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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. HÁ 48 MIN.

    [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

    28min

  2. HÁ 20 H

    [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。

    8min

  3. HÁ 1 DIA

    [人人能懂] AI江湖的武林秘籍、操盘学徒与瘦身魔法

    你有没有想过，那些让人眼花缭乱的AI新方法，背后可能藏着同样的“武功心法”？我们又要如何像培养学徒一样，把AI训练成能炒股、会分析的“操盘手”，甚至给它请个“小助理”来把工作效率提升七倍？本期节目，我们就从几篇最新的论文出发，聊聊如何给AI“瘦身”、“加速”，并看清它究竟是全能学霸，还是个连数数都会搞错的“偏科生”。 00:00:30 AI武林秘籍：天下武功，同出一门？ 00:06:02 AI炒股机器人进化论：从“学徒”到“操盘手” 00:11:49 AI模型的“瘦身”魔法：让老模型焕发新生 00:16:57 AI画画慢？给它请个“小助理” 00:22:42 给AI当“统计学老师”：学霸还是偏科生？ 本期介绍的几篇论文： [LG] Opal: An Operator Algebra View of RLHF   [Microsoft]   https://arxiv.org/abs/2509.11298   --- [LG] Trading-R1: Financial Trading with LLM Reasoning via Reinforcement Learning   [University of California, Los Angeles & University of Washington]   https://arxiv.org/abs/2509.11420   --- [LG] PHLoRA: data-free Post-hoc Low-Rank Adapter extraction from full-rank checkpoint   [Amazon AGI & EdgeRunner AI]   https://arxiv.org/abs/2509.10971   --- [LG] SpeCa: Accelerating Diffusion Transformers with Speculative Feature Caching   [Shanghai Jiao Tong University & The Hong Kong University of Science and Technology]   https://arxiv.org/abs/2509.11628   --- [CL] Reasoning Under Uncertainty: Exploring Probabilistic Reasoning Capabilities of LLMs   [University of Maryland]   https://arxiv.org/abs/2509.10739

    29min

  4. HÁ 1 DIA

    [AI评论] AI时代，人类最后的“稀缺品”是什么？

    从技能到资本，从注意力到执行力，每个时代都有最稀缺的资源。 当AI能为我们执行一切时，人类最后的、也是最宝贵的稀缺品是什么？ 在最新一期「AI评论」中，我将为你深度剖析： 稀缺性的五次迁徙： 一部浓缩的人类社会价值变迁史。 到底什么是“心力”？ 为何说它是AI无法染指的人类终极堡垒？ 四种核心力量： 定力、愿力、韧力、创力，你拥有哪几种？ 从外求到内观： 在AI时代，我们该如何投资和修炼自己？这不是一篇关于AI的“使用技巧”，而是一份关乎未来的“生存指南”。

    8min

  5. HÁ 2 DIAS

    [人人能懂] AI在模仿、规划，还是真的在思考？

    有没有想过，AI的学习之路，和我们人类有多像，又有多不像？本期节目，我们将一口气为你拆解五篇最新论文，看看AI究竟是如何学习的：它既能像婴儿一样，通过“思想实验”无师自通地理解世界；也能像一个项目总指挥，用“加杠杆”的智慧来管理庞大的训练工程。我们还会看到，AI正在从一个埋头解题的“学生”，转变为一个善用人类工具的“规划师”，而它的成长也需要一套科学的“发育课程”来避免“躺平摆烂”。最后，我们还要揭开AI“现学现卖”能力的底牌，看看它到底是天才，还是一个高明的“格式控”？ 00:00:43 AI的自我进化：它怎么学会了“无师自通”？ 00:06:14 AI训练的总指挥：为什么有时候要给下属的成果“加杠杆”？ 00:11:48 AI的新角色：与其当“解题者”，不如当“规划师” 00:17:21 AI的“成长发育”：为什么先学会画线，才能成为大师？ 00:23:13 “现学现卖”的AI，真的学会了吗？ 本期介绍的几篇论文： [CV] World Modeling with Probabilistic Structure Integration   [Stanford University]   https://arxiv.org/abs/2509.09737   --- [LG] Understanding Outer Optimizers in Local SGD: Learning Rates, Momentum, and Acceleration   [Google Research & Google DeepMind & Princeton University]   https://arxiv.org/abs/2509.10439   --- [LG] SciML Agents: Write the Solver, Not the Solution   [UC Berkeley & LBNL]   https://arxiv.org/abs/2509.09936   --- [CV] LayerLock: Non-collapsing Representation Learning with Progressive Freezing   [Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2509.10156   --- [CL] Is In-Context Learning Learning?   [Microsoft]   https://arxiv.org/abs/2509.10414

    30min

  6. HÁ 2 DIAS

    [AI评论] AI时代的组织革命：当“公司”过时，“合伙”永生

    AI时代最残酷的真相——你最想招的人，根本不“找工作” 为什么你花重金也请不来牛人？ 因为AI正在让顶尖人才，一个人活成一支军队。 在最新一期「AI评论」中，我将为你深度剖析： “主权个人”崛起： 当AI赋予个体超能力，传统雇佣关系为何正在瓦解？ 单干的悖论： 为什么99%的独立开发者，都死在“现金流”这道坎上？ “合伙之舟”模型： 介于“打工”和“单干”之间的第三条路是什么？ 未来组织： 你需要提供的不再是“岗位”，而是一张“船票”。这不仅是招聘的困境，更是未来十年组织形态的深刻变革。

    8min

  7. HÁ 3 DIAS

    [人人能懂] 从经验分享到刻意练习，AI的协作与成长新范式

    你有没有想过，无论是AI还是我们自己，成为一个真正的高手，秘诀到底是什么？本期节目，我们将通过五篇极具启发性的最新论文，揭示几种截然不同的“高手修炼心法”。我们会探讨，如何给AI请一位能从数学公理开始自动出题的“奥数教练”，又如何让AI们从吃“大锅饭”变成开“经验分享会”。我们还将看到，为什么从“半成品”开始练习效率更高，并大胆质疑：AI煞有介事的“思考过程”，到底是真的在动脑，还只是一场“表演”？ 00:00:38 给AI请一位“奥数教练”：高手是怎么炼成的？ 00:06:03 AI的“大锅饭”与“分享会”：高手是怎么互相“抄作业”的 00:11:09 高手是怎么炼成的？从半成品开始练！ 00:16:12 AI的“内心戏”：是真思考，还是在表演？ 00:21:17 AI裁判的“养成记”：从随机猜测到精准判断 本期介绍的几篇论文： [CL] Saturation-Driven Dataset Generation for LLM Mathematical Reasoning in the TPTP Ecosystem   [University of Lille]   https://arxiv.org/abs/2509.06809   --- [LG] Sharing is Caring: Efficient LM Post-Training with Collective RL Experience Sharing   [Gensyn AI Team]   https://arxiv.org/abs/2509.08721   --- [LG] Tree-OPO: Off-policy Monte Carlo Tree-Guided Advantage Optimization for Multistep Reasoning   [Technical University Munich & Huawei R&D Munich & Huawei Noah’s Ark Lab]   https://arxiv.org/abs/2509.09284   --- [LG] Performative Thinking? The Brittle Correlation Between CoT Length and Problem Complexity   [Arizona State University & Yale University]   https://arxiv.org/abs/2509.07339   --- [LG] floq: Training Critics via Flow-Matching for Scaling Compute in Value-Based RL   [CMU & University of Warsaw]   https://arxiv.org/abs/2509.06863

    28min

  8. HÁ 3 DIAS

    [AI评论] AI的“下半场”：当“造神”结束，“创世纪”才刚刚开始

    AI的“造神运动”已经结束，“创世纪”的下半场才刚刚开始。 当所有人还在为模型参数、算力竞赛而狂热时，OpenAI的一线研究员却已宣告：游戏的玩法，变了。 真正的瓶颈，不再是“AI有多聪明”，而是“我们该让AI去解决什么问题”。 今天这一期《AI评论》，将为你揭示AI“下半场”的游戏规则： 从“寻找答案”到“定义问题”： 为什么说下半场最稀缺的能力，不再是技术，而是想象力？ “语言”的胜利： AI是如何学会“举一反三”，跳出“围棋棋盘”，走向我们真实世界的？ 超越“对话框”： 为什么创业者的最大机会，是发明下一个超越ChatGPT的“交互方式”？ 未来的生态： AI世界会是巨头垄断的“单极”，还是百花齐放的“多元”？这不仅是对未来的预测，更是给每一个创新者、创业者和思考者的“下半场”战略地图。

    10min
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