这期我们聊聊AI的“新职业”，看它如何化身科学家自主探索，甚至成为发明解题方法的数学家。但这种聪明是真的吗？我们会用奥数级的难题刨根问底，看看AI究竟是“知道答案”还是“懂得证明”。最后，我们把AI程序员扔进残酷的“职场”，看看当高质量数据不再管够、当任务需要长期迭代时，它离真正的职场高手，还差了点什么关键的“班味儿”。

00:00:30 你的下一位同事，可能是个AI科学家

00:06:54 你的下一位数学家，何必是人类？

00:12:56 你的聪明，是真的聪明吗？

00:18:12 AI学习的内卷：当好数据不够用了怎么办？

00:24:52 为什么AI程序员离职场高手，还差一个“班味儿”？

本期介绍的几篇论文：

[AI] Kosmos: An AI Scientist for Autonomous Discovery  

[Edison Scientific Inc.]  

https://arxiv.org/abs/2511.02824 

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[AI] Mathematical exploration and discovery at scale  

[University of California, Berkeley & Google DeepMind & Carnegie Mellon University & University of California, Los Angeles]  

https://arxiv.org/abs/2511.02864 

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[CL] Towards Robust Mathematical Reasoning  

[Google DeepMind]  

https://arxiv.org/abs/2511.01846 

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[LG] Diffusion Language Models are Super Data Learners  

[National University of Singapore & Sea AI Lab]  

https://arxiv.org/abs/2511.03276 

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[LG] CodeClash: Benchmarking Goal-Oriented Software Engineering  

[Stanford University & Princeton University & Cornell University]  

https://arxiv.org/abs/2511.00839