这一期，我们将一起探索AI如何学习几项“反直觉”的超能力。比如，我们如何像侦探一样，在万亿词汇的海洋中，通过“剪枝”的智慧揪出隐藏的线索？我们还会发现，造出一台好用的机器人，关键可能不是发明，而是像“攒电脑”一样集成；而一个更聪明的AI，核心竟然是学会清晰地认知“我不行”，并懂得何时“求助”。最后，我们会看到机器人如何在自己的“想象”中完成上万次试错，以及AI如何通过一次精准的“器官移植”手术，变得又轻又强。准备好了吗？让我们即刻出发！

00:00:42 你的每一次搜索，都在塑造AI的未来

00:06:52 造一台好机器人，关键可能不是“发明”，而是“攒”

00:12:00 聪明人的新技能，知道何时该“求助”

00:16:38 机器人怎样才能“脑补”出成功？

00:22:13 AI瘦身指南，聪明，原来不必那么“重”

本期介绍的几篇论文：

[CL] SoftMatcha 2: A Fast and Soft Pattern Matcher for Trillion-Scale Corpora

[University of Tokyo & Kyoto University & Graduate University for Advanced Studie]

https://arxiv.org/abs/2602.10908

---

[RO] YOR: Your Own Mobile Manipulator for Generalizable Robotics

[New York University]

https://arxiv.org/abs/2602.11150

---

[CL] LaCy: What Small Language Models Can and Should Learn is Not Just a Question of Loss

[Apple]

https://arxiv.org/abs/2602.12005

---

[RO] RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model

[The Chinese University of Hong Kong & Kinetix AI]

https://arxiv.org/abs/2602.11075

---

[LG] Retrieval-Aware Distillation for Transformer-SSM Hybrids

[CMU]

https://arxiv.org/abs/2602.11374