[人人能懂] 本质洞察、内在罗盘与认知多样性

我们都希望学得更聪明，但到底怎样才算“聪明”？本期我们就从几篇最新论文出发，看看AI是如何被教导着实现真正的“开窍”：它要如何学会看透不同知识表象下的本质，如何为自己打造一个用于自我提升的“进度条”，又是如何从只追求唯一的最优解，到学会欣赏整个“高分区”的所有好答案。这些AI的“内功心法”，或许正是我们自我成长的关键钥匙，让我们一探究竟！

00:00:32 AI 学习的“升维”之路：从“对答案”到“懂原理”

00:05:32 机器人的“开窍”秘诀：从抄作业到上补习班

00:11:18 AI训练的“内功心法”：当数据成了稀缺品

00:16:59 AI的“开窍”心法：从单打冠军到全能高手

00:21:36 从一锅粥里，尝出每一粒米的味道

本期介绍的几篇论文：

[CL] LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures  

[Atlassian & NYU & Brown University]  

https://arxiv.org/abs/2509.142  

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[LG] Self-Improving Embodied Foundation Models  

[Google DeepMind & Generalist AI]  

https://arxiv.org/abs/2509.15155  

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[LG] Pre-training under infinite compute  

[Stanford University]  

https://arxiv.org/abs/2509.14786  

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[LG] FlowRL: Matching Reward Distributions for LLM Reasoning  

[Shanghai Jiao Tong University & Renmin University of China & Microsoft Research]  

https://arxiv.org/abs/2509.15207  

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[LG] Optimal Learning from Label Proportions with General Loss Functions  

[Google]  

https://arxiv.org/abs/2509.15145