
11 月 10 日 · 26 分钟
![[人人能懂AI前沿] 世界模型、自我蒸馏、缩放法则、证据链与专家混合](https://media-one.wavpub.com/covers/1b225f87-4eea-40e2-9522-fb4563ec9b2c/d48cb32e6dd1d52c.png?x-oss-process=image/resize,m_lfit,w_520,h_520/format,webp)
你有没有想过,一个AI要怎样才能真正“看懂”世界,而不是假装看懂?本期节目,我们将从一篇最新论文出发,揭示一个简单的“高斯沙堆”如何帮助AI解开世界的本质。紧接着,我们会看到AI如何像武林高手一样“左右互搏”,在没有老师的情况下实现自我进化。然后,我们将探索一个能预测AI未来的“万能公式”,并直面AI的“诚信危机”,看看如何用一条“证据链”让它变得可信。最后,我们会发现,为了让你的手机变得更聪明,AI正在悄悄组建一个“专家委员会”。
想让AI看懂世界?你只需要一个高斯分布
不用老师,AI怎么自己考上大学?
增长的“万能公式”,如何科学地预测你的下一步?
AI的诚信危机,我们如何相信一个“超级大脑”?
你的手机,为什么要养一个“专家委员会”?
本期介绍的几篇论文:
[LG] When Does LeJEPA Learn a World Model?
[Cold Spring Harbor Laboratory & New York University & Brown University]
https://arxiv.org/abs/2605.26379
---
[CL] Self-Verified Distillation: Your Language Model Is Secretly Its Own Synthetic Data Pipeline
[Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2605.26132
---
[LG] Unified Neural Scaling Laws
[Mila, University of Montreal & Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2605.26248
---
[AI] ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence
[Google Cloud AI Research]
https://arxiv.org/abs/2605.26340
---
[LG] MobileMoE: Scaling On-Device Mixture of Experts
[Meta AI]
https://arxiv.org/abs/2605.27358
说明里标出的时间点,点一下跳过去

11 月 10 日 · 26 分钟

[人人能懂AI前沿] 3D持续打磨、多智能体博弈与微米级控制
11 月 9 日 · 24 分钟

[人人能懂AI前沿] 从元技能提炼、对抗性推理到物理世界的“柔性破界”
11 月 8 日 · 23 分钟

[人人能懂AI前沿] 从分配脑容量、无反馈破局到预测未来的代价
11 月 7 日 · 24 分钟
![[人人能懂AI前沿] 世界模型、自我蒸馏、缩放法则、证据链与专家混合](https://media-one.wavpub.com/covers/1b225f87-4eea-40e2-9522-fb4563ec9b2c/d48cb32e6dd1d52c.png?x-oss-process=image/resize,m_lfit,w_400,h_400/format,webp)
AI可可AI生活 · 5 月 28 日 · 34 分钟
你有没有想过,一个AI要怎样才能真正“看懂”世界,而不是假装看懂?本期节目,我们将从一篇最新论文出发,揭示一个简单的“高斯沙堆”如何帮助AI解开世界的本质。紧接着,我们会看到AI如何像武林高手一样“左右互搏”,在没有老师的情况下实现自我进化。然后,我们将探索一个能预测AI未来的“万能公式”,并直面AI的“诚信危机”,看看如何用一条“证据链”让它变得可信。最后,我们会发现,为了让你的手机变得更聪明,AI正在悄悄组建一个“专家委员会”。
想让AI看懂世界?你只需要一个高斯分布
不用老师,AI怎么自己考上大学?
增长的“万能公式”,如何科学地预测你的下一步?
AI的诚信危机,我们如何相信一个“超级大脑”?
你的手机,为什么要养一个“专家委员会”?
本期介绍的几篇论文:
[LG] When Does LeJEPA Learn a World Model?
[Cold Spring Harbor Laboratory & New York University & Brown University]
https://arxiv.org/abs/2605.26379
---
[CL] Self-Verified Distillation: Your Language Model Is Secretly Its Own Synthetic Data Pipeline
[Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2605.26132
---
[LG] Unified Neural Scaling Laws
[Mila, University of Montreal & Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2605.26248
---
[AI] ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence
[Google Cloud AI Research]
https://arxiv.org/abs/2605.26340
---
[LG] MobileMoE: Scaling On-Device Mixture of Experts
[Meta AI]
https://arxiv.org/abs/2605.27358
说明里标出的时间点,点一下跳过去

https://feed.xyzfm.space/wl9t7httkfd3复制内容版权归创作者,声湃按创作者开放的 RSS 收录。了解收录与 RSS →

11 月 10 日 · 26 分钟

[人人能懂AI前沿] 3D持续打磨、多智能体博弈与微米级控制
11 月 9 日 · 24 分钟

[人人能懂AI前沿] 从元技能提炼、对抗性推理到物理世界的“柔性破界”
11 月 8 日 · 23 分钟