
11 月 10 日 · 26 分钟
![[人人能懂] 从思想直连、逻辑闭环到奖励校准](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,两个AI协作,能不能像科幻片里那样,直接“心灵感应”?我们又该如何判断,AI给出的正确答案,究竟是真懂了还是蒙对了?本期节目,我们将通过几篇最新论文,一起探索AI如何学会“读心术”进行合作,如何像侦探一样构建“逻辑闭环”,甚至如何从答案出发“倒着想”来优化学习。我们还会揭示AI为何会“越学越笨”,以及最聪明的AI或许拥有的终极能力——知道何时该“举手求助”。
当机器学会了“读心术”
你是怎么对的?比“你对不对”更重要
先有答案,再有过程:AI推理的逆向工程学
AI越学越笨?我们可能一开始就教错了
聪明人的超能力:知道何时该“求助”
本期介绍的几篇论文:
[CL] Thought Communication in Multiagent Collaboration
[CMU & Meta AI & MBZUAI]
https://arxiv.org/abs/2510.20733
---
[LG] DAG-Math: Graph-Guided Mathematical Reasoning in LLMs
[ University of Warwic & Google DeepMind & UC Berkeley]
https://arxiv.org/abs/2510.19842
---
[LG] No Compute Left Behind: Rethinking Reasoning and Sampling with Masked Diffusion Models
[Columbia University & New York University]
https://arxiv.org/abs/2510.19990
---
[LG] KL-Regularized Reinforcement Learning is Designed to Mode Collapse
[New York University & EPFL]
https://arxiv.org/abs/2510.20817
---
[CL] Ask a Strong LLM Judge when Your Reward Model is Uncertain
[Georgia Institute of Technology & Amazon]
https://arxiv.org/abs/2510.20369
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 · 2025 年 10 月 25 日 · 29 分钟
你有没有想过,两个AI协作,能不能像科幻片里那样,直接“心灵感应”?我们又该如何判断,AI给出的正确答案,究竟是真懂了还是蒙对了?本期节目,我们将通过几篇最新论文,一起探索AI如何学会“读心术”进行合作,如何像侦探一样构建“逻辑闭环”,甚至如何从答案出发“倒着想”来优化学习。我们还会揭示AI为何会“越学越笨”,以及最聪明的AI或许拥有的终极能力——知道何时该“举手求助”。
当机器学会了“读心术”
你是怎么对的?比“你对不对”更重要
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本期介绍的几篇论文:
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[CMU & Meta AI & MBZUAI]
https://arxiv.org/abs/2510.20733
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[ University of Warwic & Google DeepMind & UC Berkeley]
https://arxiv.org/abs/2510.19842
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[New York University & EPFL]
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[CL] Ask a Strong LLM Judge when Your Reward Model is Uncertain
[Georgia Institute of Technology & Amazon]
https://arxiv.org/abs/2510.20369
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