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169 条 AI 核心主题视频 · AI 翻译，未经编辑审核。五站路径与本周精选仍只使用编辑精选。
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David Silver 强化学习课程第1讲：强化学习导论
Google DeepMind · 9 位 HN 网友推荐David Silver 介绍强化学习及基本概念，课程沿 Sutton 与 Barto 的教材展开。
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George Hotz 谈 Comma.ai、openpilot 与自动驾驶
Lex Fridman · 7 位 HN 网友推荐访谈 Comma.ai 创始人 George Hotz，讨论 openpilot、自动驾驶与 AI。
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AGI 的火花：GPT-4 早期实验
Sebastien Bubeck · 7 位 HN 网友推荐Sebastien Bubeck 展示 GPT-4 早期实验，讨论人工智能是否已到来，包含绘制独角兽的案例。
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Veritasium：人人对AI与学习的误解——Derek Muller解说
Perimeter Institute for Theoretical Physics · 6 位 HN 网友推荐Derek Muller 借技术史与认知科学，主张学习仍需要费力的重复练习。
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Joscha Bach 谈人工意识与现实的本质
Lex Fridman · 6 位 HN 网友推荐Lex Fridman 与 Joscha Bach 讨论人工意识、心智、智能及现实可能被模拟的观点。
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AI为什么会想做坏事？工具性趋同
Robert Miles AI Safety · 6 位 HN 网友推荐Robert Miles 解释不同目标的 AGI 为何可能都追求自保和资源等子目标。
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George Hotz：破解模拟、用神经网络学习驾驶
Lex Fridman · 6 位 HN 网友推荐访谈 George Hotz，涉及自动驾驶、加密货币、GPT-3、永生及读书等话题。
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机器学习食谱第一集：Hello World
Google for Developers · 6 位 HN 网友推荐Google 系列从机器学习概念入手，用约六行 scikit-learn 代码构建监督分类器。
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智能与愚蠢：正交论题
Robert Miles AI Safety · 6 位 HN 网友推荐Robert Miles 区分智能与目标，说明高度智能也可能追求人类难以认同的目标。
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Martin Görner：TensorFlow与深度学习——无需博士学位
Devoxx · 6 位 HN 网友推荐Martin Görner 从 MNIST 网络讲到架构选择，并解释如何诊断网络无法训练的问题。
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Uppestcase 与 Lowestcase：比大写还大写、比小写还小写的字母〔derp learning 进展〕
suckerpinch · 5 位 HN 网友推荐tom7 的幽默研究用机器学习探索更“大写”与更“小写”的字形，并配有字体和论文。
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为什么不把 AGI 看成一家公司？
Robert Miles AI Safety · 5 位 HN 网友推荐Robert Miles 探讨公司与超级智能的类比，强调员工能力等限制会影响 AI 安全讨论。
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GDC 2018：John McDonald（Valve）——用深度学习打击CS:GO作弊
max4warn · 5 位 HN 网友推荐John McDonald 介绍 VACNet，说明人工审核案例如何训练模型、模型如何辅助人工管理。
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Robocalypse Now（机器人末日）：用深度学习打击《反恐精英：全球攻势》作弊
GDC Festival of Gaming · 5 位 HN 网友推荐Valve 的 John McDonald 介绍 VACnet 如何用人工审核回放训练，并交人工确认输出。
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Slaughterbots（杀戮机器人）
Stop Autonomous Weapons · 4 位 HN 网友推荐Stuart Russell 支持的虚构短片描绘利用人脸识别暗杀的无人机蜂群，倡议禁止自主武器。
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LSTM 已死，Transformer 长存！
Seattle Applied Deep Learning · 4 位 HN 网友推荐Leo Dirac 回顾词袋、RNN与LSTM，深入多头自注意力、位置编码与示例代码。
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CVPR 2021 WAD主题演讲——Andrej Karpathy（Tesla）
WAD at CVPR · 4 位 HN 网友推荐Karpathy 讲解 Autopilot 神经网络、转向纯视觉的原因，以及视觉深度估计。
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Karpathy：Tesla 全自动驾驶中的 AI
Matroid · 4 位 HN 网友推荐Karpathy 在2020年介绍 Tesla 的视觉神经网络、车队数据收集及以网络替换传统代码。
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Attention Is All You Need（注意力就是你所需要的一切）
Yannic Kilcher · 4 位 HN 网友推荐Yannic Kilcher 讲解 Transformer 论文的注意力架构与机器翻译实验结果。
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Douglas Lenat：Cyc与破解AI常识推理的探索
Lex Fridman · 3 位 HN 网友推荐Lex Fridman 与 Cyc 创始人 Douglas Lenat 讨论常识编码、符号 AI 及其与神经网络的互补。
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Infinite Mario AI：长关卡
Robin Baumgarten · 3 位 HN 网友推荐Robin Baumgarten 的程序用 A* 寻路玩马里奥，路径随障碍更新，只使用屏幕信息。
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动漫版石头、剪刀、布
Corridor Digital · 3 位 HN 网友推荐Corridor Digital 用 Stable Diffusion 等工具制作动漫短片，展示 AI 辅助动画。
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AI会胜过人类智能吗？与“AI教父”Geoffrey Hinton对谈
The Royal Institution · 3 位 HN 网友推荐Hinton 在2025年讨论 AI 从生物智能学到了什么，介绍神经网络及其与语言使用的联系。
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George Hotz：Comma AI 的自动驾驶经验
FunctionalTV · 3 位 HN 网友推荐George Hotz 在2017年演讲中讨论驾驶的定义，并批评常见自动驾驶方案。
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AI 安全是“帕斯卡式勒索”吗？
Robert Miles AI Safety · 3 位 HN 网友推荐Robert Miles 讨论 AI 风险是否依赖极小概率与巨大回报，并提出反驳。
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Waymo工程总监Sacha Arnoud——MIT自动驾驶汽车
Lex Fridman · 3 位 HN 网友推荐Waymo 工程负责人 Sacha Arnoud 在 MIT 课程中介绍深度学习应用及棘手路况处理。
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深度学习自然语言处理：第一讲
Stanford University School of Engineering · 3 位 HN 网友推荐斯坦福课程介绍 NLP 与词向量，涵盖 SVD、skip-gram、CBOW 和 word2vec。
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CS480/680第19讲：注意力与Transformer网络
Pascal Poupart · 3 位 HN 网友推荐Pascal Poupart 在大学课程中，用黑板讲解注意力机制与 Transformer 网络。
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通过奖励建模训练AI，无需编写奖励函数
Robert Miles AI Safety · 3 位 HN 网友推荐Robert Miles 介绍让 AI 从人类偏好比较中学习奖励，并讲解相关强化学习论文。
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Ali Rahimi 在 NIPS 2017 的获奖演讲
ObservantVids · 3 位 HN 网友推荐Ali Rahimi 批评机器学习像炼金术般有效却缺少理解，呼吁更严格的研究。
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Stable Diffusion 背后的人
Yannic Kilcher · 3 位 HN 网友推荐访谈 Stability AI 创始人 Emad Mostaque，讨论资金、算力、使命及有害输出。
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神经网络揭秘（一）：数据与架构
Welch Labs · 3 位 HN 网友推荐Welch Labs 介绍 Python 神经网络系列，先讲数据与架构，后续再到前传、梯度和反传。
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Andrej Karpathy：Tesla AI、自动驾驶、Optimus、外星人与AGI
Lex Fridman · 3 位 HN 网友推荐Karpathy 与 Lex Fridman 讨论自动驾驶、Optimus、Transformer、AGI 及工作经历。
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我们需要注意力吗？用于NLP的线性RNN与状态空间模型（SSM）
Sasha Rush · 3 位 HN 网友推荐Sasha Rush 回顾作为注意力替代的线性 RNN 与状态空间模型，演讲早于 Mamba。
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GPT-4chan：这就是有史以来最糟糕的AI
Yannic Kilcher · 3 位 HN 网友推荐Yannic Kilcher 讲述用4chan数据训练语言模型并让其发帖的实验、评估及伦理争议。
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