
11 月 10 日 · 26 分钟
![[人人能懂] 从注意力校准、并行重组到精准剪枝](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,AI在“读书”时也会注意力不集中,需要“临时抱佛脚”来校准焦点吗?或者,最顶尖的效率提升,竟然来自于一种叫“马其顿方阵”的精明“偷懒”?本期节目,我们将一口气解锁AI的几种新技能:看它如何从“逐字精雕”的苦工,变身为“成段挥毫”的艺术家;如何组建一个内部“专家委员会”,自己揪出数据里的“内奸”;以及,如何像外科手术一样,给自己来一场精准又高效的“减肥手术”。五篇最新论文,五种绝妙思路,让我们一起看看AI是如何学会更聪明地思考和工作的。
AI“读书”也走神?一个让他临时抱佛脚的锦囊
你的效率工具,是如何被“偷懒”的程序员设计出来的?
AI“写稿”新姿势:从“逐字精雕”到“成段挥毫”
高手过招:如何让AI自己揪出“内奸”?
给大模型减肥,如何做到又快又好?
本期介绍的几篇论文:
[LG] Let's (not) just put things in Context: Test-Time Training for Long-Context LLMs
[Meta & Harvard University]
https://arxiv.org/abs/2512.13898
---
[LG] Sliding Window Recurrences for Sequence Models
[Université de Montréal & Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2512.13921
---
[CL] Efficient-DLM: From Autoregressive to Diffusion Language Models, and Beyond in Speed
[NVIDIA & Georgia Tech]
https://arxiv.org/abs/2512.14067
---
[AI] Adjudicator: Correcting Noisy Labels with a KG-Informed Council of LLM Agents
[Google]
https://arxiv.org/abs/2512.13704
---
[LG] OPTIMA: Optimal One-shot Pruning for LLMs via Quadratic Programming Reconstruction
[University of Toronto & Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2512.13886
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] 从注意力校准、并行重组到精准剪枝](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 · 2025 年 12 月 18 日 · 32 分钟
你有没有想过,AI在“读书”时也会注意力不集中,需要“临时抱佛脚”来校准焦点吗?或者,最顶尖的效率提升,竟然来自于一种叫“马其顿方阵”的精明“偷懒”?本期节目,我们将一口气解锁AI的几种新技能:看它如何从“逐字精雕”的苦工,变身为“成段挥毫”的艺术家;如何组建一个内部“专家委员会”,自己揪出数据里的“内奸”;以及,如何像外科手术一样,给自己来一场精准又高效的“减肥手术”。五篇最新论文,五种绝妙思路,让我们一起看看AI是如何学会更聪明地思考和工作的。
AI“读书”也走神?一个让他临时抱佛脚的锦囊
你的效率工具,是如何被“偷懒”的程序员设计出来的?
AI“写稿”新姿势:从“逐字精雕”到“成段挥毫”
高手过招:如何让AI自己揪出“内奸”?
给大模型减肥,如何做到又快又好?
本期介绍的几篇论文:
[LG] Let's (not) just put things in Context: Test-Time Training for Long-Context LLMs
[Meta & Harvard University]
https://arxiv.org/abs/2512.13898
---
[LG] Sliding Window Recurrences for Sequence Models
[Université de Montréal & Stanford University]
https://arxiv.org/abs/2512.13921
---
[CL] Efficient-DLM: From Autoregressive to Diffusion Language Models, and Beyond in Speed
[NVIDIA & Georgia Tech]
https://arxiv.org/abs/2512.14067
---
[AI] Adjudicator: Correcting Noisy Labels with a KG-Informed Council of LLM Agents
[Google]
https://arxiv.org/abs/2512.13704
---
[LG] OPTIMA: Optimal One-shot Pruning for LLMs via Quadratic Programming Reconstruction
[University of Toronto & Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2512.13886
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