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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. 8 小時前

    [人人能懂] 从火箭发射、大学主修到片刻沉思

    你有没有想过，除了喂给它更多数据，还有哪些更精妙的法门能让AI变得更聪明？本期我们要聊的几篇最新论文，就揭示了AI的“成长秘籍”：它们把训练AI的视角从“下山”升级为“发射火箭”，为它设计了从通识到专业的“大学课程”，还教会了它预测“未来摘要”的远见，以及在关键时刻“喘口气”慢思考的智慧。今天，就让我们一起看看，这些研究是如何重塑AI的“学习方法论”的。 00:00:33 训练AI，你以为是爬山，其实是开火箭？ 00:05:56 AI成长秘籍：多上一门“专业课” 00:11:26 AI模型的终极瘦身术：如何让大象既轻盈又聪明？ 00:16:53 AI的远见：不只关心下一个词 00:21:10 AI的“沉思时刻”：快与慢的智慧 本期介绍的几篇论文： [LG] Optimal Control Theoretic Neural Optimizer: From Backpropagation to Dynamic Programming [Meta & Georgia Institute of Technology & Apple] https://arxiv.org/abs/2510.14168 --- [CL] Midtraining Bridges Pretraining and Posttraining Distributions [CMU] https://arxiv.org/abs/2510.14865 --- [LG] BitNet Distillation [Microsoft Research] https://arxiv.org/abs/2510.13998 --- [LG] Beyond Multi-Token Prediction: Pretraining LLMs with Future Summaries [FAIR at Meta & CMU] https://arxiv.org/abs/2510.14751 --- [CL] Catch Your Breath: Adaptive Computation for Self-Paced Sequence Production [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2510.13879

    26 分鐘

  2. 1 天前

    [人人能懂] 从科学预测、大道至简到团队协作

    想知道为什么教机器人玩最“笨”的玩具，反而能让它学会抓取任何东西吗？本期节目，我们将一起探索如何将神秘的AI“炼金术”变成一门严谨的科学，看看怎样让AI大神学会“说人话”并带得动AI小白，并最终揭示，那些五花八门的调教秘籍背后，其实藏着同一个简单的目标。让我们马上进入今天的前沿速递！ 00:00:28 AI大模型调教指南：从玄学到科学 00:05:39 返璞归真：最笨的方法，可能就是最好的方法 00:11:25 想让机器人变聪明？先教它玩“笨”玩具 00:16:41 如何让AI大神，带得动AI小白？ 00:00 大模型调教秘籍：条条大路通罗马？ 本期介绍的几篇论文： [LG] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs [Meta & UT Austin & UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2510.13786 --- [RO] VLA-0: Building State-of-the-Art VLAs with Zero Modification [NVIDIA] https://arxiv.org/abs/2510.13054 --- [RO] Learning to Grasp Anything by Playing with Random Toys [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2510.12866 --- [LG] Tandem Training for Language Models [Microsoft & EPFL & University of Toronto] https://arxiv.org/abs/2510.13551 --- [LG] What is the objective of reasoning with reinforcement learning? [University of Pennsylvania & UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2510.13651

    27 分鐘

  3. 1 天前

    [AI评论] 为什么AI工具越强大，我越觉得自己是废物?

    工具越强，焦虑越深。当Sora能一语成片，Claude能瞬间代码，我们仿佛手握神兵，却又为何心生恐慌？ “有了这么好的AI，如果我还赚不到钱，我就是个废物。”——这句话，是否也曾像幽灵一样在你脑中盘旋？ 本期节目，我将带你跳出这个“工具越强，自我审判越重”的怪圈。我们将从加州淘金热的历史，聊到今天AI时代的生存法则；从相机的普及，看懂创造力的稀缺性转移。 你将听到： 为什么AI降低的是“执行门槛”，却提高了“认知门槛”？ 从“淘金者”到“卖水人”，你的价值定位在哪里？ 概率思维如何帮你从AI生成的100个选项中，找到那1%的黄金机会？别让最好的工具，成为最重的枷锁。你的审美、品味和同理心，才是AI无法估值的核心资产。 收听本期节目，告别赚钱焦虑，找到你在AI时代的真实价值坐标。

    12 分鐘

  4. 2 天前

    [人人能懂] 从思考的速度、想象的进化到智慧的提问

    今天我们要聊一个根本问题：聪明的AI到底是什么样？是像一位能极速压缩思考时间的解题大师，还是一个能在想象的沙盒里自我进化的机器人？我们还会一起探究，为什么AI时而是无所不知的学霸，时而又是死记硬背的书呆子，甚至还会一本正经地胡说八道。最后，你会发现，让AI变得更懂你的终极秘诀，可能恰恰是先教会它如何“装傻”提问。让我们跟随几篇最新论文，一起解剖AI的思考内核。 00:00:36 AI变聪明的秘密：不是知道更多，而是想得更快 00:06:29 给机器人一个“沙盒”，让它在想象中进化 00:12:37 为什么AI既是学霸，又是书呆子？ 00:17:19 AI的“发挥失常”：一个问题，两种症状 00:23:35 如何让机器更懂你？答案是：先让它学会“装傻” 本期介绍的几篇论文： [LG] AI Agents as Universal Task Solvers: It’s All About Time [AWS Agentic AI] https://arxiv.org/abs/2510.12066 --- [RO] Ctrl-World: A Controllable Generative World Model for Robot Manipulation [Stanford University & Tsinghua University] https://arxiv.org/abs/2510.10125 --- [LG] LLM Knowledge is Brittle: Truthfulness Representations Rely on Superficial Resemblance [FAIR at Meta & University of Zurich] https://arxiv.org/abs/2510.11905 --- [CL] Generation Space Size: Understanding and Calibrating Open-Endedness of LLM Generations [Stanford University] https://arxiv.org/abs/2510.12699 --- [LG] Asking Clarifying Questions for Preference Elicitation With Large Language Models [Google] https://arxiv.org/abs/2510.12015

    29 分鐘

  5. 3 天前

    [AI评论] AI是“共同富裕”的工具，还是“马太效应”的放大器？

    都说技术是“最伟大的均衡器”，但AI，会不会反而成为“马太效应”的终极放大器？ 当AI工具唾手可得，为何你和顶尖高手的差距，反而被拉得更大了？ 为什么明星员工能把AI用成“点金手”，而许多人却只把它当成“高级搜索”？ 决定你AI能力上限的，不是提示词技巧，而是一种你可能忽略的“底层素养”。 在AI时代，比技术本身更可怕的，是“认知偏见”的自我实现。本期节目，我将为你揭示AI如何加剧职场中的“贫富差距”，并为你提供一套应对未来挑战的思维框架。这不仅是关于技术的讨论，更是关乎你未来十年职业命运的生存指南。

    13 分鐘

  6. 3 天前

    [人人能懂] 从少食多餐、应对打断到循环自救

    你有没有想过，让AI变得更聪明，究竟是该让它“一口吃成胖子”，还是鼓励它“想得不一样”？当我们打断一个正在思考的AI，它会惊慌失措吗？而它从模仿到思考的关键飞跃，背后又藏着怎样的秘密？面对即将到来的数据“粮食危机”，AI又将如何自救？本期节目，我们就从五篇最新论文出发，一起探寻AI学习与思考的底层逻辑。 00:00:32 从“一口吃成胖子”到“少食多餐”：AI学习的新智慧 00:06:22 AI正在“思考”，这时你打断它会发生什么？ 00:10:56 AI的“粮食危机”，靠“循环农业”能解决吗？ 00:16:04 让AI大模型“开窍”的秘密：不止要“刷对题”，更要“想不同” 00:21:06 从“傻瓜式”模仿到“聪明地”思考，AI只差这关键一步 本期介绍的几篇论文： [LG] Iterative Amortized Inference: Unifying In-Context Learning and Learned Optimizers [Mila] https://arxiv.org/abs/2510.11471 --- [CL] Are Large Reasoning Models Interruptible? [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2510.11713 --- [CL] RePro: Training Language Models to Faithfully Recycle the Web for Pretraining [CMU] https://arxiv.org/abs/2510.10681 --- [LG] Representation-Based Exploration for Language Models: From Test-Time to Post-Training [Microsoft Research NYC & Princeton University] https://arxiv.org/abs/2510.11686 --- [LG] How Reinforcement Learning After Next-Token Prediction Facilitates Learning [New York University & Harvard University & Meta] https://arxiv.org/abs/2510.11495

    27 分鐘

  7. 4 天前

    [AI评论] 用好AI的真正瓶颈在哪里？

    人人都在谈论提示词，但99%的人都搞错了方向。 我们以为AI是一座待挖掘的金矿，而提示词是那把万能的镐头。 但真相是，AI是一面镜子，它只照得出你心中已有的世界。 当工具无限强大，瓶颈便不再是技术，而是思想。 本期节目，我将带你撕开“提示词工程”的华丽外衣，直抵AI时代的核心能力：想象力。 为什么顶尖高手用最简单的词，却能创造惊艳的作品？ 为什么你收藏了上千条“神级”提示词，却依然平庸？ 所谓的“想象力”，究竟是天赋，还是可以刻意训练的肌肉？停止囤积无用的咒语吧。因为，提示词的尽头，是你的想象力边界。 这是一场关于心智的革命，你，准备好了吗？

    11 分鐘

  8. 4 天前

    [人人能懂] 从攻防博弈、意念注入到思维诊断

    你有没有想过，在AI安全的攻防战中，为什么防御者总是慢半拍？我们能否跳过对话，直接把指令“注入”AI的大脑？在众多复杂的AI模型背后，是否存在一个统一所有武功的“心法总纲”？今天的节目，我们将通过几篇最新论文，一同寻找这些问题的答案，甚至尝试给AI的思考过程做一次“脑部CT”，看看它到底是如何想问题的。 00:00:32 AI安全的“纸上谈兵”：为什么说攻击者总是后出手的那个？ 00:05:36 AI的“意念注入”：如何把指令直接写进模型大脑？ 00:11:22 AI大模型的心法：一个统一所有武功的“总纲” 00:18:58 给大模型装上导航，能不能开得更快？ 00:23:38 给AI做个脑CT：看清它思考的脉络 本期介绍的几篇论文： [LG] The Attacker Moves Second: Stronger Adaptive Attacks Bypass Defenses Against LLM Jailbreaks and Prompt Injections [OpenAI & Anthropic & Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2510.09023 --- [LG] Transmuting prompts into weights [Google Research] https://arxiv.org/abs/2510.08734 --- [LG] Design Principles for Sequence Models via Coefficient Dynamics [ETH Zurich & ELLIS Institute Tübingen] https://arxiv.org/abs/2510.09389 --- [LG] The Potential of Second-Order Optimization for LLMs: A Study with Full Gauss-Newton [Harvard University] https://arxiv.org/abs/2510.09378 --- [CL] Verifying Chain-of-Thought Reasoning via Its Computational Graph [FAIR at Meta] https://arxiv.org/abs/2510.09312

    29 分鐘
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簡介

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    724
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