Noam Brown – Agent swarms, alignment, & recursive self-improvement
Dwarkesh Podcast

Noam Brown – Agent swarms, alignment, & recursive self-improvement

B2فوق المتوسط17 سبتمبر 2026ساعة 20 دقيقة
  • مقابلة
  • التكنولوجيا

New episode with Noam Brown. We talk about multi-agent, Navier-Stokes, and what the current explosion of maths progress tells us about what happens once you automate AI research. And we also discuss how we will know if the models are actually aligned before we kick off RSI. Watch on YouTube; read the transcript. Sponsors * Jane Street has been interested in AI for a lot longer than you’d think, and not just for trading. In 2011, a full year before AlexNet and over a decade before ChatGPT launched, they hosted th...

تشغيل الحلقة

يفتح المشغّل: النص الكامل، وكل كلمة قابلة للنقر، مع الترجمة والبطاقات التعليمية.

جرّب: انقر أي كلمة

جمل حقيقية من بداية هذه الحلقة. كل كلمة معلَّمة بمستواها.

الجملة 2 من 12 · 0:04

Today, I'm chatting with Noam Brown, who is a researcher at OpenAI.

,

and now he's working on multi-agent systems.

استمع إلى هذه الجملة

انقر كلمة لترى معناها بلغتك.

هل تعرف هذه الكلمات؟

8 كلمات أصعب من هذه الحلقة. انقر أي كلمة لترى معناها، ثم ضع علامتك.

  • B20:04
  • C118:18
  • B229:04
  • B230:22
  • B249:34
  • B259:55
  • C166:48
  • B276:01

ضع علامة على بضع كلمات، وسنخبرك بمدى ملاءمة هذه الحلقة لمستواك.

هل تناسبك هذه الحلقة؟

B2

B2 · فوق المتوسط

مريحة إن كنت تتابع نشرات الأخبار

A1 22‎%‎A2 33‎%‎B1 24‎%‎B2 16‎%‎C1 5‎%‎
  • 79% من الكلمات في مستوى B1 أو أسهل.
  • 189 كلمة في الدقيقة: كلام طبيعي وسريع نسبيًا.
  • 329 كلمة أصعب (B2 فما فوق) في الحلقة كلها.

النص

بداية الحلقة. النص الكامل في المشغّل.

0:00

Today, I'm chatting with Noam Brown, who is a researcher at OpenAI. He was one of the foundational contributors to what became O1 in the reasoning models, and now he's working on multi-agent systems. Speaking of which, you guys announced last week that you solved one of the Millennium

0:15

Price problems with a system of 10,000 different AI agents that spent 130 billion tokens over 88 hours. One of the reasons I was interested in talking to you is I think you were in the first people maybe two or three years ago who was thinking about how the reasoning models would

0:32

allow us to see into the future because if you scale up inference compute, you can see what the base capabilities of the models will be a few years in the future. And I feel like you're in a similar position now to help us understand what future capabilities will look like given the enormous scaling of agent sizes that we can do right now.

كانت هذه بداية الحلقة. بقية الحلقة (79 دقيقة) في المشغّل: كل كلمة قابلة للنقر، مع الترجمة وحفظ الكلمات والبطاقات التعليمية.

تابع في المشغّل

تم إنشاؤه تلقائيًا من الصوت وقد يحتوي على أخطاء. الصوت ملك لناشره ويُشغَّل من خلاصته. يمكن لأصحاب الحقوق طلب الإزالة — سياسة حقوق النشر والإزالة