你有没有想过，为什么机器人总是记不住自己干了什么？AI的“老师”会不会偷偷从网页评论区学习知识？今天，我们就来聊聊几篇最新论文带来的奇妙启发：我们将一起探索如何给机器人装上“好记性”，如何揪出AI知识里的“隐藏毒药”，并揭示让AI学会高效“差值学习”、拥有“一步到位”想象力，甚至打通“思考快车道”的秘密。

00:00:29 机器人笨手笨脚？可能只是记性不好

00:05:39 你的AI老师，可能正在偷看网页评论区

00:13:11 高手精进的秘密，不止是模仿，更是学“差值”

00:18:07 让机器人学会“一步到位”的想象力

00:23:37 AI思考的“快车道”

本期介绍的几篇论文：

[RO] RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies

[NVIDIA]

https://arxiv.org/abs/2607.15275

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[CL] Pretraining Data Can Be Poisoned through Computational Propaganda

[University of Washington]

https://arxiv.org/abs/2607.15267

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[LG] On-Policy Delta Distillation

[NAVER AI Lab]

https://arxiv.org/abs/2607.15161

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[RO] DriftWorld: Fast World Modeling through Drifting

[MIT & Harvard University]

https://arxiv.org/abs/2607.15065

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[CL] T²MLR: Transformer with Temporal Middle-Layer Recurrence

[Princeton University]

https://arxiv.org/abs/2607.15178