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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. قبل ٥ ساعات

    [AI评论] AI使用说明书2.0：为何你该把AI当成一名“实习生”？

    你不是用不好AI，你是“带不好”AI。 还在抱怨AI给的答案是“精致的垃圾”？ 也许，问题不在AI，而在你的“提问”方式。 本期节目将带你升级AI心智模型： 告别“自动售货机”： 为什么期待“一步到位”是使用AI的最大误区？ 拥抱“实习生模型”： 把AI当成一个天赋异禀的实习生来“管理”，才是高效协作的关键。 三把金钥匙： 高频互动、任务拆解、反馈闭环，解锁AI的真正潜力。 终极目标： 从“带实习生”到“建智能体”，将你的专家智慧封装和放大。别再当一个“提问者”，开始成为一个AI时代的“架构师”。 点击收听，获取你的《AI使用说明书2.0》。

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  2. قبل ١١ ساعة

    [人人能懂] 从乐高蓝图、视觉思考到决策梦之队

    你有没有想过，AI的“聪明”和我们的“聪明”，到底有什么不一样？本期节目，我们将一起探索AI如何用乐高一样的蓝图搭建软件帝国，如何识破只会考试的“高分低能”陷阱，又是如何扔掉专家地图、让“眼睛”学会思考，并最终用“精兵策略”做出更聪明的决策。准备好了吗？让我们从五篇最新的论文出发，一探AI智慧的边界。 00:00:31 软件世界的“乐高”说明书：从一句话到一个帝国  00:05:50 AI医生的“高分低能”陷阱：别被排行榜骗了 00:10:51 扔掉“专家地图”，AI也能走出一条新路 00:15:51 AI的下一场革命：当“眼睛”开始像“大脑”一样思考 00:21:18 从“人海战术”到“精兵策略”：让AI的每一次计算都花在刀刃上 本期介绍的几篇论文： [CL] RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation   [Microsoft]   https://arxiv.org/abs/2509.16198   --- [LG] The Illusion of Readiness: Stress Testing Large Frontier Models on Multimodal Medical Benchmarks   [Microsoft Research]   https://arxiv.org/abs/2509.18234   --- [LG] SimpleFold: Folding Proteins is Simpler than You Think   [Apple]   https://arxiv.org/abs/2509.18480   --- [LG] Video models are zero-shot learners and reasoners   [Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2509.20328   --- [LG] Best-of-∞ -- Asymptotic Performance of Test-Time Compute   [New York University & Institute of Science Tokyo & NEC Corporation]   https://arxiv.org/abs/2509.21091

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  3. قبل يوم واحد

    [人人能懂] 从数据纯度、反馈标尺到心智公理

    你是否想过，AI变聪明的速度，竟取决于数据里有多少“废话”？我们一句模糊的好评，又如何能变成让AI精准执行的指令？本期节目，我们将看到AI如何跳出经验的牢笼、自己悟出近道，并学会看人下菜碟，进化出因事而异的“情商”。我们甚至会揭示，洞察AI心思的终极难题，如何被巧妙地拆解成一道简单的计算题。准备好，和我一起探索这些最新论文背后的深刻智慧吧！ 00:00:35 AI变聪明的秘密：不是模型有多神，而是数据里有多少“废话” 00:06:32 AI训练的两难困境：要么说不清，要么管太窄 00:12:11 AI导航升级：如何用“笨”数据，教出“聪明”的活地图？ 00:18:03 AI的“情商”进化：怎么做到该一样时一样，该不同时不同？ 00:23:45 猜心思的最高境界：把它变成一道简单计算题 本期介绍的几篇论文： [LG] Scaling Laws are Redundancy Laws   [Georgia Institute of Technology]   https://arxiv.org/abs/2509.20721  --- [CL] RLBFF: Binary Flexible Feedback to bridge between Human Feedback & Verifiable Rewards   [NVIDIA]   https://arxiv.org/abs/2509.21319  --- [LG] Offline Goal-conditioned Reinforcement Learning with Quasimetric Representations   [UC Berkeley & Princeton University]   https://arxiv.org/abs/2509.20478  --- [CL] LLM Output Homogenization is Task Dependent   [FAIR at Meta]   https://arxiv.org/abs/2509.21267  --- [LG] Inverse Reinforcement Learning Using Just Classification and a Few Regressions   [University of Washington & Netflix]   https://arxiv.org/abs/2509.21172

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  4. قبل يومين

    [AI评论] AI的下一步：当“最强大脑”拥有了“物理世界的身躯”

    我们熟悉的AI，一直活在屏幕里。但现在，一场革命正在发生。 本期「AI评论」为你揭示AI的下一步进化——具身智能： 告别虚拟，拥抱现实： AI正从网络空间大举迁徙至物理世界，这是通往通用人工智能（AGI）的基石。 当“最强大脑”遇上“物理定律”： 揭秘驱动具身智能的两大核心引擎——多模态大语言模型 (MLLM) 与世界模型 (WM）。 “战略家”与“模拟大师”的联手： 一个精通语义推理与任务分解，另一个构建内部世界并预测未来。它们的结合，将创造出怎样的“新物种”？ 未来已来： 从能打扫房间的服务机器人，到深入险境的救援无人机，具身智能将如何颠覆我们的生活？这不是科幻，这是正在发生的工程学。 点击收听，让我们一同见证，当AI拥有身躯，一个怎样的未来正在向我们走来。

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  5. قبل يومين

    [人人能懂] 思考的价值、地图的力量、垃圾数据的代价

    想知道如何让AI的学习效率提升三倍吗？本期节目，我们将一起探索如何教AI学习“解题思路”而不只是答案。接着，我们会揭开一张能反向破解AI秘密的“数据地图”，并看看顶尖AI在被喂了“垃圾食品”后，是如何跌下神坛的。最后，我们将见证一位AI“宗师”如何指点“专家”，在浩瀚的基因宇宙中找到商业宝藏。准备好了吗？让我们一起出发！ 00:00:34 最好的学习资料，不只是答案，更是思路 00:06:02 AI侦探的新工具：不是靠蛮力，而是靠一张“地图” 00:12:19 喂AI“垃圾食品”，它会变得多“不靠谱”？ 00:17:28 在“基因宇宙”里，如何找到“买尿布就买啤酒”的秘密？ 本期介绍的几篇论文： [CL] Thinking Augmented Pre-training   [Microsoft Research]   https://arxiv.org/abs/2509.20186  --- [LG] Generative Model Inversion Through the Lens of the Manifold Hypothesis   [Hong Kong Baptist University]   https://arxiv.org/abs/2509.20177 --- [CL] How Much of Your Data Can Suck? Thresholds for Domain Performance and Emergent Misalignment in LLMs   [Invisible Technologies]   https://arxiv.org/abs/2509.19325 --- [LG] Discovering Association Rules in High-Dimensional Small Tabular Data   [University of Amsterdam & Amsterdam University Medical Center]   https://arxiv.org/abs/2509.20113

    ٢٣ من الدقائق

  6. قبل ٣ أيام

    [AI评论] 解开“AI Agent”的进化密码

    “Agent = 可泛化的自动化”。 这个简单的公式，为何能揭示，从简单脚本，到通用人工智能（AGI）的整部“进化简史”？ 本期「AI评论」为你揭示： 从“火车”到“越野车”： “自动化”与“智能体”，到底有什么本质区别？ “泛化”的魔力： AI如何，从一个“死记硬背”的工具，变为一个“举一反三”的伙伴？ 智能的坐标系： 我们今天的AI，处在这张“进化地图”的哪个位置？ AGI的终极路径： 通往“圣杯”的道路，到底在何方？这不是技术定义，这是理解AI未来的“第一性原理”。 点击收听，看懂AI这个“新物种”的“前世今生”。

    ٧ من الدقائق

  7. قبل ٣ أيام

    [人人能懂] 从失败步骤、异步流程到多路径融合

    我们总觉得AI变聪明，就是靠更多数据和更强算力，但今天我们要聊的几篇最新论文，揭示了另一条更聪明的捷径。我们将看到，顶尖的AI如何学会避免“走弯路”来提升思考质量，又如何像一个高效的项目经理，果断“叫停”慢任务，不再傻等。接着，我们会探索AI如何用一种“模糊”的艺术进行训练，像一个内部“诸葛亮会”一样进行多角度的头脑风暴，甚至变身“程序员”自己写代码来解决问题。这些研究不仅在优化AI，更是在颠覆我们对“高效思考”的理解，准备好一起脑力升级了吗？ 00:00:43 AI思考的秘密：走弯路，原来这么“致命”？ 00:06:22 AI效率革命：不等那个“最慢的同学” 00:11:34 AI思考的“模糊”艺术 00:17:02 AI的“分身术”：高手解决问题，靠的不是一条路走到黑 00:22:26 高手AI，不靠“背书”，靠“编程” 本期介绍的几篇论文： [LG] What Characterizes Effective Reasoning? Revisiting Length, Review, and Structure of CoT   [Meta Superintelligence Labs]   https://arxiv.org/abs/2509.19284   --- [LG] APRIL: Active Partial Rollouts in Reinforcement Learning to tame long-tail generation   [Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) & Carnegie Mellon University (CMU)]   https://arxiv.org/abs/2509.18521   --- [CL] Soft Tokens, Hard Truths   [University of Amsterdam]   https://arxiv.org/abs/2509.19170   --- [CL] Pathways of Thoughts: Multi-Directional Thinking for Long-form Personalized Question Answering   [University of Massachusetts Amherst & Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2509.19094   --- [CL] Actions Speak Louder than Prompts: A Large-Scale Study of LLMs for Graph Inference   [Microsoft Research & University of Oxford]   https://arxiv.org/abs/2509.18487

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  8. قبل ٤ أيام

    [AI评论] AI淘金热里，钱，真的被“赚”到了吗？

    一个“英伟达投资OpenAI买自家芯片”的传闻，为何“听起来像真的”？ 因为它，隐喻了AI产业背后，那个奇特的“资本循环”。 本期「AI评论」为你揭示： “公司镇”隐喻： AI世界，如何围绕NVIDIA，形成了一个独特的经济体？ 左手倒右手： VC、AI公司、NVIDIA之间，正在上演怎样一场“资本闭环”游戏？ 是泡沫，还是必要的狂热： 我们该如何，看待这场由资本驱动的技术革命？ 终极考验： AI公司，何时才能真正“断奶”，实现自我造血？这不是行业八卦，这是一堂关于“AI经济学”的深刻剖析。 点击收听，看懂AI淘金热背后的“金钱永不眠”。

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