
11 月 10 日 · 26 分钟
![[人人能懂AI前沿] AI的心法、天性与健身房:揭秘大模型的内在运作](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,我们不仅能看懂AI的“鬼点子”,还能直接让它把克敌制胜的“武功秘籍”写成代码?本期节目,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AI的“中年健忘”竟是与生俱来的天性,并找到它大脑里那个精准的“谎言开关”。我们不仅要科学地为AI制定最佳“学习计划”,甚至还要在它读书前,先送它去一个纯粹的“数字健身房”锻炼核心能力。准备好了吗?让我们一起出发,看看AI的聪明才智背后,藏着哪些你意想不到的秘密。
当AI学会了写代码,它的“鬼点子”就藏不住了
AI的学习计划,应该怎么定?
大模型的“中年危机”,我们一直都搞错了?
别再被AI骗了,我们找到了它大脑里的“谎言开关”
AI的“健身房”,不读书,如何变得更聪明?
本期介绍的几篇论文:
[LG] Code-Space Response Oracles: Generating Interpretable Multi-Agent Policies with Large Language Models
[Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2603.10098
---
[LG] What do near-optimal learning rate schedules look like?
[Google DeepMind & Mila]
https://arxiv.org/abs/2603.10301
---
[LG] Lost in the Middle at Birth: An Exact Theory of Transformer Position Bias
[Meta]
https://arxiv.org/abs/2603.10123
---
[CL] Adaptive Activation Cancellation for Hallucination Mitigation in Large Language Models
[Dakota State University & North Carolina A&T State University]
https://arxiv.org/abs/2603.10195
---
[LG] Training Language Models via Neural Cellular Automata
[MIT]
https://arxiv.org/abs/2603.10055
说明里标出的时间点,点一下跳过去

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AI可可AI生活 · 3 月 13 日 · 30 分钟
你有没有想过,我们不仅能看懂AI的“鬼点子”,还能直接让它把克敌制胜的“武功秘籍”写成代码?本期节目,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AI的“中年健忘”竟是与生俱来的天性,并找到它大脑里那个精准的“谎言开关”。我们不仅要科学地为AI制定最佳“学习计划”,甚至还要在它读书前,先送它去一个纯粹的“数字健身房”锻炼核心能力。准备好了吗?让我们一起出发,看看AI的聪明才智背后,藏着哪些你意想不到的秘密。
当AI学会了写代码,它的“鬼点子”就藏不住了
AI的学习计划,应该怎么定?
大模型的“中年危机”,我们一直都搞错了?
别再被AI骗了,我们找到了它大脑里的“谎言开关”
AI的“健身房”,不读书,如何变得更聪明?
本期介绍的几篇论文:
[LG] Code-Space Response Oracles: Generating Interpretable Multi-Agent Policies with Large Language Models
[Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2603.10098
---
[LG] What do near-optimal learning rate schedules look like?
[Google DeepMind & Mila]
https://arxiv.org/abs/2603.10301
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[Meta]
https://arxiv.org/abs/2603.10123
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[Dakota State University & North Carolina A&T State University]
https://arxiv.org/abs/2603.10195
---
[LG] Training Language Models via Neural Cellular Automata
[MIT]
https://arxiv.org/abs/2603.10055
说明里标出的时间点,点一下跳过去

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