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【官方双语】Terence Tao: 世界顶尖数学家怎样用 AI

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2026-06-26 17:36:42
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本期节目一开始,我们会讲开普勒发现行星运动定律的过程。这个过程极其巧妙,也非常出人意料。 人们有时会说,AI 在科学发现上会进展特别快,因为科学里存在紧密的验证闭环。但人类发现太阳系结构的故事告诉我们,一个正确想法的验证闭环可能长达几十年,甚至长达数千年。 在这段时间里,今天看来更好的理论,往往反而会给出更差的预测。比如哥白尼提出的太阳中心圆形轨道模型,实际上就没有托勒密的地心模型准确。而这种理论之所以能熬过这种认知地狱,靠的是某种判断力和启发式方法的混合。我们对这些东西的理解甚至还不足以把
Dwarkesh Podcast 官方中文账号。Dwarkesh Patel 主持,中文字幕。探讨AI、科学、历史与经济。
完整访谈
(4/19)
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简介
Adam Brown: 深入浅出的广义相对论入门
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Eric Jang: 从重建 AlphaGo 看自我对弈、强化学习与大语言模型的未来
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Ada Palmer: 达·芬奇为何搞破坏,古腾堡为何破产,佛罗伦萨为何那么怪
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【官方双语】Terence Tao: 世界顶尖数学家怎样用 AI
01:20:22
【官方双语】Ilya Sutskever:我们正从规模化时代迈向研究时代
01:29:54
【官方双语】Andrej Karpathy: 我们是在召唤鬼魂,不是在造动物
02:22:09
【官方双语】Richard Sutton: 强化学习之父认为大语言模型是死路一条
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Dylan Patel: 扩展 AI 算力的头号瓶颈
02:28:04
Ryan Greenblatt: 人类级AI可能在2032年前造出失控增长的超级智能
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Reiner Pope: 大语言模型到底是如何训练和推理的
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Grant Sanderson (3Blue1Brown): AI证伪了一个数学猜想,然后呢?
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Elon Musk: 36个月后,部署AI最便宜的地方将是太空
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Dylan Patel: 每一股力量都在朝着集中化狂奔而去
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芯片设计:从最底层讲起丨Reiner Pope
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这也许是我们能得到的最清晰的一次警示 | Ajeya Cotra
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青铜时代的剧变、尼安德特人之谜、农业的突然扩散 | David Reich
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AI研究员激辩我们离递归式自我改进还有多远
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几百名西班牙士兵,如何掀翻两大帝国?| Si Sheppard
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