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Gergely Orosz 发推文推荐了一期与 Dex Horthy 关于 LLM 上下文工程的播客，其中涵盖了几个教训，例如交付未经审核的代码的危险，以及如何识别 LLM 会话已被“轨迹污染”。
微软研究院发布了一期播客，Doug Burger、Nicolò Fusi 和 Subutai Ahmad 辩论了像 transformer 这样的 AI 系统相对于人脑是否真正具有智能。
播客节目回顾了 Peter Thiel 关于建立创意垄断的访谈，总结了《从0到1》中的关键经验。
NASA宇航员Anil Menon在最新一期《Houston We Have a Podcast》节目中讨论了他即将乘坐Soyuz MS-29前往国际空间站的首次太空飞行，涵盖了他的职业生涯、家庭生活以及准备工作。
《The Verge》的Decoder播客采访了Nvidia汽车业务负责人吴新宙，探讨了该公司在汽车行业中的角色、向软件定义汽车的转型、自动驾驶面临的挑战，以及Nvidia内部对计算资源的竞争。
一项针对6000名科技工作者的调查揭示了在AI情感上的尖锐分歧，一半人感到能力被放大，另一半人感到不稳定，同时职业倦怠上升，乐观情绪下降。
The Verge 的《Version History》播客探讨了 Philips Hue 如何在智能家居市场取得成功，其秘诀在于聚焦可靠性、广泛的平台兼容性以及无缝的用户体验。
Matt Pocock 分享了一个使用 LLM 生成代码差异播客摘要的工作流想法，旨在防止快速迭代仓库中的理解债务；他已在个人 wiki 上实施，效果良好。
本播客集讨论了Peter Naur的经典论文'Programming as Theory Building'，探讨其对人工智能、LLM使用和计算机科学教育的影响。
与Lucas Wargha讨论软件工程师如何通过关注客户成果转向产品工程，以Gmail后台收件箱加载等为例。
TechCrunch报道了Hugging Face首席执行官Clem Delangue的一期播客，讨论为何开源AI比以往任何时候都更重要，包括从前沿API到开放模型的转变、中国实验室的主导地位以及Hugging Face的资本效率策略。
Google DeepMind播客探讨AI可解释性（机制可解释性）与思维链推理，解释为何需要理解神经网络内部工作机制以及思维链作为临时窗口的价值与局限。
Google DeepMind发布了一期关于可解释性的播客，主持人是@fryrsquared，嘉宾@NeelNanda5探讨了机制可解释性、思维链监控和安全审计。
本文概述了WIRED播客一期节目内容，涉及Threads月活用户达5亿、特朗普品牌T1手机延迟发布，以及缅因州参议院选举的政治丑闻。
Matt Pocock描述了他的个人维基之旅，利用AI从多个数据源生成每日播客，并构建按需深度探索，同时配备一个自定义CLI供代理帮助创建课程材料，强调了拥有自己数据的力量。
本期播客讨论了OpenClaw入职流程的重做、与Hermes的对比以及自我改进系统的必要性，社区成员和开发者就如何降低使用门槛进行了深入讨论。
General Intuition CEO Pim de Witte 认为，使用电子游戏数据训练AI可能是实现通用人工智能的关键，因为游戏提供了纯文本模型所缺乏的空间和时间理解能力。这家由贝索斯支持的初创公司最近筹集了3.2亿美元。
Troy Hunt 在马拉喀什的每周更新讨论了试图从数据经纪人手中删除个人数据的徒劳，并指出公司误导性的营销努力。
Kent C. Dodds 分享了一期与 Lucas Wargha 的播客节目，讨论产品工程、用户对话和工程文化。