AI可可AI生活

你有没有想过，一个真正聪明的AI应该是什么样的？本期节目，我们将深入AI的“思考过程”，为你揭秘五篇最新论文带来的启发：我们将看到，AI如何像一个严谨的工程师，为自己的“世界模型”做“精装修”；如何像一个懂得“下笨功夫”的学生，通过生成式学习来避免投机取巧；更会看到它如何像一位创作者，从“逐字蹦”进化到“并行创作”；像一个项目经理，将搞不定的超长任务“外包”出去；最后，我们还会发现，AI甚至学会了像我们一样“自我反省”和纠错。准备好了吗？让我们一起探寻AI变得更聪明的秘密。00:00:44 造个“世界模型”给自己用，聪明人是怎么“精装修”的？00:07:34 AI的“笨功夫”与“真聪明”00:13:11 AI“写稿”新姿势，从“逐字蹦”到“一挥而就”00:20:56 AI的大脑也会“内存不足”？那就给它一个外挂00:26:55 让AI学会自我反省，需要几步？本期介绍的几篇论文：[LG] What Drives Success in Physical Planning with Joint-Embedding Predictive World Models? [Meta FAIR & New York University] https://arxiv.org/abs/2512.24497 ---[LG] Generative Classifiers Avoid Shortcut Solutions [CMU & Stanford University] https://arxiv.org/abs/2512.25034 ---[LG] Diffusion Language Models are Provably Optimal Parallel Samplers [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2512.25014 ---[LG] Recursive Language Models [MIT CSAIL] https://arxiv.org/abs/2512.24601 ---[LG] Enhancing LLM Planning Capabilities through Intrinsic Self-Critique [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2512.24103

你是否好奇，AI究竟是在独立思考还是在“背题库”？本期我们将搭建一个“思想风洞”来一探究竟，再把K线图当成“照片”喂给AI，看看它能否成为股神。随后，我们会深入神经网络的“职场”，看它如何通过“内卷”来自我裁员，并最终揭晓一本能“以小博大”、高效炼成大模型的万能说明书。准备好了吗？让我们一起开启这场关于AI智慧与效率的探索之旅！00:00:32 AI到底在思考，还是在“假装”思考？00:07:46 把K线图当成“照片”看，AI炒股能靠谱吗？00:13:07 AI也“内卷”，一个想法，让神经网络自己“裁员”00:18:14 炼大模型，有没有一本万能说明书？本期介绍的几篇论文：[LG] The Bayesian Geometry of Transformer Attention[Dream Sports & Columbia University]https://arxiv.org/abs/2512.22471---[LG] S&P 500 Stock's Movement Prediction using CNN[Stanford University]https://arxiv.org/abs/2512.21804---[LG] Pruning as a Game: Equilibrium-Driven Sparsification of Neural Networks[Hamad Bin Khalifa University]https://arxiv.org/abs/2512.22106---[LG] Completed Hyperparameter Transfer across Modules, Width, Depth, Batch and Duration[Apple]https://arxiv.org/abs/2512.22382

你有没有想过，一个真正聪明的AI，它的学习方式和我们有什么不同？今天我们来聊聊几篇有趣的最新论文：有的AI像我们一样“边读边学”来消化一本厚书；有的机器人因为“见识”够广，突然就看懂了人类的视频；还有的AI，通过学习错误的答案，竟然比学习标准答案进步还快！更神奇的是，AI甚至开始通过自我辅导，学习如何成为一名科学家，并领悟到“终身学习”才是智能的终极宿命。这背后到底藏着哪些颠覆我们常识的智慧？让我们一探究竟。00:00:39 AI的长文考卷，有没有更聪明的解法？00:06:27 机器人笨手笨脚？可能只是因为它“见识”太少00:12:10 “抄作业”的正确姿势，为什么错误的答案里藏着宝藏？00:17:54 AI科学家，怎么才能不“纸上谈兵”？00:24:57 为什么最聪明的AI，也必须终身学习？本期介绍的几篇论文：[LG] End-to-End Test-Time Training for Long Context [Astera Institute & UC San Diego] https://arxiv.org/abs/2512.23675 ---[RO] Emergence of Human to Robot Transfer in Vision-Language-Action Models [Physical Intelligence] https://arxiv.org/abs/2512.22414 ---[LG] Shape of Thought: When Distribution Matters More than Correctness in Reasoning Tasks [University of Waterloo & MILA & Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2512.22255 ---[LG] Training AI Co-Scientists Using Rubric Rewards [Meta Superintelligence Labs & University of Oxford] https://arxiv.org/abs/2512.23707 ---[AI] The World Is Bigger! A Computationally-Embedded Perspective on the Big World Hypothesis [University of Alberta & The Swiss AI Lab IDSIA] https://arxiv.org/abs/2512.23419

你有没有想过，聪明的AI也像一个需要不断成长的学生？本期我们要聊的几篇最新论文，就揭示了AI正在经历一场深刻的“思维修炼”。我们会看到，AI不仅在学习如何诊断自己为什么会“胡说八道”，还在学习如何像项目经理一样规划工作，甚至学会了反思和定义一个“更好的问题”。这不仅是让AI变得更强大，更是让它变得更“智慧”的关键一步。00:00:31 AI为什么会“一本正经地胡说八道”？一份统一的诊断书00:06:05 AI“填词游戏”里的速度与智慧00:11:58 你的AI团队里，谁才是真正的关键先生？00:17:33 如何提出一个“好问题”？这回轮到AI教我们了00:23:24 从“考高分”到“造地图”，AI决策的一次思维升级本期介绍的几篇论文：[CL] A Unified Definition of Hallucination, Or: It's the World Model, Stupid[CMU & Patronus AI & Stanford University]https://arxiv.org/abs/2512.21577---[LG] dUltra: Ultra-Fast Diffusion Language Models via Reinforcement Learning[University of Washington & UC Berkeley]https://arxiv.org/abs/2512.21446---[LG] An Information Theoretic Perspective on Agentic System Design[Stanford University]https://arxiv.org/abs/2512.21720---[AI] Accelerating Scientific Discovery with Autonomous Goal-evolving Agents[Cornell University & The Ohio State University & Yale University]https://arxiv.org/abs/2512.21782---[LG] Generative Actor Critic[Tsinghua University & UCLA & Beijing Institute of General Artificial Intelligence]https://arxiv.org/abs/2512.21527

你有没有想过，当AI学霸们“开会”时，它们会达成怎样的共识？为什么最安全的AI，有时反而是那个最“老实”的笨小孩？我们又该如何治好AI的“失忆症”，让它拥有真正的人格？本期节目，我们将一起深入AI的“内心世界”，从最新论文中探寻这些问题的答案，看看一个更聪明、更懂事、也更具“生命感”的AI是如何被构想和塑造的。00:00:31 顶级AI模型，正在悄悄达成一个共识00:06:15 AI的安全漏洞，不是太笨，而是太“老实”00:11:04 你的AI助理，如何拥有“人格”？00:17:14 机器人怎么才能不“迷路”？从分工到整合，聊聊导航的新思路00:23:00 给AI编剧一把尺子[LG] Universally Converging Representations of Matter Across Scientific Foundation Models [MIT] https://arxiv.org/abs/2512.03750 ---[LG] Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent [KTH Royal Institute of Technology] https://arxiv.org/abs/2512.21110 ---[AI] Sophia: A Persistent Agent Framework of Artificial Life [Westlake University & Project Cuddlepark Team & Shanghai Innovation Institute] https://arxiv.org/abs/2512.18202 ---[RO] LoGoPlanner: Localization Grounded Navigation Policy with Metric-aware Visual Geometry [Tsinghua University & Shanghai AI laboratory] https://arxiv.org/abs/2512.19629 ---[CL] DramaBench: A Six-Dimensional Evaluation Framework for Drama Script Continuation [University of Macau & University College London] https://arxiv.org/abs/2512.19012