AI可可AI生活

你有没有想过，为什么最聪明的AI会犯“1+1=3”这样的低级错误？为什么让AI学会“活下去”这个笨办法，反而能让它进化出惊人的智慧？本期节目，我们将从几篇最新的AI论文出发，揭示AI如何像做“完形填空”一样学习编程，如何在人声鼎沸中只听一个人的声音，以及我们人类“临时抱佛脚”的背后，藏着怎样高效的认知模型。准备好了吗？让我们一起探索AI世界的深层智慧。
00:00:34 AI学编程，死记硬背不如“完形填空”？
00:05:09 如何在人声鼎沸中，只听一个人的声音？
00:10:25 聪明的AI，为什么会犯“笨”错误？
00:15:56 为什么“笨办法”反而是最聪明的？
00:22:10 为什么你总能“临时抱佛脚”成功？
本期介绍的几篇论文：
[CL] Stable-DiffCoder: Pushing the Frontier of Code Diffusion Large Language Model
[Huazhong University of Science and Technology & ByteDance Seed]
https://arxiv.org/abs/2601.15892
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[AS] Adaptive Rotary Steering with Joint Autoregression for Robust Extraction of Closely Moving Speakers in Dynamic Scenarios
[University of Hamburg]
https://arxiv.org/abs/2601.12345
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[LG] A model of errors in transformers
[Tata Institute of Fundamental Researc & Google Deepmind]
https://arxiv.org/abs/2601.14175
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[AI] Survival is the Only Reward: Sustainable Self-Training Through Environment-Mediated Selection
[Unknown Affiliation]
https://arxiv.org/abs/2601.12310
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[AI] "Just in Time" World Modeling Supports Human Planning and Reasoning
[MIT & UBC]
https://arxiv.org/abs/2601.14514

你有没有想过，一个细胞修复自己的逻辑，和AI画画的逻辑，竟然是相通的？我们又该如何设计一场“高考”，来检验AI是不是真的能干活，而不是个花架子？本期节目，我们将一起探索AI如何学会“自我反思”来纠正错误，如何通过“化整为零”的智慧让万物动起来，以及它为何在理解真实物理世界时频频“翻车”。准备好了吗？让我们一起解码智能的最新进化。
00:30:04 从细胞到AI，智能的底层逻辑是什么？
00:06:25 AI离成为“靠谱员工”，还差几门考试？
00:11:39 给AI请个“一对一”私教，它自己教自己
00:17:04 让万物动起来，需要几步？
00:21:45 AI画视频，为什么一碰到机器人就“翻车”？
本期介绍的几篇论文：
[AI] Remapping and navigation of an embedding space via error minimization: a fundamental organizational principle of cognition in natural and artificial systems
[Allen Discovery Center at Tufts University]
https://arxiv.org/abs/2601.14096
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[AI] Terminal-Bench: Benchmarking Agents on Hard, Realistic Tasks in Command Line Interfaces
[Stanford University & Laude Institute & Anthropic]
https://arxiv.org/abs/2601.11868
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[LG] InT: Self-Proposed Interventions Enable Credit Assignment in LLM Reasoning
[CMU & University of Illinois Urbana-Champaign]
https://arxiv.org/abs/2601.14209
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[CV] Motion 3-to-4: 3D Motion Reconstruction for 4D Synthesis
[Westlake University]
https://arxiv.org/abs/2601.14253
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[CV] Rethinking Video Generation Model for the Embodied World
[Peking University & ByteDance Seed]
https://arxiv.org/abs/2601.15282

你有没有想过，AI不仅能学习知识，还能在解决难题的“考场”上临场进化？当AI开始“抄自己作业”时，它会变聪明还是变笨？今天，我们将一起探索AI如何学会使用电脑，从一个“缸中之脑”变成真正的“行动派”，并看看我们如何像老中医一样，通过“望闻问切”来判断AI何时“心里没底”，最后揭示聪明的AI老师如何教出既能干又记性差的“好学生”。这一期，我们将见证AI从“知道”到“做到”，再到“自知”的迷人进化。
00:00:38 AI的临场进化，考试的时候再学习
00:05:12 当AI开始抄自己的作业
00:11:25 给AI一台电脑，会发生什么？
00:17:31 AI也会“心里没底”，我们如何一眼看穿？
00:22:50 聪明的大模型，如何教出既能干又记性差的好学生？
本期介绍的几篇论文：
[LG] Learning to Discover at Test Time
[Stanford University & UC San Diego]
https://arxiv.org/abs/2601.16175
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[LG] Learning from Synthetic Data: Limitations of ERM
[Google Research]
https://arxiv.org/abs/2601.15468
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[CL] LLM-in-Sandbox Elicits General Agentic Intelligence
[Renmin University of China & Microsoft Research]
https://arxiv.org/abs/2601.16206
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[CL] Agentic Confidence Calibration
[Salesforce AI Research]
https://arxiv.org/abs/2601.15778
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[CL] Memorization Dynamics in Knowledge Distillation for Language Models
[Meta Superintelligence Labs & FAIR at Meta]
https://arxiv.org/abs/2601.15394

你有没有想过，AI是如何“思考”的？本期节目，我们将深入AI的大脑，看看几篇最新论文如何揭示它独特的学习与创造策略。我们会发现，AI不仅能通过一张“未来地图”预知结果，也懂得在创新时避免“摸鱼”；它解决难题有时不靠推理，而是靠“澄清”；它甚至告诉我们，通往智慧的道路，有时恰恰是那扇最窄的门。准备好了吗？让我们一起探索AI的思考术！
00:00:33 让AI听话，需要一本什么样的“未来地图”？
00:05:02 AI搞科研，是“卷王”还是“摸鱼”？
00:10:38 高手解决问题，靠的不是推理，是“澄清”
00:16:57 通往正确答案的窄门
00:22:14 AI的成长捷径，死记硬背不如学会“串门”
本文介绍的几篇论文：
[LG] Meta Flow Maps enable scalable reward alignment
[University of Oxford]
https://arxiv.org/abs/2601.14430
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[CL] Towards Execution-Grounded Automated AI Research
[Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2601.14525
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[LG] Diffusion Large Language Models for Black-Box Optimization
[McGill & MILA - Quebec AI Institute]
https://arxiv.org/abs/2601.14446
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[CL] The Flexibility Trap: Why Arbitrary Order Limits Reasoning Potential in Diffusion Language Models
[Tsinghua University]
https://arxiv.org/abs/2601.15165
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[LG] Knowledge Graphs are Implicit Reward Models: Path-Derived Signals Enable Compositional Reasoning
[Princeton University]
https://arxiv.org/abs/2601.15160

你有没有想过，两个顶尖AI合作，效率反而会暴跌？或者，AI回复慢的根源，可能是一个被我们误解的“小聪明”？本期节目，我们将从最新的几篇论文出发，一起聊聊AI如何从一个埋头苦干的“独行侠”，进化为懂得协作的“团队搭子”，以及如何从“背课文”的学霸，蜕变为真正“懂思想”的伙伴。让我们一起揭开AI世界里，关于团队、效率与心智的迷思。
00:00:32 你的科研搭子，正在被AI重新定义
00:05:48 AI 回复慢？我们可能被“小聪明”误导了
00:11:54 一个和尚挑水喝，两个和尚没水喝，AI世界的团队迷思
00:16:52 AI的“情商”开关，从“背课文”到“懂思想”
00:21:40 AI训练场上的“好教练”与“天才选手”
本期介绍的几篇论文：
[AI] Rethinking the AI Scientist: Interactive Multi-Agent Workflows for Scientific Discovery
[University of Maryland et al.]
https://arxiv.org/abs/2601.12542
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[CL] Speculative Decoding: Performance or Illusion?
[UC Berkeley]
https://arxiv.org/abs/2601.11580
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[LG] CooperBench: Why Coding Agents Cannot be Your Teammates Yet
[Stanford University & SAP Labs US]
https://arxiv.org/abs/2601.13295
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[CL] Beyond Tokens: Concept-Level Training Objectives for LLMs
[Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2601.11791
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[LG] Q-learning with Adjoint Matching
[UC Berkeley]
https://arxiv.org/abs/2601.14234