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来自 @爱可可-爱生活 的第一手AI快报，用最简单易懂的语言，带你直击最前沿的人工智能科研动态。无论你是科技小白，还是行业达人，这里都有你想知道的AI故事和未来趋势。跟着我们，轻松解锁人工智能的无限可能！ #人工智能 #科技前沿

  1. 11小時前

    [人人能懂] 从“笨办法”学习到“随身小抄”

    今天我们不聊模型又变大了多少，而是聊几个让AI变得更聪明、更高效的“巧思”。我们会看到，AI如何用“笨办法”打破人类专家的优化极限，又为什么一本精心准备的“错题本”却教不会它自我反思。接着，我们会探索如何用“名师点拨”和“随身小抄”让AI低成本地自我进化。最后，看看如何让AI裁判学会投出更“聪明”的一票，而不仅仅是少数服从多数。准备好了吗？让我们一起看看，这些最新论文是如何用“四两拨千斤”的智慧，刷新我们对人工智能的认知。 00:00:40 人工智能时代，还有“最优解”这回事吗？ 00:05:11 给AI上“错题本”，它就能学聪明吗？ 00:09:37 AI自学的终极秘诀：不是“题海战术”，而是“名师点拨” 00:13:43 AI太贵用不起？这里有个“随身小抄”的省钱妙计 00:20:13 AI当裁判，如何投出更聪明的一票？ 本期介绍的几篇论文： [LG] CUDA-L2: Surpassing cuBLAS Performance for Matrix Multiplication through Reinforcement Learning [DeepReinforce Team] https://arxiv.org/abs/2512.02551 --- [LG] Synthetic Error Injection Fails to Elicit Self-Correction In Language Models [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2512.02389 --- [LG] Guided Self-Evolving LLMs with Minimal Human Supervision [Tencent AI Lab in Seattle & Washington University in St. Louis] https://arxiv.org/abs/2512.02472 --- [LG] In-Context Distillation with Self-Consistency Cascades: A Simple, Training-Free Way to Reduce LLM Agent Costs [Stanford University & Reve] https://arxiv.org/abs/2512.02543 --- [LG] Distribution-Calibrated Inference time compute for Thinking LLM-as-a-Judge [Google & Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2512.03019

    28 分鐘

  2. 1日前

    [人人能懂] 为AI装上仪表盘、罗塞塔石碑与阅读眼镜

    当AI变得越来越强大，我们还能从哪些地方挖掘它的潜力呢？本期我们聚焦几篇思路极其巧妙的最新论文，它们不约而同地告诉我们：真正的飞跃，不一定来自更大的模型，而来自更聪明的工作方式。我们将一起探讨，AI如何学会为自己省下90%的训练开销，如何免费装上“直觉”来审时度势，又是如何通过“抓重点”实现一目十行。更重要的是，我们将看到科学家们如何努力为整个AI行业的发展，打造一把统一的“度量衡”。 00:00:38 AI调参省钱术：从“大力出奇迹”到“聪明省力气” 00:07:44 AI绘画，如何从“慢跑”变“冲刺”？ 00:13:11 给AI发展装上一个统一的度量衡 00:19:25 如何免费给AI装上“直觉”？ 00:24:56 AI“一目十行”的秘密：不靠算力，靠“会抓重点” 本期介绍的几篇论文： [LG] Efficient Hyperparameter Search for Non-Stationary Model Training [Google DeepMind & Google Research] https://arxiv.org/abs/2512.01258 --- [CV] Improved Mean Flows: On the Challenges of Fastforward Generative Models [CMU & THU & Adobe] https://arxiv.org/abs/2512.02012 --- [AI] A Rosetta Stone for AI Benchmarks [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2512.00193 --- [LG] ZIP-RC: Zero-overhead Inference-time Prediction of Reward and Cost for Adaptive and Interpretable Generation [UC Berkeley & MIT] https://arxiv.org/abs/2512.01457 --- [LG] Accelerating Large-Scale Reasoning Model Inference with Sparse Self-Speculative Decoding [UC Berkeley & MIT & University of Washington] https://arxiv.org/abs/2512.01278

    30 分鐘

  3. 2日前

    [人人能懂] 让AI学会内省、进化与断舍离

    你有没有想过，聪明的AI不只靠堆算力，更要靠高质量的思考方式？本期我们要聊的几篇最新论文，就为我们揭示了AI正在经历一场深刻的“认知升级”。我们将看到，AI如何像一个身处江湖的开源模型，用聪明的策略追赶顶尖高手；又如何进行哲学层面的“自我觉醒”，把自己看作世界的一部分来做出更优决策。我们还会探讨，AI怎样像武林高手一样边解决难题边“涨功夫”，甚至学会给自己的思维“断舍离”，用最少的步骤直达问题核心。准备好，我们马上进入AI的思考进化之旅。 00:00:41 AI江湖：开源大模型如何追赶“独孤求败”？ 00:06:34 AI的心智革命：当我成为世界的一部分 00:12:38 AI如何像高手一样，边解题边涨功夫？ 00:18:14 AI思考，也需要“断舍离” 00:22:58 如何让你的AI助手，思考速度提升三倍？ 本期介绍的几篇论文： [LG] DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models [DeepSeek-AI] https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/master/assets/paper.pdf --- [LG] Embedded Universal Predictive Intelligence: a coherent framework for multi-agent learning [Google] https://arxiv.org/abs/2511.22226 --- [LG] ThetaEvolve: Test-time Learning on Open Problems [Microsoft & University of Washington] https://arxiv.org/abs/2511.23473 --- [LG] ORION: Teaching Language Models to Reason Efficiently in the Language of Thought [Harvard University & Hippocratic AI & MIT] https://arxiv.org/abs/2511.22891 --- [CL] Focused Chain-of-Thought: Efficient LLM Reasoning via Structured Input Information [FAR.AI & German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) & University of Kassel] https://arxiv.org/abs/2511.22176

    29 分鐘

  4. 3日前

    [人人能懂] 从“眼神”交流到“元宇宙”练兵

    如果AI团队开会只用“眼神”交流，会发生什么？本期节目，我们就来探索AI世界的奇妙新思路。我们将看到，驯服AI的秘诀，可能只是把一个“开关”换成“旋钮”，而让模型更聪明，也许只需给它一条“虚拟”的超宽车道。我们还会发现，机器人正从“打工仔”变身“修炼者”，而最顶尖的AI，甚至正在为它的同伴搭建一个“元宇宙”操场来练兵。让我们一起深入这些最新论文，看看智能的未来是如何被巧妙构想的。 00:00:37 AI开会，从此只用“眼神”交流 00:04:46 驯服AI：开关与旋钮的差别 00:09:21 AI大模型的新玩法：不花大钱，也能办大事 00:13:48 机器人不是在打工，是在“修炼” 00:18:41 AI练兵新思路：没有操场，咱就造个“元宇宙”操场 本期介绍的几篇论文： [CL] Latent Collaboration in Multi-Agent Systems [Princeton University & University of Illinois Urbana-Champaign] https://arxiv.org/abs/2511.20639 --- [LG] Soft Adaptive Policy Optimization [Qwen Team, Alibaba Inc.] https://arxiv.org/abs/2511.20347 --- [LG] Virtual Width Networks [ByteDance Seed] https://arxiv.org/abs/2511.11238 --- [RO] Robot-Powered Data Flywheels: Deploying Robots in the Wild for Continual Data Collection and Foundation Model Adaptation [Stanford University] https://arxiv.org/abs/2511.19647 --- [LG] Simulating Environments with Reasoning Models for Agent Training [University of Washington & Microsoft & CMU] https://arxiv.org/abs/2511.01824

    24 分鐘

  5. 4日前

    [人人能懂] 从学会走路，到打通游戏，再到过目不忘

    你有没有想过，AI的“开窍”瞬间，背后藏着什么样的秘密？这一期，我们将一口气解锁五篇最新论文，探讨AI智能的进化法则。我们会发现，为什么让AI的大脑长得“更高”而不是“更胖”，能让它学会体操一样的神操作；为什么“学得快”的AI画家比“学得久”的更有创造力；以及AI是如何通过自我复盘和深度研究，从一个模仿者，成长为能打通复杂游戏的通才。 00:00:33 人工智能的成长秘密：与其更胖，不如更高 00:04:46 AI画画，为什么“学得快”的比“学得久”的更聪明？ 00:09:32 不止是模仿：机器人如何学会自我迭代 00:14:42 AI上岗：我们是怎么教会它打通一款游戏的？ 00:20:44 你的大脑不是硬盘，而是搜索引擎 本期介绍的几篇论文： [LG] 1000 Layer Networks for Self-Supervised RL: Scaling Depth Can Enable New Goal-Reaching Capabilities [Princeton University] https://openreview.net/forum?id=s0JVsx3bx1 --- [LG] Why Diffusion Models Don't Memorize: The Role of Implicit Dynamical Regularization in Training [Université PSL] https://arxiv.org/abs/2505.17638 --- [LG] π∗0.6: a VLA That Learns From Experience [Physical Intelligence] https://arxiv.org/abs/2511.14759 --- [AI] Lumine: An Open Recipe for Building Generalist Agents in 3D Open Worlds [ByteDance Seed] https://arxiv.org/abs/2511.08892 --- [CL] General Agentic Memory Via Deep Research [Beijing Academy of Artificial Intelligence] https://arxiv.org/abs/2511.18423

    27 分鐘

  6. 5日前

    [人人能懂] 从自我审视、大脑协作到效率革命

    今天我们要探讨一个很有意思的问题：聪明的AI和“真正理解”的AI，中间到底隔着什么？本期节目，我们将通过几篇最新论文，一探究竟。我们会看到，AI如何从只会“猜答案”的学生，蜕变为懂得自我批判的“思考者”；也会发现，我们大脑理解语言的秘密，可能在于一个高效的“跨部门协作网络”。接着，我们会揭示AI如何通过巧妙的“团队分工”，同时实现速度与性能的飞跃；最后，我们将探讨一门被忽视的“老手艺”和一种让AI“一句话一句话思考”的新模式，它们或许是让AI真正懂你的关键。准备好了吗？让我们一起开启这场关于AI思考方式的深度探索之旅！ 00:00:47 从“猜对答案”到“讲清道理”：AI的一次认知飞跃 00:07:09 语言的“深加工”：你的大脑里藏着一个协作网络 00:12:14 既要马儿跑，又要马儿不吃草？AI世界里有个新答案 00:17:27 为什么你的AI总是不懂你？秘密藏在一门20年的老手艺里 00:23:32 大模型“一句话一句话”地思考，可能吗？ 本期介绍的几篇论文： [LG] DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning [DeepSeek-AI] https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2/blob/main/DeepSeekMath_V2.pdf --- [CL] What does it mean to understand language? [Harvard University & Georgia Institute of Technology & MIT] https://arxiv.org/abs/2511.19757 --- [CL] Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture [Kimi Team] https://arxiv.org/abs/2510.26692 --- [CL] Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering [SJTU & SII] https://arxiv.org/abs/2510.26493 --- [CL] Continuous Autoregressive Language Models [WeChat AI, Tencent Inc] https://arxiv.org/abs/2510.27688

    31 分鐘

  7. 6日前

    [人人能懂] 把AI打造成指挥家、极简主义者和刹车大师

    今天我们来聊聊AI如何学会“精打细算”：它既能像乐团指挥一样，用小模型撬动大任务，也能像个老练的棋手，知道什么时候该点到为止，不再过度思考。我们还会揭开AI成功的两个秘密：一个藏在摄像头无形的运动轨迹里，另一个则深植于它追求“极简”的算法内核。最后，我们会重新审视AI过去十年的万倍效率飞跃，看看这惊人的步究竟是来自无数小改进，还是几次决定性的“工业革命”。准备好了吗？让我们一起探索这些最新论文中反常识的迷人洞见。 00:00:40 聪明人的新思路：如何用小模型办成大事 00:05:26 不用看画面，如何“猜”出视频里发生了什么？ 00:09:54 AI万倍效率提升，原来只靠两件事？ 00:16:47 为什么AI这么神？一篇论文揭示了它的极简主义内核 00:22:34 AI学会了“点到为止”，这事儿为啥重要？

    29 分鐘

  8. 11月27日

    [人人能懂] 从养成通才、高效瘦身到精准遗忘

    我们都知道AI越来越强大，但你有没有想过，我们该如何让它跑得更快、更稳，甚至更“多才多艺”？本期节目，我们将一起探索几篇最新论文，看看科学家们是如何给AI的训练过程装上一个更稳健的导航系统，并揭开AI绘画高手背后“民间偏方”的科学原理。我们还会聊到，如何像培养一个“通才”一样，让一个AI同时学会两百件事。最后，我们将见证两种神奇的“魔法”：如何在没有数据的情况下给大模型高效“瘦身”，以及如何对一个黑箱模型进行精准的“微创手术”。 00:00:41 如何给AI装上一个更聪明的“导航系统” 00:05:19 AI绘画高手，背后藏着什么训练秘诀？ 00:11:06 AI通才养成记：如何让一个机器学会200件事？ 00:17:12 AI模型“瘦身”，如何做到无米之炊？ 00:25:14 给AI模型做微创手术，需要几步？ 本期介绍的几篇论文： [LG] ROOT: Robust Orthogonalized Optimizer for Neural Network Training   [Huawei Noah’s Ark Lab]   https://arxiv.org/abs/2511.20626  --- [LG] Demystifying Diffusion Objectives: Reweighted Losses are Better Variational Bounds   [Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2511.19664  --- [LG] Learning Massively Multitask World Models for Continuous Control   [University of California San Diego]   https://arxiv.org/abs/2511.19584  --- [LG] CafeQ: Calibration-free Quantization via Learned Transformations and Adaptive Rounding   [Google]   https://arxiv.org/abs/2511.19705  --- [LG] ModHiFi: Identifying High Fidelity predictive components for Model Modification   [CSA, IISc & HP Inc. AI Lab & Google]   https://arxiv.org/abs/2511.19566

    31 分鐘
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簡介

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資訊

  • 創作者
    fly51fly
  • 活躍年代
    2024年 - 2025年
  • 集數
    771
  • 年齡分級
    兒少適宜
  • 版權
    © @爱可可-爱生活
  • 節目網站
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