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来自 @爱可可-爱生活 的第一手AI快报，用最通俗的语言，聊最前沿的人工智能科研进展～ #人工智能# #科技前沿#

  1. 5小时前

    [人人能懂] 从“通用大脑”到“模拟驾校”

    本期节目，我们将一起探索AI如何变得更“聪明”，而不是更“庞大”。你会听到，一个“基础大脑”如何让无人机秒速适应任何机型；一个全自动“模拟驾校”又如何教会AI像人一样“办事”。我们还会揭示，为何顶尖AI的训练需要“模拟舱”和“真实空域”双轨并行，以及为什么“爱折腾”和“随大流”对AI的自我进化同样重要。最后，我们将看到一个关于“生长”的深刻智慧：如何将顶层设计与细节执行完美分离，创造出惊人的数字生命。 00:00:38 无人机的“基础能力”：从“专才”到“通才”的蜕变 00:05:55 AI的“模拟驾校”：高手不是靠“背书”，而是靠“路考” 00:11:26 AI高手的“双轨制”训练法 00:17:06 AI的“进化”秘诀：既要随大流，也要爱折腾 00:22:15 AI的“生长”瓶颈：如何从细胞级智慧，长出像素级细节？ 本期介绍的几篇论文： [RO] RAPTOR: A Foundation Policy for Quadrotor Control   [UC Berkeley & Technology Innovation Institut]   https://arxiv.org/abs/2509.11481   --- [CL] Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling   [Alibaba Group]   https://arxiv.org/abs/2509.13311   --- [LG] WebSailor-V2: Bridging the Chasm to Proprietary Agents via Synthetic Data and Scalable Reinforcement Learning   [Alibaba Group]   https://arxiv.org/abs/2509.13305   --- [LG] Evolving Language Models without Labels: Majority Drives Selection, Novelty Promotes Variation   [Tencent AI Lab]   https://arxiv.org/abs/2509.15194   --- [CV] Neural Cellular Automata: From Cells to Pixels   [EPFL & Sharif University of Technology]   https://arxiv.org/abs/2506.22899

    28 分钟

  2. 23小时前

    [AI评论] AI的“创世纪”：从“思考的芦苇”到“行动的巨人”

    我们所见的AI，只是一个“会思考的大脑”。 但它正在悄悄地，为自己装上“感官”，长出“手脚”，并构建“社会”。 一场深刻的演化，正在发生。 本期「AI评论」将为你揭示： AI演化的四幕剧： 从“大脑”到“感官”，从“行动”到“协作”，AI的终极形态是什么？ 从“我思故我在”到“我行故我在”： AI的进化，如何印证了深刻的哲学变迁？ AI的社会分工： 未来的“物理学家AI”将如何与“程序员AI”协作？ 人类的新位置： 当AI进化时，我们最不可替代的价值是什么？这不是科幻，这是正在发生的、关于“智能”本质的未来史。 点击收听，理解这场关乎我们所有人的“新物种”起源。

    7 分钟

  3. 1天前

    [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   --- [LG] Self-Improving Embodied Foundation Models   [Google DeepMind & Generalist AI]   https://arxiv.org/abs/2509.15155   --- [LG] Pre-training under infinite compute   [Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2509.14786   --- [LG] FlowRL: Matching Reward Distributions for LLM Reasoning   [Shanghai Jiao Tong University & Renmin University of China & Microsoft Research]   https://arxiv.org/abs/2509.15207   --- [LG] Optimal Learning from Label Proportions with General Loss Functions   [Google]   https://arxiv.org/abs/2509.15145

    27 分钟

  4. 2天前

    [AI评论] AI淘金热的“诅咒”：第三方开发者，是“探路者”还是“测试员”？

    一个残酷的观点：所有第三方AI应用，都只是在为大模型厂商，免费做“产品测试”。 平台与生态之间，永恒的战争，在AI时代，将如何上演？ 本期「AI评论」将为你揭示： 铁路大亨的诅咒： 平台巨头为何总是会“杀死”自己生态中最成功的应用？ 淘金者的生存法则： 在巨头的阴影下，第三方开发者还有哪三条“活路”？ 从“测试员”到“探路者”： 为什么说，小公司的敏锐，恰恰是大平台无法替代的价值？ 共生的未来： AI世界的终局，是“帝国”，还是“联邦”？这不是技术分析，这是一堂关于“平台战略”与“生态位”的顶级商业课。 点击收听，看懂AI淘金热背后的权力游戏。

    8 分钟

  5. 2天前

    [人人能懂] 从熔炼答案、系统权衡到逻辑自洽

    有没有想过，AI高手不是靠找答案，而是靠熔炼所有错误尝试，“创造”出全新答案来当自己的老师？本期节目，我们将揭秘AI如何完成这种不可思议的“自我修炼”，甚至在想象的梦境中为自己安排一套动态升级的“学习课程表”。我们还会一起探讨，如何为AI的“精准手术”建立一套体检标准以防“副作用”，并教会它在“信心一跃”的瞬间果断停止思考，拒绝无效内耗。最后，我们将看到AI如何在一个严厉教练的指导下，学会“瞻前顾后”的严谨逻辑。准备好了吗？让我们一起探索这些最新论文中，那些让AI变得更聪明、更靠谱的成长心法。 00:00:45 AI的“自我修炼”心法：高手不是靠找答案，而是靠造答案 00:06:54 AI的“精准手术”难题：治好了头疼，会不会引发脚气？ 00:12:35 AI的“梦中修炼”法：高手是在想象中自我迭代的 00:18:37 AI的“偷懒”智慧：想明白了，就别再想了 00:23:26 怎么让AI做事靠谱？教它学会“瞻前顾后” 本期介绍的几篇论文： [LG] Compute as Teacher: Turning Inference Compute Into Reference-Free Supervision   [Meta Superintelligence Labs]   https://arxiv.org/abs/2509.14234  --- [LG] SteeringControl: Holistic Evaluation of Alignment Steering in LLMs   [University of California, Santa Cruz & Washington University in St. Louis]   https://arxiv.org/abs/2509.13450  --- [LG] Imagined Autocurricula   [University College London AI Centre & University of Oxford]   https://arxiv.org/abs/2509.13341  --- [CL] Early Stopping Chain-of-thoughts in Large Language Models   [University of Delaware & Peking University]   https://arxiv.org/abs/2509.14004  --- [LG] Teaching LLMs to Plan: Logical Chain-of-Thought Instruction Tuning for Symbolic Planning   [MIT CSAIL]   https://arxiv.org/abs/2509.13351

    30 分钟

  6. 3天前

    [AI评论] AI时代的“少年远行”：是请一位“私人教练”，还是坐上“魔法轮椅”？

    当AI能给出所有答案，我们该如何教孩子“思考”？ 在最新一期《AI评论》中，吴军博士将为你揭示： 人生观第一课： 在教孩子用AI前，必须先帮他树立哪三个“指南针”？ 过程vs结果： 为什么说让孩子自己写一篇“烂”作文，比AI代写一篇“好”作文更有价值？ AI的高阶用法： 如何把AI从“答案机”，变成孩子的“苏格拉底式陪练”？ 终极命题： AI时代的教育，最终要培养的是什么样的人？这不是AI使用技巧，这是一份关乎孩子未来的“心智成长”指南。 点击收听，帮助你的孩子成为AI的主人，而非奴隶。

    8 分钟

  7. 3天前

    [人人能懂] 从任务分解、元认知到精准剪枝

    有没有想过，为什么AI会像武林高手一样，有时会练伤自己的“七伤拳”，甚至在减肥时反而越减越“胖”？本期节目，我们将一同潜入AI的“思想世界”，去看看它是如何学会“四两拨千斤”的巧劲，又是如何为自己编写“武功秘籍”来高效成长的。我们还会见证科学家如何像外科医生一样，用一把“手术刀”精准切除AI的坏念头。准备好了吗？让我们从这几篇最新的论文中，发现让AI和我们自己都变得更聪明的“章法”！ 00:00:35 AI的“四两拨千斤”：高手做事，不靠蛮力  00:05:28 AI的“武功秘籍”：高手是怎么炼成的？ 00:10:53 AI的“外科手术刀”：如何精准“切除”一个坏念头？ 00:16:16 AI的“七伤拳”：学得越多，忘得越快？ 00:22:08 给AI“减肥”，为何越减越“胖”？ 本期介绍的几篇论文： [LG] Small Models, Big Results: Achieving Superior Intent Extraction through Decomposition   [Google]   https://arxiv.org/abs/2509.12423   --- [LG] Metacognitive Reuse: Turning Recurring LLM Reasoning Into Concise Behaviors   [Meta]   https://arxiv.org/abs/2509.13237   --- [LG] RepIt: Representing Isolated Targets to Steer Language Models   [University of California, Santa Cruz & UC Berkeley]   https://arxiv.org/abs/2509.13281   --- [LG] RL Fine-Tuning Heals OOD Forgetting in SFT   [Polytechnique Montreal & University of Montreal & McGill University]   https://arxiv.org/abs/2509.12235   --- [LG] Reasoning Models Can be Accurately Pruned Via Chain-of-Thought Reconstruction   [LinkedIn]   https://arxiv.org/abs/2509.12464

    28 分钟

  8. 4天前

    [AI评论] “天”级战争：TensorFlow的黄昏与AI开源新大陆

    TensorFlow的黄昏，宣告“大教堂”时代的终结。 AI开源世界，正在上演一场“天”级战争。 曾经的王者TensorFlow，为何光芒黯淡？因为它建了一座“大教堂”，而世界已经变成了“夜市”。 在最新一期「AI评论」中，我将为你揭示： 大教堂 vs. 夜市： 为何AI开源的商业逻辑，被彻底重构？ F1赛车法则： 为什么说“推理性能”已经取代“模型规模”，成为新的生死线？ 中美双极格局： 美国造“发动机”，中国造“整车”？AI世界的全球新分工。 天级战争的生存法则： 在一个3个月就过气的时代，如何找到你的生态位？这不是一个产品的失败，这是一个时代的范式转移。

    8 分钟
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  • 活跃年份
    2024年 - 2025年
  • 单集
    675
  • 分级
    儿童适宜
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    © @爱可可-爱生活
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