你有没有想过，未来的AI不再只是一个“大力士”，而是一个善用巧劲的“策略家”？本期节目，我们将一起探寻几篇最新论文，看看AI如何学会像我们一样“抓重点”来读懂万字长文，又如何通过一个“共享白板”实现高效团队协作。我们还会揭秘，AI怎样无中生有地获得“第六感”，如何靠着一本“记忆草稿本”创作出不会失忆的长视频，以及它又是怎样得到一支“魔法棒”，能对你的文章进行外科手术般的精准修改。准备好了吗？让我们一起看看AI是如何变聪明的！

00:00:39 你的手机，是怎么“偷懒”变聪明的？

00:05:03 人多不一定力量大，但“会开会”的团队可以

00:11:33 给机器装上“第六感”，一种更聪明的学习方式

00:18:02 AI做长视频，怎样才能不“失忆”？

00:23:18 给AI一支“局部修改”的魔法棒

本期介绍的几篇论文：

[LG] MiniMax Sparse Attention: MiniMax is a surprisingly effective reward for instruction following

[MiniMax]

https://arxiv.org/abs/2606.13392

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[LG] Decentralized Multi-Agent Systems with Shared Context: Decentralized Multi-Agent Systems with Shared Context

[Stanford University]

https://arxiv.org/abs/2606.10662

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[RO] FACTR 2: Learning External Force Sensing for Commodity Robot Arms Improves Policy Learning: FACTR 2: Learning External Force Sensing for Commodity Robot Arms Improves Policy Learning

[CMU]

https://arxiv.org/abs/2606.12406

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[CV] MilliVid: Hierarchical Latents for Long-Range Consistency in Video Generation: MilliVid: Hierarchical Latents for Long-Range Consistency in Video Generation

[MIT & Toyota Research Institute]

https://arxiv.org/abs/2606.09056

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[CL] TimpaTeks: Automatic In-place Text Sequence Modification via Diffusion Language Model Steering: TimpaTeks: Automatic In-place Text Sequence Modification via Diffusion Language Model Steering

[MBZUAI]

https://arxiv.org/abs/2606.08408