今天我们来聊一个特别有意思的话题：AI是如何学习和思考的？我们不再满足于AI能做什么，而是想知道它怎样才能做得更好。本期节目，我们将通过几篇最新论文，揭秘AI如何拥有自己的“私教系统”实现共同进化，如何通过“训练吃苦”换来我们使用时的“一步到位”，甚至如何在信息不全时“拜师学艺”，以及在思考时如何像高手一样进行“全局推演”。准备好了吗？让我们一起潜入AI的大脑深处。00:00:34 如何打造一个完美的“AI私教”系统？00:06:13 为什么说最快的AI，都在训练时“吃苦”？00:11:23 不开“上帝视角”，如何成为高手？00:15:52 想让机器人变聪明？别只教它“干活”00:21:13 AI思考的秘密，为什么有的模型更会解谜？本期介绍的几篇论文：[LG] RLAnything: Forge Environment, Policy, and Reward Model in Completely Dynamic RL System[Princeton University]https://arxiv.org/abs/2602.02488---[LG] Generative Modeling via Drifting[MIT]https://arxiv.org/abs/2602.04770---[LG] Privileged Information Distillation for Language Models[ServiceNow]https://arxiv.org/abs/2602.04942---[RO] A Systematic Study of Data Modalities and Strategies for Co-training Large Behavior Models for Robot Manipulation[Toyota Research Institute]https://arxiv.org/abs/2602.01067---[LG] Reasoning with Latent Tokens in Diffusion Language Models[CMU]https://arxiv.org/abs/2602.03769

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

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