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

B2उच्च-मध्यम17 सितंबर 20261 घंटा 20 मिनट
  • इंटरव्यू
  • प्रौद्योगिकी

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...

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प्लेयर खुलता है: पूरा ट्रांसक्रिप्ट, हर शब्द क्लिक करने योग्य, अनुवाद और फ़्लैशकार्ड के साथ।

आज़माएँ: किसी भी शब्द पर टैप करें

इस एपिसोड की शुरुआत के असली वाक्य। हर शब्द पर उसका स्तर दिखाया गया है।

वाक्य 2 / 12 · 0:04

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

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

यह वाक्य सुनें

किसी शब्द पर टैप करें और उसका अर्थ अपनी भाषा में देखें।

क्या आप ये शब्द जानते हैं?

इस एपिसोड के 8 कठिन शब्द। किसी पर टैप करके अर्थ देखें, फिर उसे चिह्नित करें।

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

कुछ शब्द चिह्नित करें, हम बताएँगे कि यह एपिसोड आपके स्तर से कितना मेल खाता है।

क्या यह एपिसोड आपके लिए सही है?

B2

B2 · उच्च-मध्यम

अगर आप टीवी समाचार पहले से समझते हैं तो आरामदायक

A1 22%A2 33%B1 24%B2 16%C1 5%
  • 79% शब्द B1 या उससे आसान हैं।
  • प्रति मिनट 189 शब्द: स्वाभाविक, काफ़ी तेज़ बोली।
  • पूरे एपिसोड में 329 कठिन शब्द (B2 और ऊपर)।

प्रतिलेख

एपिसोड की शुरुआत। पूरा ट्रांसक्रिप्ट प्लेयर में है।

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.

यह थी शुरुआत। बाक़ी एपिसोड (79 मिनट) प्लेयर में है: हर शब्द क्लिक करने योग्य, अनुवाद, सहेजे गए शब्दों और फ़्लैशकार्ड के साथ।

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