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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. -20 H

    [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 min

  2. -22 H

    [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 min

  3. -1 J

    [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 min

  4. -1 J

    [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 min

  5. -2 J

    [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 min

  6. -2 J

    [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

    29 min

  7. -3 J

    [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”。

    8 min

  8. -3 J

    [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

    30 min
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