AI 解过的最难问题：DeepMind CEO 访谈 The Hardest Problem AI Ever Solved, with Google DeepMind CEO
Demis Hassabis 2026-03-05 在伦敦接受 Cleo Abram 访谈（4 月 7 日发布）。他把蛋白质折叠称作生物学版费马大定理：从一维氨基酸序列预测三维结构。AlphaFold 不只准，而且几秒就能折好；…
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黄仁勋：4 万亿美元的英伟达与 AI 革命 Jensen Huang: NVIDIA - The $4 Trillion Company & the AI Revolution | Lex Fridman Podcast #494
英伟达 CEO 黄仁勋对 Lex Fridman 说，问题已经装不进一块 GPU，必须把算法、模型、数据、管线全部切开，做机架级「极限共设计」。他仍相信缩放律，而且现在有四条：预训练、后训练、测试时（推理即思考）、智能体缩放；循环最后会回到算力。…
Karpathy：代码智能体、AutoResearch 与循环时代 Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI
Andrej Karpathy 对 Sarah Guo（No Priors）说：2025 年 12 月他从自己写代码变成几乎全部交给智能体，觉得陷入「AI 精神病」——不是能力不够，是 skill issue。…
达里奥·阿莫代：我们已接近指数增长的尽头 Dario Amodei — “We are near the end of the exponential”
Anthropic CEO 达里奥·阿莫代对 Dwarkesh Patel 说，底层技术的指数大致按他预期推进：模型从「聪明高中生」走到「聪明大学生」，再到开始做博士和专业工作，代码方向甚至走得更远。…
2026 年 AI 现状：大模型、编程、缩放律与 AGI State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI | Lex Fridman Podcast #490
Lex Fridman 与 Ai2 后训练负责人 Nathan Lambert、从零实现大模型的作者 Sebastian Raschka 盘点 2026 年初的 AI 现状。…