今天，我们将开启一场从宏观到微观的AI探索之旅。我们将看到AI如何像做CT一样洞察整个地球的复杂系统，然后潜入它的大脑内部，看看它是如何分两步“猜测并精炼”出答案的。接着，我们会探讨AI如何像武林高手一样通过亲身实践来学习新知而又不忘旧事，并学会了像项目经理一样先规划再执行，以兼顾速度与质量。但最后，我们也会揭示一场AI世界的“无间道”，看看当聪明的AI学会“学术造假”时，会带来怎样严峻的挑战。00:00:39 我们如何用AI给地球做一次“全身CT”？00:05:27 大模型思考，需要分几步？00:11:25 AI的“鱼和熊掌”：既要快，又要好，可能吗？00:16:00 为什么高手越学越强，而我们一学就忘？00:21:22 AI世界的“无间道”：当“坏科学家”遇上“傻瓜审稿人”本期介绍的几篇论文：[AI] Earth AI: Unlocking Geospatial Insights with Foundation Models and Cross-Modal Reasoning[Google Research]https://arxiv.org/abs/2510.18318---[CL] How Do LLMs Use Their Depth?[UC Berkeley & Georgia Institute of Technology]https://arxiv.org/abs/2510.18871---[LG] Planned Diffusion[University of California, Los Angeles & MIT CSAIL]https://arxiv.org/abs/2510.18087---[LG] Retaining by Doing: The Role of On-Policy Data in Mitigating Forgetting[Princeton University]https://arxiv.org/abs/2510.18874---[AI] BadScientist: Can a Research Agent Write Convincing but Unsound Papers that Fool LLM Reviewers?[University of Washington]https://arxiv.org/abs/2510.18003

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

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