[人人能懂] 大道至简、精准打击与自我解释

今天我们来聊一个特别有意思的话题：AI的“内心世界”。我们总惊叹于AI的强大，但它在学习时，究竟是大刀阔斧地改造自己，还是在悄悄地“偷懒”走捷径？当AI开始模仿人类的身体，甚至尝试像科学家一样思考，它离真正的创造还有多远？更重要的是，我们如何才能听到AI的“真心话”，而不是精心编排的场面话？今天，我们就从五篇最新论文出发，一起探寻AI大脑深处的秘密。

00:00:36 AI训练的“第一性原理”：大道至简

00:06:38 机器人告别“笨拙”的秘密武器

00:11:49 AI进化的秘密：为什么最聪明的学习，看起来最“懒”？

00:18:46 AI的“真心话”，能教出来吗？

00:22:51 AI当“科学家”，靠的是两位“老师”

本期介绍的几篇论文：

[LG] LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning Without the Heuristics

[Brown University & New York University]

https://arxiv.org/abs/2511.08544

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[RO] SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control

[Nvidia]

https://arxiv.org/abs/2511.07820

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[LG] The Path Not Taken: RLVR Provably Learns Off the Principals

[Meta AI & The University of Texas at Austin]

https://arxiv.org/abs/2511.08567

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[CL] Training Language Models to Explain Their Own Computations

[Transluce & MIT CSAIL]

https://arxiv.org/abs/2511.08579

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[CL] AlphaResearch: Accelerating New Algorithm Discovery with Language Models

[Tsinghua University & New York University & Yale University]

https://arxiv.org/abs/2511.08522