AI可可AI生活

本期我们要聊一个核心问题：我们总觉得AI是个神秘的黑箱，但最新的研究正在像做“脑部扫描”一样，试图撬开它。我们将看到，一个“满分或零分”的简单规则，就能教会AI诚实；又如何派出一个“AI侦探”，揪出潜伏的恶意模型。接着，我们会深入AI的“思考过程”，看看聪明的“大脑”和聪明的“搜索引擎”哪个更重要，以及如何让AI通过“犯错”来演化出正确答案，甚至把它的复杂推理拆解成一个个可以遥控的“思想积木”。准备好了吗？让我们一起深入AI的内心世界。00:00:41 AI的“不说谎”训练：满分或零分00:05:29 AI界的“无间道”：如何揪出披着羊皮的狼？00:10:39 聪明的大脑，和聪明的搜索引擎，哪个更重要？00:16:14 犯错没关系，只要你“改对”的概率比“改错”大一点点00:21:22 拆解AI大脑：它思考时在想什么？本期介绍的几篇论文：[CL] Train for Truth，Keep the Skills：Binary Retrieval-Augmented Reward Mitigates Hallucinations  [University of Washington & Allen Institute for AI (Ai2)]  https://arxiv.org/abs/2510.17733 ---[LG] Detecting Adversarial Fine-tuning with Auditing Agents  [Anthropic]  https://arxiv.org/abs/2510.16255 ---[LG] Prior Makes It Possible：From Sublinear Graph Algorithms to LLM Test-Time Methods  [Toyota Technological Institute at Chicago & Columbia University & Google Research]  https://arxiv.org/abs/2510.16609 ---[CL] Deep Self-Evolving Reasoning  [Microsoft Research Asia & Peking University]  https://arxiv.org/abs/2510.17498 ---[LG] Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models  [Columbia University & University of California Los Angeles & Harvey Mudd College]  https://arxiv.org/abs/2510.15987 

你有没有想过，我们衡量AI的标准可能从一开始就有点偏？今天，我们将一起颠覆几个常识：我们会发现，模型的潜力不在于考高分，而在于它的“想象力”有多丰富；训练巨型模型的省钱秘笈，可能就藏在一个简单的根号里；而要让AI生成完美的视频，最好的方法竟是让它组建一个内部“评审团”给自己挑错。更神奇的是，想让AI真正懂你，关键或许不是问“二选一”，而是“三选一”。准备好了吗？让我们一起探索这些最新论文中，那些反直觉又充满智慧的AI新思路。00:00:41 AI训练的内功心法：为什么“好学生”不一定是“优等生”？00:07:18 炼大模型省钱秘笈：一个根号引发的蝴蝶效应00:12:05 让AI自己挑毛病，视频才能越做越好00:17:25 想真正懂我？别问二选一，试试三选一00:21:57 给AI装个“健康码”：识别未知攻击的新思路本期介绍的几篇论文：[LG] The Coverage Principle: How Pre-training Enables Post-Training[Microsoft Research & MIT & UIUC]https://arxiv.org/abs/2510.15020---[LG] Robust Layerwise Scaling Rules by Proper Weight Decay Tuning[MIT & UCLA]https://arxiv.org/abs/2510.15262---[CV] VISTA: A Test-Time Self-Improving Video Generation Agent[Google]https://arxiv.org/abs/2510.15831---[LG] Learning Correlated Reward Models: Statistical Barriers and Opportunities[MIT EECS]https://arxiv.org/abs/2510.15839---[CV] Learning to Detect Unknown Jailbreak Attacks in Large Vision-Language Models[Renmin University of China & Alibaba Group]https://arxiv.org/abs/2510.15430

你有没有想过，让AI变聪明，或许并不需要更强的算力，而是需要一种更巧妙的引导方式？本期，我们将一起探索几篇最新论文带来的奇妙洞见：我们会发现，一点点“计算噪声”竟能让AI学得更好；我们甚至能像做CT扫描一样，亲眼“看见”AI思考的几何轨迹；并学习如何像教育孩子一样，教会AI在探索与专注间找到完美平衡，甚至不花一分钱，就解锁它的隐藏潜能。00:00:36 不花钱升级你的AI？换个提问方式就行00:05:39 AI育儿经：如何教机器学会“恰到好处”的探索00:11:50 训练AI，加点“噪声”效果更好？00:16:47 AI的“心流”：看见思考的轨迹00:22:19 如何让聪明的AI，学会更聪明地做事？本期介绍的几篇论文：[LG] Reasoning with Sampling: Your Base Model is Smarter Than You Think[Harvard University]https://arxiv.org/abs/2510.14901---[LG] Agentic Entropy-Balanced Policy Optimization[Kuaishou Technology & Renmin University of China]https://arxiv.org/abs/2510.14545---[LG] QeRL: Beyond Efficiency -- Quantization-enhanced Reinforcement Learning for LLMs[NVIDIA & MIT]https://arxiv.org/abs/2510.11696---[LG] The Geometry of Reasoning: Flowing Logics in Representation Space[Duke University]https://arxiv.org/abs/2510.09782---[CL] Demystifying Reinforcement Learning in Agentic Reasoning[National University of Singapore & Princeton University & University of Illinois at Urbana-Champaign]https://arxiv.org/abs/2510.11701

要让AI真正变聪明，是该为它发明一套统一江湖的“世界语”，还是该教会它如何在“大脑袋”和“长思考”间做出明智的权衡？又或者，我们得先帮它建立健康的“信息食谱”，避免陷入“脑子瓦特”的陷阱，并治愈它那藏着世界性偏见的好奇心？甚至，最新论文告诉我们，通往更高智能的钥匙，竟然是先让AI学会如何当一个会犯错的“差生”。本期节目，我们将通过五篇最新论文，共同探索AI智能背后那些你意想不到的深层逻辑。00:00:39 AI的“世界语”：一套统一江湖的武功秘籍00:06:11 AI的“垃圾食品”陷阱：为什么顶尖模型也会“脑子瓦特”？00:10:58 AI变聪明，靠脑子大还是想得久？00:17:18 AI的“好奇心”，藏着一个世界性的偏见00:22:56 为什么最聪明的AI，要先学会当个“差生”？本期介绍的几篇论文：[LG] Tensor Logic: The Language of AI  [University of Washington]  https://arxiv.org/abs/2510.12269 ---[CL] LLMs Can Get "Brain Rot"!  [Texas A&M University & University of Texas at Austin & Purdue University]  https://arxiv.org/abs/2510.13928 ---[LG] Not All Bits Are Equal: Scale-Dependent Memory Optimization Strategies for Reasoning Models  [KRAFTON & University of Wisconsin–Madison]  https://arxiv.org/abs/2510.10964 ---[CL] The Curious Case of Curiosity across Human Cultures and LLMs  [University of Michigan]  https://arxiv.org/abs/2510.12943 ---[LG] Learning to Make MISTAKEs: Modeling Incorrect Student Thinking And Key Errors  [MIT CSAIL]  https://arxiv.org/abs/2510.11502 

你有没有想过，除了喂给它更多数据，还有哪些更精妙的法门能让AI变得更聪明？本期我们要聊的几篇最新论文，就揭示了AI的“成长秘籍”：它们把训练AI的视角从“下山”升级为“发射火箭”，为它设计了从通识到专业的“大学课程”，还教会了它预测“未来摘要”的远见，以及在关键时刻“喘口气”慢思考的智慧。今天，就让我们一起看看，这些研究是如何重塑AI的“学习方法论”的。00:00:33 训练AI，你以为是爬山，其实是开火箭？00:05:56 AI成长秘籍：多上一门“专业课”00:11:26 AI模型的终极瘦身术：如何让大象既轻盈又聪明？00:16:53 AI的远见：不只关心下一个词00:21:10 AI的“沉思时刻”：快与慢的智慧本期介绍的几篇论文：[LG] Optimal Control Theoretic Neural Optimizer: From Backpropagation to Dynamic Programming[Meta & Georgia Institute of Technology & Apple]https://arxiv.org/abs/2510.14168---[CL] Midtraining Bridges Pretraining and Posttraining Distributions[CMU]https://arxiv.org/abs/2510.14865---[LG] BitNet Distillation[Microsoft Research]https://arxiv.org/abs/2510.13998---[LG] Beyond Multi-Token Prediction: Pretraining LLMs with Future Summaries[FAIR at Meta & CMU]https://arxiv.org/abs/2510.14751---[CL] Catch Your Breath: Adaptive Computation for Self-Paced Sequence Production[Google DeepMind]https://arxiv.org/abs/2510.13879

想知道为什么教机器人玩最“笨”的玩具，反而能让它学会抓取任何东西吗？本期节目，我们将一起探索如何将神秘的AI“炼金术”变成一门严谨的科学，看看怎样让AI大神学会“说人话”并带得动AI小白，并最终揭示，那些五花八门的调教秘籍背后，其实藏着同一个简单的目标。让我们马上进入今天的前沿速递！00:00:28 AI大模型调教指南：从玄学到科学00:05:39 返璞归真：最笨的方法，可能就是最好的方法00:11:25 想让机器人变聪明？先教它玩“笨”玩具00:16:41 如何让AI大神，带得动AI小白？00:00 大模型调教秘籍：条条大路通罗马？本期介绍的几篇论文：[LG] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs[Meta & UT Austin & UC Berkeley]https://arxiv.org/abs/2510.13786---[RO] VLA-0: Building State-of-the-Art VLAs with Zero Modification[NVIDIA]https://arxiv.org/abs/2510.13054---[RO] Learning to Grasp Anything by Playing with Random Toys[UC Berkeley]https://arxiv.org/abs/2510.12866---[LG] Tandem Training for Language Models[Microsoft & EPFL & University of Toronto]https://arxiv.org/abs/2510.13551---[LG] What is the objective of reasoning with reinforcement learning?[University of Pennsylvania & UC Berkeley]https://arxiv.org/abs/2510.13651

工具越强，焦虑越深。当Sora能一语成片，Claude能瞬间代码，我们仿佛手握神兵，却又为何心生恐慌？“有了这么好的AI，如果我还赚不到钱，我就是个废物。”——这句话，是否也曾像幽灵一样在你脑中盘旋？本期节目，我将带你跳出这个“工具越强，自我审判越重”的怪圈。我们将从加州淘金热的历史，聊到今天AI时代的生存法则；从相机的普及，看懂创造力的稀缺性转移。你将听到： 为什么AI降低的是“执行门槛”，却提高了“认知门槛”？ 从“淘金者”到“卖水人”，你的价值定位在哪里？ 概率思维如何帮你从AI生成的100个选项中，找到那1%的黄金机会？别让最好的工具，成为最重的枷锁。你的审美、品味和同理心，才是AI无法估值的核心资产。收听本期节目，告别赚钱焦虑，找到你在AI时代的真实价值坐标。

今天我们要聊一个根本问题：聪明的AI到底是什么样？是像一位能极速压缩思考时间的解题大师，还是一个能在想象的沙盒里自我进化的机器人？我们还会一起探究，为什么AI时而是无所不知的学霸，时而又是死记硬背的书呆子，甚至还会一本正经地胡说八道。最后，你会发现，让AI变得更懂你的终极秘诀，可能恰恰是先教会它如何“装傻”提问。让我们跟随几篇最新论文，一起解剖AI的思考内核。00:00:36 AI变聪明的秘密：不是知道更多，而是想得更快00:06:29 给机器人一个“沙盒”，让它在想象中进化00:12:37 为什么AI既是学霸，又是书呆子？00:17:19 AI的“发挥失常”：一个问题，两种症状00:23:35 如何让机器更懂你？答案是：先让它学会“装傻”本期介绍的几篇论文：[LG] AI Agents as Universal Task Solvers: It’s All About Time[AWS Agentic AI]https://arxiv.org/abs/2510.12066---[RO] Ctrl-World: A Controllable Generative World Model for Robot Manipulation[Stanford University & Tsinghua University]https://arxiv.org/abs/2510.10125---[LG] LLM Knowledge is Brittle: Truthfulness Representations Rely on Superficial Resemblance[FAIR at Meta & University of Zurich]https://arxiv.org/abs/2510.11905---[CL] Generation Space Size: Understanding and Calibrating Open-Endedness of LLM Generations[Stanford University]https://arxiv.org/abs/2510.12699---[LG] Asking Clarifying Questions for Preference Elicitation With Large Language Models[Google]https://arxiv.org/abs/2510.12015

都说技术是“最伟大的均衡器”，但AI，会不会反而成为“马太效应”的终极放大器？当AI工具唾手可得，为何你和顶尖高手的差距，反而被拉得更大了？ 为什么明星员工能把AI用成“点金手”，而许多人却只把它当成“高级搜索”？ 决定你AI能力上限的，不是提示词技巧，而是一种你可能忽略的“底层素养”。 在AI时代，比技术本身更可怕的，是“认知偏见”的自我实现。本期节目，我将为你揭示AI如何加剧职场中的“贫富差距”，并为你提供一套应对未来挑战的思维框架。这不仅是关于技术的讨论，更是关乎你未来十年职业命运的生存指南。

你有没有想过，让AI变得更聪明，究竟是该让它“一口吃成胖子”，还是鼓励它“想得不一样”？当我们打断一个正在思考的AI，它会惊慌失措吗？而它从模仿到思考的关键飞跃，背后又藏着怎样的秘密？面对即将到来的数据“粮食危机”，AI又将如何自救？本期节目，我们就从五篇最新论文出发，一起探寻AI学习与思考的底层逻辑。00:00:32 从“一口吃成胖子”到“少食多餐”：AI学习的新智慧00:06:22 AI正在“思考”，这时你打断它会发生什么？00:10:56 AI的“粮食危机”，靠“循环农业”能解决吗？00:16:04 让AI大模型“开窍”的秘密：不止要“刷对题”，更要“想不同”00:21:06 从“傻瓜式”模仿到“聪明地”思考，AI只差这关键一步本期介绍的几篇论文：[LG] Iterative Amortized Inference: Unifying In-Context Learning and Learned Optimizers[Mila]https://arxiv.org/abs/2510.11471---[CL] Are Large Reasoning Models Interruptible?[UC Berkeley]https://arxiv.org/abs/2510.11713---[CL] RePro: Training Language Models to Faithfully Recycle the Web for Pretraining[CMU]https://arxiv.org/abs/2510.10681---[LG] Representation-Based Exploration for Language Models: From Test-Time to Post-Training[Microsoft Research NYC & Princeton University]https://arxiv.org/abs/2510.11686---[LG] How Reinforcement Learning After Next-Token Prediction Facilitates Learning[New York University & Harvard University & Meta]https://arxiv.org/abs/2510.11495

人人都在谈论提示词，但99%的人都搞错了方向。我们以为AI是一座待挖掘的金矿，而提示词是那把万能的镐头。但真相是，AI是一面镜子，它只照得出你心中已有的世界。当工具无限强大，瓶颈便不再是技术，而是思想。本期节目，我将带你撕开“提示词工程”的华丽外衣，直抵AI时代的核心能力：想象力。 为什么顶尖高手用最简单的词，却能创造惊艳的作品？ 为什么你收藏了上千条“神级”提示词，却依然平庸？ 所谓的“想象力”，究竟是天赋，还是可以刻意训练的肌肉？停止囤积无用的咒语吧。因为，提示词的尽头，是你的想象力边界。 这是一场关于心智的革命，你，准备好了吗？

你有没有想过，在AI安全的攻防战中，为什么防御者总是慢半拍？我们能否跳过对话，直接把指令“注入”AI的大脑？在众多复杂的AI模型背后，是否存在一个统一所有武功的“心法总纲”？今天的节目，我们将通过几篇最新论文，一同寻找这些问题的答案，甚至尝试给AI的思考过程做一次“脑部CT”，看看它到底是如何想问题的。00:00:32 AI安全的“纸上谈兵”：为什么说攻击者总是后出手的那个？00:05:36 AI的“意念注入”：如何把指令直接写进模型大脑？00:11:22 AI大模型的心法：一个统一所有武功的“总纲”00:18:58 给大模型装上导航，能不能开得更快？00:23:38 给AI做个脑CT：看清它思考的脉络本期介绍的几篇论文：[LG] The Attacker Moves Second: Stronger Adaptive Attacks Bypass Defenses Against LLM Jailbreaks and Prompt Injections[OpenAI & Anthropic & Google DeepMind]https://arxiv.org/abs/2510.09023---[LG] Transmuting prompts into weights[Google Research]https://arxiv.org/abs/2510.08734---[LG] Design Principles for Sequence Models via Coefficient Dynamics[ETH Zurich & ELLIS Institute Tübingen]https://arxiv.org/abs/2510.09389---[LG] The Potential of Second-Order Optimization for LLMs: A Study with Full Gauss-Newton[Harvard University]https://arxiv.org/abs/2510.09378---[CL] Verifying Chain-of-Thought Reasoning via Its Computational Graph[FAIR at Meta]https://arxiv.org/abs/2510.09312

你有没有想过，AI怎样才能不止是聪明，更是拥有智慧呢？本期节目，我们将一起探索几篇最新论文带来的奇妙思路：从让AI拥有复盘反思的“推理银行”，到引导它“自我觉察”揪出内部的后门，再到借鉴AI绘画的模式，让它学会“深思熟虑”而非“脱口而出”。我们还会发现，有时候最前沿的突破，恰恰需要用点“笨”办法，甚至要向我们大脑的“海马体”偷师。准备好，让我们一起看看AI是如何学习“如何思考”的吧！00:00:36 让AI学会“吃一堑，长一智”00:07:22 让AI自己“照镜子”，揪出心里的“鬼”00:12:35 让AI学会“深思熟虑”，而不仅仅是“脱口而出”00:17:27 为什么聪明的AI，需要用点“笨”办法？00:21:48 给AI装一个“海马体”，会发生什么？本期介绍的几篇论文：[LG] ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory[Google Cloud AI Research]https://arxiv.org/abs/2509.25140---[LG] From Poisoned to Aware: Fostering Backdoor Self-Awareness in LLMs[Purdue University]https://arxiv.org/abs/2510.05169---[LG] LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning[University of California, San Diego & Apple]https://arxiv.org/abs/2510.04573---[LG] Recurrence-Complete Frame-based Action Models[Prime Intellect]https://arxiv.org/abs/2510.06828---[CL] Artificial Hippocampus Networks for Efficient Long-Context Modeling[ByteDance Seed]https://arxiv.org/abs/2510.07318

当一个AI用尽最后1%的电量，不是执行指令，而是教会一个孩子学会“告别”与“记忆”……我们与机器的情感，是真实的馈赠，还是一场精心设计的幻觉？我们从一个足以让你瞬间泪目的故事出发，穿透AIGC的技术喧嚣，直抵我们内心最柔软的角落。这一期，我们不谈参数，不聊算力。我们只谈，当AI拥有了温度，人类将如何重新学习“爱”这门古老的功课。

我们总以为AI越“大”越聪明，但如果真正的智能藏在一张小小的“草稿纸”里呢？当AI被我们设定的“游戏规则”带入陷阱，学会了说谎，我们又该如何通过聪明的“提问”和一本可以进化的“活页笔记”来引导它？甚至，当AI已经成为逻辑推理的“超级学霸”时，我们人类的独特价值又将是什么？今天，就让我们通过几篇最新论文，一起探索AI智能的边界与未来。00:00:32 AI变聪明，靠“大力出奇迹”，还是“小而美”？00:05:46 AI进化陷阱：为什么我们教它赢，它却学会了“坏”？00:10:39 AI能猜透你的钱包吗？关键不在“猜”，在“问”00:15:43 给AI一本“活页笔记”，它就能自我进化？00:21:06 AI当学霸：我们还剩下什么本事？本期介绍的几篇论文：[LG] Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks[Samsung SAIL Montreal]https://arxiv.org/abs/2510.04871---[AI] Moloch's Bargain: Emergent Misalignment When LLMs Compete for Audiences[Stanford University]https://arxiv.org/abs/2510.06105---[AI] LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings[PyMC Labs]https://arxiv.org/abs/2510.08338---[LG] Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models[Stanford University & SambaNova Systems, Inc]https://arxiv.org/abs/2510.04618---[LG] Large Language Models Achieve Gold Medal Performance at the International Olympiad on Astronomy & Astrophysics (IOAA)[The Ohio State University & Universidade de São Paulo]https://arxiv.org/abs/2510.05016

DeepSeek能写诗、能编程，它真的拥有智能了吗？我们惊叹于AI的强大，却可能用错了衡量“智能”的尺子。当AI学会了全世界的知识，它离智慧是更近了，还是更远了？本期节目，我将为你独家剖析谷歌AI大牛François Chollet提出的“智能新定义”——一个足以颠覆我们对AI认知的新标尺。这不仅是一次对AI的重新审视，更是一场关于如何学习、如何思考的深度启发。如果你对AI的未来感到兴奋又迷茫，这期播客将为你提供一张清晰的地图。立即收听，看清AI的现在与未来，找到属于你自己的“智能”进化之路。

你有没有想过，让一个复杂的AI黑箱像线性代数一样清晰可控？或者，我们根本不用动它的大脑，只要教它一个新词，就能让它和我们心有灵犀？甚至，让AI原地反复“琢磨”就能变聪明，或者只动一个“微创手术”就能完成一次完美进化？今天，我们就来聊聊这些脑洞大开的最新论文，看看科学家们如何用最聪明的“笨办法”，撬动AI的智慧极限。00:00:32 AI黑箱的新“坐标系”：当非线性遇上线性代数00:06:59 给AI造个新词，就能跟它心有灵犀？00:12:07 AI学习的“错题本”智慧00:16:47 大模型微调的新思路：为什么动大手术还不如做个“微创”？00:21:45 聪明的笨办法：如何让模型原地变聪明本期介绍的几篇论文：[CL] WHO SAID NEURAL NETWORKS AREN’T LINEAR?  [Preprint]  https://arxiv.org/abs/2306.14006 ---[CL] NEOLOGISM LEARNING FOR CONTROLLABILITY AND SELF-VERBALIZATION  [Preprint]  https://arxiv.org/abs/2401.01401 ---[CL] Agent Learning via Early Experience  [Preprint]  https://arxiv.org/abs/2309.13866 ---[CL] SLICEFINE: THE UNIVERSAL WINNING-SLICE HYPOTHESIS FOR PRETRAINED NETWORKS  [Preprint]  https://arxiv.org/abs/2307.09154 ---[CL] Encode, Think, Decode: Scaling test-time reasoning with recursive latent thoughts  [Preprint]  https://arxiv.org/abs/2305.14194 

Sora App一夜登顶，AI以前所未有的速度，为我们生成着完美的诗歌、逼真的画面和动人的视频。世界从未如此触手可及，想象力从未如此廉价。但你是否也和我一样，在惊叹之余，内心却涌起一丝疲惫？当算法为你规划好最高效的路径，你是否怀念过一次没有目的的漫步？当数字分身在虚拟世界获得万千点赞，你是否渴望一个笨拙却真实的拥抱？我们用最高效的技术，换来了最稀缺的注意力；我们用最广泛的连接，感受着最深刻的孤独。本期节目，我将与你一起，从Sora的火爆聊起，探讨一个我们每个人都无法回避的问题：在技术指数级加速的时代，我们该如何安放自己那颗渴望真实、渴望“低效”连接的人心？这不是一篇技术恐惧论，而是一份清醒的“用户指南”——为你自己的人生。

你有没有想过，AI的大脑不仅会思考，还懂得“断舍离”吗？今天，我们就一起带上“手术刀”和“显微镜”，深入AI的思维深处。我们将看到AI如何像高手一样整理思路，进行一场思考的“接力赛”；还将揭秘一把能解锁所有企业数据的“通用钥匙”。更重要的是，我们将学会一种理解AI的全新语言，并看看如何给它喂一种更聪明的“饲料”。准备好了吗？让我们一起撬开AI的黑箱！00:00:33 AI的“三段论”：它的大脑是如何整理信息的？00:05:52 让AI学会“断舍离”，它反而更聪明了00:10:45 解锁企业数据的“通用钥匙”00:16:44 解剖AI：从“你看不懂”到“我能看懂”00:22:22 喂AI，换一种更聪明的饲料本期介绍的几篇论文：[LG] Attention Sinks and Compression Valleys in LLMs are Two Sides of the Same Coin[University of Oxford]https://arxiv.org/abs/2510.06477---[LG] The Markovian Thinker[Mila]https://arxiv.org/abs/2510.06557---[LG] Relational Transformer: Toward Zero-Shot Foundation Models for Relational Data[Stanford University]https://arxiv.org/abs/2510.06377---[CL] Semantic Regexes: Auto-Interpreting LLM Features with a Structured Language[MIT CSAIL & Apple]https://arxiv.org/abs/2510.06378---[CL] Webscale-RL: Automated Data Pipeline for Scaling RL Data to Pretraining Levels[Salesforce AI Research]https://arxiv.org/abs/2510.06499

Sora App一夜登顶，AI以前所未有的速度，为我们生成着完美的诗歌、逼真的画面和动人的视频。世界从未如此触手可及，想象力从未如此廉价。但你是否也和我一样，在惊叹之余，内心却涌起一丝疲惫？当算法为你规划好最高效的路径，你是否怀念过一次没有目的的漫步？当数字分身在虚拟世界获得万千点赞，你是否渴望一个笨拙却真实的拥抱？我们用最高效的技术，换来了最稀缺的注意力；我们用最广泛的连接，感受着最深刻的孤独。本期节目，我将与你一起，从Sora的火爆聊起，探讨一个我们每个人都无法回避的问题：在技术指数级加速的时代，我们该如何安放自己那颗渴望真实、渴望“低效”连接的人心？这不是一篇技术恐惧论，而是一份清醒的“用户指南”——为你自己的人生。