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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. -1 Ч

    [AI评论] AI时代，你的“好品位”正在杀死你的才能？

    我们见过的最聪明的人，都有一个共同的“敌人” 这个“敌人”，不是别人，正是他们自己那“无可挑剔”的好品位。 为什么品位越高，创造力反而越容易枯萎？ 为什么越是“懂行”，越容易对新事物嗤之以鼻？ 我们引以为傲的“鉴赏力”，是如何在不知不觉中，给我们的大脑上了一把锁的？ 本期节目，我将为您分享一个关于“创造”与“品位”的深刻洞察。尤其是在AI可以满足我们任何“品位”的今天，这个话题，显得尤为重要和紧迫。 这可能是一次让你感到些许不适，但却能让你受益终身的思考。

    8 мин.

  2. -4 Ч

    [人人能懂] 给AI做脑CT、建记忆宫殿，再教它自学成才

    今天，我们将深入AI的“内心世界”，看看它如何变得更聪明。我们会用最新论文中的方法，给AI做一次“脑CT”看清能力升级的代价，并教会“音盲”的它“脑补”出声音的质感。接着，我们将揭示AI如何像搭建“记忆宫殿”和使用“信息压缩机”一样，告别遗忘和臃肿。最后，我们将见证AI如何摆脱人类老师，通过预测作者思路实现“自学成才”！ 00:00:31 给AI做一次“脑CT”：排行榜之外，我们如何看透模型的真本事？ 00:05:50 AI的“记忆宫殿”：聊得再久，它怎么才能记住重点？ 00:11:19 给AI装上“压缩饼干”机：信息再多，也能秒懂重点 00:16:27 AI学会了“脑补”声音：闭上眼睛，如何听懂全世界？ 00:21:44 AI界的“自学成才”：没有老师，如何炼成绝世武功？ 本期介绍的几篇论文： [CL] Beyond the Leaderboard: Understanding Performance Disparities in Large Language Models via Model Diffing   [HBKU]   https://arxiv.org/abs/2509.18792   --- [CL] EpiCache: Episodic KV Cache Management for Long Conversational Question Answering   [Apple]   https://arxiv.org/abs/2509.17396   --- [CL] CompLLM: Compression for Long Context Q&A   [Amazon]   https://arxiv.org/abs/2509.19228   --- [CL] AuditoryBench++: Can Language Models Understand Auditory Knowledge without Hearing?   [Pohang University of Science and Technology & HJ AILAB]   https://arxiv.org/abs/2509.17641   --- [CL] Reinforcement Learning on Pre-Training Data   [Tencent]   https://arxiv.org/abs/2509.19249

    28 мин.

  3. -21 Ч

    [AI评论] AI使用说明书2.0：为何你该把AI当成一名“实习生”？

    你不是用不好AI，你是“带不好”AI。 还在抱怨AI给的答案是“精致的垃圾”？ 也许，问题不在AI，而在你的“提问”方式。 本期节目将带你升级AI心智模型： 告别“自动售货机”： 为什么期待“一步到位”是使用AI的最大误区？ 拥抱“实习生模型”： 把AI当成一个天赋异禀的实习生来“管理”，才是高效协作的关键。 三把金钥匙： 高频互动、任务拆解、反馈闭环，解锁AI的真正潜力。 终极目标： 从“带实习生”到“建智能体”，将你的专家智慧封装和放大。别再当一个“提问者”，开始成为一个AI时代的“架构师”。 点击收听，获取你的《AI使用说明书2.0》。

    9 мин.

  4. -1 ДН.

    [人人能懂] 从乐高蓝图、视觉思考到决策梦之队

    你有没有想过，AI的“聪明”和我们的“聪明”，到底有什么不一样？本期节目，我们将一起探索AI如何用乐高一样的蓝图搭建软件帝国，如何识破只会考试的“高分低能”陷阱，又是如何扔掉专家地图、让“眼睛”学会思考，并最终用“精兵策略”做出更聪明的决策。准备好了吗？让我们从五篇最新的论文出发，一探AI智慧的边界。 00:00:31 软件世界的“乐高”说明书：从一句话到一个帝国  00:05:50 AI医生的“高分低能”陷阱：别被排行榜骗了 00:10:51 扔掉“专家地图”，AI也能走出一条新路 00:15:51 AI的下一场革命：当“眼睛”开始像“大脑”一样思考 00:21:18 从“人海战术”到“精兵策略”：让AI的每一次计算都花在刀刃上 本期介绍的几篇论文： [CL] RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation   [Microsoft]   https://arxiv.org/abs/2509.16198   --- [LG] The Illusion of Readiness: Stress Testing Large Frontier Models on Multimodal Medical Benchmarks   [Microsoft Research]   https://arxiv.org/abs/2509.18234   --- [LG] SimpleFold: Folding Proteins is Simpler than You Think   [Apple]   https://arxiv.org/abs/2509.18480   --- [LG] Video models are zero-shot learners and reasoners   [Google DeepMind]   https://arxiv.org/abs/2509.20328   --- [LG] Best-of-∞ -- Asymptotic Performance of Test-Time Compute   [New York University & Institute of Science Tokyo & NEC Corporation]   https://arxiv.org/abs/2509.21091

    27 мин.

  5. -2 ДН.

    [人人能懂] 从数据纯度、反馈标尺到心智公理

    你是否想过，AI变聪明的速度，竟取决于数据里有多少“废话”？我们一句模糊的好评，又如何能变成让AI精准执行的指令？本期节目，我们将看到AI如何跳出经验的牢笼、自己悟出近道，并学会看人下菜碟，进化出因事而异的“情商”。我们甚至会揭示，洞察AI心思的终极难题，如何被巧妙地拆解成一道简单的计算题。准备好，和我一起探索这些最新论文背后的深刻智慧吧！ 00:00:35 AI变聪明的秘密：不是模型有多神，而是数据里有多少“废话” 00:06:32 AI训练的两难困境：要么说不清，要么管太窄 00:12:11 AI导航升级：如何用“笨”数据，教出“聪明”的活地图？ 00:18:03 AI的“情商”进化：怎么做到该一样时一样，该不同时不同？ 00:23:45 猜心思的最高境界：把它变成一道简单计算题 本期介绍的几篇论文： [LG] Scaling Laws are Redundancy Laws   [Georgia Institute of Technology]   https://arxiv.org/abs/2509.20721  --- [CL] RLBFF: Binary Flexible Feedback to bridge between Human Feedback & Verifiable Rewards   [NVIDIA]   https://arxiv.org/abs/2509.21319  --- [LG] Offline Goal-conditioned Reinforcement Learning with Quasimetric Representations   [UC Berkeley & Princeton University]   https://arxiv.org/abs/2509.20478  --- [CL] LLM Output Homogenization is Task Dependent   [FAIR at Meta]   https://arxiv.org/abs/2509.21267  --- [LG] Inverse Reinforcement Learning Using Just Classification and a Few Regressions   [University of Washington & Netflix]   https://arxiv.org/abs/2509.21172

    30 мин.

  6. -3 ДН.

    [AI评论] AI的下一步：当“最强大脑”拥有了“物理世界的身躯”

    我们熟悉的AI，一直活在屏幕里。但现在，一场革命正在发生。 本期「AI评论」为你揭示AI的下一步进化——具身智能： 告别虚拟，拥抱现实： AI正从网络空间大举迁徙至物理世界，这是通往通用人工智能（AGI）的基石。 当“最强大脑”遇上“物理定律”： 揭秘驱动具身智能的两大核心引擎——多模态大语言模型 (MLLM) 与世界模型 (WM）。 “战略家”与“模拟大师”的联手： 一个精通语义推理与任务分解，另一个构建内部世界并预测未来。它们的结合，将创造出怎样的“新物种”？ 未来已来： 从能打扫房间的服务机器人，到深入险境的救援无人机，具身智能将如何颠覆我们的生活？这不是科幻，这是正在发生的工程学。 点击收听，让我们一同见证，当AI拥有身躯，一个怎样的未来正在向我们走来。

    7 мин.

  7. -3 ДН.

    [人人能懂] 思考的价值、地图的力量、垃圾数据的代价

    想知道如何让AI的学习效率提升三倍吗？本期节目，我们将一起探索如何教AI学习“解题思路”而不只是答案。接着，我们会揭开一张能反向破解AI秘密的“数据地图”，并看看顶尖AI在被喂了“垃圾食品”后，是如何跌下神坛的。最后，我们将见证一位AI“宗师”如何指点“专家”，在浩瀚的基因宇宙中找到商业宝藏。准备好了吗？让我们一起出发！ 00:00:34 最好的学习资料，不只是答案，更是思路 00:06:02 AI侦探的新工具：不是靠蛮力，而是靠一张“地图” 00:12:19 喂AI“垃圾食品”，它会变得多“不靠谱”？ 00:17:28 在“基因宇宙”里，如何找到“买尿布就买啤酒”的秘密？ 本期介绍的几篇论文： [CL] Thinking Augmented Pre-training   [Microsoft Research]   https://arxiv.org/abs/2509.20186  --- [LG] Generative Model Inversion Through the Lens of the Manifold Hypothesis   [Hong Kong Baptist University]   https://arxiv.org/abs/2509.20177 --- [CL] How Much of Your Data Can Suck? Thresholds for Domain Performance and Emergent Misalignment in LLMs   [Invisible Technologies]   https://arxiv.org/abs/2509.19325 --- [LG] Discovering Association Rules in High-Dimensional Small Tabular Data   [University of Amsterdam & Amsterdam University Medical Center]   https://arxiv.org/abs/2509.20113

    23 мин.

  8. -4 ДН.

    [AI评论] 解开“AI Agent”的进化密码

    “Agent = 可泛化的自动化”。 这个简单的公式，为何能揭示，从简单脚本，到通用人工智能（AGI）的整部“进化简史”？ 本期「AI评论」为你揭示： 从“火车”到“越野车”： “自动化”与“智能体”，到底有什么本质区别？ “泛化”的魔力： AI如何，从一个“死记硬背”的工具，变为一个“举一反三”的伙伴？ 智能的坐标系： 我们今天的AI，处在这张“进化地图”的哪个位置？ AGI的终极路径： 通往“圣杯”的道路，到底在何方？这不是技术定义，这是理解AI未来的“第一性原理”。 点击收听，看懂AI这个“新物种”的“前世今生”。

    7 мин.
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