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Ep 44: Co-Founder of Together.AI Percy Liang on What’s Next in Research, Reaction to o1 and How AI will Change Simulation

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Percy Liang is a Stanford professor and co-founder of Together AI, driving some of the most critical advances in AI research.

Percy is also a trained classical pianist, which clearly influences the way he thinks about technology. We explored the evolution of AI from simple token prediction to autonomous agents capable of long-term problem-solving, the problem of interpretability, and the future of AI safety in complex, real-world systems.

[0:00] Intro

[0:46] Discussing OpenAI's O1 Model

[2:21] The Evolution of AI Agents

[3:27] Challenges and Benchmarks in AI

[4:38] Compatibility and Integration Issues

[6:17] The Future of AI Scaffolding

[10:05] Academia's Role in AI Research

[15:17] AI Safety and Holistic Approaches

[18:32] Regulation and Transparency in AI

[21:42] Generative Agents and Social Simulations

[29:14] The State of AI Evaluations

[32:07] Exploring Evaluation in Language Models

[35:13] The Challenge of Interpretability

[39:31] Innovations in Model Architectures

[43:18] The Future of Inference and Customization

[46:46] Milestones in AI Research and Reasoning

[49:43] Robotics and AI: The Road Ahead

[52:24] AI in Music: A Harmonious Future

[55:52] AI's Role in Education and Beyond

[56:30] Quickfire

[59:16] Jacob and Pat Debrief

With your co-hosts:

@jacobeffron

- Partner at Redpoint, Former PM Flatiron Health

@patrickachase

- Partner at Redpoint, Former ML Engineer LinkedIn

@ericabrescia

- Former COO Github, Founder Bitnami (acq’d by VMWare)

@jordan_segall

- Partner at Redpoint

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52 つのエピソード

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[0:46] Discussing OpenAI's O1 Model

[2:21] The Evolution of AI Agents

[3:27] Challenges and Benchmarks in AI

[4:38] Compatibility and Integration Issues

[6:17] The Future of AI Scaffolding

[10:05] Academia's Role in AI Research

[15:17] AI Safety and Holistic Approaches

[18:32] Regulation and Transparency in AI

[21:42] Generative Agents and Social Simulations

[29:14] The State of AI Evaluations

[32:07] Exploring Evaluation in Language Models

[35:13] The Challenge of Interpretability

[39:31] Innovations in Model Architectures

[43:18] The Future of Inference and Customization

[46:46] Milestones in AI Research and Reasoning

[49:43] Robotics and AI: The Road Ahead

[52:24] AI in Music: A Harmonious Future

[55:52] AI's Role in Education and Beyond

[56:30] Quickfire

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