AI可可AI生活

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

今天，我们来聊聊AI那些你不知道的“另一面”。为什么有时聪明的AI会突然“出戏”，变得神神叨叨？为什么它能解开复杂的难题，却连最简单的掷骰子都做不好？我们又该如何设计一套聪明的系统，给AI装上“人格护栏”，甚至让它成为我们时薪不到一块钱的“超级实习生”？这一期，我们将从五篇最新论文出发，为你揭开AI不为人知的内在机制。
00:00:31 AI的“人格”开关，藏在哪里？
00:07:06 AI的“逻辑脆断”，为什么聪明的大模型会突然变傻？
00:13:20 AI的“贴身保安”，怎样做到又便宜又好用？
00:20:04 你以为AI是高手，其实它连骰子都掷不好
00:25:35 你的“数学家教”，时薪不到一块钱
本文介绍的几篇论文：
[CL] The Assistant Axis: Situating and Stabilizing the Default Persona of Language Models
[MATS & Anthropic]
https://arxiv.org/abs/2601.10387
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[CL] Logical Phase Transitions: Understanding Collapse in LLM Logical Reasoning
[Huazhong University of Science and Technology]
https://arxiv.org/abs/2601.02902
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[LG] Building Production-Ready Probes For Gemini
[Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2601.11516
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[CL] Large Language Models Are Bad Dice Players: LLMs Struggle to Generate Random Numbers from Statistical Distributions
[Harvard University]
https://arxiv.org/abs/2601.05414
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[LG] 130k Lines of Formal Topology in Two Weeks: Simple and Cheap Autoformalization for Everyone?
[AI4REASON]
https://arxiv.org/abs/2601.03298

这一期，我们脑洞大开。你会听到，顶尖AI的大脑里，原来天天都在开激烈的辩论会；而训练AI，竟然就像呵护一个需要犯错、需要折腾的“青春期”。我们还会聊聊，如何用优雅的数学工具给AI一套更聪明的“橡皮泥”，如何让大模型退居幕后帮你“造”一个更高效的AI，以及，怎么判断AI老师的“板书”是不是真的靠谱。准备好了吗？让我们一起出发。
00:00:33 AI建模，我们得到了一套更聪明的“橡皮泥”工具
00:07:19 AI的大脑里，原来天天在开会
00:12:55 聪明人的“笨功夫”，如何让AI帮你造一个AI？
00:18:52 成大事者，为何要珍惜“犯错”的青春期？
00:24:39 AI当老师，它的“板书”靠谱吗？
本期介绍的几篇论文：
[LG] Analytic Bijections for Smooth and Interpretable Normalizing Flows
[University of Amsterdam]
https://arxiv.org/abs/2601.10774
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[CL] Reasoning Models Generate Societies of Thought
[Google & University of Chicago]
https://arxiv.org/abs/2601.10825
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[LG] FORESTLLM: Large Language Models Make Random Forest Great on Few-shot Tabular Learning
[National University of Singapore & Zhejiang University & University of British Columbia]
https://arxiv.org/abs/2601.11311
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[LG] Transient learning dynamics drive escape from sharp valleys in Stochastic Gradient Descent
[Peking University & Zhejiang University]
https://arxiv.org/abs/2601.10962
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[CL] Do explanations generalize across large reasoning models?
[Northeastern University & Microsoft Research]
https://arxiv.org/abs/2601.11517

今天，我们一同窥见了AI世界精巧的另一面：从注意力机制中类似“机械”的斜杠模式，到并行专家协作的优雅高效；从学会“如何选择”的元认知智慧，到预判趋势实现加速的数学之美，再到机器人通过巧妙设计获得的“分寸感”。这些最新论文告诉我们，通往更强人工智能的道路，不仅需要强大的算力，更充满了令人惊叹的巧思与智慧。
00:00:29 大模型里的‘斜杠’，一个被忽视的注意力模式
00:08:32 AI变聪明的秘密，不是读得更多，而是问得更巧
00:14:06 炼成全能AI的关键一步，选对方法，比埋头苦干更重要
00:20:15 AI绘画加速的秘密，如何让机器“预见”未来？
00:25:36 机器人干活儿，差的那点“分寸感”怎么补？
本期介绍的几篇论文：
[LG] Demystifying the Slash Pattern in Attention: The Role of RoPE
[National University of Singapore]
https://arxiv.org/abs/2601.08297
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[CL] Parallel Context-of-Experts Decoding for Retrieval Augmented Generation
[EURECOM]
https://arxiv.org/abs/2601.08670
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[LG] SimMerge: Learning to Select Merge Operators from Similarity Signals
[Cohere & Google]
https://arxiv.org/abs/2601.09473
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[LG] High-accuracy and dimension-free sampling with diffusions
[UC Berkeley & Harvard University]
https://arxiv.org/abs/2601.10708
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[RO] In-the-Wild Compliant Manipulation with UMI-FT
[Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2601.09988