今天，我们不聊AI有多神奇，而是要给它来一次全面的“体检”，看看它那道看不见的“玻璃天花板”究竟在哪。接着，我们会颠覆你对AI训练的认知，看看它除了“上课”，如何像生物一样“演化”，以及它强大的推理能力背后，是否藏着一套需要我们帮它解锁的“思维地图”。最后，我们会发现，无论是教它解奥赛难题，还是教它做家务，最聪明的办法，可能都藏在我们自己的学习和生活经验里。准备好，让我们一起揭开AI光环背后的真实运作逻辑！00:00:38 AI的玻璃天花板：为什么模型越大，犯的错越“自信”？00:08:26 训练AI，除了“上课”还能“生娃”？00:14:31 AI的“聪明”难题：为什么它能解奥数，却像个没头苍蝇？00:21:39 AI的“题海战术”，跟我们有啥不一样？00:27:36 一副眼镜，如何成为灵巧机器人的“私教”？本期介绍的几篇论文：[LG] On the Fundamental Limits of LLMs at Scale[Stanford University & The University of Oklahoma]https://arxiv.org/abs/2511.12869---[LG] Evolution Strategies at the Hyperscale[FLAIR - University of Oxford & WhiRL - University of Oxford]https://arxiv.org/abs/2511.16652---[LG] Cognitive Foundations for Reasoning and Their Manifestation in LLMs[University of Illinois Urbana-Champaign & University of Washington & Princeton University]https://arxiv.org/abs/2511.16660---[LG] P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning[Shanghai AI Laboratory]https://arxiv.org/abs/2511.13612---[RO] Dexterity from Smart Lenses: Multi-Fingered Robot Manipulation with In-the-Wild Human Demonstrations[New York University & Meta]https://arxiv.org/abs/2511.16661

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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