Terence Tao và Lex Fridman thảo luận sâu về các vấn đề toán học khó khăn như giả thuyết Poincaré của Perelman, song nguyên tố, Collatz, và P vs NP, nhấn mạnh sự phức tạp và vai trò của công cụ như dòng chảy Ricci. Họ khám phá cách đối phó thất bại bằng kiên trì, chuyển hướng, và hợp tác, đồng thời chia sẻ lời khuyên cho thanh niên: thử nghiệm linh hoạt, sử dụng công cụ như YouTube, và tập trung vào tiến bộ tập thể. Từ Fields Medal đến Andrew Wiles, cuộc trò chuyện truyền cảm hứng về sự sáng tạo và vai trò của AI trong toán học.

Trong cuộc trò chuyện, Terence Tao và Lex Fridman khám phá các vấn đề khó khăn nhất trong toán học và vật lý, từ lý thuyết vạn vật đến thuyết tương đối tổng quát, nhấn mạnh vai trò của toán học trong việc thống nhất khoa học và giải quyết thách thức như cơ học lượng tử. Họ thảo luận về cách tiếp cận vấn đề qua hợp tác, sử dụng công cụ như Lean và AI (ví dụ: AlphaProof của DeepMind), giúp tự động hóa chứng minh và nâng cao hiệu quả, dù vẫn tồn tại hạn chế như thiếu dữ liệu huấn luyện chất lượng. Tao chia sẻ kinh nghiệm cá nhân, từ phong cách làm việc truyền thống đến tích hợp công nghệ, dự đoán AI sẽ hỗ trợ lớn nhưng không thay thế hoàn toàn con người, mang lại hy vọng cho tương lai toán học và vật lý.

Trong cuộc trò chuyện podcast, Terence Tao, một nhà toán học lỗi lạc, thảo luận sâu về các vấn đề khó khăn nhất trong toán học và vật lý, bao gồm giả thuyết Riemann, phương trình Navier-Stokes và trò chơi Cuộc sống. Ông khám phá sự kết nối giữa cấu trúc và ngẫu nhiên, vai trò của vô cực, và sự khác biệt giữa toán học (dựa trên giả thuyết) với vật lý (dựa trên quan sát). Tao nhấn mạnh tính ứng dụng thực tế, như mô hình chất lỏng và AI, đồng thời chia sẻ về vẻ đẹp của toán học qua các ví dụ lịch sử và cá nhân. Lex Fridman đặt câu hỏi để làm rõ các khái niệm, dẫn đến thảo luận về tương lai của AI và rủi ro hệ thống, nhấn mạnh sự đa dạng và kết nối giữa các lĩnh vực.

Trong cuộc phỏng vấn này, Cleo Abram giới thiệu cuộc trò chuyện với Jensen Huang, người sáng lập NVIDIA, tập trung vào hành trình phát triển GPU từ lĩnh vực game đến cách mạng AI qua các đột phá như CUDA và AlexNet. Huang chia sẻ về niềm tin cốt lõi của NVIDIA trong tính toán tăng tốc, ứng dụng AI trong robotics, mô phỏng vật lý qua Omniverse và Cosmos, cũng như các thách thức như rủi ro an toàn, hạn chế năng lượng, và cách thiết kế chip cho các ứng dụng cụ thể. Ông vẽ nên tầm nhìn 10 năm với robot phổ biến, AI trao quyền cá nhân, và lời khuyên về việc thích nghi với công nghệ để nâng cao công việc, nhấn mạnh tác động tích cực đến giáo dục, y tế và cuộc sống hàng ngày.

Terrence Tao thảo luận sâu về tiềm năng của AI trong khoa học và toán học, nhấn mạnh rằng dù không phải phép màu, AI có thể tăng tốc các quá trình như thiết kế thuốc và mô hình khí hậu, đồng thời giảm lỗi qua kiểm chứng độc lập. Ông cảnh báo về rủi ro trong lĩnh vực y tế và tài chính nếu không có biện pháp an toàn, và so sánh AI với công cụ hỗ trợ chứng minh như Lean, giúp tự động hóa công việc lặp lại và thúc đẩy hợp tác. Po-Shen Loh dẫn dắt cuộc trò chuyện, đặt câu hỏi về động lực của Tao, lợi ích của AI so với trí tuệ con người, và tương lai của toán học trong kỷ nguyên AI, với Tao lạc quan về sự đổi mới và hợp tác liên ngành.

Andrej Karpathy hào hứng thảo luận về sự tiến hóa của phần mềm từ 1.0 đến 3.0, nhấn mạnh vai trò của AI và LLMs trong lập trình hiện đại. Ông so sánh LLMs với tiện ích điện, fab và hệ điều hành, khám phá tâm lý của chúng với kiến thức siêu phàm nhưng cũng có hạn chế như ảo giác. Thông qua ví dụ từ Tesla Autopilot và công cụ như Cursor, ông khuyến khích phát triển ứng dụng bán tự chủ, nhấn mạnh sự hợp tác giữa con người và AI để tránh rủi ro, đồng thời dự đoán tương lai sáng sủa với 'vibe coding' và hạ tầng kỹ thuật số mới, nơi mọi người đều có thể tham gia lập trình dễ dàng.

Trong cuộc phỏng vấn với Jake Humphrey, Carlos Sainz chia sẻ chi tiết về hành trình cá nhân đầy thử thách, từ cú sốc bị Ferrari sa thải đến quyết định gia nhập Williams vì sự chân thành của lãnh đạo như James Vowles. Anh thảo luận về các khó khăn như phẫu thuật ruột thừa, cách duy trì chuyên nghiệp, mối quan hệ đồng đội với Max Verstappen và Alex Albon, cũng như bài học về sự kiên cường, đam mê, và tầm quan trọng của môi trường đội nhóm tích cực để đạt thành công trong Formula 1, đồng thời cân bằng giữa sự nghiệp và cuộc sống cá nhân.

Trong buổi trò chuyện, Ylli Bajraktari và Jensen Huang khám phá hành trình cá nhân của Jensen, sự phát triển AI từ AlexNet qua các làn sóng nhận thức, sinh sản đến lý luận, tác động đến cơ sở hạ tầng, ngành công nghiệp và năng lượng, ảnh hưởng đến việc làm với sức mạnh bình đẳng hóa, lợi thế công nghệ Mỹ, cạnh tranh với Trung Quốc, và sự tự tin chiến lược của Mỹ.

Trong buổi trò chuyện tại VB Transform 2025, Matt Marshall và Andrew Ng thảo luận về AI agentic. Andrew giải thích khái niệm, lịch sử và lợi ích của nó so với AGI, nhấn mạnh quy trình lặp lại cho doanh nghiệp. Họ khám phá vai trò của mô hình suy luận mới, ví dụ ứng dụng như phân tích pháp lý, y tế. Thảo luận MCP như tiêu chuẩn kết nối dữ liệu, công cụ trích xuất tài liệu của Landing AI xử lý PDF hiệu quả. Nhấn mạnh đánh giá, observability, thách thức tài năng, tốc độ thực hiện và học code để tăng năng suất. Buổi nói kết thúc với lời cảm ơn.

Elon Musk trình bày cập nhật Neuralink hè 2025, nhấn mạnh tiến bộ tuyệt vời trong nâng cao khả năng con người và hiểu ý thức từ Big Bang đến nay. Neuralink giải quyết chấn thương não, cột sống dần dần dưới giám sát quy định, tăng băng thông não-máy từ bit đến gigabit, cho phép thần giao cách cảm. Ông giải thích suy nghĩ nén thành biểu tượng, giao tiếp hiện tại hạn chế; Neuralink tăng tốc độ hàng triệu lần, bắt đầu giảm đau khổ thần kinh. Sản phẩm Telepathy điều khiển máy bằng suy nghĩ, Blindsight khôi phục thị giác siêu nhân. Neuralink tích hợp lớp suy nghĩ kỹ thuật số bên cạnh bản năng và vỏ não, giảm rủi ro AI, cải thiện con người là cyborg. Mục tiêu thu hút tài năng cho công ty tài trợ tốt.