你有没有想过，一个更聪明的AI，是应该更会“思考”，还是更会“偷懒”？最新论文告诉我们，让AI学会用“记忆”分担计算，反而能让它更专注于难题。当AI面对一本几十万字的小说时，它又是如何像我们一样“做笔记”，避免“七秒记忆”的？更有趣的是，如果把AI关进小黑屋，不给任何学习资料，它竟能通过“左右互搏”实现自我进化。最后，我们会深入AI的内心世界，看看它“一本正经胡说八道”时，脑子里究竟走了哪两条路，以及它那令人惊叹的“举一反三”，可能根本不是在学习，而是在“对答案”。

00:00:48 为什么“偷懒”的AI，反而更会思考？

00:06:15 AI的“七秒记忆”，有救了？

00:11:46 AI的“闭关修炼”，不喂数据，如何变强？

00:16:53 AI为什么会“一本正经地胡说八道”？它的脑子里有两条路

00:22:20 别再说AI在“学习”了，它可能只是在“对答案”

本期介绍的几篇论文：

[LG] Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models

[DeepSeek-AI]

https://arxiv.org/abs/2505.11080

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[LG] Gecko: An Efficient Neural Architecture Inherently Processing Sequences with Arbitrary Lengths

[University of Southern California & Meta AI Research]

https://arxiv.org/abs/2601.06463

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[LG] Dr. Zero: Self-Evolving Search Agents without Training Data

[Meta Superintelligence Labs]

https://arxiv.org/abs/2601.07055

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[CL] Two Pathways to Truthfulness: On the Intrinsic Encoding of LLM Hallucinations

[Peking University & Microsoft Research Asia]

https://arxiv.org/abs/2601.07422

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[LG] Filtering Beats Fine Tuning: A Bayesian Kalman View of In Context Learning in LLMs

[UC Berkeley]

https://arxiv.org/abs/2601.06100