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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. HACE 13 H

    [人人能懂] 从团体赛、免费午餐到优雅忘记

    想不想知道，如何通过一场“团体赛”规则，治好AI“偏科”的毛病？又如何不花一分钱，只靠一个古老的“背包问题”，就让AI训练效率飙升40%？甚至，我们将看到一个天生“失明”的AI，如何在想象力测试中击败人类。本期节目，我们将从最新的几篇论文出发，揭示AI如何学会团队合作、聪明用钱，甚至掌握了“蒙眼思考”和“断舍离”的智慧。 00:00:32 AI训练指南：如何让你的“学霸”不偏科？ 00:05:50 AI训练的“免费午餐”：如何不花一分钱，让模型变得更聪明？ 00:11:57 从“一指禅”到“组合拳”：AI学习的升级之路 00:16:54 AI的“心灵盲区”：它看不见，却想得更明白？ 00:21:19 AI的记忆难题：如何优雅地“断舍离”？ 本期介绍的几篇论文： [LG] Polychromic Objectives for Reinforcement Learning   [Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2509.25424  --- [LG] Knapsack RL: Unlocking Exploration of LLMs via Optimizing Budget Allocation   [ByteDance Seed & The Chinese University of Hong Kong]   https://arxiv.org/abs/2509.25849  --- [LG] Learning to Reason as Action Abstractions with Scalable Mid-Training RL   [Apple]   https://arxiv.org/abs/2509.25810  --- [LG] Artificial Phantasia: Evidence for Propositional Reasoning-Based Mental Imagery in Large Language Models   [Northeastern University]   https://arxiv.org/abs/2509.23108  --- [LG] Expected Attention: KV Cache Compression by Estimating Attention from Future Queries Distribution   [NVIDIA & Sapienza University of Rome]   https://arxiv.org/abs/2510.00636

    26 min

  2. HACE 1 DÍA

    [AI评论] 大模型是“死胡同”吗？

    当所有人都在谈论AGI的黎明时，为何两位图灵奖得主却预警“前方是死胡同”？ 是技术见顶的丧钟，还是范式革命的前奏？ 本期节目，我将为你拨开AI的重重迷雾。从鹦鹉学舌到猫的直觉，他用最通俗的类比，拆解最前沿的技术争论。 与其焦虑“AI会不会取代我”，不如思考“我该站在哪里迎接下一波浪潮”。这不是一份悲观的预言，而是一张穿越技术周期的清醒地图。 加入「AI评论」，与我一起，站在浪潮之巅，看清未来十年。

    11 min

  3. HACE 1 DÍA

    [人人能懂] 从大脑设计图、全局一致性到随机探索的价值

    这一期，我们将一起探索AI的“大脑”有没有可能像一张能被看懂的设计图，并看看AI如何反过来帮我们给维基百科“捉虫”。接着，我们会聊聊当AI“人多力量大”时，如何聪明地选出最佳方案，以及机器人模仿人类动作时，到底什么才是精髓。最后，一个颠覆性的发现会告诉我们：训练AI解题高手，最“笨”的方法有时竟然是最好的方法。 00:00:31 AI的“大脑”长啥样？一份来自未来的设计图 00:06:05 维基百科这位“巨人”，也会自己打自己吗？ 00:10:22 人多不一定力量大，除非你懂得怎么选 00:14:43 机器人模仿秀：差的那口气，终于有人补上了 00:20:22 高手之路：有时，“最笨”的方法就是最好的方法 本期介绍的几篇论文： [LG] The Dragon Hatchling: The Missing Link between the Transformer and Models of the Brain   [Pathway]   https://arxiv.org/abs/2509.26507   --- [CL] Detecting Corpus-Level Knowledge Inconsistencies in Wikipedia with Large Language Models   [Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2509.23233   --- [LG] The Unreasonable Effectiveness of Scaling Agents for Computer Use   [Simular Research]   https://arxiv.org/abs/2510.02250   --- [RO] OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction   [Amazon FAR]   https://arxiv.org/abs/2509.26633   --- [LG] Random Policy Valuation is Enough for LLM Reasoning with Verifiable Rewards   [Hong Kong University of Science and Technology & Kuaishou Technology]   https://arxiv.org/abs/2509.24981

    26 min

  4. HACE 2 DÍAS

    [AI评论] Sora如何改变创作生态？

    当皮卡丘在日本用户生成的视频里拯救世界，任天堂该震怒还是庆祝？当好莱坞的IP成为人人可用的“颜料”，电影的未来是被颠覆还是被重塑？ Sora带来的不仅是视觉奇观，更是一场深刻的文化生产关系革命。Sam Altman抛出的“IP分成”模式，是AI向版权巨头递出的橄榄枝，还是打开了潘多拉的魔盒？ 本期节目，我将与你一起： 穿越历史：回顾从印刷术到Napster，版权与技术那场持续百年的“猫鼠游戏”。 拆解模式：深入剖析OpenAI的“阳谋”，看版权如何从防御的“护城河”，变成创造价值的“发电厂”。 预见未来：我们正在从“知识社会”大步迈入“想象力社会”。在这个新世界，你我的价值坐标将如何重新定义？这不只是一次商业模式的探讨，更是一次关于未来创造力、价值和所有权的思想实验。Sora不是终点，它只是平行世界电影院的开场哨。

    11 min

  5. HACE 2 DÍAS

    [人人能懂] 从打草稿、看地图到听取“少数派报告”

    你有没有想过，AI解决难题，是靠“刷题”蒙对答案，还是真的理解了过程？在本期节目中，我们将看到最新论文如何教会AI养成“打草稿”的思考习惯，又如何在没有标准答案时，学会倾听宝贵的“少数派声音”。让我们一起探索，AI如何从一个“会说话的机器”进化为一个真正的“思考者”。 00:00:29 AI如何学会思考？一个奖励机制的悄然革命 00:05:15 高手过招，如何不“钻牛角尖”？ 00:09:45 AI的集体智慧：当少数派报告比多数票更重要 00:15:11 AI换个思路看世界：当化学家扔掉“说明书”之后 00:21:15 好模型，不只看结果，更要看过程 本期介绍的几篇论文： [LG] RLP: Reinforcement as a Pretraining Objective   [NVIDIA & CMU]   https://arxiv.org/abs/2510.01265  --- [LG] RLAD: Training LLMs to Discover Abstractions for Solving Reasoning Problems   [CMU & Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2510.02263  --- [CL] RESTRAIN: From Spurious Votes to Signals -- Self-Driven RL with Self-Penalization   [Iowa State University & Meta & UW–Madison]   https://arxiv.org/abs/2510.02172  --- [LG] Transformers Discover Molecular Structure Without Graph Priors   [UC Berkeley]   https://arxiv.org/abs/2510.02259  --- [LG] Step-Aware Policy Optimization for Reasoning in Diffusion Large Language Models   [CMU]   https://arxiv.org/abs/2510.01544

    28 min

  6. HACE 3 DÍAS

    [AI评论] AI时代真正的“超能力”

    为什么在AI浪潮中，有些公司一夜崛起，有些巨头却步履蹒跚？ 为什么有的人能用AI飞速成长，有的人却只是多了个高级玩具？ 秘密，不在于你拥有多强的模型，而在于你迭代的速度有多快。 本期节目中，我将为你揭示： “快”的陷阱：为什么Facebook的“快速行动，打破陈规”如今不再适用？ 复利的魔力：迭代如何像投资一样，让你的认知和产品实现指数增长？ 估值的核心：为什么华尔街会为一家“快公司”给出惊人的溢价？这不仅是工程师的必修课，更是每个身处变革时代的人，都必须掌握的生存法则。跟上我的思路，一起修炼这项决定未来十年成败的“超能力”。

    11 min

  7. HACE 3 DÍAS

    [人人能懂] 从并行思考、结构化学习到认知解密

    想知道AI如何像开“诸葛亮会”一样解决难题，又为何连小学生的乘法都搞不定吗？本期节目，几篇最新的论文将带我们一窥AI大脑的内部运作：看它如何上演“分身思考”的头脑风暴，如何被我们的“偏见”变得无聊。更重要的是，我将告诉你一个解锁它隐藏创造力的简单“咒语”，并揭示为何在训练AI时，不能只看“平均分”。 00:00:29 让AI更聪明的秘密：不是想得更长，而是想得更巧 00:06:28 分身思考：AI的大脑里如何开一场头脑风暴 00:11:13 为什么聪明的AI，竟学不会小学生的乘法？ 00:18:03 为什么AI越来越无聊？换个问法，解锁它的隐藏技能 00:22:36 AI训练揭秘：你真的懂“平均”吗？ 本期介绍的几篇论文： [LG] Rethinking Thinking Tokens: LLMs as Improvement Operators   [Meta Superintelligence Labs & Anthropic]   https://arxiv.org/abs/2510.01123   --- [LG] Thoughtbubbles: an Unsupervised Method for Parallel Thinking in Latent Space   [Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2510.00219   --- [LG] Why Can't Transformers Learn Multiplication? Reverse-Engineering Reveals Long-Range Dependency Pitfalls   [University of Chicago & MIT & University of Waterloo]   https://arxiv.org/abs/2510.00184   --- [CL] Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity   [Northeastern University & Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2510.01171   [LG] Per-example gradients: a new frontier for understanding and improving optimizers   [Google Deepmind]   https://arxiv.org/abs/2510.00236   ---

    29 min

  8. HACE 4 DÍAS

    [AI评论] AI时代，请捍卫你“低效”的权利

    我们正生活在一个对“效率”和“优化”极度崇拜的时代。 当AI以前所未有的效率，为我们展示“产出”的极限时，我们每个人，都感到了前所未有的压力。我们开始用同样的逻辑审视自己，试图找到一套“自我优化”的完美公式。 一个关于“好奇心、想象力和行动力”的框架，应运而生，成为了许多人的座右铭。 本期节目，我想邀请你，对这个看似完美的公式，进行一次审慎的再思考。我们将探讨，这种对“效率”的追求，是否正在不自觉地，把我们引向一条“模仿机器”的道路？我们将重新发现，那些被我们视为“低效”的人类特质——比如无目的的漫游、不求结果的探索、超越经验的直觉——在AI时代，可能才是我们最宝贵的财富。 这期节目，目标不是提供一套新的“成功学”，而是希望与你一起，从“生产力”的焦虑中，回归“生命力”的喜悦。

    9 min
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