 coding agent，稱讚它會規劃步驟、列檢查清單、逐項執行 128
被 Maxim 稱為第一個被廣泛使用的自主 agent，在 Onyx 的客戶群裡成長很快。 163
- Cognition
Scott 的公司，主持人介紹時說他們自稱是專注在推理的 AI lab。 062
做 AI 寫程式的公司，Dylan 本來不看好，後來改觀 127
被舉為先走 PLG、再以 forward deployed 進銀行的例子 175
- CoreWeave
Illia 舉的例子：原本是挖礦公司，優勢在懂得蓋資料中心、能向 NVIDIA 拿到大量供貨，而不是拿挖礦的 GPU 改用。 032
Neocloud 之一，Dylan 提到微軟向它租了不少算力 127
Neil 說 Magnetar 2021 年首次投資的 GPU 雲，後來為 OpenAI 訓練模型 152
- Daphne Koller
Insitro 創辦人；曾在 Stanford 任教、創辦 Coursera、待過 Calico。 006
Lukas 在 Stanford 的教授，也上過 No Priors。 026
來自 Insitro，片段談機率圖模型與深度學習的關係。 046
- Klarna
這集引述其客服 AI 助理的成效：處理三分之二的客服詢問，工作量相當於 700 位全職客服。 054
主持人舉的例子，用 OpenAI 與自訂流程讓客服人力少了 700 人。 072
歐洲的先買後付服務，執行長在 X 上發文談 AI 對客服團隊的影響。 097
- Long Lake
買下服務業公司並用 AI 改造的公司，Taubman 是共同創辦人與執行長，已收購約 30 家公司。 160
主持人舉的 AI roll-up 例子。 170
買下公司再轉成 AI 公司，賺取套利與較高利潤的例子 175
- Magic
以人力輪班為主的文字個人助理新創，Alex 在那裡做出第一個上線的 AI 產品。 010
最早推出超長 context window 的公司之一，主持人說是 5 million token。 063
Eric 的公司，目標是做像同事而非工具的軟體工程師 co-pilot，同時訓練專注 code 的大型自訂模型並做產品。 079
- Neeva
Sridhar 創辦的搜尋公司，主打無廣告與隱私，後來轉向 LLM 的帶出處答案。 008
Snowflake 剛收購的搜尋公司，Frank 看重的是團隊的搜尋專長。 023
Sridhar 之前創辦的搜尋新創，2023 年初就在回答裡附上引用。 139
- PLG
product-led growth，靠產品本身（含免費版）帶動客戶，HubSpot 從銷售產品開始做。 036
靠產品本身帶動成長的銷售模式；Arvind 說現在常見的做法是把它當導流漏斗，再用企業銷售擴大。 115
產品帶動成長；其中一位說自己過去主張開發者工具多半不適用，現在卻變得很熱，Eon 自己也這樣用 175
- Palantir
Brian 創業前任職的公司，起初擔任 forward deployed engineer，後來負責產品與工程。 019
做資料驅動應用平台的公司，客戶有政府、軍方與大型企業。 025
Mati 的前東家，Mati 說公司內因此也納入 forward deployed engineering。 143
- RLHF
以人類回饋做強化學習，Hugging Face 主導相關的開源函式庫。 005
用人類對輸出的好壞評分做強化學習，ChatGPT 靠它從 GPT 3.5 變得好用。 035
用人類回饋訓練模型；Scale 從 GPT-2 時期就和 OpenAI 做最早的實驗。 065
- Rippling
整合人資、IT 與財務的一站式平台。 083
被舉為 AI durable 的軟體公司，也提到最大風險是客戶人數下降。 086
Parker 現在的公司，從 HR、IT、identity 一路做成整合的產品套件。 122
- SWE-bench
用真實 GitHub issue 組成的軟體工程 benchmark，Devin 在上面拿到領先成績。 062
Princeton 一個團隊從 12 個開源 Python repo 整理出約 2,200 組 issue 與 pull request，模型與 agent 都拿它來比。 106
Zach 提到衡量 coding agent 的基準，說 Warp 投入不少，想在上面名列前茅。 137
- bitter lesson
團隊引用的觀點：要選隨算力增加就越變越好的方法。 061
擴大學習、擴大搜尋就夠了的說法；Oriol 自稱骨子裡是 deep learner，並不反對。 074
Richard Sutton 的觀點，Eric 用來說明寧可要能自己學習的方法，而不是人工設計的 heuristic。 079
- deep research
OpenAI 發表的研究型產品，被拿來和一般水準分析師的工作比較。 100
OpenAI 在 2 月發布的 agent 產品，用推理加上瀏覽等工具完成多步驟研究。 112
主持人常用、建立在 o3 上的研究型產品，會上網查資料、整理並畫圖表。 113
- diffusion model
影像生成的主流做法，Make-A-Video 借用的就是它在影像上的進展。 024
這集用來做圖像、影片與音訊生成的模型類型，與 LLM 對照。 042
Dylan 拿來對應「藝術」那一面的生成模型。 055
- evals
評估 AI 輸出品質的測試，Ankur 說它比看起來難，也是 Braintrust 的起點。 085
衡量模型能力的評測；Brendan 認為它們是各種能力的上游。 110
驗證 agent 輸出是否符合預期的測試；Philipp 認為開發者要先寫好。 158
- harness
Zach 指包在模型外面的那一層，與 context 並列為核心技術。 137
包住模型的系統與流程，Notion 大約每 6 個月重寫一次。 153
把模型、資料、工具串成迴圈的外殼，GitHub Copilot 等產品都是這種結構。 164
- human in the loop
讓人先指出要處理的區域再交給模型，是 green screen 的核心設計。 002
讓人把關每個 AI 建議，並從接受、小改、拒絕拿到回饋。 049
由人逐一審查 agent 行動的做法，Maxim 認為行動量暴增後行不通。 163
- inference
模型訓練好之後的推論，Kawal 說是團隊現在的重點。 037
模型部署後實際產生輸出的階段；Tuhin 說它比訓練更重視可靠度與重複的流程。 056
AI 模型被使用時的運算；Andrew 說 Cerebras 在這件事上比 GPU 快很多 162
- instruction following
模型聽得懂並照做使用者的指示，而不只是接續文字。 011
用附上指令的多個任務訓練，讓模型能處理沒看過的任務。 015
照指示精準執行的能力，Jesse 認為這是客服場景最需要的智力。 097
- o3
Thomas 說完整版尚未開放，預期推理進步會讓 agent 更接近 SWE-bench 的滿分。 106
deep research 開始微調時使用的基礎模型。 112
OpenAI 的推理模型，先思考再回答，並會用工具。 113
- regulatory capture
既有業者靠法規鎖住市場，主持人用來解釋生技為什麼沒有新巨頭。 014
主持人用來形容大公司推動限制開源，好讓自己控制產業。 040
監管被特定利益綁住；這集以製藥與可能的 AI 管制為例。 171
- test time scaling
談 Stargate 時被列為難以預測的變數之一，和演算法效率、新的資料生成並列。 100
讓模型在推理時想得更久、換更好的結果。 113
推理時多花算力換更好結果；OpenAI 的兩位研究者說有工具時斜率更陡。 138
- vibe coding
Zach 區分的另一種 coding：做出來的 app 屬於長尾，不是 Warp 的目標。 137
用 AI 快速產出應用的做法；CJ Desai 認為它還要過企業的監管、安全與備援門檻。 147
靠 AI 生成程式碼的做法；這集延伸出「vibe sales」「vibe agents」等玩笑說法。 151
- AI factories
Jensen Huang 對產生 token 的運算設施的稱呼，說這類設施像能源與網路一樣是基礎建設 145
Neil 談到 NVIDIA 的概念，指放在企業旁邊、專屬其工作負載的算力 152
- AlexNet
Ilya 與 Alex Krizhevsky 用兩個 GPU 訓練出的大型卷積神經網路，被視為轉折點。 039
在 ImageNet 上勝出的模型，Fei-Fei 把它列為職涯重要時刻。 117
- Alpha School
Joe 擔任校長的學校，McKinsey Price 創辦，兩小時 AI 學科加下午工作坊 133
Satya Nadella 說最近見過它的創辦人，並從中想到教育可以重新設計。 164
- Alyssa Henry
Square 前 CEO，曾任 AWS 副總裁，現任 Intel 與 Confluent 董事。 044
前 Square CEO，談 AI 怎麼幫小商家處理不擅長的那部分生意。 046
- Applied Intuition
做模擬軟體的公司，Elad 舉它為多年來在行為建模上做出成果的例子。 059
Qasar Younis 與 Peter Ludwig 創辦的公司，做 vehicle intelligence，業務分工程工具、vehicle OS、autonomy 與應用。 119
- Arthur Mensch
Mistral 共同創辦人兼 CEO，之前在 DeepMind 做 LLM 研究，是 Chinchilla 論文的共同作者。 040
Mistral 共同創辦人兼 CEO，主張模組化護欄，讓 AI 保持開放。 046
- Artificial Analysis
自己重跑 benchmark，比較各家模型表現與每 token 成本的網站。 100
彙整各模型基準測試的網站，比較推理、知識與每單位時間 token 數等表現。 109
- Bret Taylor
Sierra CEO。主持人介紹時提到 Google Maps、Facebook CTO、Salesforce co-CEO，也當過 Twitter 董事會主席，現在是 OpenAI 董事會主席。 082
OpenAI 董事會成員、Sierra 創辦人。 095
- Cruise
Garry 舉的例子：Kyle 在 YC 期間做了一個裝在 Audi A4 上的自動駕駛套件，只能跑 101 公路，但足以吸引人才與資金。 066
Kyle 創辦的自駕車公司，先做改裝系統，再轉做 robotaxi，後被 GM 收購。 102
- Dan Hendrycks
本集來賓，AI 研究者，Center for AI Safety 的主任。 105
Center for AI Safety 的 director，用核子嚇阻談超級智慧。 138
- Decagon
提供企業級客服 AI agent 的新創，成立於 2023 年 8 月。 097
Jesse 與 Ashwin 共同創辦的 AI 客服 agent 公司，客戶包括銀行、電信、航空與科技公司 132
- Devin
Cognition 的 agent 產品，介面分成 plan、shell、code、chat 四個分頁。 059
Cognition 的 AI 軟體工程師，能處理整個任務並自己做決定。 062
- Emily Glassberg Sands
Stripe 的 head of information，之前是 Coursera 的 VP of data science。 050
第一段的來賓，Stripe 的 head of information。 071
- Hopper
NVIDIA 的 GPU，Kevin 說正在大規模部署，其中的 8-bit floating point 是規劃已久的功能。 018
NVIDIA 的 GPU 世代，Jensen 說自 Llama 問世以來效能提升了五倍。 089
- Ilya Sutskever
OpenAI 共同創辦人兼 chief scientist，AlexNet 作者之一。 039
OpenAI 共同創辦人，片段談 OpenAI 從非營利改成 cap profit。 046
- Inflection
Mustafa 與 Karen Simonyan、Reid Hoffman 創辦的公司，約 30 人，偏應用導向。 016
Reid 與 Mustafa Suleyman 等人創辦的公司，做 Pi 這個個人 AI。 045
- Jacob Helberg
來賓，被提名為國務院經濟成長、能源與環境事務副部長，也是 Hill and Valley Forum 的共同創辦人。 129
國務院主管經濟事務的次卿，上一次上節目是就任之前 161
- Jakob Uszkoreit
Inceptive 共同創辦人暨 CEO，Attention Is All You Need 的共同作者。 029
當時用 attention 做 query similarity，想到拿 attention 做 encoder decoder；主持人提到也上過這個節目。 032
- Jevons paradox
技術讓資源使用效率大增後，對該資源的需求反而增加；Jacob 用來解釋自己對美國製造業的樂觀。 129
某物變便宜，需求反而變大；Andrej 拿來解釋軟體需求，並舉 ATM 與銀行櫃員的例子。 154
- LLaMA
Meta 釋出的模型，Matei 說是 7 billion 參數，用 1.4 trillion tokens 訓練。 011
Meta 的模型；Sarah 說品質不錯，很多新創不管授權問題照用。 014
- LaMDA
Google 內部的聊天機器人，由 Meena 改名而來，後來因工程師認為它有知覺上了新聞。 012
Mustafa 在 Google 時參與的大型語言模型團隊，前身是 Meena 團隊。 016
- Med-PaLM
以醫療資訊訓練的 PaLM 變體，Emad 用來說明基礎、instruct、fine-tuning 三階段。 003
以 PaLM 為基礎、再往醫療領域對齊的模型，PaLM 2 是 Med-PaLM 2 的底層。 017
- Mustafa Suleyman
本集來賓，DeepMind 共同創辦人，現為 Inflection 共同創辦人兼執行長。 016
DeepMind 共同創辦人，現為 Inflection AI 共同創辦人兼 CEO。 046
- Noam Shazeer
本集來賓，主持人說 Noam 在 Google 前後待了約 17 年、是 Transformer 論文的主要作者之一；現在做 Character。 012
Character.AI 共同創辦人兼 CEO，之前是 Google 工程師。 046
- Noubar Afeyan
Flagship Pioneering 創辦人暨執行長，本集來賓。 104
Flagship Pioneering 的創辦人暨 CEO，也是 Moderna 的共同創辦人，想讓創業成為一門專業。 138
- OpenClaw
Andrej 說它的記憶系統比一般 agent 預設的 context 壓縮精緻，至少有五個好點子。 154
另一個自主 agent 工具，Maxim 說有企業把它當成正式核准的工具。 163
- Pi
Inflection 剛推出的個人 AI（personal intelligence），先以同理、支持的陪伴風格出發。 016
Inflection 的產品，定位是有同理心與立場的陪伴型工具，不等於治療師。 045
- RFT
reinforcement fine-tuning：定義想要的結果再獎勵模型。 110
reinforcement fine-tuning，在特定任務上做強化學習微調；Isa 談何時值得做。 112
- Reid Hoffman
PayPal、LinkedIn、Inflection AI 的共同創辦人，Microsoft 董事，也曾是 OpenAI 創始董事會成員。 045
把 AI 比作心智的蒸汽機，片段裡提到自己的書 Impromptu。 046
- Shane Legg
DeepMind 共同創辦人之一，AGI 想法與用語的核心推手，博士研究整理了 80 個左右的智慧定義。 016
Mustafa 說 AGI 的想法與用語主要是 Shane 推動的，博士研究跟 Marcus Hutter 做智慧的定義。 046
- Stargate
OpenAI 在白宮和 Trump 一起宣布的一系列 AI 基礎設施投資。 100
大型 AI 基礎建設計畫；Zach Dell 把它和 Abilene、Gulf 的大型專案並列，當作高耗能工作負載往低電價地區集中的例子。 136
- The Diamond Age
Neal Stephenson 的小說，書裡給孩子的 AI 教材是 Khan Academy 的長期願景。 028
主持人提到的小說，Liam 被問到十年後世界時的引子 155
- accelerated computing
針對通用運算做不到的問題，用專門硬體加速，是 NVIDIA 創業時的主軸。 013
Jensen 說 NVIDIA 發明的運算方式，用在圖形、資料處理、分子動力學等 AI 做不到的工作 145
- agentic commerce
讓 agent 替使用者下單交易；Glenn 說當初外界以為這會讓旅遊公司失去價值 168
由 agent 替人買東西的購物方式，Ask DoorDash 是他們的第一步。 169
- cap profit
OpenAI 的結構：投資人的回報有倍數上限，Ilya 說據自己所知是世上唯一一家。 039
投資人報酬有倍數上限的公司結構；Ilya 說就自己所知，OpenAI 是世上唯一一家。 046
- cognitive core
Karpathy 設想的模型核心：只負責思考，需要資訊時靠工具查。 095
Satya Nadella 說最終要找的東西；小模型能 hill climb，就是朝這個方向。 164
- data cloud
Snowflake 的主張：工作來找資料，資料不用搬去找工作。 023
把客戶資料集中、供 AI 使用的產品，Clara 說是 Salesforce 史上自家開發的產品裡成長最快的。 043
- in-context learning
在 prompt 裡給指示與範例，模型當場推斷任務，不用另外訓練。 007
Eric 視為 Transformer 最神奇的部分，把它看成一種線上的 optimizer。 079
- mechanistic interpretability
從權重與活化理解模型內部結構的研究方向，也是 Onyx 研究的重點。 163
原本用在大型語言模型，這裡用來看蛋白質模型的內部表徵，希望從中得到新的生物知識 165
- observability
蒐集基礎設施、應用程式與使用者行為的資料來觀察系統；Olivier 認為它正把基礎設施監控、APM 與日誌管理併成一個大類。 021
記錄線上行為並累積成資料集，Ankur 說在 AI 裡目的是拿來做 evals。 085
- platform
Datadog 的統一平台，內部約一半團隊負責，併購的公司也要重建到上面。 021
把 permissions、reports、workflow automations 等底層能力做成共用，在上面蓋各種應用。 122
- post-training
Reflection 目前專注的訓練階段，針對長 context 推理與 tool use 調整模型。 123
用自己的資料與 reward 訊號調整模型；Tuhin 把它和推論看作同一個問題的兩面。 159
- prefill / decode
Neil 提到的推論兩個階段，如何在 GPU 叢集上最佳化是獨特的技術問題 152
推論的兩個階段；Tuhin 說 Baseten 開始把它們當成各自的問題處理。 159
- rabbit
CES 上發表的硬體，做法是讓模型直接操作網頁 app 的畫面，而不是串 API。 049
一款 AI 硬體。Dylan 談到有人認為 AI 會讓介面完全消失時舉它為例，說自己還沒用過，但覺得這個願景很酷。 055
- tokenization
影響非英語模型品質的切詞方式，Andrew 說要設計得謹慎。 031
把文字切成 token 的步驟，Albert 說它和 Transformer 一起演化，既重要又很不自然。 070
- transformer
OpenAI 從 GPT-1 開始採用的架構；Ilya 說現在大家都在做的公式，就是用更多資料訓練更大的 transformer。 039
Suno 使用的模型架構，Mikey 說很多功夫開源文字社群已經做好了。 064
- two sigma problem
家教式個別指導的學生表現明顯優於一般班級的研究結論，由 Benjamin Bloom 提出。 018
Benjamin Bloom 1984 年提出：一對一家教能讓學生進步兩個標準差，從第 50 百分位到第 96 百分位。 028
- world model
本集指本質上是 3D 的世界模型，要求幾何與物理合理。 117
以影片 latent 儲存記憶、可生成遊戲畫面的研究方向；Baszucki 認為早期已有潛力，但最終格式未定。 149
- /goal
Noam 提到的功能，可以讓模型長時間自己跑；剛推出時有人跑了超過一週。 167
- 100 for 100
用 100 美元換標準化測驗 100 分，讓孩子回頭補基礎的方案 133
- 14A
Intel 的製程節點，Lip-Bu 說相當於 1.4 nanometer。 166
- 3 billion 參數模型
Replit 為 autocomplete 訓練並開源 base model 的模型，Amjad 說 1 billion 太笨。 033
- 3D assessment
Roblox 約五年前收購一家做 3D 評測工具的公司，把題目調整後用在新鮮人實習計畫的招募。 149
- 3D upsampling
把簡陋的體驗用 prompt 在雲端自動升級成更寫實的 3D 資產。 149
- 4D simulation
Baszucki 用來指不只有 3D 形狀、還包含功能與聲學的多人模擬，認為會是影片的超集。 149
- 90-day signal
只用員工前 90 天的工作成果，對每位員工產生一次的訊號。 083
- A-roll / B-roll
Joshua 的拆法：A-roll 是 avatar，B-roll 是旁白、音樂、轉場等其他元素。 069
- AB test
Duolingo 用來調整產品的實驗，Luis 說至今已跑過 16,000 次。 114
- AI Factory
Jensen 對新型資料中心的說法：單一租戶、不存檔案，只產出 token。 089
- AI Fund
Andrew 所在的創投工作室，這集談它如何挑想法、輔助創辦人 128
- AI Overview
Google 放在搜尋結果頂端的 AI 答案，Matthew 說它讓連結更少被點。 126
- AI Q&A
Notion 剛推出的問答介面，建立在 RAG 上。 051
- AI Workshop
Airtable 辦的一整天 Master Class，教 transformer、prompt engineering 與 AI 設計模式。 073
- AI Writer
Notion 最早上線的 AI 功能，在文件裡改寫、編輯文字，沒有檢索。 153
- AI as a service
Nikesh 設想的企業端模式：像 SaaS 一樣用 AI 完成整段流程，而不是單賣模型。 134
- AI assisted coding
Andrew 偏好的說法，用來取代 vibe coding，強調這是費腦力的快速工程 128
- AI co-scientist
兩位都舉的例子：多個 LLM agent 產生假說、互相評判，證明語言模型可以當評審。 120
- AI control tower
Bill 對 ServiceNow 的定位：串接 hyperscaler、語言模型與各種 system of record，作為企業 AI 的管理中樞。 157
- AI data cloud
Snowflake 給自己的新定位，有別於過去的 data cloud。 139
- AI data engine
Figure 要先出貨機器人，再用機器人收集的資料訓練它做有用工作的做法。 058
- AI durable
主持人的說法，指 AI 對其影響不大、因而不易被衝擊的公司。 086
- AI engineer
給一份 issue 就能產出 pull request、寫程式過程不需要人監督的系統。 047
- AI field
Airtable 早期的 AI 功能，包住模型呼叫並嵌進資料與工作流程。 073
- AI firewall
Palo Alto 為了讓企業內的 AI 實例隔離、避免資料外洩而做的產品。 134
- AI patterns
要整合進各處產品的一批共用能力，例如判例檢索系統。 101
- AI router
由中央模型把任務分派給各個專門小模型的架構。 035
- AI-driven buyout
買下既有公司或資產，用 AI 改造成本結構與每位員工的槓桿。 072
- AIP
Palantir 新推出的平台，把 LLM 帶進客戶的私有網路與私有資料。 025
- ARR
年度經常性營收；Mati 說公司約 300 million。 143
- ASI complete
Misha 用來形容「大到足以逼出超級智慧」的產品類別。 123
- ASL3
AI Safety Levels 的一級，Ben 說 Opus 4 因相對 Google 搜尋有明顯 uplift 而被歸入。 118
- ATI
AMD 早年收購的公司，帶來 GPU 產品線。 053
- AV 1.0
RJ 對規則式自駕做法的稱呼，感測、規劃都由人定義規則 150
- AWS
3 月簽約，Cerebras 將部署在其資料中心 162
- Abraham Accords
Kushner 在白宮時推動的一系列中東協議，後續仍有國家在談加入。 131
- Action Builder
把既有 workflow、整合與權限設定，一鍵指定成 copilot 可執行的動作。 043
- Adam
已經有 10 年歷史的優化器，至今仍是訓練大型語言模型的預設選擇。 067
- Aditya Ramesh / Tim Brooks / Bill Peebles
三人共同帶領 Sora 團隊。 061
- Adobe
原本要併購 Figma，簽約 16 個月後因監管不過而喊停。 055
- Aesthetics matter
Suno 內部常說的一句話：評估音樂模型要用耳朵，不能只看指標。 064
- Affinity Partners
Kushner 離開政府後創辦、位於 Miami 的投資公司。 131
- Agency
Elias 的第五家公司，目標是讓每家公司的客戶都成功，主打用 AI 規模化服務客戶。 094
- Agent OS
Sierra 平台的名稱，客戶在上面定義客戶體驗的目標與護欄。 082
- Aidan Gomez
Cohere 共同創辦人兼執行長，Attention Is All You Need 共同作者。 091
- Airtable
外表像試算表、底層是 app 平台的產品，主持人開場說服務全球五十萬個組織。 073
- Akash Systems
Felix 與 Ty 2017 年創辦的公司，用實驗室長出來的鑽石幫晶片散熱，從衛星無線電做到 AI 伺服器。 093
- Albert
Eric 的兒時玩伴，一起創辦 StackBlitz。 092
- Albert Gu
Cartesia 共同創辦人，本集來賓，今年到 CMU 任教授，是 S4 與 Mamba 的作者。 070
- Alex Graveley
Copilot 的 chief architect，Minion 的創辦人。 010
- Alex Israel
主持人提到的洛杉磯藝術家，不是技術背景，卻對一個 AI 影片計畫有很具體的構想。 024
- Alex Krizhevsky
與 Ilya 合作的人，很早就精通寫高效能的 GPU 程式。 039
- Aloha
用遙控蒐集資料、訓練靈巧操作任務的研究，後來有 mobile Aloha 版本。 107
- Aloha、ACT
兩篇相隔一兩個月的論文；Aloha 降低遙控延遲，ACT 搭配 transformer 與 action chunking 141
- Alpaca
Stanford 的研究，用模型產生對話資料來訓練另一個模型。 011
- Alpha bucks
孩子從幼兒園起可賺取的校內貨幣，用來學存錢、花錢與捐贈 133
- AlphaEvolve
Google DeepMind 的程式碼 agent，用 Gemini 模型加演化式搜尋去發現新演算法。 120
- AlphaFold 2
讓單一蛋白質結構預測達到實驗精度的突破，但一次只看一個蛋白質。 121
- AlphaGo
Oriol 用來對照算力分配的例子：預訓練、強化學習、推論時搜尋。 074
- AlphaProof
DeepMind 的 AI 系統，可以找出並驗證數學證明，在今年的 IMO 解出六題中的四題。 090
- AlphaStar
Oriol 帶領的團隊做出的星海爭霸 agent。 074
- AlphaTensor
2022 年發表的系統，用強化學習搜尋矩陣乘法的演算法，專為這個問題打造。 120
- AlphaZero
AlphaProof 的基礎，由神經網路、大規模強化學習與搜尋三部分組成。 090
- Altadena
同樣受災的社區，Rick 與 Pacific Palisades 並列為需要重做基礎建設的老社區。 099
- Amazon Bedrock
Alyssa 舉例的聚合服務，可以在同一個服務裡託管並執行多種模型。 044
- Amazon Mechanical Turk
建 ImageNet 時替 Fei-Fei 解圍的群眾外包工具。 117
- America's AI Action Plan
錄音前一天發布的 28 頁行動方案，分成基礎設施、創新、對外輸出三根支柱。 125
- American Express Global Business Travel
全球最大的企業差旅平台，Long Lake 宣布要以 $6.3 billion 收購。 160
- Amjad Masad
Replit 的 CEO、共同創辦人兼 head engineer。 033
- Amp It Up
Frank 的書，核心是在每次互動裡拉高急迫感與標準。 023
- Andrew Feldman
Cerebras 執行長，先前創辦的節能微伺服器公司在 2012 年被 AMD 收購。 031
- Ankur Goyal
Braintrust 共同創辦人兼 CEO，先前是 SingleStore 工程副總、Impira 創辦人兼 CEO。 085
- Annual Computer Poker Competition
各實驗室每年讓撲克 bot 對戰的比賽，Noam 的團隊 2014 年贏得。 001
- Anthropic
Benchling 的合作夥伴，Saji 說雙方在互通性與對科學的重視上很契合。 140
- Apache Spark
開源的分散式資料處理專案，第一版是 Matei 的博士論文。 011
- Apollo
為斷網環境開發的自動化軟體交付與部署平台。 025
- Apple
在 Hugging Face 釋出相對小的模型，主持人預測它會提供在本機跑模型的介面。 063
- Aravind Srinivas
Perplexity 共同創辦人，自己說主要在學怎麼經營公司，核心工程交給 Denis。 009
- Arc
Circle 的區塊鏈，Jeremy 稱之為經濟作業系統，驗證者為已知的金融基礎設施公司 156
- Arc AGI eval
Francois 設計的評測，題目像 IQ 測驗的小型方格謎題；Mike 稱它是唯一真正量測 AGI 的評測。 068
- Arc Institute
在生物與機器學習交界做研究的機構，目標是理解並治療複雜的人類疾病。 103
- Arc Prize
一百萬美元以上的非營利公開挑戰，目標是打敗 Arc AGI eval 並開源解法。 068
- Archer Aviation
Brett 創辦的電動垂直起降飛機公司，Brett 說現已是上市公司。 058
- Armis
Bill 談安全布局時提到的併購對象，與 Moveworks 等併購都在 20 天內整合完成。 157
- Arsenal of Freedom tour
Emil 與部長到各地拜訪約 20 家公司的巡迴，目的是告訴工業界政府認真要擴大生產 146
- Art Levinson
Genentech 前執行長，Daphne 去請教該往哪走，被找進 Calico。 006
- Asimov
Reflection 的程式碼理解 agent，像是給大型程式碼庫用的 deep research。 123
- Ask DoorDash
DoorDash 讓人用自然語言找餐廳與雜貨的功能，一開始想做語音，後來留下對話式。 169
- Ask Instacart
讓使用者直接用自然語言問問題的功能，例如烤雞要搭什麼醬。 022
- Atlas
CJ Desai 說 MongoDB 順利做完 Atlas 與多雲的轉換，接下來要做的是 AI 轉換。 147
- Atrium
Gabe 研究時請教過成員的公司，結論是同時做律所與科技公司很難 142
- Attention Is All You Need
2017 年的 Transformer 論文，Aidan 在 Google Brain 實習時參與。 091
- Auto-GPT
主持人舉的例子，讓 agent 概念一下子紅起來的實作之一。 014
- AutoGPT
讓 LLM 決定要做什麼、再用工具在迴圈中執行的早期自主 agent，Maxim 說它是自己押注的起點。 163
- AutoResearch
給 agent 目標、指標與邊界後讓它自行迭代，研究員不在迴圈裡。 154
- BERT
Google 開放的模型，Glean 第一版以它為基礎，再為每位客戶建立自訂 embedding。 115
- BMW
第一個公開的商業客戶，首座導入廠為 Spartanburg。 058
- Bark
Suno 團隊早期開源的音訊模型。 064
- Base Power
Zach Dell 創辦的公司，自行製造與持有家用電池，並以電力供應商的身分賣電給家戶。 136
- Bedrock
AWS 讓客戶取用各家模型並搭配其他組件來蓋生成式 AI 應用的平台。 078
- Belt and Road Initiative
中國用國營企業在海外做基礎建設的外交專案，Helberg 拿它當對照 161
- Ben Mann
Anthropic 共同創辦人，早年是 OpenAI 工程師、GPT-3 論文的作者之一，現在帶 labs 組織（MCP 與 Claude Code 都在這裡）。 118
- Benchling
Saji 共同創辦的公司，做科學研發用的軟體，定位是生技 R&D 的 system of record。 140
- Benchling AI
兩塊：把模型接進科學家工作流程的模擬工具，以及在 Benchling 資料上運作的 agent。 140
- Biden diffusion rule
Biden 時期一份 200 頁的規定，Sriram 說它讓美國的 GPU 很難出口，連盟友也拿不到。 125
- BigCode
由 BigScience 延伸出來的開源程式碼生成模型計畫，讓開發者能把自己的程式碼退出訓練資料集。 005
- BigScience
一千位研究者、200 個組織合作、公開訓練大型語言模型的計畫。 005
- Bill Clerico
創辦 WePay（賣給 JP Morgan），後來成立專注野火的創投基金 Convective Capital。 098
- Bill Dally
NVIDIA 首席科學家，2012 年前後 Andrew Ng 找的就是這位。 013
- Bill Peebles
Sora 團隊成員，談影片模型對機器人的意義。 071
- Bilt Rewards
Decagon 的客戶，用來累積點數或付款；Decagon 拿它發表過客服人力節省的案例。 097
- BioMedLM
CRFM 與 Mosaic 合作、以 PubMed 文章訓練的較小模型。 007
- Biohub
這集的主軸，Mark 說已是兩人慈善事業的主要重心，據點有 San Francisco、New York、Chicago 165
- Blindsight
主持人提到的科幻小說，把意識和智能分開，人類遇到有智能但沒有意識的太空文明。 137
- Bloom
BigScience 計畫訓練出的大型語言模型，全程公開。 005
- Bloomberg GPT
金融領域的垂直模型例子。 014
- Bloomberg terminal
Daniel 用來比喻專業工具：使用者要為結果負責，所以需要可信的資料來源 130
- Blue Yonder
供應鏈管理公司，宣布要在 Snowflake 上重建平台。 023
- Boltz
Saji 提到的開源結構預測模型。 140
- Bolt（bolt.new）
讓人用 prompt 做出並部署全端網頁應用的 AI 工具。 092
- Booking Holdings
Glenn 領導的集團，旗下有 Booking.com 與 Priceline 等旅遊公司 168
- Botox
Elad 拿來對比抗老治療的規模：$40 billion 的公司、光美容用途一年 $1.5 billion 營收。 116
- Brain Co.
Kushner、Elad、Eric、Luis 合組的 AI 導入公司，有共同平台與可轉售的應用，2024 年 1 月開始。 131
- Brain moonshot
Google 內部讓大膽研究計畫取得資源的孵化計畫，Med-PaLM 團隊靠它起步。 017
- Branch Train and Merge
Kelvin 用來說明專家模型做法的一篇論文。 015
- Brandon McKenzie、Eric Mitchell
OpenAI 研究者，談推理模型與工具使用。 138
- Brandon McKinzie
OpenAI 研究者，o3 背後的成員之一。 113
- Brex
企業卡與支出管理平台，客戶從新創到大型上市公司。 075
- Brex assistant
處理費用備註、分類與合規的 AI 助理，Pedro 說大約 30,000 個客戶在用。 075
- Brian
Zapier 的共同創辦人兼 CTO，與 Mike 一起回去做個人貢獻者。 068
- Brian Chesky
Howie 引用 Chesky 在 podcast 上的說法：把產品經理拆成 product marketing 與 program management 兩個角色。 073
- Brian Halligan
HubSpot 創辦人、長年 CEO，現任 chairman，也共同創辦了 Propeller。 036
- Brian Schimpf
Anduril 共同創辦人暨 CEO，本集來賓。 019
- Byzantine fault tolerance
區塊鏈的基礎問題，起點是軍隊裡防止假資訊。 032
- CE 認證
歐洲的上市許可，Prima 在 7 月取得，可以在歐洲商業銷售 174
- CELLxGENE
Biohub 做的簡易注釋工具，後來形成社群、成為許多轉錄體模型的資料基礎 165
- CFIUS
審查外國對美國關鍵基礎設施投資的政府單位，Jacob 希望它對可信任夥伴的能源投資放行。 129
- CFTC
美國商品期貨交易委員會，Kalshi 取得許可、也跟它打過選舉合約的官司。 088
- CHIPS Act
Sarah 提到 Akash 是少數拿到補助的小公司；Felix 說這呼應法案強化供應鏈與國安的目標。 093
- CLIP
OpenAI 推出的模型，讓生成模型能被文字提示引導。 003
- CMIO / CIO / CFO
醫療體系的三種買家：代表醫護的首席醫療資訊官、管長期技術投資的 CIO、看投資報酬的 CFO。 108
- CPA
用來調節結冰的化學保護劑，濃度太高會有毒性，所以希望越少越好。 148
- CRFM
Stanford HAI 底下的 Center for Research on Foundation Models，有 30 多位教授橫跨 10 個系。 007
- CSP
雲端服務供應商，也就是三大 hyperscaler。 139
- CUDA
NVIDIA 發明的運算模型，讓 GPU 更通用；每顆晶片維持架構相容。 013
- CUDA / interconnect
NVIDIA 護城河的兩個部分，與晶片效能並列。 054
- CVC
最新進場的私募股權投資者，買的是既有股東的股份，沒有新資金進入公司 172
- CYBERCOM
Dan 建議由它備好攻擊他國資料中心的網路能力。 105
- Calico
Daphne 離開 Coursera 後加入的公司，研究老化，待了 18 個月。 006
- Camera Plus
比 Instagram 更早做濾鏡的照片 app，每次下載收 20 美元，是一間不想做大的獨立開發小店。 059
- Can of Soup
近期 YC 梯次的新創，主持人拿它當生成式 AI 消費產品的新嘗試。 035
- Candy Crush
Luis 用來代表「比起面對 tutor，多數人更愛玩的遊戲」。 114
- Canva
主持人說它 1.7 billion 的 ARR 裡有 1 billion 來自 prosumer。 059
- Caper
Instacart 收購的智慧購物車公司，車上的電腦視覺會自動辨識商品，可直接在車上結帳。 022
- Capital IQ
主持人團隊用來整理 OpenAI 與 Anthropic 預測的資料來源。 151
- Carlson Wagonlit
去年底被 Amex GBT 收購的公司，Taubman 說約 1876 年成立，Wagonlit 在法文裡是臥鋪車廂。 160
- Carver Mead
Jensen 說的「Carver Mead 的 VLSI scaling」，與 Dennard scaling 並列為兩大傳統支柱。 089
- Casetext / Jake Heller
最早拿到 GPT-4 的團隊之一。Jake Heller 當過律師，把律師的工作一步步拆成提示與流程，是 Garry 舉的例子。 066
- Center for AI Safety
Dan 領導的機構，關注 AI 風險。 105
- Chai 1
公司先前開源的結構預測模型，業界已廣泛使用。 121
- Chai 2
本週發表的模型系列，這集主打抗體設計。 121
- Chai Discovery
Jack Dent 與 Joshua Meier 共同創辦的公司，用 AI 設計分子。 121
- Change management
變革管理。Elias 認為這是讓大型企業採用新做法時最難的部分。 094
- Character
Noam 與 Daniel 創辦的公司，使用者可以建立各種角色並跟它聊天；錄音時有 22 名員工。 012
- Character.AI
Kawal 舉的例子，正在想辦法把應用的規模放大。 037
- Charlie Munger
主持人說 Charlie Munger 就在錄音當天過世，並引了 Munger 談激勵的話。 042
- ChatSpot
HubSpot 的對話介面，用 OpenAI 與 Anthropic 的模型加上自家 API，可以直接用說的要報表。 036
- Chess.com
Erik 與朋友 2005 年買下網域所建立的棋類平台 172
- Chicago Plan
Jeremy 提到 1930 年代一群經濟學者的提案，主張全準備金銀行體系 156
- Chinchilla scaling
大家一直照著它放大模型，當成最簡單的路。 027
- Chris Ré
Karan 與 Albert 在 Stanford 的博士指導教授。 070
- Cicero
能用自然語言和人類談判、下 Diplomacy 的 bot。 001
- Circle
Jeremy Allaire 共同創辦並擔任 CEO 的公司，發行 USDC 156
- Clara
NVIDIA 的醫療與健康照護系統。 013
- Clara Labs
主持人提到的早期排程助理新創。 010
- Clara Shih
本集來賓，Salesforce AI CEO，曾任 Salesforce service cloud CEO，也是 Hearsay Social 共同創辦人。 043
- Claude Code / Codex
Simon 日常使用的 CLI 形式 coding agent。 153
- Clem Delangue
Hugging Face 的共同創辦人，本集來賓。 005
- Cloud 2.0
Guillermo 對 foundation models 的稱呼：新的 backend，上面會長出 AI native 公司。 030
- Cloudflare
Matthew 共同創辦並擔任 CEO 的公司，起家做雲端防火牆，現也提供 CDN 與邊緣推論。 126
- ClusterMAX
SemiAnalysis 替雲端業者做的評比，從能不能用、軟體、網路到安全性都看 127
- Coastal Commission
加州沿岸委員會，重建許可的卡點之一，州長暫停了相關程序。 099
- Codex
OpenAI 押注的雲端非同步軟體工程 agent。 116
- Cody
Sourcegraph 的 AI coding assistant，可裝在編輯器裡，也能在網頁上對 repo 提問。 047
- Cognition / Cursor / Lovable
Andrew 舉的例子：2025 年需求爆發之後成長飛快的公司 162
- Cohere
Aidan 共同創辦的公司，提供企業用的語言模型與解決方案。 091
- Collab LLM
Eric 提到學界探索多輪人機互動的論文之一，用模擬來訓練。 135
- Color
Elad 共同創辦的醫療公司，目標是讓醫療更容易取得。 014
- Colossus
xAI 蓋的資料中心，Dylan 說蓋得比別人快 127
- Common Crawl
定期爬取的熱門網頁資料集，Pinecone 拿來測 RAG 對各模型的影響。 052
- Confluent / Kafka
Alyssa 認為成功把開源專案變成公司的例子。 044
- Constellation Software
被舉為每年買下許多小型垂直軟體公司並彙整起來的例子。 086
- Content Independence Day
7 月 1 日，Cloudflare 對所有客戶預設擋下 AI 訓練爬取。 126
- Copilot Studio
包含 Prompt Builder、Action Builder、Einstein Studio 三個部分的平台。 043
- Copilot Workspace
GitHub 的早期規格與腦力激盪 agent，把 issue 與程式碼比對，用自然語言描述前後差異。 106
- Cortex Analyst
Snowflake 的 text to SQL 類產品，Sridhar 說客戶自己做會發現比想像中難。 139
- Covariant
開發 AI 機器人的新創，所有部署出去的機器人共用同一個 foundation model。 048
- Cristobal Valenzuela
Runway 的共同創辦人，本集來賓，來自智利。 002
- Crusoe
Neocloud 之一，Dylan 說它要蓋吉瓦級資料中心 127
- Crux
Google 開放的 Chrome User Experience Report 資料集，看得出高流量網站的分布。 030
- Cursor
另一個 AI 程式開發工具，Eric 說也有不少非開發者下載。 092
- Cursor / Windsurf
coding 工具；主持人把 OpenAI 收購 Windsurf 看成產業整併的第一步。 116
- Customer success（CS）
客戶成功。Elias 認為這個分類名稱容易讓人迷路，重點是如何服務客戶。 094
- DALL·E 3
OpenAI 的圖像模型，Sora 有些安全措施可以從它沿用。 061
- DAO
去中心化自治組織，Illia 認為新人說明與協調這類工作最先能自動化。 032
- DARPA Grand Challenge / Urban Challenge
DARPA 辦的自駕競賽；沙漠賽沒有人完成，後來的城市賽是 Dmitri 參與過的那場。 087
- DAW
digital audio workstation。Mikey 拿它當前例：有了它，在宿舍就能做音樂。 064
- DBRX
Databricks 的模型，Sarah 用來說明不需要巨額算力也做得出有競爭力的模型。 059
- DOGE
Kushner 稱讚其延續下來的民間人才與合約重談工作。 131
- DOJ
司法部，和 FTC 並列的反托拉斯執法機關。 084
- DOT
DoorDash 自製的送貨機器人，300 lb、最高 20 mph，可走人行道、自行車道與路面。 169
- DPO / reward modeling
Abridge 用醫師修改做 post training 的方法。 108
- DSPy
出自 Stanford 的專案，把應用視為多步驟並做優化，主要手段是 few shot 範例。 057
- DWP
Department of Water and Power，Rick 26 歲起在其董事會任職約 13 年。 099
- Daemon
Andrej 推薦的一本書，書裡的智慧體讓人類同時成為它的致動器與感測器。 154
- Danaher
Taubman 心中的榜樣，從製造跨到生命科學，靠獨特營運模式長期整併產業。 160
- Daniel de Freitas
Noam 的共同創辦人，從小就想做聊天機器人。 012
- Daron Acemoglu
報告受訪的 MIT 教授，主張 AI 只會影響不到 5% 的任務，大家花在訓練模型上大約一兆美元的 capex 是浪費。 072
- Dashbench
DoorDash 公布的基準，衡量各模型與 harness 在寫程式任務上的表現。 169
- Dasher
DoorDash 的外送員，超過 9 million 位。 169
- Data + AI Summit
Databricks 6 月的大型使用者大會。 011
- Data Center as a Product
NVIDIA 內部的做法：把資料中心當產品規劃、架設與調校，不對外販售。 089
- Datadog
雲端環境的觀測與資安平台，主要用戶是工程師。 021
- Datadog 17
前一家公司裡一台人人害怕出事的 Oracle 資料庫，Datadog 的名字由此而來。 021
- Dave Burke
Arc Institute 的 CTO，專注計算生物學與替生物學打造新的 AI 模型。 103
- David Cahn
Sequoia 的 David Cahn，寫了「AI 的 200 billion 美元問題」那篇文章。 054
- David Kearns
當時的 Xerox 執行長，Bill 面試前讀到這位 CEO 用 Deming 的品質管理原則改造公司，立志成為下一個 David Kearns。 157
- David Sacks
和 Sriram 一起簡報 DeepSeek、規劃行動方案的白宮同事。 125
- David Singleton
Stripe CTO，當初找 Emily 加入；accelerator 的經費出自 CTO 辦公室。 050
- Decagon / Sierra
被點名為從按人頭計價轉向按用量計價的客服 agent 公司。 151
- Defense Innovation Unit（DIU）
位在 Mountain View，連接國防與新創社群，有快速合約能力 146
- Demis
DeepMind 共同創辦人，Mustafa 兒時好友的哥哥，當年偏向機器人與模擬的路線。 016
- Denis Yarats
Perplexity 共同創辦人，曾在 Facebook AI Research；Aravind 說 Denis 擅長工程與招募。 009
- Dennard scaling
Jensen 說的兩大傳統擴展支柱之一，已經耗盡動力。 089
- Department of War
Emil 任職的部門，約 3 million 名員工，每年花 150 billion 美元在科技上 146
- Dev / Ops
開發與維運，Datadog 最初就是要讓兩邊在同一個平台上合作。 021
- Dev mode
給開發者讀取設計的模式，含標註、屬性、變更追蹤和外掛，是 Figma 針對開發者做的產品。 055
- Devi Parikh
本集來賓，Meta 生成式 AI 研究總監，也是 Georgia Tech 副教授。 024
- Dharmesh
HubSpot 的另一位共同創辦人，商學院時期就是早期的科技部落客。 036
- DiT
diffusion transformer；Suhail 說外界相信 Sora 就是用這種架構，但自己認為它不是對的架構。 060
- Diplomacy
七人、以談判為核心、行動同時公布的桌遊，同時帶有合作與競爭。 001
- Dmitri Dolgov
Waymo co-CEO，本集來賓，2006 年前後因 DARPA 挑戰入行。 087
- Dobby
Andrej 家裡的 claw 管家，用 WhatsApp 控制燈、空調、窗簾、泳池、spa 與保全。 154
- Dodd-Frank
金融危機後的法案，Tarek 說衍生品交易因此必須走集中清算。 088
- Dolly
Databricks 做的指令跟隨模型，沿用 Alpaca 手法，以開源模型為起點。 011
- Dolly 2.0
Databricks 的 12 billion 參數模型，Kevin 說可在單機上順暢跑。 018
- Donovan
Scale 給政府客戶的產品，Alexandr 形容是 AI staff officer。 065
- DoorDash CLI
前一週推出的命令列工具，讓 agent 替使用者下單。 169
- DoorDash Labs
DoorDash 的研發團隊，招募時強調做出的東西要真的上線。 169
- Dota 2 project
OpenAI 第一個大型專案，由 Jakub Pachocki 與 Greg Brockman 帶頭，訓練網路玩即時戰略遊戲。 039
- Douglas Engelbart
電腦先驅。Ivan 大學最後一年讀到這位先驅的論文 augmenting human intellect，因而開始做 Notion。 051
- Dress to Impress / Grow a Garden
Baszucki 舉的兩款爆紅 Roblox 體驗，靠雲端持久化與競賽、分層穿搭等能力。 149
- Drift
Elias 的上一家公司，以超過 10 億美元賣給 Vista Equity Partners。 094
- Duet AI
Google Workspace 裡的生成式 AI 功能，先在內部試用再對外推出。 037
- Dylan Patel
SemiAnalysis 的創辦人暨 CEO，本集來賓，談晶片與 AI 基礎設施 127
- ECU
電子控制單元，傳統車上控制各項功能的小電腦，RJ 說現代車可能有 100 到 150 個 150
- EDM
一種取樣雜訊的公式，Suhail 說靠它解決了平均亮度、色彩與對比的問題。 060
- EMIB-T
Intel 的新一代先進封裝，拿來對照 TSMC 的 CoWoS。 166
- EO14301
Isaiah 提到的行政命令，要求三座先進反應爐在 7 月 4 日前於美國本土達臨界。 173
- EPYC
AMD 的 x86 伺服器 CPU 產品線。 053
- ERCOT
Texas 自成一格的電網，不受 FERC 管轄；Zach Dell 提到它在 1970 年代誕生。 136
- ERP
企業彙整各系統財務資料的軟體，Pedro 認為 AI 達到人類水準後就不再需要這個概念。 075
- ESM fold
一週前發表的開源蛋白質世界模型，能預測原子解析度結構、設計蛋白質與單鏈抗體 165
- EURC
Circle 的代幣化歐元，Jeremy 說是最大的 156
- Earth Two
NVIDIA 的氣候科學系統。 013
- Eddie Rama
Albania 總理，Kushner 形容這位總理是支持民間投資的社會主義者，也是藝術家出身。 131
- Edge functions
把運算放在離使用者最近的地方，用來串流 AI 回應。 030
- Edo Liberty
Pinecone 創辦人兼 CEO，本集來賓。 052
- Edward Sun
Isa 提到在資料與工具上密切合作的同事。 112
- Edwin Chen
Surge 創辦人兼 CEO，以前在 Google、Facebook、Twitter 做 ML。 124
- Einstein Copilot
橫跨各個 cloud 與 Slack 的自然語言介面。 043
- Einstein Studio
讓客戶用 Salesforce 內或 data graph 索引的資料，訓練或 fine-tune 自己的模型。 043
- Elad Gil
主持人之一，Aravind 說是 Perplexity 第一位提出要投資的人。 009
- EleutherAI
開源 AI 社群，Emad 早期資助它；Emad 說它後來一分為二，一部分到 Stability 做能力，另一部分是專做對齊的 Conjecture。 003
- ElevenLabs
Mati 共同創辦的公司，做基礎音訊模型，再往上做創作與 agent 兩種產品。 143
- Emad Mostaque
Stability AI 的創辦人，本集來賓。 003
- Eon
Ofir Ehrlich 與 Gonen Stein 創辦的公司，在雲端建資料底層，結合備份、復原與資料盤點分類，讓資料可查詢並接上 AI 175
- Epic
Shiv 舉的合作例子：要打進醫療體系，得證明能接上對方既有的技術堆疊。Shiv 說 2022 年那段時間四處 demo，才建立起信任。 108
- Erdős unit distance conjecture
Noam 說 OpenAI 內部模型找到反證的數學猜想。 167
- Eric Glyman
Ramp 共同創辦人兼 CEO，管業務端的職能。 076
- Eric Mitchell
OpenAI 研究者，o3 背後的成員之一，以前做過 robotics。 113
- Eric Simons
StackBlitz 共同創辦人暨 CEO，本集來賓。 092
- Eric Steinberger
Magic 共同創辦人與 CEO，早年做強化學習研究。 079
- Erik Bernhardsson
Modal 創辦人兼 CEO，曾在 Spotify 帶機器學習團隊、做推薦系統，後來在 better.com 當 CTO。 096
- Eureka
Andrej 的教育新公司，第一門課教 AI。 080
- Evo
Arc 的 DNA 語言模型系列。 103
- FAA
美國聯邦航空管理局，Kyle 以它為例說明監管如何換來責任上限。 102
- FAIR
Meta 的基礎 AI 研究單位，Devi 原本只打算待一年。 024
- FERC
美國聯邦能源管理委員會，Zach Dell 說 Texas 以外的電網由它管轄。 136
- FP8
8-bit 浮點數；Jensen 說對照科學運算常用的 64-bit，可大幅提升 AI 超級電腦效能。 013
- FTC
Federal Trade Commission，美國聯邦貿易委員會，Lina 擔任主席的機關。 084
- Fabric
Microsoft 的資料產品，Snowflake 與 Microsoft 的合作包含與它的整合。 139
- Fair Plan
加州補貼性質的最後手段保險計畫。 098
- Falcon
主持人提到的 UAE 開源 LLM，用來討論 AI 的價值觀該由誰決定。 045
- Federated approach
把集中團隊學到的東西推到各團隊、確保每個團隊都用上 AI 的做法，和集中團隊並行。 022
- Fei-Fei Li
談空間智慧的科學家，片頭把 Fei-Fei Li 列為「legends of science」之一。 138
- Felix Ejeckam
Akash Systems 共同創辦人，Cornell 電機博士。 093
- Fidji Simo
Instacart CEO，本集來賓，也是 Metrodora Institute 共同創辦人。 022
- FigJam
Figma 的白板與腦力激盪產品，本集談它如何從既有用例長出來。 055
- Figma
設計協作工具，主持人形容它是在單一多人畫布上設計並打造數位產品。 055
- Figure
開發通用人形機器人的公司，主持人提到剛宣布 675 million 的募資。 058
- Figure Eight
Lukas 的第一間公司，做訓練資料標註；最早叫 Dolores Labs，後來叫 CrowdFlower。 026
- Firefly
2015 年裝上第三代硬體的客製車，Dmitri 稱之為零到一的時刻。 087
- Fix Our Forests Act
國會中的兩黨法案，目標是森林與木材管理的許可改革。 098
- Flagship Pioneering
Noubar 創辦的公司，主要是構想並建立一家接一家的生技公司。 104
- Flan
早期證明大型語言模型能學會遵循指令的論文，用約 100 個任務訓練。 015
- Francois Chollet
Arc AGI eval 的設計者，Mike 採用的通用智慧定義出自這位。 068
- Frank Slootman
Snowflake CEO，本集來賓，先前也是 Data Domain 與 ServiceNow 的 CEO。 023
- FrugalGPT
動態轉送到較有效率模型的研究方向，被舉為例子。 027
- Fujitsu
與 Cohere 合作做日語模型的夥伴，例子用來說明何時必須動預訓練。 091
- FunSearch
以語言模型為基礎、在程式的空間裡搜尋的 agent，AlphaEvolve 是它的延伸。 120
- GAN
早期以對抗式網路生成藝術作品的做法，主持人提到 2018 或 2019 年有件 GAN 作品送到 Sotheby's 拍賣。 109
- GDPval
朋友之一舉為有經濟價值的 eval 的預覽，與 Apex 並列。 144
- GNS
Chess.com 內部的認證與知識層，Erik 說橫跨整個組織並帶有權限控管 172
- GPT wrapper
貶稱建在大模型上的應用；Garry 不認同這種說法。 066
- GPT-4o mini
已在 Ramp 上線，約 90% 的任務夠用。 076
- GPU crunch
訓練與推論用的 GPU 供不應求，這集的第一個題目。 027
- GSM1K
Scale 發表的 held-out 數學評測，題目不可能出現在訓練資料裡。 065
- GTCR
Taubman 稱為表現頂尖的大型買下基金，Manny 離開前才完成他們史上獲利最高的案子。 160
- Gabe
Winston 的共同創辦人，先拿 GPT-3 給 Winston 看。 101
- Gambit
Chess.com 推出的撲克站（gambit.com），把評分思路帶進撲克 172
- Garry Tan
Y Combinator 的 president 與 CEO，本集來賓。 066
- Gartner categories
分析機構的資安產品分類，Ryan 勸創辦人別被它綁住。 038
- GeForce
遊戲顯示卡，Jensen 說 CUDA 就是靠它帶到全世界。 013
- Gemini
Google 的核心模型專案，由 Google Brain 與 Legacy DeepMind 合併的團隊做出第一版。 074
- Gemini 1.5
Google 的模型，主持人特別提到它的百萬 token context window。 054
- Gen One / gen two
RJ 對 Rivian 第一代與第二代車款及其自駕平台的稱呼，兩代之間沒有共用程式碼與硬體 150
- Gene Amdahl
Andrew 稱這位是電腦界的元老之一，曾嘗試做晶圓級產品但失敗 162
- General Atlantic
較早相信 Chess.com 的私募股權投資者，這次也再投資 172
- Generate Biomedicines
用電腦設計抗體的公司，Noubar 說有 15 個以上設計的抗體專案。 104
- Genius Act
Jeremy 提到去年通過的法律，把穩定幣的窄口徑貨幣模型寫進法規 156
- Ghostwriter
Replit 的 AI 功能，包含說明程式、產生程式、autocomplete 與聊天。 033
- Gil
Onyx 的共同創辦人，主持人說 Gil 做過合成資料，也在 NVIDIA 工作過。 163
- Ginkgo Bioworks
做細胞程式設計的公司，目標是讓細胞像電腦一樣好用。 034
- Gist
Neeva 的實驗 app，用 Instagram stories 的概念重新想搜尋，介面是摘要加一串卡片。 008
- GitHub Models
GitHub 的模型目錄，收有 Llama、Mistral、Cohere 與 Microsoft 的 Phi 模型。 106
- GitHub issue
Scott 說明 Devin 解題方式的例子：靠跑程式、重現 bug 來修，而不是直接猜出修改。 062
- Glean
Arvind 創辦的企業 AI 搜尋與知識管理平台，可連到公司內部各種系統。 115
- Glean assistant
外觀像 ChatGPT 的對話產品，會用公司資料並依使用者權限回答。 115
- Glen Coates
Shopify 產品副總裁，帶領核心開發者平台與 AI 產品。 049
- God AI
Jensen 用來指單一個無所不能的 AI，認為它離現在非常遙遠 145
- Golden Dome
Emil 提到的計畫，正在研究如何從太空攔截目標 146
- Goldman Sachs report
標題大概是「calling the top on AI」的報告，兩位主持人拆開來反駁。 072
- Gong
用 Pinecone 處理銷售通話紀錄的公司。 052
- Gordon Moody
稿中說是一家頂尖交易型事務所的前合夥人，早期加入 Harvey，現為顧問 142
- Gotham
Palantir 面向情報與國防客戶的旗艦產品。 025
- Greg Brockman / Sam Altman
2022 年寫信給 Sal、邀 Khan Academy 試用新模型的 OpenAI 兩位。 028
- Grok
明說不太管輸出內容的模型，被主持人當作聲譽風險的例子。 081
- Groove Networks
Brian 職涯第二章，負責建立銷售組織的公司，後來被 Microsoft 收購，現在是 SharePoint 的一小部分。 036
- Groq
另一家自己做 AI 晶片的新創。 027
- Groq / Cerebras
主持人點名的晶片新創，一家主打開源模型的快速推論，一家在晶片上走不同路。 054
- Grow SF voter guide
Garry 呼籲聽眾投票前參考的舊金山選民指南。 066
- Gucci
Clara 提到的客服案例，也是早期原型的合作客戶之一。 043
- Guide
Alpha 取代教科老師的成人，負責激勵、情感支持與問責 133
- Guillermo Rauch
Vercel 創辦人暨 CEO。 030
- HELM
Holistic Evaluation of Language Models，對語言模型做整體評測的專案。 007
- HLE
Humanity's Last Exam，Eric 說自己花很多時間看這批題，其中有一大類是陷阱題。 135
- HMI
人機介面；座艙設計不只是畫面，是整體的體驗。 119
- HOA
Long Lake 布局的垂直領域之一，Taubman 說他們是這個產業成長最快的公司。 160
- Hackpad
Alex 從 Etherpad fork 出來的即時協作文字編輯器，會標示誰寫了什麼。 010
- Hadoop
Alyssa 舉為開源商業化一直沒做好的例子。 044
- Handshake
Glen 創辦的 B2B 電商平台，後來等於「只做批發的 Shopify」，2019 年被 Shopify 收購。 049
- Hani Goodarzi
Arc 的 core investigator，也是 Vevo 共同創辦人，和 Dave、Patrick 一起推 virtual cell 計畫。 103
- Harrison Chase
LangChain 共同創辦人兼 CEO。 057
- Harvey AI
兩位主持人都有參與的法律領域公司，被當作應用層案例。 014
- Hearsay
Clara 共同創辦的公司，用 NLP 從訊息中找潛在客戶並偵測合規問題。 043
- Henrique
與 Pedro 長年擔任共同 CEO 的夥伴，兩人從先前在巴西的公司就一起做事。 075
- Herceptin
早期的精準腫瘤藥物，針對 HER2 陽性乳癌病人。 006
- Hill and Valley Forum
主持人介紹 Jacob 時提到的組織，連結 Silicon Valley 與華府的決策者。 129
- Howie Liu
Airtable 共同創辦人兼 CEO，本集來賓。 073
- Hub
Hugging Face 上放模型、資料集與 demo 的平台；Clem 說模型數剛越過 250,000。 005
- HubSpot
Brian Halligan 買下 Elias 的公司 Performable，Elias 之後在 HubSpot 帶工程團隊，一路到上市。 094
- Human Cell Atlas
Biohub 資助的單細胞轉錄體資料庫，是最大之一 165
- Humanity's Last Exam
向全球教授徵題的封閉式學術基準，Dan 預期成績逼近滿分時，這類題型就走到終點。 105
- Humans&
Eric 創辦的新公司，目標是做理解人的目標與長期脈絡、能與人協作的模型。 135
- Hunter
Until 的共同創辦人，Laura 形容其習慣從基本原理重新推導。 148
- IETF
Cloudflare 與它合作，訂定爬蟲公開行為的標準。 126
- IFEval
instruction following eval，Edwin 舉它當 benchmark 脫離真實進展的例子。 124
- IL-17 / IL-23 inhibitors
牛皮癬的生物製劑類別，Daniel 用來舉例：前者可能加重 MS，後者安全且耐受良好 130
- IMO
針對年輕人的最古老、最具聲望的數學競賽，六題，分代數、數論、組合與幾何。 090
- IOI
International Olympiad in Informatics，程式競賽的奧林匹亞，各國派出最強的選手。 062
- ITP
Cristobal 在 NYU 念了兩年的藝術學程，說這段讓自己學會把商業、設計、藝術與技術接起來。 002
- Illia Polosukhin
NEAR 共同創辦人，Transformer 論文作者之一。 032
- ImageNet
Fei-Fei 建的大型標註圖片資料集，上千個類別，對話裡說的是 15 million 張。 117
- Imbue
Kanjun Qiu 與 Josh Albrecht 共同創辦的公司，做能推理、能寫程式的 agent。 041
- Impira
Ankur 先前創辦的 AI 公司，後來被 Figma 收購。 085
- Impromptu
Reid 寫的書，談人與 AI 的放大關係。 045
- Inception
G42 旗下的團隊，與 Cerebras 一起開源阿拉伯語 LLM。 031
- Inceptive
Jakob 創辦的公司，用深度學習設計 RNA，先從 mRNA 做起。 029
- Inferentia
AWS 自己做的推論晶片。 078
- Initialized
Garry 先前經營的早期創投基金。 066
- Insitro
結合機器學習與生物實驗做藥物發現的公司，聚焦靶點辨識。 006
- Instacart
雜貨科技公司，Fidji 說它是由 80,000 家商店組成的網路，也替零售商做自家網站的技術。 022
行動相簿 app 那波熱潮裡唯一留下來的；主持人說它強調濾鏡，也採用像 Twitter 的追蹤模式。 014
- Instructure
Canvas 學習管理系統的開發公司，跟 Khan Academy 宣布合作。 028
- Ioannis Antonoglou
Misha 的共同創辦人，Gemini 1.5 時期的 RL 總負責人。 123
- Iron Man suit
Eric 的比喻：不取代業務員，而是替業務員補上自動化工具。 076
- Ivan
Simon 的共同創辦人，兩人一起拿到 GPT-4 並決定動手。 153
- Ivan Zhao
Notion 共同創辦人兼 CEO，本集來賓。 051
- JCPOA
Kushner 說海灣國家因 Obama 簽下這份 Iran deal 而覺得被背叛。 131
- Jack Dent
共同創辦人，原本在 Stripe 做工程與產品。 121
- Jakob
Noam 說是先想到用 attention 取代 RNN 的同事。 012
- Jared Quincy Davis
Foundry 創辦人暨執行長，待過 DeepMind，在 Stanford 跟 Matei Zaharia 讀博士。 077
- Jason Kelly
Ginkgo Bioworks 共同創辦人兼 CEO。 034
- Jeff Dean
Noam 在 Google 常合作的電腦科學家，Noam 說 Jeff Dean 現在負責 Google 的大型語言模型。 012
- Jensen's law
主持人轉述 Jensen 對晶片進步的描述：更多來自記憶體管理與新技巧，而非只靠在晶片上塞電晶體；有人把這叫作 Jensen's law。 054
- Jesse Zhang
Decagon 共同創辦人兼 CEO，在 Boulder 長大、念 Harvard 資工，第一間公司被 Niantic 收購。 097
- Jim Covello
報告受訪的 Goldman Sachs 全球股票研究主管，主張 AI 一開始就很貴，效率收益也會被競爭吃掉。 072
- Jira
被拿來說明「值不值得自己做」的工單系統。 151
- John Deere
合作多年的客戶，已推出只對雜草噴藥的噴霧機。 026
- John Schulman
Liam 說當時在 OpenAI 主張「保持通用、做 chatbot」的人 155
- Johnny Ho
Perplexity 另一位共同創辦人，競賽程式設計世界第一，當過交易員、在 Quora 待過一年，不是 AI 出身。 009
- Johnny Yu
Vevo 共同創辦人，在 Vevo 做 single cell sequencing。 103
- Josh Albrecht
Imbue 共同創辦人。 041
- Josh Goldman
KoBold Metals 共同創辦人兼 president，物理背景、博士研究量子計算。 111
- Joshua Meier
共同創辦人，化學背景，投入 AI 藥物研究約十年。 121
- Joshua Xu
HeyGen 共同創辦人兼 CEO，本集來賓，曾在 Snap 工作。 069
- Joule
SAP 內員工提問的介面，Philipp 用它說明答案要依員工所在地與薪資體系而不同。 158
- Justin Spahr-Summers
Anthropic 工程師，MCP 的起頭者。 118
- KV cache
推論時快取注意力的鍵值，Tuhin 提到 Baseten 做 KV cache 感知路由。 159
- Kalshi
Tarek 創辦的預測市場交易所，受 CFTC 監管，可對未來事件的結果下注。 088
- Kanjun Qiu
Imbue 共同創辦人，提出 agent 兩條光譜的框架。 041
- Karan Goel
Cartesia 共同創辦人，本集來賓，S4 的合作者；Sonic 的介紹與現場 demo 由 Karan 負責。 070
- Karan Singhal
Google 研究者，負責醫療 AI，是 Med-PaLM 2 的帶頭人之一。 017
- Karen Simonyan
Inflection 共同創辦人，在 DeepMind 與 Mustafa 共事七年，帶過 deep learning scaling 團隊。 016
- Karim Atiyeh
Ramp 共同創辦人兼 CTO，也管行銷等職能。 076
- Kawal Gandhi
Google Cloud CTO 辦公室的生成式 AI 負責人，之前長期做搜尋與廣告。 037
- Keller Rinaudo Cliffton
Zipline 的共同創辦人，本集來賓。 004
- Kelvin Guu
Google Brain 的 Staff Research Scientist，本集來賓。 015
- Kevin Scott
Microsoft CTO，本集來賓，2020 年出版 Reprogramming the American Dream。 018
- Keytruda
Saji 舉的例子：一個轉手多次的分子，後來由 Merck 全力投入。 140
- Khan Academy
免費的線上學習平台，從替表親補習與 YouTube 影片起家，是非營利組織。 028
- Khan Lab School
2014 年在 Khan Academy 辦公室樓下開辦的實驗學校，現在是 K-12。 028
- Khan World School
跟 Arizona State 合作的線上學校，六到十二年級，以每天的蘇格拉底式討論為核心。 028
- Khanmigo
Khan Academy 用 GPT-4 做的 AI 家教，也是老師的教學助理。 028
- Kiva
做倉庫搬運機器人的公司，後來賣給 Amazon；Keller 見到那些橘色機器人後，想到會有人做倉庫外的版本。 004
- KoBold Metals
Josh 共同創辦的公司，用 AI 加上地質判斷做礦物探勘，目前鎖定銅、鋰、鎳、鈷。 111
- Kurt House
Josh 的共同創辦人，兩人在哈佛念研究所時認識，後來一起做油氣私募投資。 111
- Kyle Vogt
本集來賓，共同創辦 Twitch，創辦 Cruise，現為 The Bot Company CEO。 102
- L4
DoorDash 用它形容 DOT 在 Phoenix 的運作：完全自動駕駛。 169
- LAPD
洛杉磯警察局，Rick 當年主持其警察委員會。 099
- LLM
Dylan 拿來對應「解決問題」那一面的模型，並認為兩者混合可能重要。 055
- LLM Explorer
Stripe 內部的 ChatGPT 式前端，後端可接多個模型，三位工程師三週做出 beta。 050
- LLMOps
Lukas 說大家把新的 LLM 工作流程叫做 LLMOps，相對於原本的 MLOps。 026
- LMArena
讓使用者在兩個回答之間投票的排行榜；Edwin 批評它獎勵格式與長度。 124
- Lab42
過去四年辦小型年度 Arc 比賽的 AI 實驗室。 068
- Lamini
在 AMD 上提供模型服務的公司，Sarah 說是自己投資的公司。 053
- Lance Martin
LangChain 團隊成員，剛發布一個 benchmark：needle 數量增加、或要求推理而不只是檢索時，模型表現都會下降。 057
- LangChain Expression Language
LangChain 的底層串接協定，Harrison 稱為 chaining protocol。 057
- LangGraph
針對有循環的圖而設計的協定，不限於 DAG，用來支撐跑迴圈的 agent。 057
- LangSmith
LangChain 公司的平台，用於測試、評估與監控。 057
- Langlands program
想把數學不同領域連起來的研究計畫，像是數學的統一理論。 090
- Lattice
Anduril 從第一天就開發的軟體，用來追蹤並理解環境中的一切。 019
- Laura Deming
Until 的共同創辦人暨執行長，先前創辦 Longevity Fund。 148
- Leela Chess Zero
以神經網路自我強化學習訓練的引擎，打法有攻擊性、不拘常規 172
- Legacy DeepMind
Oriol 用來指合併前的 DeepMind 團隊。 074
- Legend Biotech
中國生技公司，Saji 說 Johnson and Johnson 與它合作，作為大藥廠向中國買分子的例子。 140
- Lego bricks
Ivan 對文字編輯、關聯式資料庫、權限、留言等底層元件的說法。 051
- Leopold Aschenbrenner
去年寫 situational awareness 論文的作者，主張盡量搶先中國取得超級智慧。 105
- Liam Fedus
來賓；曾任 OpenAI post-training 副總，更早在 Google Brain 155
- Liam Fedus、Barret Zoph
團隊拿「找出兩人合寫的所有論文」當固定測試題。 112
- Lichess
Erik 稱它像是開源世界的 Linux，與 Chess.com 並存，服務社群不同的一面 172
- Lina Khan
FTC 主席，32 歲上任，是 FTC 史上最年輕的主席。 084
- Linus's law
「看的人愈多，bug 愈無所遁形」；Sriram 用它論證開源比較安全。 125
- Lip-Bu Tan
Intel CEO，曾任 Cadence CEO，創投 Walden 出身，現在仍在投資。 166
- Llama 2
Meta 的開源模型，主持人說已有很多人圍繞它。 035
- Loki
主持人介紹 Jesse 先前創辦、後來被 Niantic 收購的公司 132
- Longevity Fund
Laura 早年創辦的基金，起點是替該有資金的長壽專案募錢。 148
- Lotus
1980 年代的試算表產品，營收快速成長後被 IBM 收購、被 Excel 取代。 151
- Luigi
Erik 在 Spotify 寫的 workflow scheduler，Erik 說現在幾乎沒人用。 096
- Luis von Ahn
Duolingo 共同創辦人兼 CEO，Carnegie Mellon 電腦科學博士，2011 年創辦 Duolingo 時是教授。 114
- Lukas Biewald
Weights & Biases 的 CEO 與共同創辦人，先前創辦 Figure Eight。 026
- Lunch Club
Scott 先前創辦、經營了約五年的機器學習公司。 062
- M dash
Microsoft 的產品，Satya Nadella 說上線時找到了 Mythos 沒找到的 bug 或漏洞。 164
- MAI models
Microsoft 這次發表的一組模型，Satya Nadella 說重點在乾淨的 lineage 與小模型能 hill climb。 164
- METR
以模型能自主完成多長的任務來衡量進展的基準，Eric 舉它說明業界重視的指標。 135
- MI300
AMD 的旗艦資料中心晶片，有高效能運算與 AI 訓練、推論兩種版本。 053
- MLOps / LLM Ops
管理模型開發與上線的工具；Olivier 說過去用例太分散沒做起來，現在每個開發者都在用 LLM，機會變大。 021
- MLflow
Databricks 的開源專案，Matei 說會與各種 LLM 工具整合。 011
- MMLU
Dan 先前做的評測資料集之一。 105
- MP Materials
美國國防部以 7.5 億美元合作、重啟本土稀土磁鐵生產的公司，Jacob 當作價格下限模式的範本。 129
- MTS
Inflection 技術人員的統一職稱，不區分研究者、科學家與工程師。 016
- MTSS level three
Joe 說這是學校裡後 10% 的學生，學校在這一層彈性最大 133
- MacArthur Park
洛杉磯市區的公園，Rick 說附近有全美出勤最多的消防站。 099
- Made in China 2025
Jacob 說中國在 2015 年提出的計畫，此後稀土煉製活動快速成長。 129
- Magnetar
Neil 任職的 alternative asset manager，三大策略是私人信貸、創投與系統化的公開市場策略 152
- Magnificent Seven
主持人用來討論「下一批大型科技股」的指稱。 072
- Make-A-Video
Devi 做的文字生成短影片專案，把外觀與動作分開學。 024
- Mamba
Albert 提出的 SSM 模型，在語言建模上表現很好。 070
- Manny
Long Lake 的共同創辦人與併購主管，來自 GTCR。 160
- Mark Papermaster
AMD CTO，本集來賓，2011 年秋天加入 AMD。 053
- Market Builder
Kalshi 上讓使用者自己提案新市場的功能。 088
- Mars
Foundry 主要為自己做的監控、警示、韌性與安全工具組，打算也開放給別人用在自己的叢集。 077
- Matei Zaharia
Databricks CTO，也是 Stanford 電腦科學教授，本集來賓。 011
- Matej Balog
Google DeepMind，AlphaEvolve 團隊。 120
- Material Security
做雲端信箱安全的公司，從保護 Gmail 帳號起家。 038
- Math Academy
Joe 稱讚成果最突出的數學 app，背後有一本 500 頁的學習科學專書 133
- Matt Garman
AWS 執行長，2005 年以實習生身分加入，回來後是 AWS 第一位產品經理。 078
- Matt MacInnis
Rippling COO，本集來賓。 083
- Maze
一家開發龐貝氏症替代藥物的公司，原本要被大藥廠收購，被 FTC 起訴阻止後改和另一家公司合作。 084
- MedQA
美國醫師執照考試（USMLE）風格的選擇題基準。 017
- Meena
Daniel 在 Google 做的聊天機器人專案，後來改名 LaMDA。 012
- Melisa Tokmak
本集來賓，Netic 創辦人暨 CEO，先前在 Scale 帶過多個事業單位。 170
- Mellanox
NVIDIA 買下的公司，之後開始大力整合 InfiniBand 與 NVLink，把網路變成運算 fabric。 089
- Memo
Sunday 做的第一個通用家用機器人，主持人在開場介紹 141
- Mercor
用 LLM 評估並媒合人才的公司，客戶包括各大 AI 實驗室。 110
- Meta AI
Meta 的 AI 產品，一次推出多種模態，但還沒大力放進自家既有的產品。 063
- Metrodora Institute
Fidji 與一位醫師、一位科學家共同創辦的機構，結合臨床與研究，加速神經免疫疾病的研究成果進到臨床。 022
- Michael Strevens
KoBold 的 chief philosopher，研究認識論，著有 The Knowledge Machine，談科學與其他求知方式有什麼不同。 111
- Midjourney / Pika / Character
主持人舉的生成式 AI 消費產品例子。 035
- Mighty
Suhail 的第二家公司；2022 年時正想在瀏覽器網址列裡做點 AI 相關的東西。 060
- Mike Knoop
Zapier 共同創辦人與 head of AI，本集來賓，也是 Arc Prize 的發起人之一。 068
- Mikey Shulman
Suno 共同創辦人兼 CEO，物理博士出身，研究過量子運算。 064
- Mild / Medium / Spicy
Rivian 自駕駕駛風格的三種設定，Spicy 最積極 150
- Miles
Azure 網路團隊為自己的 agentic 系統取的角色名字。 164
- Minecraft
一位主持人用它當例子：五到十個人的團隊就被 Microsoft 以數十億美元買下。 171
- Mingomba
KoBold 在尚比亞的銅礦床，核心品位超過 5%，Josh 稱是還沒成為礦場的大型銅礦裡品位最高的。 111
- MiniMax
中國的 LLM 公司，主持人提到它以 1.2 billion 估值募得 250 million 美元，團隊來自 SenseTime。 020
- Minion
Alex 現在做的產品，讓 AI 替人採取行動。 010
- Mistral
法國的模型新創，推出 Mistral Large 與聊天產品 Le Chat，並授權進 Azure。 054
- Mistral 7B
Mistral 發布的 7 billion 參數模型，Apache 2 授權的開源模型，小到能在 MacBook Pro 上跑。 040
- Mittensbot
Erik 提到 2023 年的熱潮之一，與作弊風波一起帶動孩子入場 172
- Mixer
只用 MLP 的電腦視覺架構，表現跟 vision Transformer 差不多。 029
- Mixtral
上週加進 Cody chat 的小模型之一。 047
- MobileCoin
Alex 在進 GitHub 前參與的加密貨幣專案。 010
- Modal
提供 serverless 雲端平台，讓人用 Python 函式跑 AI、機器學習與資料應用。 096
- Moderna
Flagship 的第 18 家公司，Noubar 以它說明 mRNA 在當時沒有任何前例。 104
- Modular Citadel
預鑄混凝土屏蔽塊堆成的生物屏蔽，在鹽湖城的工廠製造。 173
- Monte Carlo tree search
AlphaGo 在神經網路之上加的規劃演算法，Noam 認為很依賴特定領域。 001
- Mosaic platform
Vevo 把多位病人的細胞合成單一腫瘤，一次篩大量藥物的平台。 103
- Mosaic's law
Databricks 團隊提出的看法：同一個能力等級的模型，所需的資本投入每年降到四分之一。 059
- Moveworks
Bill 稱為「企業的 agentic front door」的併購對象。 157
- Murray Gell-Mann Amnesia
熟的領域發現報導出錯、不熟的領域卻照樣相信的心理；名字取自發現夸克的諾貝爾獎物理學家 Murray Gell-Mann，由《侏羅紀公園》作者 Michael Crichton 命名。 100
- Mythos
談自動化弱點發現時反覆提到的模型等級，Maxim 稱之為資安的大轉變。 163
- NDR
淨營收留存率；Tuhin 說 Baseten 年度約 400%。 159
- NEAR
自稱區塊鏈作業系統，要讓開發者與使用者不必碰底層細節。 032
- NPC
非玩家角色；Roblox 想用平台資料訓練出不只是 LLM 的 NPC。 149
- NPS
淨推薦分數，客戶衡量顧客滿意度時和滿意度分數一起看。 097
- NRC / DOE
NRC 負責商業部署；Isaiah 說 DOE 前身 ERDA 原本就是負責測試的機構。 173
- NVIDIA / AMD
主要的 GPU 供應商，NVIDIA 在高階處理器遠遠領先。 027
- NVLink
把多顆 GPU 連成像一顆巨大 GPU 的互連技術，用來同時顧到低延遲與高吞吐。 089
- NVLink72
Jensen 提到的 NVIDIA 最新創新，說它是成本最低的 token 生成機器 145
- Nash equilibrium
撲克中長期不會輸的基準策略，對手出錯時自己就賺錢。 001
- National Energy Dominance Council
與內政部長、能源部長密切合作的能源委員會。 125
- Neocloud
以出租 GPU 為主的新型雲端業者，Dylan 說他們追蹤到約 200 家 127
- Netic
Melisa Tokmak 創辦的公司，用 AI agent 處理大型服務業的客戶互動與營運。 170
- Netscape
Lina 說 Microsoft 想排擠它，不是怕它取代作業系統，而是怕它讓用不用 Microsoft 變得無所謂。 084
- New England Journal of Medicine
Daniel 提到的夥伴期刊，說 OpenEvidence 是它很大的推薦流量來源之一 130
- Next.js
Vercel 的開源 framework，ChatGPT 的網站就是用它做的。 030
- NextGen
印度最大的主權雲服務商，Akash 的早期客戶。 093
- Nexus
Long Lake 自家的橫向 AI 平台，模型中立，約 80% 的基礎建設在各垂直領域共用。 160
- Nima Alidoust
Vevo 共同創辦人，量子化學出身，後來轉做計算化學。 103
- NotebookLM
Google 的產品，可上傳文件並生成兩個 AI 用語音討論內容的 podcast 式輸出，也可當成接在資料上的 RAG 介面。 086
- Notion Q&A
Notion 以 AI 做問答的功能，Edo 說跑在 Pinecone 上。 052
- Nuance
Tuhin 舉的例子：多年把持醫療筆記市場，Whisper 出現後這個市場變得很快。 056
- Nuke / Flame
專業影像後製軟體，Cristobal 說 Runway 做到八成後，剩下的可以在這裡處理。 002
- Nyquist 取樣定理
主持人用來比喻「要多聰明才能判斷更聰明的東西」，Oriol 以超解析度模型回應。 074
- OLAP
分析型資料庫工作負載，Ankur 預期它會受 embeddings 查詢方式衝擊。 085
- OTA
透過無線方式更新車上軟體，RJ 說 Rivian 約每個月一次 150
- OT（operating technology）
工廠機台、醫療裝置等不一定在網路上的設備；Bill 說併入 Armis 後，IT 與 OT 能在同一平台管理。 157
- Office of Strategic Capital
提供低成本貸款的單位，Emil 說有 200 billion 的貸款額度，對象是已存在的公司 146
- Olivier Pomel
Datadog 共同創辦人兼 CEO，本集來賓。 021
- On the Naturalness of Software
2012 年的論文，發現程式碼可以像自然語言一樣建模，對 Amjad 影響很大。 033
- Onyx Security
Maxim 共同創辦的以色列新創，訓練監督 agent 的模型並提供 control plane。 163
- OpenChatKit
Together 即將釋出的開放對話模型，建立在 EleutherAI 的 Neo X 上。 007
- OpenFold
蛋白質摺疊的開源專案，Stability 是主要推手之一。 003
- OpenUSD
Omniverse 使用的語言，Jensen 說會自己做擅長它的 AI agent。 089
- Operation Warp Speed
新冠期間政府承諾購買特定數量疫苗，讓投資人有理由承擔不確定性。 104
- Operator
OpenAI 的另一個 agent 產品，Isa 說每個寫入動作都要使用者確認。 112
- Oriol Vinyals
Google DeepMind 研究副總、Gemini 的技術共同負責人，本集來賓。 074
- Overstory
Bill 的基金投資的公司，協助電力公司決定優先修剪哪些樹。 098
- POC
概念驗證，Aidan 說 2023 年有許多因為常見錯誤而失敗。 091
- PSPS
public safety power shutoffs，高風險天氣前先停電的做法。 098
- PTC
Brian 職涯的第一章，以企業銷售與強勢的銷售文化著稱。 036
- PaLM
Pathways Language Model，Google 為擴大大型語言模型訓練規模建的基礎設施與模型系列。 017
- Palisades Village
Caruso 開發的商場，在 Palisades 大火後仍然完好。 099
- Palisades fire
這集談的主要火災，Rick 說燒掉的面積相當於兩個曼哈頓。 099
- Palmer Luckey
Oculus 創辦人，對國防很有熱情；離開 Facebook 時和 Brian 等人一起創辦 Anduril。 019
- Palo Alto Networks
Nikesh 擔任 CEO 的資安公司，這集談它的平台策略與併購。 134
- Pantheon
講 AI 與意識上傳的動畫影集。 116
- Paribus
兩位創辦人的前一家公司，2015 年開始做，偵測降價並代寫信向商店要差額。 076
- Parker Conrad
Rippling 共同創辦人兼 CEO。 122
- Pathways
Jeff Dean 與 Sanjay 的訓練計畫，把超級電腦接成更大的算力單位。 091
- Patrick Hsu
Arc Institute 的創辦人之一。 103
- Pax Silica
Helberg 稱為有 14 個國家的經濟安全聯盟，用生態系的角度處理供應鏈，特別是 AI 供應鏈 161
- PayPal / X.com
主持人舉的合併例子：兩家原本互相競爭，後來決定合併。 116
- Pedro Franceschi
Brex 共同創辦人兼 CEO，本集來賓。 075
- Penny
Priceline 上的 AI 助理，Glenn 用它規劃過複雜的家庭行程 168
- Percy Liang
Stanford 教授，參與創立 CRFM 與 Together。 007
- Performable
HubSpot 以 acqui-hire 收購的公司，補上資料庫分群與 email 活動那一塊。 036
- Periodic Labs
Liam 創辦的公司，目標是替原子世界打造 AI foundation lab，用 AI 影響材料科學、化學等物理領域 155
- Perplexity
Glen 談 LLM 原生搜尋時，跟 Google、ChatGPT 並列的一方。 049
- Persona 資料集
一個包含 10 億種虛構人物背景的資料集，用來在合成資料時注入 entropy。 080
- Peter
Andrej 談 OpenClaw 時稱讚同時在五個面向創新的人，也是同時開多個 Codex agent 工作的例子。 154
- Peter Abbeel
Misha 轉進 AI 時待的實驗室主持人，那是一個機器人與 RL 實驗室。 123
- Peter Chen
Covariant 共同創辦人兼 CEO，之前是 OpenAI 研究科學家、Berkeley AI Research lab 研究員。 048
- Peter Ludwig
Applied Intuition 共同創辦人，曾在 Google 做 Android。 119
- Pew Research
發表研究指出 AI Overview 讓使用者更少點連結。 126
- Phoenix Holdings
Kushner 說是 Israel 排名第一的金融機構，Affinity 是其最大股東。 131
- Photo Studio
Square 的商品拍攝產品，從實體攝影棚演變成手機 App。 044
- Physical Intelligence
Chelsea 與另外四位共同創辦人創立的公司，要把通用 AI 帶進實體世界。 107
- Pika
兩位 Stanford 博士生做的 text to video 新創。 042
- Pinecone
向量資料庫公司，主打替 AI 應用提供長期記憶。 052
- Pinecone serverless
去掉規模限制的 Pinecone，Edo 說是整個資料庫第四次幾乎完全重寫。 052
- Pixium
法國小公司，技術源自 Stanford 的一位發明人；Max 說它在 2022 年底的視網膜電刺激成果是業界最先進的，後來被 Science 收購 174
- Platonic representation hypothesis
不同 AI 模型的表徵會收斂到相近結構的假說，Max Hodak 說在社群內有爭議 174
- Playground 2.5
Playground 最新的開源基礎擴散模型，Suhail 說目標是比 SDXL 好。 060
- Posterous
Garry 創辦、後來被 Twitter 收購的公司。 066
- Power EMA / offset noise / DPO
Suhail 提到的幾個訓練技巧，用來讓訓練收斂更快，或改善色彩與對比。 060
- Priceline
Glenn 2000 年加入的公司，旗下有 AI 助理 Penny 168
- Prima
Science 的視網膜植入，是植在視網膜下的晶片，搭配有雷射投影機的眼鏡 174
- Project Nova
Valar 先前做到冷臨界的專案，是第一次劈開原子。 173
- Project Padawan
Thomas 預告的 2025 年計畫：把 issue 指派給 Copilot，由它開 draft pull request 並照計畫提交。 106
- Prompt Builder
讓客戶修改產品經理做好的 prompt 範本，調整品牌語氣、指定模型與資料來源。 043
- Prompts
Weights & Biases 為 LLM 工作流程推出的工具。 026
- Propeller
Brian 共同創辦的創投基金，$120 million，投資氣候與海洋交會處的新創。 036
- Protect.ai
被 Palo Alto 併入平台的公司，做模型評估與持續的 red teaming。 134
- Pushmeet Kohli
Google DeepMind，AlphaEvolve 團隊。 120
- Q&A
對整個工作區做語意索引，再給出有來源依據的回答。 153
- QXO
Brad Jacobs 經營的公司，Kushner 擔任董事。 131
- Qasar Younis
Applied Intuition 共同創辦人。 119
- Queen's Gambit
疫情期間的影集，Erik 把它列為棋熱潮的推手之一 172
- Quiet-STaR
Eric 在 Stanford 的最後一項工作，把類似 STaR 的方法用在一般文字預測，嘗試擴大到預訓練規模。 135
- R1
DeepSeek 的 reasoning model，對標 OpenAI o1，主持人認為這才是引爆關注的時刻。 100
- R2
沒有 egress 費用的儲存服務，Erik 說可用來降低頻寬成本。 096
- RAG / retrieval
讓模型查特定資料來回答；主持人討論長 context 會不會取代它。 054
- RCCS
反應爐周圍的水套板；Isaiah 說斷電後靠水沸騰、蒸汽冷凝形成自然循環帶走熱。 173
- REALM
檢索增強語言模型的論文，從遮字填空的訓練中學哪些文件有用。 015
- RETRO
Arthur 在 DeepMind 共同發表的 retrieval 論文，預訓練時使用大型資料庫當外部記憶。 040
- RJ Scaringe
Rivian 創辦人兼 CEO，這集的來賓 150
- RLAIF
把評分的人換成 AI 模型，成本低得多。 035
- RLAIF / constitutional AI
把人類回饋換成 AI 回饋的做法，Karan 說這條路也有限制。 017
- RNN
recurrent neural network，必須依序一個字一個字算。 012
- ROCm
AMD 的開源 GPU 軟體堆疊。 053
- ROIT
一位主持人提出的 return on invested tokens，衡量 token 預算該給誰、報酬如何。 171
- ROME
Kelvin 記得出自 MIT 的實驗室，編輯模型權重來改變特定事實，改完後相關事實也會一併更新。 015
- RPS
reactor protection system，反應爐保護系統；三個部分各自表決，有兩個判定不安全就停機。 173
- RPT1
SAP 發表的 relational pre-trained transformer，針對表格資料做預測。 158
- RSP
Responsible Scaling Policy，模型變聰明時確認有足夠防護才部署的政策。 118
- RWKV
無注意力機制的 Transformer 類模型，Emad 說 Stability 在資助，14 billion 參數的版本即將推出。 003
- Radar
Stripe 用機器學習偵測詐欺的產品，另有讓使用者自訂規則的 Radar for fraud teams。 050
- Radar assistant
用自然語言產生詐欺規則的 beta 產品。 050
- Ramp
Jesse 想學習的另一家公司 132
- Rasmus
Long Lake 的共同創辦人兼 CTO，與 Taubman 透過早期投資人認識。 160
- Raven
Snowflake 內部的銷售資料助手，彙整客戶關係、合約、用量與近期對話。 139
- Ray-Ban Meta
會被動收集影像的眼鏡，主持人拿來談新的 AI 硬體形態。 063
- Reflection AI
Misha Laskin 與 Ioannis Antonoglou 共同創辦，目標是打造超級智慧的自主系統，這週發表 Asimov。 123
- Replit
瀏覽器裡的開發環境與部署平台，開場介紹說有超過 22 million 用戶。 033
- Rest in Peace, Good Times
2008 年 Sequoia 為旗下創辦人辦的簡報，請人來講網路泡沫破滅時的經驗，要大家準備裁員過冬。 109
- Rick Caruso
Caruso 的創辦人與前 CEO，2022 年洛杉磯市長選舉亞軍。 099
- Riemann hypothesis
主持人說明它預測質數按特定模式分布；團隊拿它說明大問題離現在有多遠根本無從估計。 090
- Rivian R1 / R2
R1 是旗艦車款，2021 年底上市；R2 是 RJ 說的第一款真正走量的產品 150
- Roblox Studio
Roblox 的開發環境，主持人稱它是全世界最大的開發環境之一；Baszucki 說它內建原生助理與程式引擎。 149
- Rodney Brooks
Kyle 提到 Brooks 寫過一篇文章，說機器人的外觀會設定使用者對它能力的期待。 102
- Rubrik
Arvind 先前共同創辦的公司，Arvind 在那裡管研發；Glean 的起點就是這間公司內找不到資訊的問題。 115
- Rwanda
Zipline 2016 年的第一個客戶，政府簽約請其送血到 21 間醫院。 004
- Ryan Noon
Material Security 共同創辦人暨董事長，之前創辦的公司被 Dropbox 收購。 038
- S&P Global
2018 年收購 Mikey 前一家公司，團隊在那裡做了財報電話會議的轉錄。 064
- S-4
Winston 舉的今年想做到的端到端申報任務。 101
- S3
AWS 最早的核心儲存服務，Alyssa 說多數 AWS 服務裡都找得到它。 044
- S4
Albert 與 Karan 合作的 SSM 模型，證明某種循環模型在部分應用上很有效。 070
- SAP
企業軟體廠商，Philipp 形容它是公司的作業系統，涵蓋財務、人資、供應鏈、銷售等。 158
- SAP knowledge graph
銜接自然語言與系統內結構化資料的圖譜。 158
- SB 1047
加州差點通過的 AI 法案，Sriram 認為通過的話美國的開源就完了。 125
- SDXL
Stable Diffusion 的開源模型，Playground 2.5 從它的架構出發。 060
- SETI@home、Folding@home
找解很貴、驗證很便宜的分散式計算專案，Andrej 拿來類比全網 auto research。 154
- SFT
supervised fine-tuning：用輸入與輸出配對來訓練模型。 110
- SFT data
人直接寫出的範例解答，用來微調模型。 124
- SIEM
資安事件的關聯分析產品，主持人認為現有產品誤報、漏報都太多，沒人喜歡。 020
- SOCOM
美國特種作戰司令部，Brian 說 Anduril 與其簽下 10 億美元的反無人機合約。 019
- SPA
share purchase agreement，Winston 用來說明如何把分析拆開再收回單一介面。 101
- SPV debt structure
以 SPV 持有 capex、GPU 與合約的債務結構；Neil 說主要擔保是合約現金流 152
- SQLite
Notion 讓 agent 用 SQLite 的方式讀寫資料庫，Simon 說效果很好。 153
- SQuAD
Percy 的團隊為推動開放領域問答所建立的 benchmark。 007
- STaR
Eric 在 Stanford 時的工作：模型自己產生解法，答對就學、答錯就不學，反覆迭代。 135
- SaaS apocalypse
主持人與 Bill 討論的說法，指軟體會被模型與生成的程式碼取代；Bill 以成本與責任歸屬反駁。 157
- SageMaker
AWS 的機器學習平台，Matt 舉例說企業不必自己管 GPU，可以用它。 078
- Sal Khan
Khan Academy 創辦人。 028
- Salesforce
原本是 HubSpot 的合作夥伴，買下四家行銷公司後成為對手。 036
- Samsara
車隊管理公司；其中一位主持人是股東，用來說明連硬體與銷售都不可能被 vibe code 取代。 151
- Scale
標註公司，在自駕市場超越了 Lukas 的第一間公司。 026
- Scale AI
替各家大型語言模型供應訓練與評測資料，自稱 data foundry。 065
- Schoolhouse
Khan Academy 的姊妹非營利組織，由志工提供免費的線上真人家教。 028
- Science
Max Hodak 創辦的公司，自稱基本上是醫材公司，產品線有視覺、生物混合神經介面與 Vessel 174
- Scribe v2
ElevenLabs 剛發布的 speech to text 模型，Mati 給的數字是低於 150 milliseconds、前 30 種語言 93.5% 準確率。 143
- Second great divergence
Jacob 的說法：率先導入 AI 的經濟體會拉開與其他國家的差距。 129
- SemiAnalysis
Dylan 的公司，主持人稱它是晶片與 AI 基礎設施的主要資訊來源 127
- SenseTime
主持人描述為與中國政府合作很多的臉部辨識公司。 020
- Sergey
Chelsea 的共同創辦人，曾說機器人硬體會有一場 Cambrian explosion。 107
- ServiceNow
Bill 擔任執行長的企業 workflow 平台公司，起家於 IT service desk，現在延伸到客戶關係管理與安全。 157
- Severin
Luis 的博士生，後來成為 Duolingo 的 CTO 與共同創辦人。 114
- Shiv Rao
Abridge 創辦人暨 CEO，心臟科醫師，現在仍定期看診。 108
- Shopify
主持人舉的例子，說它把使命與績效文化講得很清楚。 042
- Shopify Magic
Shopify 的 AI 功能，產出的內容要使用者確認後才會存。 049
- Shyam Sankar
Palantir CTO，第 13 號員工、第一位商務人員，本集來賓。 025
- Sidekick
Shopify 的 AI 助手，在 admin 旁邊陪著商家操作。 049
- Sigma
Stripe 以 SQL 為基礎的報表產品。 050
- Sigma assistant
用自然語言查 Stripe 資料、不必會 SQL 的 beta 產品。 050
- Silo
AMD 先前買下的公司，約 $600 million 的 acqui-hire，補軟體端。 081
- Simon
Ivan 的共同創辦人，早就相信 AI。 051
- Simon Last
Notion 共同創辦人，本集來賓。 153
- Smart Dunning
billing 產品裡挑最佳日期與時間重試扣款的機制，Emily 說約減少 30% 被拒的扣款。 050
- Snap
Joshua 的前東家，在那裡從廣告機器學習轉做 AI 相機。 069
- Snowflake / Databricks
主持人討論的資料與運算平台，要不要自有模型是這段的問題。 063
- Snowflake Intelligence
Snowflake 的 agent 產品（簡稱 SI），聚焦從結構化與非結構化資料取得價值，按用量計價。 139
- Snowpark
Snowflake 的程式化平台，讓應用在平台的治理邊界內執行。 023
- Socket
Ryan 舉的例子，分析 npm 相依套件的資安公司。 038
- Sofia Crespo / Scott Eaton
Devi 舉的以 AI 為主要工具的藝術家，在 Midjourney 之前、GAN 的年代就在做。 024
- Sonic
Cartesia 的文字轉語音引擎，主打即時、低延遲。 070
- Sonnet 3.5
Eric 認為讓 AI 寫出可上線應用成為可能的模型。 092
- Sophia
Tengyu 實驗室去年提出的優化器，預訓練效率提升 2x。 067
- Sourcegraph
Beyang 共同創辦的公司，2013 年成立，原本做給人用的程式碼搜尋與理解工具。 047
- Spaces
Hugging Face 上的機器學習 demo，從一位團隊成員的實驗長出來，過去一年超過 50,000 個。 005
- Spirit Airlines
破產的航空公司，其資料被 Google 以 $10 million 買下 175
- Square / Block
從小商家刷卡機起家的支付公司，隸屬 Block，Alyssa 帶了將近十年。 044
- Square Messages
Square 的訊息產品，用 GPT-2 做虛擬助理回覆客戶詢問。 044
- Sriram Krishnan
白宮 AI 資深政策顧問，行動方案的主要作者之一，之前待過幾家大型社群媒體公司，以及 Andreessen Horowitz。 125
- Stability AI
Emad 創立的公司，自稱獨立的多模態 AI 公司，推動開源基礎模型。 003
- Stable Diffusion
Stability 的圖像生成模型，Emad 說約 2 GB，能把文字確定地轉成圖。 003
- StackBlitz
Eric 的公司，原本做瀏覽器內的開發環境，Bolt 是它推出的產品。 092
- Stanford HAI
Stanford 的以人為本 AI 機構，Fei-Fei 說創立它是職涯中引以為傲的事。 117
- StarCoder
Cody 目前 inline completion 主要用的模型，7 billion。 047
- Steve Levitt
以 Freakonomics 出名，親自查證過 Khan World School 的成績。 028
- Stitch Fix
主持人舉例的公司，讓造型師自己拍行銷影片。 076
- Stockfish
Erik 提到的棋類引擎，下得太完美，棋手爭相模仿，棋局一度變得很悶 172
- Strassen
五十多年前提出矩陣乘法反直覺構造的德國數學家，把複雜度降到低於三次方。 120
- Strategic Capability Office
修改或補強既有系統、製造 strategic surprise 的單位 146
- Streamlit
Python 開發者常用來把機器學習模型做成可操作介面的開源專案，已被 Snowflake 收購。 023
- Studio Ghibli
這集開場的話題：圖像生成把畫面轉成吉卜力風格而掀起熱潮。 109
- Suhail Doshi
Playground AI 創辦人，之前做過 Mixpanel 與 Mighty。 060
- Sunday
Tony Zhao 與 Cheng Chi 共同創辦的機器人公司，做家用機器人 Memo 141
- Suno / Udio
這集談的兩個音樂生成模型，可以指定曲風、寫歌詞並加人聲。 063
- Superintelligence Strategy
Dan 與 Eric Schmidt、Alexandr Wang 等人共同發表的論文。 105
- Surge
Edwin 創辦的 human data 公司，沒有對外募資，一百多人，2020 年成立。 124
- Sweatcoin
web2 計步應用，Illia 說有 120 million 安裝量，正轉向 web3。 032
- Swiss Re
與 Waymo 合作分析理賠數據的再保險公司。 087
- System 2
推論時多花一點時間思考的做法，Oriol 說它慢，但沒有慢到不能用。 074
- TAM
可服務的市場規模；CJ Desai 判斷公司前景時第一個看的是 TAM 夠不夠大、夠不夠耐久。 147
- TCV
合約總價值；Tuhin 說大型 B200 合約約 20% 預付。 159
- TPU / GPU
Google 自研的 AI 晶片與常見的 GPU，Kawal 說要讓客戶有選擇。 037
- TRISO 燃料
字幕作 trico。Isaiah 說這座是使用這種燃料、石墨緩和、氦氣冷卻的反應爐，燃料是安全設計的重要一環。 173
- TRT-LLM
NVIDIA 的 LLM 引擎；Baseten 與 NVIDIA 合作，也貢獻過程式碼。 056
- TSMC
少數幾家主要晶圓代工廠之一。 027
- Tahoe 100
Vevo 產生並開源的 single cell 擾動資料集，約 100 million 個細胞資料點。 103
- Talent Signal
Rippling 新推出的 AI 產品，讀員工的工作成果並產出表現訊號。 083
- Tape Sucks
Frank 寫 Data Domain 經驗的書，自己出版。 023
- Tasks
讓外送員蒐集資料、訓練 world model 的新產品。 169
- Tengyu Ma
Stanford 電腦科學助理教授，Voyage AI 共同創辦人兼 CEO，本集來賓。 067
- Terafab
Elon Musk 想自建的 fab，Intel 以技術與製程協助。 166
- Tesla FSD
Tesla 的自駕產品，對話提到搭 V13 版就能感受技術已經到位。 119
- The Bot Company
Kyle 的新公司，做家用的消費型機器人。 102
- The Market for Silver Bullets
Ian Grigg 的論文，Material 每位新人的必讀；講的是買方、賣方、攻擊者三方之間，買方無法確認自己買的東西有沒有效。 038
- The Mythical Man-Month
1970 年代談軟體開發的著作，核心論點是軟體開發很難用工廠式的產出衡量。 047
- The Plausibility of Life
Jason 推薦的書，談演化如何讓生物更容易演化。 034
- The Wires of War
Jacob 的著作，副標是 Technology and the Global Struggle for Power。 129
- Thomas
Clem 的共同創辦人，早期主導開源與實驗，博士讀量子物理。 005
- Thomas Dohmke
GitHub CEO，本集來賓。 106
- Thucydides Trap
把美國當既有強權、中國當崛起強權的論述，Helberg 不同意 161
- Timeback
讓人在上面建學校的平台，包裝好學習科學，使用者再補上下午的部分 133
- Titan
AWS 的自家模型，其中 Titan embeddings 是 Bedrock 上最多人用的 embeddings 模型。 078
- Toby
主持人稱為帶領 Shopify 的技術型創辦人；code red 由 Toby 發出，Glen 形容意見很強、做決定很果斷。 049
- Together
把分散的閒置算力串起來，用於訓練、微調與推論的公司與平台。 007
- Tom Knight
Ginkgo 的共同創辦人，1972 年起在 MIT 任教，先做電腦架構、後轉向 DNA。 034
- Trabant
東德的汽車，Thomas 說候補名單曾長達 17 年，被拿來比喻稀缺與需求。 106
- Transformer Engine
H100 為學習與推論 Transformer 設計的管線。 013
- Travis Kalanick
以 Uber 出名，早期常給 Lukas 建議。 026
- Trey Stevens / Matt Graham
Anduril 共同創辦人；Matt 是 Brian 的大學舊識，Trey 是在 Palantir 認識。 019
- Trilogy
Joe 之前創辦的企業軟體公司，經營了 25 年 133
- Tuhin Srivastava
Baseten 的 CEO 與共同創辦人。 056
- Turbo
Vercel 讓團隊更容易採用 monorepo 的工具。 030
- Turing test
主持人和 Zach 提到的經典測試；Zach 認為已經被通過。 137
- Ty Mitchell
Akash Systems 共同創辦人，博士研究是 silicon carbide，曾在 Wolfspeed 工作。 093
- UALink
NVLink 的開源競爭對手，AMD 是參與者之一。 081
- UL2
去年發表的論文，PaLM 2 的混合式預訓練目標源自它。 017
- UMI
Cheng 做的 3D 列印夾爪，用 GoPro 追蹤夾爪與手指動作來蒐集資料 141
- US Tech Force
招募大學畢業生做兩年技術服務的計畫，Emil 說由 Scott Kapoor 推動 146
- USDC
Circle 的美元穩定幣，一美元換一枚，由短天期公債與現金等支撐 156
- USYC
Circle 營運的代幣化國債產品，Jeremy 說是最大的一個 156
- Unitree G1
Unitree 的人形機器人，主持人說約 30 grand、自己有一台；Andrej 說大概也會買。 080
- Universal Transformer
Jakob 他們很早就試過的自適應計算架構，目前效果還不夠好。 029
- Until
做可逆冷凍保存的公司，先從人體器官開始，長期目標是全身醫療冬眠。 148
- V3
DeepSeek 12 月釋出的 base model，當時 NVIDIA 股價沒有大跌。 100
- VLC
媒體播放器，Olivier 是最早的作者之一。 021
- VLM
能吃影像、輸出文字的視覺語言模型；Dmitri 說微調後可直接輸出行駛決策，容易上路但不足以去掉駕駛。 087
- VMware of AI
Matthew 的說法，指有人會把 GPU 切得更細、更有效率地租出去。 126
- VPC
受管制產業的資料常不能離開的雲端私有環境，Cohere 可部署在其中。 091
- Valar Atomics
Isaiah Taylor 創辦的核能新創，做製造出來而非蓋出來的反應爐；這集在猶他的廠區錄。 173
- Veeva
主持人說大約 $40 billion 的製藥垂直 SaaS，早年只是建在 Salesforce 上的一個 app。 063
- Vercel
web 基礎設施公司，提供 framework、工具與部署流程。 030
- Vercel AI SDK
讓開發者接上 OpenAI、Hugging Face、Replicate 等來源、做出串流介面的開發套件。 030
- Vessel
Science 的灌流醫學計畫，稿中是第三條產品線 174
- Vevo Therapeutics
創投支持的新創，負責產生 Tahoe 100 的資料。 103
- Volkswagen Group
RJ 提到的軟體授權合作對象，用 Rivian 的網路架構與 ECU 配置 150
- Voyage
在做程式碼用 embedding model 的公司，Sourcegraph 正與其合作。 047
- Voyage AI
訓練 embedding 模型與 reranker，用來改善檢索系統。 067
- War 250
這集現場那座 100 kW 反應爐，Isaiah 稱它是新創首座發電的先進反應爐。 173
- Warp
Zach Lloyd 共同創辦並擔任執行長的公司，產品從終端機長出來，現在定位為 agentic development environment。 137
- Watchdog
Datadog 的智慧層，持續盯著每一個指標找統計偏差。 021
- Waymo driver
Waymo 自己開發的自駕系統，Dmitri 說目標是打造最受信任的司機，可裝在不同車款上。 087
- Weights & Biases
給做機器學習的人用的工具，以實驗追蹤聞名。 026
- Whisper
語音辨識模型；Baseten 前一天才讓它跑在 TRT 上，Tuhin 也拿它說明醫療筆記市場的變化。 056
- Winston
Gabe 的共同創辦人，原本是律師，GPT-4 到手第一天就重做自己的 associate 工作 142
- Work IQ
Microsoft 把 M365 的資料開放給 agent 使用的服務，Satya 示範在 GitHub repo 裡讓它根據會議紀錄提出修改計畫。 164
- World Labs
Fei-Fei 共同創辦的公司，目標是發展具空間智慧的 AI，做 3D 生成的基礎模型。 117
- XGBoost / AutoGluon
Philipp 舉的傳統機器學習與 AutoML 做法，問題是難以擴張：某家藥廠在 90 個國家營運，光是付款延遲預測就要訓練 180 個模型。 158
- XPU
Intel 的運算產品線，與先進封裝、foundry 合起來可做 purpose built silicon。 166
- Xerox
Bill 的第一份正式工作所在的公司，Bill 形容當時的 Xerox 是那個年代的 Google。 157
- Xilinx
AMD 於 2022 年 2 月收購的公司，帶來嵌入式產品。 053
- Y Combinator（YC）
本集談的創業加速器，Garry 現任領導。 066
- Yash
OpenAI 的同事，Isa 的朋友，兩人一起做 side project 並討論這個專案的最初構想。 112
- Yuki
Figma 的產品長（chief product officer），Dylan 說 Yuki 非常重視設計，主持人接著開玩笑說可以做一個 Yuki GPT。 055
- ZT
AMD 的收購對象，補機櫃與資料中心規模的系統設計。 081
- Zach Dell
本集來賓，Base Power 執行長，先前在 Blackstone 與 Thrive Capital。 136
- Zach Lipton
Abridge 的 chief technology science officer，Carnegie Mellon 教授，全職在公司。 108
- Zapier Central
Zapier 的 AI bots 產品，用自然語言設定，不需在編輯器裡一步步配置。 068
- Zen
AMD 於 2017 年推出的 CPU 架構，用於 Ryzen 與 EPYC。 053
- Zenefits
Parker 先前創辦、後來失敗的公司，這集一再拿來對照。 122
- accelerator
由 CTO 辦公室出資 6 個月的小團隊，用來孵化新的 AI 嘗試。 050
- account-based marketing
針對單一目標帳號量身做行銷素材，過去只有大客戶才做得起。 075
- acqui-hire
以收購公司的方式把整批工程師與研究者請進來。 081
- action chunking
預測一段軌跡而不是單一步動作，讓動作更連貫 141
- action transformers
Sridhar 最期待的方向：讓 LLM 結合搜尋、計算機、API 等各種工具做事。 008
- adapter model
客戶在平台上微調得到的模型，Kawal 說和憑證一樣都留在客戶的租戶裡。 037
- adjacency
現有知識圈外一圈的鄰近地帶，大多數創新發生的地方，也容易被商品化。 104
- after visit summary
給病人的看診後摘要，是 Abridge 產出的文件之一。 108
- age of research
主持人轉述 Ilya 近期訪談的說法：仍相信 scaling，但在規模上測試想法所需的運算有個上得去的下限；手上若有更省運算的點子，就不只是單純拼資源。 144
- agent chaining
串接多個語言模型處理資料；Tengyu 視為迭代式、多步的檢索增強系統。 067
- agent harness
朋友之一提到，模型周圍的 scaffolding 能讓能力提升一個數量級。 144
- agent mining
把 agent 與使用者互動時的決策脈絡記錄下來，由 process mining 延伸而來。 158
- agent mode
Copilot 在 VS Code 裡的模式，能協助實作功能，需要裝套件時把終端機指令交給使用者確認。 106
- agentic
指 AI 不只回答，而是代人執行任務；Nikesh 認為這比生成式 AI 的影響大。 134
- agentic AI
Andrew 提出的說法，把 agent 看成自主程度的光譜，而不是二分的有或沒有 128
- agentic development environment
Zach 對 Warp 的說法：一個可以用終端機指令或英文下指令、英文會啟動 agent 的開發平台。 137
- air gap
與外部網路隔離的環境；CJ Desai 舉的是銀行應用可能要求的部署條件。 147
- alignment faking
Anthropic 的論文，發現被訓練出的欺騙行為能撐過對齊訓練。 118
- alternative accommodation
旅館以外的住宿，如民宿、整層出租的房子 168
- amortize
債務在期間內逐步還完，Neil 說這類結構到期末餘額為零、沒有 balloon payment 152
- amortize compute
把先前花掉的算力分攤到後面的多次訓練，Jakob 拿它解釋用生成資料重訓。 029
- answer engine
直接回答問題而不是列出連結的搜尋形式，Aravind 說 Perplexity 是第一個對話式的 answer engine。 009
- anthropomorphism
把機器當成有個性或生命的東西，本集談要不要順著這個傾向設計。 102
- antibody
抗體，占近期核准藥物的近 50%，暢銷前十大藥物有七個是抗體。 121
- apps / agents
客戶要求的、依職能打造的受控應用；Arvind 說當時稱為 apps，現在多被視為 agent。 115
- associate
律所裡接合夥人派下任務的資淺律師，Gabe 拿來類比 agent 142
- attention
像一張模糊、可微分的 key value 記憶表，讓模型回頭查看序列。 012
- attestation
語音複製的一種驗證做法：第一次上傳聲音時，由聲音的主人確認是本人。 059
- autonomous agents
把 LLM 放進迴圈，加上規劃、記憶、排序與反思，朝高層目標反覆執行。 014
- autonomous delivery platform
他們合作期間建的平台，含 API、調度、商家整合與消費者體驗，供各種機器人與無人機接入。 169
- avatar
取代鏡頭前真人的數位角色；用戶可選現成角色，或做自己的 digital twin。 069
- baby KJ
去年 CHOP 團隊用 CRISPR 療法編輯突變的嬰兒病例，其中一位來賓用來說明選對疾病的重要性 165
- base language
使用者已經會的語言；同一個目標語言會依 base language 分成不同課程。 114
- bear thesis
看空軟體的說法：投資人擔心 SaaS、資料基礎建設與 AI native 公司的價值會被模型層吃掉。 147
- behavior cloning
照人類示範的軌跡去學，離開示範路徑就容易失敗。 116
- benchmark grid
新模型發表時附的那張表，每個 benchmark 只給每個模型一個數字。 167
- best of K
平行產生 K 個候選答案，再由 verifier 或 judge model 挑最好的。 077
- billable hour
事務所的時薪制，Winston 預期例行任務改固定收費、高階顧問仍算時薪。 101
- billionaire tax
加州的億萬富翁稅，兩位主持人認為會推動創辦人離開。 171
- bio radar
Ginkgo 的生物監測站：收集入境班機廢水、定序並找病原體。 034
- bio stage
Noubar 主張的分子層面疾病分期，可細到 75,000 個階段，取代傳統的四期。 104
- biohybrid neural interface
讓活的神經元長進去、形成新的生物連結，而不是插金屬線或改造基因 174
- biological software
Inceptive 的說法：用程式描述藥效，再編譯成 RNA 分子。 029
- biomarker
生物標記，用來挑出可能受益的病人，也可能被主管機關接受為臨床終點之前的中介指標。 006
- biparatopic
針對同一目標的兩個部位各做一個抗體，再組合起來。 121
- body shop
Edwin 對只送人力、沒有技術的資料供應商的說法。 124
- bolt local
Bolt 的開源版，被拿來測試新出的模型。 092
- bounties
Replit 上讓開發者接案賺錢的市集。 033
- bring your own capacity
電網連接量有限時，自行加上太陽能、天然氣渦輪等來讓場址可用的做法 152
- bundle
多產品組合，被主持人視為防守而非進攻的策略。 151
- calibration
主管們在考核時彼此對齊評估標準的會議。 083
- canopy
Pinecone 開源的端到端範例，讓人學著建 RAG 產品。 052
- capex / opex
Zach Dell 的區分：opex 是日常營運費用，capex 是對電池、逆變器與製造產線的大額投資。 136
- cascaded approach
speech to text、LLM、text to speech 分段串接；Mati 說有結構、可追蹤、可呼叫工具，企業場景明年仍會用這種。 143
- catastrophic forgetting
Sarah 用來質疑「把全部脈絡直接丟進去就好」的想法。 020
- centaur play
人類與 AI 合作下棋；Noam 說在 chess 人類已幫不上什麼，在 Go 偶爾仍有用。 001
- chain of thought / tree of thought
被點名的錯誤修正技巧，用來提高可靠性；Imbue 內部還有其他技巧。 041
- chemical vapor deposition
從種晶出發長出單晶的製程，長鑽石時是在反應爐裡用電漿長，原理和長 silicon 類似。 093
- citation first
Perplexity 的原則：回答只說得出引用來源的內容。 009
- cited summaries
Neeva 把多個來源濃縮成一份帶出處的單一答案。 008
- claw
會持續循環、有自己的沙盒與較複雜的記憶，能在你不看的時候代你做事的 agent 層。 154
- clearing house
集中清算衍生品交易的機構，Tarek 說 Kalshi 今年起持有一家。 088
- clinical decision support
臨床決策支援，Daniel 認為它和文書、病歷記錄不同，因為判斷錯了無法重來 130
- clinical note / billable note
臨床紀錄與計費紀錄，Abridge 要讓同一份紀錄同時符合兩者。 108
- closed loop
實驗資料、模擬與文獻互相核對，再驅動下一輪實驗的迴圈 155
- closed-loop simulation
需要互動回饋的模擬；Dmitri 說完全自駕需要它，不能只靠開環模仿。 087
- code red
Toby 寄給全公司的信，宣告某件事是最高優先，被找去支援的人要放下手邊工作。 049
- codesign
演算法與系統架構來回調整，是 Jensen 說的新擴展方式。 089
- colocation
機器歸自己，但放在別人的機房；Jared 認為現在的 AI 雲大致就是這樣。 077
- commoditize your complement
Amjad 用來解釋 Meta 開源 LLM 的商業策略。 033
- compatibility test suite
Android 用來讓應用程式在不同硬體上表現一致的大型測試集。 119
- completion model
補全文字的模型；Amjad 說商業 API 不再提供，所以自己訓練。 033
- compound AI systems
把多次模型呼叫與其他元件組成網路的做法，Jared 與合作者用這個詞稱呼。 077
- compound startup
一家公司同時經營多條產品線，各自從較小的基數成長。 083
- computer use
讓 AI 操作電腦或瀏覽器，Andrew 說有時能用、經常不能用 128
- concierge
Jesse 用來形容 Decagon 的詞：成為品牌對使用者的單一對話介面 132
- conditional market
條件式合約，例如某位候選人當選後 GDP 或通膨會怎樣。 088
- connectome
神經連接組圖，Max Hodak 說離人類的還遠，小鼠的不算太遠 174
- constitutional AI
用一份原則清單讓模型批評並修正自己的回答，再拿修正後的版本訓練。 118
- context stuffing
把大量資料一股腦塞進 context，Edo 說只是多付錢、不見得更準。 052
- contextual reasoning engine
Abridge 的內部機制，整合對話、病歷、保險系統與臨床教科書的資訊。 108
- continuation pre-training
接續預訓練，不從頭來，Aidan 說約 $5 million 的規模見過成功。 091
- continuing medical education
繼續教育，Daniel 預期它會成為醫學教育的主體 130
- continuous batching / dynamic batching
Tuhin 列為軟體層的優化，讓批次處理更容易平行。 056
- continuous finance
Brex 的第三個 horizon：即時掌握所有資金流動，不必等季結與年度計畫。 075
- control plane
Onyx 的產品，找出企業內的 AI 與自主 agent 並接上來監督。 163
- copilot
有人在迴路中盯著的 agent 形式，Kanjun 說能力提升後會逐步變得更自主。 041
- copilot stack
Kevin 的說法：像 OSI 網路分層的一整套結構，從介面、plugin、orchestration 到安全過濾。 018
- cost per contact
Jesse 說客戶習慣用「每次聯絡的成本」衡量客服，Decagon 的計價沿用這種概念 132
- cost plus
國防承包商的定價方式，利潤是成本上加一個固定百分比。 042
- counter-drone
反無人機系統，Brian 說這是 Anduril 做得相當成功的領域之一。 019
- course of action
從作戰計畫產出的行動方案，案例中以地圖與資源矩陣呈現。 025
- crawl walk run
Brian 主張的自主系統導入策略：先讓操作員能信任，再逐步放手。 019
- credit assignment
判斷推理鏈裡哪一步對、哪一步錯；Misha 說現行 RL 方法完全做不到。 123
- critical minerals
美國二月辦了關鍵礦物高峰會，並與多國簽署 MOU 161
- cuDNN
為加速深度學習而設計的領域專用函式庫。 013
- curbside consult
向其他醫師請教意見，Daniel 說偏鄉醫師把 OpenEvidence 當成這種諮詢 130
- curriculum
資料餵給模型的順序，例如從短而簡單的影片到長而複雜的影片。 024
- custom agent
需要授權才能碰資料、可在背景自主執行的 agent。 153
- data engine / flywheel
蒐集資料、訓練、評估、再改進的循環，Dmitri 認為是架構以外的關鍵。 087
- data parallel
每台機器用同樣的權重、處理不同部分的資料，Cerebras 只用這種平行方式。 031
- data product
從資料湖整理出來、可信任、能交給業務單位使用的資料物件。 023
- data wall
網路上便宜可得的 token 已經用掉了，接下來得去蒐集更多，或生成合成資料。 063
- dataflow
核心等收到 token 才工作、再往下傳的架構。 031
- decay heat
反應停止後，剛分裂的原子衰變仍產生的熱，Isaiah 說約為停機前功率的 5 到 6%。 173
- dedicated inference
Baseten 三項業務之一，提供客製化模型的推論，SLA 依客戶而定；Tuhin 說 95% 的 token 在這項。 159
- deep research agent
Benchling 推出的 agent，在 Benchling 資料與資料模型上回答科學問題。 140
- defense in depth
假設壞人已經進來，在後面再設一道防線的概念。 038
- defensible space
房屋周圍清除可燃物的空間；Bill 說最內圈的 zone zero 是房子外五英尺。 098
- deployed engineering
Harvey 的客戶端工程團隊，Gabe 說近似 Sierra 的 agent engineering，不是 Palantir 式的客製軟體 142
- depth adaptive Transformers
主持人提到的 Meta 研究，依每個輸入調整計算量。 029
- design gates
Figure 在概念、初步、關鍵三階段做的設計審查。 071
- design partner
與 Harvey 一起設計流程的律師與事務所，告訴模型該怎麼想、使用者要什麼輸出。 101
- design review
Figure 的概念、初步、關鍵三階段設計審查，全公司參與。 058
- detect and avoid
偵測並避開其他飛機的能力；無人機沒有路權，必須自己避開。 004
- devops
環境與部署設定，Scott 說這件事對人類其實很難，是 Devin 很擅長的地方。 062
- differentially expressed genes
擾動前後表現量有明顯改變的基因，用來評量模型預測能力。 103
- diffusion policy
一種模仿學習的演算法，能在同一個觀察下捕捉多種行為，同時保住訓練穩定 141
- diffusion transformer
從雜訊一步步去噪來生成影片，並用 transformer 架構讓模型能隨資料與算力擴張。 061
- diffusion-based models
Elad 說這是以統計物理為基礎的模型，用在影像生成。 020
- digital biology
Jensen 預期會迎來 ChatGPT 時刻的領域，包含蛋白質與化學的理解與生成 145
- digital life
主持人提出的問題，Ilya 認為系統夠自主、夠可靠才會更像人工生命。 039
- distributed R&D
主持人對 Nikesh 把併購當研發的說法，指創投支持的新創等於替大公司做研發。 134
- distributed inference
把推論拆到多個較小的資料中心，Neil 舉例是五個各約四、五 megawatts 的資料中心 152
- distributed power plant
Zach Dell 對 Base Power 的比喻：把大量電池裝進各家各戶，用軟體串起來去競標電力市場。 136
- distribution center
Zipline 接單、備貨、裝箱並起降飛機的據點。 004
- doomers
Reid 對認為 AI 會帶來存亡風險那一派的稱呼，並批評這一派的預測方式。 045
- dynamic LOD
讓每個資產依裝置有不同細緻度的做法；貼圖已推出，mesh 在路上。 149
- economic Turing test
Ben 提的指標：招聘主管在一個月合約後，選人還是選 agent。 118
- economic operating system
Emily 形容 Stripe 可能的方向：從付款資料出發，協助使用者定價、個人化，並看懂總體趨勢。 050
- economic security zone
菲律賓贈與的 4,000 英畝土地，第一階段由國務院接管，視同外交財產 161
- embedding search
Glean 早期內部對語意比對的叫法，當時還沒有 vector search 與 RAG 這些詞。 115
- embedding 模型
把文件、影片、程式碼等轉成向量，供向量資料庫檢索。 067
- embodied data
跟物理世界互動才取得的資料，不是瀏覽網路學來的。 048
- emergent innovation
突現式創新：創造讓變異、選擇、迭代發生的環境，讓突破自己冒出來。 104
- employee graph
Rippling 對員工資料與其脈絡的深入理解，所有產品都建在它上面。 083
- epistemology of exploration
KoBold 內部的文件，要求預測可證偽、事先寫下放棄假說的條件、同時保留多個假說。 111
- epitope
表位，抗體在目標蛋白上結合的部位。 121
- error analysis
系統化地分析 agent 哪裡做得對、哪裡出錯，再決定改什麼 128
- essential services
Netic 起步的產業，例如 HVAC、水電、寵物服務與消費型健康福祉公司。 170
- evaluation function
使用者提供的評分函式，能對任何候選解判斷好壞，例如資料中心工作排程的模擬器。 120
- experiment tracking
記錄模型訓練過程中的表現，是 Weights & Biases 最知名的功能。 026
- experiments of nature
把每個人的基因差異當成天然實驗，用基因型到表型的對應，近似治療介入的效果。 006
- export controls
對 AI 晶片的出口管制，Dan 認為重點在掌握晶片位置、防止落入流氓行為者手中。 105
- fair use
合理使用，Google 的 snippet 最後被認定屬於這一類。 081
- featured snippets
Google 把網站中兩三行直接答案放進搜尋結果，Sridhar 說覆蓋率始終有限。 008
- federated learning
不把資料集中到一處就能學習的做法，Karan 早期職涯的研究主題。 017
- few shot prompting
把好的範例放回 prompt，Harrison 認為是教模型用工具、做規劃的有效方式。 057
- force closure
折襪子時兩指接觸形成的力的閉環，用遙控很難感受 141
- formal language
用程式碼寫數學的形式語言，證明完成時機器會回報對錯。 090
- forward deployed engineering
讓懂技術的人在客戶現場工作，一人兼產品、客戶成功與工程。 025
- forward deployed engineers
派駐客戶端協助導入的工程師，以往像 Palantir 那種服務型做法，現在大家都在做 175
- forward integrate
主持人用來描述平台提供者往平台上最大的應用整合，例子是 Microsoft 與 Office 132
- forward-deployed industrial base
與菲律賓談的前進部署工業基地，被當成可以複製的平台 161
- foundation models
CRFM 提出的說法，指不限於語言、也涵蓋影像與多模態的通用大模型。 007
- foundation model（蛋白質）
Jason 與 Google 合作想做的模型，像 GPT-4 說英文一樣「說蛋白質」。 034
- front office / back office
Ivan 的比喻：Notion 做人面前的前台，後台是資料庫與垂直領域用例。 051
- frontier data
監督訊號強的高品質資料，像專家的推理鏈、agent 工作流程、多語與多模態資料。 065
- full reserve money
全準備金貨幣，只能持有、不能拿來做部分準備放貸；Jeremy 說這是穩定幣的設計原則 156
- full stack builder
LinkedIn 把設計、產品管理、前端工程合在一起的新職務。 164
- full stack machine learning companies
Clem 的說法，指自己做機器學習而不只是使用的公司，如 Runway、Grammarly。 005
- fund formation
設立基金：替私募或創投設計持有資金的實體，並起草上百頁的 limited partnership agreement 142
- genai.mil
部門內部的生成式 AI 平台，60 天上線、過去 30 天超過一百萬位不重複使用者 146
- generalist
能處理多種任務、多種環境的機器人模型，與只做單一應用的機器人相對。 107
- generative UI
介面由系統依問題動態生成，而不是事先設計好讓人照著點。 158
- generative canvas
一個原型：與 copilot 對話時，介面會即時跳出所需的元件與視覺化，Clara 說還不能正式推出。 043
- ghost text
Copilot 以灰字顯示建議、按 tab 插入的介面做法。 010
- global unified labor market
全球統一勞動市場，Brendan 設想的未來：配對成本降到軟體等級，所有人和公司都在同一個市場。 110
- goals and guardrails
取代規則與決策樹的描述方式，說明要達成什麼，以及哪裡可以讓 AI 發揮、哪裡不行。 082
- golden billion
Keller 用來指地球上最富有的十億人，說物流服務他們很好，對其餘的人卻很差。 004
- graduation problem
Tuhin 的說法：基礎設施產品要能陪團隊一路擴張，不能長大就得換掉。 056
- graph context
沿著程式碼的定義與引用關係走，找出相關程式碼放進 context window。 047
- green screen
Runway 的去背工具，用人在迴路中的點選引導模型。 002
- grounding
把符號式的抽象概念連到真實、物理世界的東西，例如蘋果實際長什麼樣子。 048
- group office hours
創辦人每週聚在一起報告進度的 YC 機制，Garry 形容是靠同儕壓力運作。 066
- haptics
觸覺資料，Fei-Fei 認為被低估，做操作時必須和視覺整合。 117
- hard takeoff
主持人轉述的擔憂：模型能拿來訓練下一代模型，進展速度會失控。 014
- head and torso
市值與客戶價值多集中在頭部與腰部，長尾加起來不如想像。 151
- healing buffer
團隊預留的 10% 到 20% GPU，故障時頂上，讓訓練不中斷。 077
- health check
ServiceNow 用來衡量客戶滿意度到系統表現的一組啟發式指標。 157
- heterogeneous computing
異質運算，讓 CPU、GPU 與專用引擎各做擅長的工作。 053
- hierarchical interactive robot
當天發表的系統，高階模型負責推理下一步，低階模型負責輸出動作。 107
- hill climbing scaffold
圍繞模型建立的訓練框架，搭配 traces 與私有 eval，讓企業把通用模型變成自己的專門模型。 164
- hit
能結合目標的候選分子，還不是藥。 121
- hockey puck
Keller 形容飛機周圍需要監測的圓盤狀空間，範圍是兩英里。 004
- holodeck
Baszucki 形容二十年前計畫書裡的終極高擬真模擬空間，人們能在其中一起做事。 149
- honeypots
資料標註市集裡預先設好的錯誤答案，標註者沒標成錯誤就損失押金。 032
- host strain
擅長大量產出蛋白質的現成菌株，Jason 把它比作現有的軟體函式庫。 034
- hybrid SSM
Jensen 舉為新架構的例子，說 NVIDIA 剛發表新的 hybrid SSM 145
- hybrid human AI synthetic data
AI 做大部分工作、人類專家補上判斷的混合式合成資料。 065
- hybrid model
把 SSM 層與 attention 層混用的模型，Albert 說最佳比例大約 10 比 1。 070
- hybrid search
把關鍵字與 embedding 的分數合在一起，底層關鍵字視為 sparse vector。 052
- hyperspectral imaging
KoBold 自製的高光譜成像系統，裝在輕型飛機上，取得 600 色的影像。 111
- iPSC
誘導性多能幹細胞，由白血球或皮膚細胞重新編程而來，可分化成神經元、心肌細胞等。 006
- ice nucleation
冰形成時的隨機成核；調控它就能調控結冰的機率。 148
- imitation learning
蒐集觀察與動作的成對資料，用監督式學習訓練模型，再讓機器人重複同樣動作 141
- in-the-wild 測試
下載真實 repo、跑測試、挑出被呼叫的函式讓模型重寫，再看測試是否通過。 010
- inbound marketing
讓顧客自己上網找到你，相對於買名單、打陌生電話、買廣告的 outbound；HubSpot 以此造出一個類別。 036
- incubation
孵化新公司；一位主持人說通常是壞主意，但現在有例外。 072
- incumbent bias
買了之後就一直沿用，不再看市場上有什麼的傾向。 076
- inference endpoints
Hugging Face 的推論服務，是付費需求之一。 005
- inference time
模型訓練完之後，在推論當下再做樹搜尋等額外工作；主持人認為這在 agent 與推理裡會更重要。 054
- inference time compute
推論時投入的算力，Eric 主張應該讓使用者能調整花多少。 079
- inference time scaling
模型在回答前自我反思、搜尋、推理，需要極低延遲產生 token。 089
- inference-time compute
推論時多花的算力，用來換取更聰明的輸出。 091
- influence
Kelvin 剛發表的論文（字幕作 influence），用輕量模型模擬訓練過程來估計每筆資料的影響。 015
- inner loop / outer loop
outer loop 是團隊層級從規劃到上線的循環；inner loop 是單一開發者一天內反覆修改的循環。 047
- instruction prompt tuning
用少量醫師示範調整參數的做法，比 prompting 更有學習效果，成本又低於完整微調。 017
- instruction tuning
在 prompt 裡放範例引導模型行為，不改權重；Ankur 以此對比 fine-tuning。 085
- intelligence augmentation
以增強人類為目標，Emad 用它與 AGI 對照。 003
- investment grade (IG)
信評為投資等級的客戶，例如 Neil 舉的 Microsoft、Meta 這類公司 152
- jagged intelligence
Eric 形容模型能力參差不齊：有些題連博士研究者都覺得不簡單，卻會被陷阱題絆倒。 135
- jagged superintelligence
Misha 的說法：超級智慧會先在少數重要類別出現，各自綁著產品。 123
- jaggedness
模型在可驗證的領域極強，在其他領域卻表現不穩的鋸齒狀能力。 154
- just-in-time rights
不給永久權限，只在需要時給、並依異常行為調整的存取方式。 134
- knowledge bases
Bedrock 對 RAG 與知識庫的做法，提供一套有依據的資料來源。 078
- large regime
Jared 的定義：模型大到要多台伺服器一起做同一個同步計算。 077
- large vision model
Suhail 想做的多工視覺模型，能生成、編輯與理解影像。 060
- latent demand
因為太難或太貴而一直沒被滿足的需求，易用性提高後才會出現。 044
- long context
這集的主軸之一，Oriol 說模型已能處理數百萬個 token。 074
- long context window
Magic 的核心取向，Eric 說一年前公布過 5 million 的 context。 079
- low code / no code
Airtable 切入的平台類別，目標是讓更多人（citizen developers）自己蓋 app。 073
- manager vibe
主管對員工的整體印象，Matt 認為這會在績效有模糊空間時左右考核。 083
- many-shot prompting
Airtable 規劃加入的功能，把使用者既有的好範例塞進 prompt 來生成新草稿。 073
- mastery learning
沒學會就繼續練、不跟著固定進度往前走的學習方式，Sal 原本憑直覺做的就是它。 028
- maximum suppression
1930 年代起 US Forest Service 的政策，含 10:00 a.m. 規則：野火要在隔天早上 10 點前撲滅。 098
- merchant of record
在交易中負責收款與法規責任的角色，Glenn 說旅遊業要當這個角色得遵守大量規定 168
- merger guidelines
去年底發布的新版併購指引，說明評估一筆交易是否削弱競爭的主要架構。 084
- meta prompt
給模型的常駐指示，讓它貼合應用情境。 018
- micro GPT
把 LLM 訓練演算法壓到約 200 行 Python 的專案。 154
- mixture of experts
把語料分塊、各訓練一個模型，推論時用路由或加權投票選用。 015
- mobile manipulation
一邊移動、一邊操作物品的任務，例如清理餐桌 141
- modality
Saji 用來指新型態的藥物類別，例如基因編輯、細胞與基因療法、RNA。 140
- model collapse
Andrej 所說的「silently collapsed」：單一輸出看不出來，整體分布卻失去多樣性。 080
- model directory
Runway 早期的模型 app store，一度有大約 400 個模型。 002
- model distillation
Helberg 稱為保護 AI 投資經濟價值的重要議題，也是還沒解決的政策問題 161
- model garden
Google Cloud 上放各種模型的地方，有領域模型，也有開源模型。 037
- model picker
Copilot 裡切換多家廠商模型的功能。 106
- model switcher
ChatGPT 裡讓使用者挑模型的選單。 113
- monorepo
把大量程式碼放在同一個 repo；Guillermo 說寫出最成功軟體的大公司向來這樣做。 030
- morphological intelligence
Fei-Fei 實驗室的論文主題：代理的形態會隨任務最佳化而改變。 117
- move 37
AlphaGo 下出的一手圍棋新招，圍棋文獻裡沒有，讓棋手意外。 120
- multi-embodiment
Jensen 說每個 AI 都能像人一樣進入不同的身體，如車、機械手臂、挖土機 145
- mutually assured AI malfunction
仿照核嚇阻提出的嚇阻機制，簡稱 MIM。 105
- nanomolar binders
實驗找到的結合分子，Alex Rives 說這是具備治療活性的等級 165
- needle in a haystack
在長 context 中找出單一資訊點的測試，Harrison 說無法反映多數 RAG 使用情境。 057
- neo labs
新一代的 AI 實驗室，有些創辦人因為怕它們而轉去做利基市場。 171
- neocloud
Neil 與 hyperscalers 並列提到的大規模雲端業者，兩者都在蓋大型雲端環境 152
- neolabs
今年獲得資金的新研究型 AI 公司，主持人談它們的研究方向與資金。 144
- neural architecture search
用程式去搜尋可能的 AI 架構；Mike 說這個領域存在已久，值得在算力變便宜後重新檢視。 068
- no woke AI 行政命令
規定聯邦採購的模型要追求真實、不得加入人為的意識形態偏見，有加就要公開說明。 125
- noisy neighbors
同一個共用端點上別人的流量暴增，自己的模型呼叫也跟著變慢。 056
- non-admitted market
不受費率管制的保險市場，Bill 的基金投資的 Stand 就在這裡承保。 098
- non-compete
競業條款；FTC 定案的規則禁止多數雇用合約使用。 084
- non-human identity（NHI）
指 agent 這類非人的行動者，數量多、責任鏈難追，帶動一批資安公司 175
- number of nines
Dmitri Dolgov 用來形容自駕可靠度要拉到的 9 的個數。 095
- o series
OpenAI 專注於回答前先仔細思考的一系列模型。 113
- o1
OpenAI 的模型，靠測試時多用運算，適合數學、程式這類要反覆推理的任務。 086
- one box
搜尋裡直接顯示答案的卡片，例如股票與天氣；觸發規則以前寫得很累。 008
- ontology
描述企業的名詞與動作的語意層，Shyam 說它能壓縮 context，讓 LLM 貼近企業的實際情況。 025
- open compute project
Zuck 當年推的專案：不靠賣雲端賺錢的公司把資源湊在一起，合作優化資料中心的電腦。Amjad 拿它向 Zuck 類比 LLM。 033
- open weight models
開放權重模型；Lina 認為能降低創業門檻、促進創新。 084
- operating domain
以行駛條件而非行政區來定義的運作範圍，Waymo 據此對應城市與部署。 087
- ops
靠人工處理的營運工作；Zenefits 太依賴它，後來很難換成軟體。 122
- opt-in 資料集
只用創作者同意的資料訓練的資料集，Hub 上越來越多。 005
- opt-out
Emad 主張的資料集退出機制，讓創作者能不被拿去訓練。 003
- optimal transport
數學框架，這裡用來把 token 指派到裝置，避免單一裝置收到太多。 040
- optimized checkout suite
一組前端付款優化，例如依相關性動態排列付款方式。 050
- orchestration engine
HeyGen 內部把各個零件組成最終影片的系統，以 OpenAI 的模型為大腦。 069
- ore deposit
地質作用把金屬濃縮到可以開採的地點，銅或鋰的濃度約 1% 甚至更高。 111
- out-of-domain generalization
面對完全落在訓練資料之外的情境時的表現，Peter 說通用模型才非得依賴它。 048
- outcome based pricing
按完成的結果收費，而非按 token。 082
- overbet
下注額遠大於底池，例如 4x、10x pot，原本在職業撲克很少見。 001
- owner
能對一塊業務的產品、行銷、銷售與競爭全權負責的人。 122
- ownership file
Google 等公司用來列出程式碼各部分負責人的檔案，變更至少要其中一人核准；Reflection 也在用。 123
- pajama time
醫師下班後在家補寫病歷的時間。 108
- parameter store
放在晶片外的參數儲存，需要時串流進晶片。 031
- parametric design
Dylan 舉的 3D 例子：用滑桿調整定義設計的變數，直接改變生成的形體。 055
- parent document retriever
LangChain 的概念，為每份文件建立多個向量。 057
- pegmatite
偉晶岩，鋰礦的母岩，Josh 用它說明模型怎麼預測地表岩石。 111
- pentesting
滲透測試，由外部或自動化工具持續攻擊自己的防線來找弱點。 134
- permissions / governance
Glean 索引時記錄誰能存取每份資料，使用者只能用有權限的內容。 115
- persona-based agents
負責某一個明確職務的 agent，例如法務、coding，範圍窄但深。 082
- personal agent
每位使用者都有的 agent，可存取該使用者能存取的一切。 153
- personal agents
替個人處理收件匣、行程、會議準備的 agent，Bret 認為是三類裡最早期的。 082
- phase 3 RCT
第 3 期隨機對照試驗，Daniel 說答案常在這類論文的方法或受試者段落裡 130
- physical AI
Lip-Bu 口中的下一個前沿，Intel 想在這裡與 agentic AI 都占一席。 166
- pick and pack
在倉庫拿起商品並裝箱，Covariant 眼前專注的場景。 048
- plateau
增加思考量後表現不再上升的點；Noam 說現在的模型要想到數週才會到。 167
- poles and wires
電線桿與電線，指輸配電網路；Zach Dell 說 Base Power 的競爭對象更接近它，而不是各種發電方式。 136
- policy
機器人的控制模型，輸入畫面，輸出動作；目前沒有記憶。 107
- poly intelligence
Noubar 年度信裡的概念，指人類、機器與自然三種智能互相適應。 104
- post training
模型訓練完之後的調整，與專用模型、垂直應用並列為 API 之外的出路。 081
- power law
少數頂尖者貢獻極大比例成果的分佈，本集用來談投資與知識工作。 110
- prediction market
交易的標的是某個事件會不會發生，價格被當成事件發生的機率。 088
- preference model
把少量可信的專家偏好聚合起來，在強化學習中當評分依據。 118
- prescribed fire
在受控條件下主動點火，清掉地面可燃物，多半在春天而非夏天進行。 098
- presets
LLM Explorer 裡可以儲存、分享、投票的 prompt。 050
- price dumping
Aidan 對模型降價的解讀：免費、虧本或零毛利地賣，而不是商品化。 091
- prior authorization
醫療保險事前授權，主持人舉的例子：可以用模型讀資料、填表單、比對政策的營運流程。 014
- private equity
許多客戶的擁有者，這集談它對 AI 的態度與打法。 170
- private eval
企業自己的非公開評測，Satya Nadella 認為這是 IP 的主要來源。 164
- probabilistic graphical models
機率圖模型，Daphne 寫過這個領域的書；把 AI 帶向數值資料與機器學習。 006
- product marketing
從客戶與市場出發，弄清楚競爭對手是誰、要解決什麼問題。 073
- product taxonomy
標準的商品分類與屬性，由 AI 判斷類別與屬性值。 049
- productivity 與 vertical workflow
前者賣給大量使用者、輸出門檻較低；後者從頭到尾產出成品、門檻高。 101
- program management
盯需求與時程，讓工程進度跟得上。 073
- program of record
成為國防部預算中的一個項目，規模常是數億到數十億美元。 019
- program synthesis
讓程式在可能的程式空間裡搜尋並組合，找出把輸入對應到輸出的程式。 068
- program.md
Andrej 描述 auto researcher 該怎麼運作的 markdown 檔；研究組織本身也可以看成一組這種檔。 154
- programmable architecture
NVIDIA 堅持的可程式化、相容的架構，說這樣各種演算法都能在同一批硬體上跑 145
- prompt caching
Anthropic 做的快取功能，被舉為讓 API 沒那麼像商品的例子。 081
- prompt template
Airtable 針對行銷、產品管理等常見用途寫好的 prompt 範本。 073
- prompt tuning
凍結大模型，只對向量化的提示做梯度下降。 015
- proofs from the book
Erdős 的說法：有些證明優雅到像是出自上帝的書。Albert 用它形容挑問題的標準：有些做法一看就是對的方式。 070
- prosumer
介於一般消費者與專業用戶之間的使用者；主持人認為 AI 的第一波大用例多半在這群人身上。 059
- protein language model
以蛋白質序列訓練的語言模型，結構與功能是自己長出來的 165
- proxy
能用同一個 SDK 查詢多個模型、做負載分流或比較表現的中介層。 042
- punctuated equilibrium
演化理論中的間斷平衡，這集用來比喻技術史：爆發、整併、穩定交替出現。 171
- put wall
電商出貨的分揀步驟，Peter 稱為實體路由器，把混在一起的訂單分給不同客戶。 048
- quadratic step
對所有組合做比對的步驟，Jakob 說這是 attention 的核心。 029
- query analysis
RAG 中先分析使用者問題，再決定送去哪個 retriever 或加什麼 metadata filter。 057
- r/legal advice
Reddit 上讓人問法律問題的版，Harvey 最初的實驗素材來源。 101
- rapid deployment team
Caruso 的快速部署小組，遇到天災就依既定流程出動。 099
- rare earths
Helberg 說它們不算稀有，稀有的是精煉設施 161
- raw model
沒有為了禁止某些輸出而被調整過的模型，Arthur 主張應該先提供這種版本。 040
- reCAPTCHA
Luis 更早創辦的公司，2009 年被 Google 收購。 114
- real time dreaming
一個人獨自、即時依個人反應生成的夢境式產品，與多人溝通平台是兩個極端。 149
- reasoning
Imbue 用這個詞泛指讓 agent 完成任務的一整組能力，例如何時回頭問人、規劃並比較行動方案。 041
- red teamer
受邀測試模型安全風險的人，和藝術家一起是最早的使用者。 061
- regulated monopoly
受管制的獨占，公用事業在這個模式下，依投資的設備賺取事先訂好的報酬率。 136
- reinforcement learning (RL)
訓練 o 系列與以往模型的最大差別，用目標引導模型解難題。 113
- reinforcement learning（RL）
靠獎勵與懲罰反覆試誤的訓練方式，規則清楚的遊戲最好用。 116
- rejection sampling
從多個產出樣本中用另一個模型排序、只留較好的，其中一位創辦人說這等於做了一步強化學習。 009
- reliability
Ilya 定義的可靠度：問題不比其他題更難時，模型能穩定答對，使用者不必每次驗證。 039
- remote assistance / teleoperation
車或機器人遇到問題時由遠端的人協助或接手操作。 102
- research taste
判斷研究方向好不好的品味；Noam 認為模型現在還不夠。 167
- responsible scaling policies / preparedness frameworks
各實驗室發表模型前評估危險能力的政策，Noam 說多半沒把預算算進去。 167
- retrieval
先挑出一部分資料再做回答的做法，Eric 認為不如讓模型直接看全部資料。 079
- retrieval augmented generation
把搜尋引擎當成 LLM 可用的工具，Neeva 採用的做法。 008
- retrieval augmented model
先用向量找最近的文件，再讓模型讀取並做預測的模型。 015
- retrofit
在一般車上加感測器與電腦讓它自己開，Cruise 最早的產品方向；沒有車廠配合就得逆向工程通訊協定。 102
- reversible cryopreservation
冷凍保存後能回溫、恢復功能的技術；這集談的是可逆的版本。 148
- reward function
判斷產出好壞的標準；在法律裡最終是合夥人的判斷 142
- reward hacking
模型為了通過測試而走捷徑，例如直接刪掉程式。 118
- rider-only miles
車上沒有安全駕駛、只有乘客的純無人里程，Waymo 用它與人類基準比較。 087
- risk transfer
Tarek 對衍生品市場功能的說法：把風險從承擔不起的人移給承擔得起的人。 088
- river solver
撲克最後一輪的求解程式，Noam 拿來試每一代模型。 167
- robotaxi
無人駕駛的叫車服務，Kyle 說要先達到超越人類的安全水準才有產品。 102
- root.near
Illia 的 NEAR 帳戶名，可以用多把權限不同的 key 存取。 032
- rotoscoping
逐格把主體從影片中摳出來的工作，是 green screen 工具要省下的時間。 002
- rwa.xyz
Jeremy 推薦的網站，追蹤真實世界資產上鏈的狀況 156
- safety critical
出錯會有安全後果的系統，對可靠度、壽命與成本都有嚴格限制。 119
- sample efficiency
學會一件事需要多少樣本；Noam 說人類遠比 AI 少。 001
- scBaseCamp
Arc 用 agent 爬取、整理公開單細胞資料所得的觀察性資料集，約 230 million 個細胞。 103
- scaled directed energy
用高功率微波或雷射攔截飛彈與無人機，Emil 說難處在於如何大規模做到 146
- scaled hypersonics
Emil 的關鍵技術領域之一，目標是讓 hypersonic 飛彈能以合理價格量產 146
- scaling laws
Andrej 說這在很大程度上是 Transformer 的性質，LSTM 時代沒有乾淨的版本。 080
- scenario
像 git branch 的一組暫存修改，讓人核可或退回建議。 025
- second source
企業想保留的第二個供應商，常常是為了議價。 042
- secure enclave
相機與手機裡能替影像簽章的安全硬體，Illia 說據自己所知還沒被攻破。 032
- self-amplifying RNA / riboswitch
前者能自我放大，後者遇到小分子會大幅改變結構或自我分解；Jakob 說有了它們，RNA 就有條件判斷與遞迴。 029
- self-driving money
Eric 對 Ramp 目標的說法：發卡、付款、核准、記帳都在同一處，繁瑣的步驟自動完成。 076
- self-play
讓 AI 和自己對戰來訓練策略，AlphaZero、Dota 2 bot 與撲克 bot 都用這種方式。 001
- semantic kernel
Microsoft 自己開發並開源的 orchestration 工具。 018
- semantic layer
Eon 在分類資料後，疊在資料之上的語意層 175
- semantic parsing
把自然語言對應成可執行的形式語言，例如 SQL 查詢。 007
- semantic search
語意搜尋，用來理解一段好幾句的病人描述，而不是比對關鍵字 130
- sensor
裝在 endpoint、edge 等位置的偵測與阻擋點，既擋已知威脅也收集資料。 134
- serious use
Imbue 的內部原則：做自己每天真的想用的 agent。 041
- serverless function
Modal 把使用者寫的 Python 函式轉成雲端執行的單位，容器化由平台處理。 096
- service cloud
Salesforce 的客服產品線，Clara 近三年前加入，AI 實驗從這裡開始。 043
- settlement finality
結算終局性，Jeremy 說 Arc 的交易不會被 hard fork 或 reorg 推翻 156
- shadcn/ui
目前最熱門的 React UI 做法，作者要大家直接從瀏覽器複製程式碼到編輯器。 030
- shared endpoint
多個客戶共用的模型端點，會有 noisy neighbors 的問題。 056
- shared inference
Baseten 的另一項業務，共用 SLA。 159
- shovel selling
「賣鏟子」，Ryan 用來形容 AI 圈一窩蜂做工具的現象，認為被過度炒作。 038
- shy kids / Airhead
試用 Sora 的創作者，和他們用 Sora 做的短片，主角是一個帶著氣球的角色。 061
- side letter
個別投資人用來修改基金協議的附加文件 142
- silicon carbide
Ty 的博士研究主題，用在雷達、電動車電力電子與 LED 等。 093
- six-month pause letter
呼籲 AI 研發暫停六個月的公開信，Reid 與部分作者談過。 045
- skill issue
Andrej 的口頭禪：做不好多半是指令、記憶工具這些用法沒到位，而不是能力不存在。 154
- social license to operate
在當地社區取得的認可；Josh 說沒有它，技術上找到礦也開發不了。 111
- software composer
Eric 稱呼 Bolt 使用者的說法。 092
- sovereign AI
主持人提到的新客群：各國政府自己的 AI 需求。 065
- sovereign cloud
資料必須留在本國境內的雲端服務，這集說世界各國都有這項要求。 093
- sovereign wealth fund
主權基金，主持人以挪威為例，建議加州把科技與好萊塢的收益存進去。 099
- sovereigns
國家層級的出資者，與 hyperscaler 並列為少數給得起數十億美元的人。 081
- spacetime patches
Sora 從影片切出來的 3D 立方塊，角色等同語言模型裡的 token。 061
- sparse mixture of experts
把 token 分配給不同專家的架構，Arthur 用 optimal transport 處理分配問題。 040
- spatial intelligence
理解、推理、互動並生成 3D 世界的能力，人與動物都有。 117
- speculative decoding
近半年才開始實際使用的加速技術，讓每次生成更快，或把一部分工作交給另一個模型。 056
- speech to speech
把各段融合訓練的做法；Mati 說更有表現力，但可能出現幻覺語音。 143
- spikiness
Liam 形容 AI 系統能力不平整：某個領域世界級，題目稍微改動就大幅退步 155
- spot
Foundry 的產品：用較低價格使用別人預訂但閒置的 GPU，原主要用時自動把工作移走。 077
- stack trace
程式出錯時的呼叫紀錄；只拿它問 GPT 多半答錯，加上程式狀態才準。 021
- staking
Amjad 設想讓人押上資金承諾完成任務，失敗或延遲就被扣款。 033
- state machine
Shyam 用來描述企業流程的模型，agent 應從其中一個狀態轉換開始。 025
- state space model（SSM）
依序處理序列、把資訊壓成持續更新的狀態的模型家族，被當成 Transformer 的替代方案。 070
- steam engine of the mind
Reid 形容 AI 的說法：蒸汽機給人體力上的超能力，AI 給人心智上的。 045
- stochastic genie
Shyam 形容 LLM 的說法：輸出帶隨機性，要靠 eval 與 telemetry 管住。 025
- stranded power
Neil 說電網上為尖峰需求而建、卻閒置的發電能力 152
- strategic finance
財務裡負責決定資源該投哪裡的職能。 076
- streak
連續使用 Duolingo 的天數計數；Luis 說有 10 million 位活躍使用者的 streak 超過 365 天。 114
- strike
DeepMind 內部對單一 RL 專案（如圍棋、StarCraft）的稱呼，每個都是量身打造的。 123
- structure prediction
從序列預測分子的 3D 結構。 121
- sub agent
被其他 agent 呼叫、負責某個具體功能的 agent。 041
- sub-agent
由較大的模型把搜尋等工作分派出去的小型 agent，可降低延遲。 118
- substrate independence
心智不綁定在生物腦這個載體上，是 Max Hodak 長期想做的方向 174
- super alignment
OpenAI 的專案，目標是現在就建立科學，讓未來的超級智慧對人類友善。 039
- super voting shares
超級投票股。Ginkgo 的做法：員工持有的 B 股有 10 倍投票權，離職即失效。 034
- supervisor models
由一個模型監督另一個模型，用來控制語氣與敏感內容。 082
- synthetic diamond
在實驗室長出的人造鑽石，Felix 說它是公認導熱最好的材料。 093
- system prompt
Bolt 公開的提示詞，Eric 認為它不是公司的祕密武器。 092
- tail queries
少見的長尾查詢，Sridhar 說傳統搜尋一直處理得不好。 008
- take-or-pay
主持人用來形容這類合約的說法，Neil 說合約的對手是投資等級客戶 152
- target identification
找出該調控哪個靶點、用在哪個適應症與病人族群，是藥物研發失敗率最高的一段。 006
- task versus purpose
Jensen 用來談工作的框架：任務是做的事，目的是這份工作真正要達成的事 145
- task-centric
Eric 批評現有訓練與基準都以單一任務為單位，不考慮與人長期互動。 135
- tech-enabled buyout
過去的做法：PE 買下多家公司，包一層薄薄的軟體，拿科技估值去套利私募倍數。 072
- technology risk / species risk
主持人的區分：技術被濫用的風險，與威脅人類存續的風險。 014
- tender offer
這集提到 OpenAI 員工在意其價值的 86 billion tender offer。 042
- test time RL
解不出來時造出許多變體題並從解開的學習，逐步逼近原題。 090
- test time search
推論時做搜尋，例如生成程式碼時用編譯結果驗證；Jakob 說是很有效的工程手法。 029
- text to SQL
早期嘗試過的方向之一，用自然語言產生資料庫查詢。 009
- text-to-audio
由文字描述產生音效，目前約能做到幾秒到幾十秒。 024
- theory building
自己發展新定義、新數學物件與理論，目前 AlphaProof 做不到。 090
- thermal throttling
晶片溫度升到 80 到 90 度 C 時，系統降低負載來降溫，GPU 因此變慢。 093
- three-way matching
把採購單、發票與實際交貨三者對起來，用來查詐欺。 076
- tick rate
Valar 衡量自己的指標：從公司成立到第一次、第二次、第三次劈開原子之間隔多久。 173
- tiger team
Notion 偏好的小型專案團隊，用來快速做出功能。 153
- time series
主持人長期關注、認為還沒解決的問題，應用在異常偵測、基礎設施監測、資安與醫療等場景。 059
- time-shifting
把用電時間挪移，用電池與軟體釋放電網上沒被用到的容量。 136
- to-do agent
Imbue 內部的通用 coding agent，處理程式庫裡隨機的待辦事項，可呼叫 sub agent。 041
- token budget
組織有限的 token 用量，這集談的是怎麼分配給專案與人。 171
- token economics
用哪個模型做哪件事、每次要耗多少 token，Glenn 說要仔細計算 168
- tokenize
把連續的音訊訊號轉成可以處理的 token，Suno 的創新多半花在這裡。 064
- tool use
模型呼叫瀏覽、寫並執行程式等工具。 113
- total spend
Brex 的第二個 horizon：把不在卡上的支出也納入平台。 075
- trade study
Brett 提到的方法，先比較不同設計的取捨，避免做出走不通的東西。 071
- training data attribution
找出模型某個行為是由哪些訓練資料教出來的研究方向。 015
- transfer learning
同一個模型用一組資料訓練後可拿去做多種用途；Kevin 說它在語言上開始有效，是 Microsoft 全力投入的轉捩點。 018
- tribal knowledge
沒存在系統裡、只活在人腦與聊天頻道的知識。 158
- trusted execution environment
模型在其中執行、讓公司內部人員碰不到資料或模型的環境，Karan 稱之為中間方案。 017
- trusted tester 計畫
邀請使用者提案、讓 Google 評估 AlphaEvolve 在不同應用上的表現。 120
- tutor
家教式的教學；Luis 說很有效但很無聊，數學課程正在往這個方向重做。 114
- two-way doors
Andrew 引用 Bezos 的說法，指做錯了可以退回的決定，所以可以快速下判斷 128
- uncertainty
離現有知識夠遠、無法估計成功機率的情況，Noubar 把它與風險分開。 104
- uncontaminated evals
沒被訓練資料污染的評測，其中一位認為一直很有價值，也常被忽略。 113
- unknown bad
還沒被辨識的威脅；Nikesh 說多數資安事件都來自這一類。 134
- urban conflagration
火進入社區後房屋一棟傳一棟的燃燒，和一般野火的性質不同。 098
- valley of death
新創產品從試作到被採購之間的資金斷層，Emil 列出多種資金工具來補 146
- vector search
MongoDB 的搜尋功能之一；CJ Desai 用零售商 CTO 不知道有這項功能當作客戶溝通的例子。 147
- vehicle operating system
車上完整的軟體堆疊，從 bootloader、middleware 到應用程式。 119
- verifiable
檢查答案比產生答案容易的問題，例如多數軟體工程任務、質因數分解、數學證明。 077
- verifiable domains
可驗證的領域，像數學、程式這類有明確回饋的領域，Brendan 說模型會很快學會。 110
- verifier
檢查模型產出合不合要求的條件，例如網頁右上角要有登入鈕。 124
- vertical software
針對特定產業的軟體；Parker 預期核心系統公司會做出更多垂直版本。 122
- verticalization
前沿實驗室把模型和產品整合起來；搜尋是第一個，coding 是下一個。 123
- vibe cartooning
Sarah 開場與結尾的說法，指 Duolingo 用電腦加速做動畫與插圖。 114
- vibranium advantage
Matt 的說法，指平台底層讓其他公司做不到某些事的核心優勢；Rippling 的是員工資料。 083
- virtual biology initiative
Biohub 現在的共同主軸，用獨有的資料集為蛋白質、細胞到整個生物系統建模 165
- virtual cell
下一個大挑戰：連結蛋白質、基因、轉錄體各層並對應到表現型，可回答新介入的結果 165
- virtual doppelganger
依使用者自願授權的行為資料訓練的虛擬分身，構想中可代替本人與孩子玩一陣子。 149
- vision language model
預訓練的視覺語言模型，用來帶入網路上的知識。 107
- voice lab / agent lab
公司內部以單一問題組成的團隊，成員含研究員、工程師與營運。 143
- voice to voice
語音直接進、語音直接出的模型，延遲低，但有些場景需要額外運算。 097
- web container
StackBlitz 做的技術，能在瀏覽器分頁裡跑完整的開發環境。 092
- webdiplomacy.net
提供約 50,000 局 Diplomacy 對話資料的網站。 001
- wildland-urban interface
住宅與林地交界的地帶，簡稱 WUI，自 1980 年來住宅單位增加約 46%。 098
- work cell
機器人在固定位置做一項工作或任務的工作站。 058
- world models
Sarah 說的是做出夠豐富、又夠便宜的環境，讓模型在裡面學會解決問題。 116
- wrapper
只在 frontier 模型外面包一層的產品，Eric 認為容易隨模型更新消失。 092
- xAI
Eric 創業前任職的公司，主持人列出的經歷包括 Grok 2 的預訓練資料、Grok 3 的推理配方、Grok 4 的工具使用與 agentic 基礎設施。 135
- yield、defect density、cycle time
Lip-Bu 說 foundry 要盯的三個指標。 166
- zero copy
資料留在原處，不搬進 ServiceNow 也能參與流程；Bill 說這樣沒有搬資料的風險。 157
- zonal architecture
以少數幾台電腦跑同一個作業系統來控制整輛車的架構，對照傳統的 domain 架構 150
- zone of proximal development
讓孩子維持在答對約 80 到 85% 的難度區間 133
- 串流 avatar
搭配 GPT-4o 等模型、能即時互動的 avatar。 069
- 五層蛋糕
Jensen 用來說明 AI 的框架：能源、晶片、基礎設施、模型、應用 145
- 前一家公司
兩位先前創辦的雲端遷移公司，曾整合進 Azure 與 GCP 的主控台，後來賣給 AWS；兩人之後在 AWS 做應用程式遷移服務 175
- 前向整合（forward integration）
平台往上疊垂直應用，例子是 Microsoft 的 Office 與 Google 的垂直搜尋。 151
- 印象派
Cristobal 用來說明新工具如何帶出新的藝術運動。 002
- 合成資料
用模型產生訓練資料；Andrej 認為是必經之路，但要維持多樣性。 080
- 向量資料庫
Erik 在 Spotify 做過一個；這集討論它與 Postgres 加 pgvector 的取捨。 096
- 多租戶運算池
把許多客戶的工作放進同一個大型 GPU 與 CPU 池，吸收用量尖峰。 096
- 影片翻譯
保留使用者原本的聲音與表情，底層是 lip sync 模型加上語音與翻譯。 069
- 手套
Sunday 用來蒐集資料的裝置，目前版本稱為 V5 141
- 文字瀏覽器與 Python 工具
目前模型可用的兩項工具，可看嵌入圖片、開 PDF、做分析與畫圖。 112
- 生成式 AI 組
Meta 幾個月前成立的新組織，涵蓋語言、影像、影片、3D、音訊、音樂。 024
- 蒸餾
由大模型或大量算力監督小模型，Andrej 說效果出奇地好。 080
- 認知核心
Andrej 的說法：只負責思考、需要時再去查資料的小模型。 080
- 長上下文
把大量資料直接放進模型上下文；Tengyu 認為成本遠高於 RAG。 067
- 顏料管
Cristobal 的比喻：管裝顏料讓畫家能走出畫室，現在的 AI 工具也在這個階段。 002
- 麥克風陣列
Zipline 用來被動聽飛機聲音、判斷其型號與位置的偵測避讓系統。 004