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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 ١١ ساعة

    [人人能懂] 从模拟汤味、坚守初心到组建科研公司

    你有没有想过，当AI不再只是一个反应飞快的万事通，而是开始学会“举一反三”，甚至拥有自己的“原则”和“工作流程”时，会发生什么？这一期，我们将看到AI如何自己“开公司”搞科研，又如何建立“中央厨房”模式，用一份力气解决一百个问题。我们还会探讨，如何训练AI坚守原则“不忘初心”，以及它如何模仿人类顶尖专家，像一位真正的科学家那样思考。准备好，让我们一起探寻AI智能正在发生的深刻变革。 00:00:38 AI的“一叶知秋”：模型需要读多长的书，才能举一反三？ 00:05:47 AI的“自我修养”：如何让它学会“不忘初心”？ 00:10:36 AI的尽头，是开公司？ 00:14:53 AI的“中央厨房”模式 00:20:24 AI当专家，这次可能真不是吹牛 本期介绍的几篇论文： [LG] Quantitative Bounds for Length Generalization in Transformers   [NEC Labs America & Princeton University & UC Berkeley]   https://arxiv.org/abs/2510.27015  --- [LG] Consistency Training Helps Stop Sycophancy and Jailbreaks   [Google]   https://arxiv.org/abs/2510.27062  --- [LG] The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery   [Flatiron Institute & University of Cambridge & Universitat Autonoma de Barcelona]   https://arxiv.org/abs/2510.26887  --- [LG] Panprediction: Optimal Predictions for Any Downstream Task and Loss   [CMU & UC Berkeley & Columbia University]   https://arxiv.org/abs/2510.27638  --- [LG] Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization   [MIT CSAIL]   https://arxiv.org/abs/2510.27176

    ٢٨ من الدقائق

  2. قبل يوم واحد

    [人人能懂] 从结构稀疏、自我博弈到过程奖励

    我们总觉得AI的发展就是更大、更强、更耗电，但今天我们要聊点不一样的。本期节目，我们将看到科学家们如何用一系列“四两拨千斤”的巧思，解决AI发展中的大难题。我们会聊到，如何向我们自己的眼睛“偷师”给AI一个天生好骨架，如何让AI自己给自己出题实现永动式学习，甚至如何通过一个被遗忘的“开关”和打上“过程分”，让训练事半功倍。这些最新论文的洞见，不仅关乎技术，更是一堂堂关于如何聪明解决问题的思维课。 00:00:38 AI瘦身指南：向你的眼睛“偷”个师 00:05:32 AI的终极自学法：如何自己给自己出题？ 00:10:35 AI训练场上的“鬼打墙”：一个被遗忘的开关如何解决大问题 00:15:36 AI写作的“两难”：如何让机器既懂“感觉”又懂“规矩”？ 00:20:28 AI也需要“过程分”：从“废料”里炼金 本期介绍的几篇论文： [LG] Topographical sparse mapping: A neuro-inspired sparse training framework for deep learning models [University of Surrey] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231225024129 --- [CL] SPICE: Self-Play In Corpus Environments Improves Reasoning [FAIR at Meta] https://arxiv.org/abs/2510.24684 --- [LG] Defeating the Training-Inference Mismatch via FP16 [Sea AI Lab] https://arxiv.org/abs/2510.26788 --- [LG] CANDI: Hybrid Discrete-Continuous Diffusion Models [Purdue University & Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2510.22510 --- [CL] Repurposing Synthetic Data for Fine-grained Search Agent Supervision [Alibaba Group] https://arxiv.org/abs/2510.24694

    ٢٦ من الدقائق

  3. قبل يومين

    [人人能懂] 从开机自检、群体智能到概率硬件

    你有没有想过，AI在开口说话前，心里在想什么？本期节目，我们就来当一回AI的“读心师”和“行为设计师”。我们会聊聊，如何一句话让AI“闭嘴”省下千万电费；怎么让一群普通AI协作起来超越天才；甚至，如何引导它进行自我审视，吐露“内心独白”。准备好了吗？让我们一起潜入AI的奇妙心智。 00:00:29 AI开口的第一个瞬间，藏着省钱的秘密 00:05:32 AI界的“大众点评”：如何让三个臭皮匠，炼成一个诸葛亮？ 00:12:42 换个姿势搞AI，能耗降低一万倍？ 00:18:26 AI的“神来之笔”，原来可以被设计 00:23:44 AI的“内心戏”：当我们让它审视自己时，会发生什么？ 本期介绍的几篇论文： [CL] Do Stop Me Now: Detecting Boilerplate Responses with a Single Iteration   [JFrog]   https://arxiv.org/abs/2510.22679  --- [CL] Fortytwo: Swarm Inference with Peer-Ranked Consensus   [Fortytwo]   https://arxiv.org/abs/2510.24801  --- [LG] An efficient probabilistic hardware architecture for diffusion-like models   [Extropic Corporation]   https://arxiv.org/abs/2510.23972  --- [CL] Evaluating In Silico Creativity: An Expert Review of AI Chess Compositions   [Google DeepMind & University of Oxford]   https://arxiv.org/abs/2510.23772  --- [CL] Large Language Models Report Subjective Experience Under Self-Referential Processing   [AE Studio]   https://arxiv.org/abs/2510.24797

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  4. قبل ٣ أيام

    [人人能懂] 从异步思考、复古架构到教练式学习

    这一期，我们不谈AI的“体型”，只聊它的“智商”。最新的几篇论文告诉我们，让AI变聪明的关键，可能不是堆数据，而是教它如何像项目经理一样组织思考，像学霸一样按课程表学习。我们还会发现，AI的记忆可能不是死记硬背，而是在脑中绘制地图，甚至需要一位“贴身教练”来指导它成长。准备好，一起窥探AI更聪明的大脑是如何炼成的！ 00:00:31 AI也懂分工了？聪明人是怎样“外包”思考的 00:06:49 想让AI变聪明？先送它去上数学课 00:11:55 AI世界的“复古”潮流：被冷落的武功秘籍，为何突然又香了？ 00:17:31 如何把学霸“掰开揉碎”，喂给一个普通模型？ 00:23:54 AI的记忆之谜：它是在死记硬背，还是在脑中画地图？ 本期介绍的几篇论文： [LG] The Era of Agentic Organization: Learning to Organize with Language Models   [Microsoft Research]   https://arxiv.org/abs/2510.26658  --- [CL] Reasoning Curriculum: Bootstrapping Broad LLM Reasoning from Math   [Salesforce AI Research & University of California, Los Angeles]   https://arxiv.org/abs/2510.26143  --- [LG] Encoder-Decoder or Decoder-Only? Revisiting Encoder-Decoder Large Language Model   [Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2510.26622  --- [CL] Supervised Reinforcement Learning: From Expert Trajectories to Step-wise Reasoning   [Google Cloud AI Research]   https://arxiv.org/abs/2510.25992  --- [LG] Deep sequence models tend to memorize geometrically; it is unclear why   [Google Research & CMU]   https://arxiv.org/abs/2510.26745

    ٣٠ من الدقائق

  5. قبل ٤ أيام

    [人人能懂] 从内功心法、内心戏到学习公式

    本期节目，我们将一起深入AI的大脑，看看它究竟是如何思考的。我们会发现，AI不仅会修炼“内功心法”，以小博大；还会上演复杂的“内心戏”，让我们难辨其思考的真伪。我们还会揭开它通用的“学习公式”，看看聪明的AI为何会掉入“聪明陷阱”，以及它最终如何学会替我们高效地“试错”。 00:00:32 AI的“内功心法”：让小模型拥有大智慧的秘密 00:05:52 AI的“内心戏”：你看到的思考过程，有多少是“演”的？ 00:10:49 AI的“聪明陷阱”：为什么懂得多，反而容易犯错？ 00:16:26 揭秘AI的“学习公式”：原来万变不离其宗 00:21:32 让AI替你“试错”，我们能省下多少力气？ [CL] Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models [ByteDance Seed] https://arxiv.org/abs/2510.25741 --- [LG] Can Aha Moments Be Fake? Identifying True and Decorative Thinking Steps in Chain-of-Thought [Northeastern University & UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2510.24941 --- [CL] Are Language Models Efficient Reasoners? A Perspective from Logic Programming [ETH Zürich & EPFL] https://arxiv.org/abs/2510.25626 --- [CL] Language Model Behavioral Phases are Consistent Across Architecture, Training Data, and Scale [MIT & UCSD] https://arxiv.org/abs/2510.24963 --- [LG] GPTOpt: Towards Efficient LLM-Based Black-Box Optimization [MIT] https://arxiv.org/abs/2510.25404

    ٢٧ من الدقائق

  6. قبل ٥ أيام

    [人人能懂] 从空间直觉、任务分解到压缩智慧

    AI解决问题，一定要更强更快吗？今天我们换个角度，看看AI如何学得更“巧”。我们将探讨，如何让AI从一个“全能设计师”变成一支“专业施工队”，甚至学会从你选择时的犹豫中读懂你的心思。我们还会发现，AI制药不再是闭门造车，而被赋予了空间直觉；而处理音频的AI，也终于懂得直接从MP3里学习，不再做“返工”的傻事。准备好，让我们一起进入AI的“巧思”世界！ 00:00:36 AI制药的新玩法：如何把每个原子放到正确的位置？ 00:06:12 让AI当好“施工队”，而不是“总设计师”  00:11:42 自动驾驶的新思路：扔掉老师，你也能当状元？ 00:17:20 AI读心术：你选得有多快，它学得有多好 00:22:34 AI新范式：为什么你的MP3比原始音频更“聪明”？ 本期介绍的几篇论文： [LG] Pearl: A Foundation Model for Placing Every Atom in the Right Location [Genesis Molecular AI] https://arxiv.org/abs/2510.24670 --- [LG] TDFlow: Agentic Workflows for Test Driven Software Engineering [CMU & UC San Diego] https://arxiv.org/abs/2510.23761 --- [RO] ZTRS: Zero-Imitation End-to-end Autonomous Driving with Trajectory Scoring [Fudan University & NVIDIA] https://arxiv.org/abs/2510.24108 --- [LG] Preference Learning with Response Time: Robust Losses and Guarantees [Stanford University] https://arxiv.org/abs/2505.22820 --- [LG] Transformers from Compressed Representations [King Abdullah University of Science and Technology] https://arxiv.org/abs/2510.23665

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  7. قبل ٦ أيام

    [人人能懂] 从蜂巢思维、代码审美到分而治之

    今天我们来聊聊，为什么AI的创意越来越像“标准答案”，仿佛陷入了一个巨大的“蜂巢思维”？我们将探讨如何跳出这个怪圈，让AI学会使用计算器进行事实核查，甚至培养出程序员般的代码“审美”。更进一步，我们会揭示AI学习的两种反常识秘诀：一是故意让它犯“高质量”的错误，二是用“分而治之”的策略去攻克马拉松式的超长任务。从思维定式到品味养成，再到学习心法，本期将带你看到AI如何变得更“聪明”，也更“人性化”。 00:00:39 人工智能的“标准答案”陷阱 00:05:54 让AI裁判学会用“计算器” 00:10:37 想让AI更聪明？先教它犯“高质量”的错 00:15:05 让AI学会“好看”：一个程序员的品味是如何炼成的 00:19:42 想跑赢马拉松？别从第一步开始练 本期介绍的几篇论文： [CL] Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond) [University of Washington] https://arxiv.org/abs/2510.22954 --- [CL] Incentivizing Agentic Reasoning in LLM Judges via Tool-Integrated Reinforcement Learning [Google Cloud AI Research] https://arxiv.org/abs/2510.23038 --- [LG] BugPilot: Complex Bug Generation for Efficient Learning of SWE Skills [Cornell University & University of California San Diego & University of North Carolina at Chapel Hill] https://arxiv.org/abs/2510.19898 --- [CL] Code Aesthetics with Agentic Reward Feedback [Microsoft Research Asia] https://arxiv.org/abs/2510.23272 --- [LG] Transitive RL: Value Learning via Divide and Conquer [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2510.22512

    ٢٧ من الدقائق

  8. ٢٨ أكتوبر

    [人人能懂] 从画图解题、代码草稿到魔法防御

    你是否想过，AI不仅能用“画画”的直觉破解百年几何难题，还能通过一个简单的“代码草稿本”，找到解决复杂任务的捷径？我们还将探讨，AI如何像一个策略大师，在“先行动”还是“先提问”之间做出最佳权衡。更进一步，我们会揭示如何为AI的训练套上“缰绳”引导它走向“康庄大道”，以及如何用“连环计”般的魔法守护它的安全。本期节目，我们将从五篇最新论文出发，为你揭示AI思考、决策与进化的全新图景。 00:00:39 AI的“直觉”：用画画的方式破解几何难题 00:05:51 先开枪还是先提问？聪明人如何做出好决策 00:12:12 大力出奇迹？不，AI变聪明有了新捷径 00:17:10 驯服“野马”，找到AI训练的“康庄大道” 00:21:24 用魔法打败魔法：AI世界的安保新思路 本期介绍的几篇论文： [CV] Visual Diffusion Models are Geometric Solvers   [Tel Aviv University]   https://arxiv.org/abs/2510.21697  --- [CL] Shoot First, Ask Questions Later? Building Rational Agents that Explore and Act Like People   [MIT CSAIL & Harvard SEAS]   https://arxiv.org/abs/2510.20886  --- [CL] Code-enabled language models can outperform reasoning models on diverse tasks   [MIT & Inria]   https://arxiv.org/abs/2510.20909  --- [LG] Global Dynamics of Heavy-Tailed SGDs in Nonconvex Loss Landscape: Characterization and Control   [University of Amsterdam & Northwestern University]   https://arxiv.org/abs/2510.20905  --- [LG] Soft Instruction De-escalation Defense   [CISPA Helmholtz Center for Information Security & Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2510.21057

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