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
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[LG] Consistency Training Helps Stop Sycophancy and Jailbreaks
[Google]
https://arxiv.org/abs/2510.27062
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[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
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[LG] Panprediction: Optimal Predictions for Any Downstream Task and Loss
[CMU & UC Berkeley & Columbia University]
https://arxiv.org/abs/2510.27638
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[LG] Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization
[MIT CSAIL]
https://arxiv.org/abs/2510.27176
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- تاريخ النشر٤ نوفمبر ٢٠٢٥ في ١٢:٢٧ ص UTC
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