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"Eye on A.I." 是一档双周播客节目，由长期担任《纽约时报》记者的 Craig S. Smith 主持。在每一集中，Craig 都会与在人工智能领域产生影响的人们交谈。该播客的目的是将渐进的进步置于更广阔的背景中，并考虑发展中的技术的全球影响。人工智能即将改变你的世界，所以请留意。
主持人Craig是纽时多年资深记者，现美国国家人工智能安全委员会（NSCAI）特别雇员。最新一期嘉宾 ILYA SUTSKEVER (openAI 首席科学家+ChatGPT之父），访谈质量非常之高。这个AI播客经营了5年，早早领先于这波热潮，还有一份双周 research newsletter。
Eye on AI 访谈过的嘉宾除了 深度学习三巨头里的Geoff Hiton和杨立昆。 «计算机体系架构»作者、图灵奖得主和 TPU开创者 David Patterson， 还有大量一线AI研究者和相关领域学者，涉及了AI会影响的当下及未来的方方面面。
播客节目列表：
- Connor Leahy 揭示AI的黑暗面
- Aidan Gomez 论AI语言模型如何塑造未来
- Sina Kian 在AI与机器学习革命中重新定义隐私
- Pascal Weinberger 利用生成式AI提升创造力和生产力
- Noam Chomsky 解读人类大脑与神经网络
- Clemens Mewald 重新定义人工智能和GPT-4的边界
- Yoshua Bengio 解剖AI灭绝威胁
- Alexandra Geese 解密欧洲及其他地区的AI监管
- Mathew Lodge 探索AI中的大型语言模型的未来
- Andrew Ng 探索人工智能的潜力与威胁
- Scott Downes 探索AI和大型语言模型的语言
- Michael Jordan 深度学习如何彻底改变各行各业
- Alex Zhavoronkov 解开AI在制药中的关键作用
- Diaa El All 探讨AI如何永远改变音乐
- Raul Martynek 探讨AI将如何永远改变数据中心
- Dan O'Connell 探讨AI如何颠覆商业通信
- Dmitry Shapiro 使用无代码AI突破壁垒
- Isabelle Guyon 探索AI和支持向量机的未来
- Peter Voss 揭示人工通用智能的未来
- Arjun Subramonian 探索AI、多样性和伦理的交集
- Scott Aaronson 揭示量子计算的真相
- Matt Hicks 红帽CEO谈开源、Linux和AI革命
- Riley McComrack Digimarc的CEO谈AI时代的数字水印
- Viren Jain 谈谷歌AI如何引领脑图研究
- Yilun Du AI辩论、强化学习和生成模型的力量
- Ahmed Imtiaz 探讨AI生成模型、模型自噬障碍和开源挑战
- Alex Klein 探讨AI如何引领音乐产业的下一波浪潮
- Yann LeCun 论世界模型、AI威胁和开源
- Asa Cooper 我们如何知道AI是否在欺骗我们
- Alex Kendall 探讨AI驾驶技术的现状
- Ed Anuff 探讨AI在数据管理中的角色
- Sal Khan 论AI如何革命教育
- Alex Wiltschko 从分子到记忆及AI嗅觉检测的方法
- Gordon Crovitz AI是否会传播虚假信息和假新闻
- Karen Hao 直击OpenAI的动荡历程
- Connor Leahy 论AI集权的未述风险
- Peter Chen 构建AI驱动的未来机器人
- Atul Deo 亚马逊生成式AI的未来
- Harut Martirosyan 探讨亚美尼亚AI崛起背后的秘密
- Vasi Philomin 深入探讨亚马逊AI突破的幕后
- Rem Darbinyan 探讨亚美尼亚科技革命与AI初创企业的崛起
- Hrant Khachatrian 深入探讨AI研究的突破与挑战
- Andy Hock 探讨AI将如何革命化我们的商业运作
- Itamar Arel 语音AI是否是客户服务的未来
- Matt Powell 探讨AI对安全和监控的影响
- Ian Bremmer 探讨如何为一个更安全的未来监管AI
- Guillermo Rauch 如何利用AI改进网络开发
- Richard Sutton 论通过强化学习追求AGI
- Anna Marie Wagner 论AI在合成生物学中的应用
- Cristóbal Valenzuela AI能否革命化我们的艺术创作方式
- Vincent Vanhoucke AI如何助力机器人技术的进步
- Tianmin Shu 世界模型如何塑造AI的未来
- Aravind Srinivas 通过Perplexity AI革命化搜索
- Sergey Levine 解码AI在机器人技术中的演变
- Björn Ommer 稳定扩散的创造者解释扩散模型
- Terry Sejnowski 论将人类发展原则整合到AI模型中
- Ylli Bajraktari AI与国家安全——与中国的竞赛
- Thomas Lah 探讨技术企业中AI采用的未来
- Nick Bostrom 探讨在AI可以为我们做一切的世界中的生命意义
- Dragomir Anguelov AI和机器学习在Waymo自动驾驶汽车中的作用
- Will Falcon Lightning Studio，一个供AI开发者使用的iOS
- André van Schaik 用1000亿个神经元构建一个人工大脑
- Damon Rasheed & Saurabh Jain 使用Opyl的Trialkey.ai实现高达90%的药物临床试验结果预测准确性
- Ronen Dar 通过Runai最大化AI的GPU利用率
- Mohamed Elgendy 使用Kolena进行生成式AI模型的系统化测试
- Edward Balassanian AI音乐的进化
- Rahul Sonwalkar 探讨AI驱动的代码生成的未来
- Peter Cousins 用AI打击金融犯罪
- Jonathan Gillham 探讨Originality AI的检测技术——是AI还是人类
- Lukas Biewald 如何通过Weights and Biases超充机器学习
- Itamar Friedman 如何通过CodiumAI实现无错误代码
- 一个民主的AI联盟
- 一个国家级AI研究资源
- Adobe和AI
- AI与盟友——与北约和印度协调国家安全
- AI和国家安全——美国与中国对抗
- AI与心脏地带
- 与NASA的Steve Chien探讨AI在太空中的应用
- AI供应链优化
- AI战争游戏将如何影响军事学说——与Katharina McFarland
- 亚马逊的Astro
- 亚马逊的Rohit Prasad
- 亚马逊的Sagemaker
- Andrew Ng
- 自动化代码生成
- 百度
- Ben Goertzel
- Ben Sorscher 高效机器学习的数据修剪
- 生物数据作为国家力量的工具
- 为国家安全奠定AI基础
- Cade Metz 论《天才制造者》
- Cerebras
- Cognilytica
- 用AI创造新材料
- Danny Tobey 探讨法律与人工智能的交汇点
- 数据处理与Joe Hellerstein
- 伊拉克的深度学习
- DeepMind for Science，由Clear.ML赞助
- 为战士民主化AI
- Edo Liberty 使用向量嵌入解决ChatGPT幻觉
- 教育战士使用AI
- Enterra Solutions
- 第1集演示 - Jack Clark
- 第10集 - Pedro Domingos
- 第12集 - Samy Bengio和Yoshua Bengio
- 第13集 - Pieter Abbeel
- 第14集 - Sergey Levine
- 第15集 - Ken Church
- 第16集 - Trae Stephens 和 Brian Schimpf
- 第17集 - Yann Lecun
- 第18集 - Partha Talukdar
- 第19集 - Chelsea Finn
- 第2集演示 - Jack Clark
- 第20集 - John Platt
- 第22集 - Brendan McCord
- 第23集 - 使用Determined AI的AutoML
- 第24集 - 气候变化与AI
- 第25集 - Dawn Song
- 第26集 - Labelbox
- 第27集 - Eric Schmidt 和 Robert O. Work
- 第28集 - Aude Billard
- 第29集 - Daphne Koller
- 第3集 - Misha Bilenko
- 第30集 - AI中最有趣的三个趋势
- 第31集 - Terry Sejnowski
- 第32集 - Casimir Wierzynski
- 第33集 - Justin Gottschlich
- 第34集 - David Cox
- 第35集 - Irina Rish
- 第36集 - Vittorio Sebastiano
- 第37集 - Andrew Moore
- 第38集 - Jose-Marie Griffiths
- 第39集 - Katharina McFarland
- 第4集 - Kaifu Lee
- 第40集 - Jason Matheny
- 第41集 - Gilman Louie
- 第42集 - Eric Horvitz
- 第43集 - Pietro Perona
- 第44集 - Fei-Fei Li
- 第46集 - Qualcomm Technologies
- 第47集 - Talking Machines
- 第48集 - Mignon Clyburn
- 第5集 - Miles Brundage
- 第6集 - Julian Togelius
- 第7集 - Ben Rosman
- 第8集 - Bernhard Schölkopf 和 Matthias Bethge
- 第9集 - Liang Huang
- Eric Horvitz 论AI和盟友
- Eric Horvitz 论AI在国家安全中的伦理用途
- Geoff Hinton 探讨解码大脑学习的任务
- Geoffrey Hinton 解读前馈算法
- 让情报界跟上AI步伐
- Google为鸟类而设
- 谷歌的Kent Walker 论伦理AI
- Gilman Louie 论数字时代的大国竞争
- Ilya Sutskever GPT-4背后的主脑和AI的未来
- AI的知识产权保护
- Kaifu Lee 讲述我们的未来
- 大型语言模型和GPT-J
- 中将Michael S. Groen 论AI战争
- 让政府成为更好的AI客户
- Michael Kearns 谈隐私
- 使用ClearML的MLOps
- 使用Akkio的无代码
- 在政府中开辟AI职业道路和资助STEM教育
- Oriol Vinyals
- 与Snorkel AI的Alex Ratner 探讨程序化标签
- 谷歌的蛋白质注释
- 为AI未来重组国防部
- Rich Sutton 编辑版 V5-标准 01-01
- Riiid, AI教育的领导者
- Robert O. Work
- Seth Dobrin
- 为2023年设定舞台
- 与中将Jack Shanahan一起启动Project Maven
- 推动AI创新的步骤
- 合成数据
- Terry Sejnowski NeurIPS和AI的未来
- Jason Matheny 论AI出口控制难题
- Tom Siebel 论C3.AI
- 将AI从工具变成队友与Ken Ford
- 美国国防部2025年AI准备就绪
- VITAL 和 MINT
- WuDao 2.0 及其主创 Tang Jie
- XPRIZE 传送
- Yann LeCun 填补大型语言模型的空白
- Yoshua Bengio 和 Iulian Serban 论AI教育
- Yoshua Bengio 暂停更强大的AI模型及其对世界模型的工作