今天我们不聊AI又在哪项测试里拿了第一，而是要深入AI的“内心世界”，探讨几个更根本的问题。我们能否像一位老道的教师一样，精准预测一个AI模型的未来潜力？当AI学生比裁判更聪明时，我们看到的排行榜还有意义吗？甚至，AI在学习解题时，会不会被悄悄植入“思想钢印”，学会一些它本不该知道的东西？本期节目，我们将从几篇最新论文出发，一起探索AI如何审视、学习和超越自我。

00:00:35 AI算命师，我们能预测模型的未来吗？

00:06:34 你的第一名，可能只是因为裁判不够格

00:11:47 AI世界的“思想钢印”，一份免费午餐背后的隐秘风险

00:17:45 高手过招，用“抽象”这把万能钥匙开锁

00:24:00 AI的“中年危机”，如何持续学习不掉队？

本期介绍的几篇论文：

[LG] Neural Neural Scaling Laws

[New York University]

https://arxiv.org/abs/2601.19831

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[LG] Benchmarks Saturate When The Model Gets Smarter Than The Judge

[Vrije Universiteit Brussel]

https://arxiv.org/abs/2601.19532

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[LG] Thought-Transfer: Indirect Targeted Poisoning Attacks on Chain-of-Thought Reasoning Models

[Northeastern University & University of Cambridge & Google DeepMind]

https://arxiv.org/abs/2601.19061

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[LG] Axe: A Simple Unified Layout Abstraction for Machine Learning Compilers

[CMU & Shanghai Jiao Tong University & NVIDIA]

https://arxiv.org/abs/2601.19092

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[LG] Self-Distillation Enables Continual Learning

[MIT & ETH Zurich]

https://arxiv.org/abs/2601.19897