今天我们来聊聊AI世界里那些“反常识”的智慧：为什么“见过世面”的AI不容易遗忘，而“偏科”却成了它发展的隐患？我们不仅会揭秘AI如何通过“预判你的预判”来极致提速，还会探讨为何有时“慢”一点的学习，反而能让AI变得更聪明、更懂变通。最后，我们会发现，解决一个复杂的动画难题，关键可能只是需要为AI发明一种“普通话”。

00:00:31 为什么高手学东西，不容易忘？

00:05:34 AI的加速赛，怎样让聪明的“大脑袋”跑得更快？

00:12:39 AI动画的“普通话”和“方言”

00:17:56 AI智能体：是天才还是“偏科生”？

00:23:02 天下武功，唯快不破？AI训练中的一个“慢”智慧

本期介绍的几篇论文：

[LG] Pretrained Vision-Language-Action Models are Surprisingly Resistant to Forgetting in Continual Learning  

[The University of Texas at Austin & Microsoft Superintelligence]  

https://arxiv.org/abs/2603.03818 

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[LG] Speculative Speculative Decoding  

[Stanford University & Princeton University & Together AI]  

https://arxiv.org/abs/2603.03251 

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[CV] OmniLottie: Generating Vector Animations via Parameterized Lottie Tokens  

[Fudan University & StepFun & HKU MMLab]  

https://arxiv.org/abs/2603.02138 

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[AI] How Well Does Agent Development Reflect Real-World Work?  

[CMU]  

https://arxiv.org/abs/2603.01203 

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[LG] To Use or not to Use Muon: How Simplicity Bias in Optimizers Matters  

[New York University]  

https://arxiv.org/abs/2603.00742