AI的“内心世界”到底是什么样的？本期我们将一起打开AI的“黑箱”，看看它脑中的概念是不是像一张清晰的地图；它又是如何像玩乐高一样，用旧知识拼出新世界的？当AI学画画时，我们该给它请一位“博学”还是“懂行”的老师？又该怎样为它修一条又快又好的创作高速路？最后，我们还将探讨，如何让机器通过“抬杠”的方式，反过来帮我们理清自己的主观想法。
00:00:35 驯服“黑箱”：AI世界的一条极简法则
00:05:30 拼凑“旧知识”，创造“新世界”
00:10:22 AI绘画的“老师”，聪明和懂行哪个更重要？
00:15:48 造物者的新工具：AI画画怎样才能又快又好？
00:21:10 如何让机器学会你的“个人口味”？
本期介绍的几篇论文：
[LG] Beyond the Black Box: Identifiable Interpretation and Control in Generative Models via Causal Minimality
[CMU]
https://arxiv.org/abs/2512.10720
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[LG] Learning by Analogy: A Causal Framework for Composition Generalization
[CMU & Amazon]
https://arxiv.org/abs/2512.10669
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[CV] What matters for Representation Alignment: Global Information or Spatial Structure?
[Adobe Research & ANU]
https://arxiv.org/abs/2512.10794
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[LG] Bidirectional Normalizing Flow: From Data to Noise and Back
[MIT]
https://arxiv.org/abs/2512.10953
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[CV] Agile Deliberation: Concept Deliberation for Subjective Visual Classification
[Google Research]
https://arxiv.org/abs/2512.10821