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1周前
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简介...
你有没有想过，我们到底怎样才能让AI从一个“博闻强识的学霸”，进化成一个“举一反三的宗师”？今天，我们就从五篇最新论文出发，揭秘几种让AI变聪明的“心法”：我们将看到，如何只用13个参数就撬动一个AI大脑；如何训练AI的“眼神”而不是答案；以及，如何让AI在一次次失败后，学会“吃一堑，长一智”，甚至在不知不觉中被一位“隐形教练”所塑造。准备好了吗？让我们一起探索AI学习能力的全新边界。
00:00:38 AI变聪明的秘密，不只看答案，更要看“眼神”
00:05:59 13个参数，撬动一个AI大脑
00:10:24 你的AI，为什么总在同一个地方犯错？
00:16:39 如何训练一个没有“标准答案”的AI？
00:00 你的数据里，藏着一位“隐形教练”
本期介绍的几篇论文：
[CL] Reinforced Attention Learning
[Google & Google DeepMind & UC Davis]
https://arxiv.org/abs/2602.04884
---
[LG] Learning to Reason in 13 Parameters
[FAIR at Meta]
https://arxiv.org/abs/2602.04118
---
[LG] Scaling In-Context Online Learning Capability of LLMs via Cross-Episode Meta-RL
[Boston University & LinkedIn]
https://arxiv.org/abs/2602.04089
---
[CL] Likelihood-Based Reward Designs for General LLM Reasoning
[Meta FAIR & University of Amsterdam]
https://arxiv.org/abs/2602.03979
---
[LG] Subliminal Effects in Your Data: A General Mechanism via Log-Linearity
[UC Berkeley & Microsoft Research]
https://arxiv.org/abs/2602.04863
00:00:38 AI变聪明的秘密，不只看答案，更要看“眼神”
00:05:59 13个参数，撬动一个AI大脑
00:10:24 你的AI，为什么总在同一个地方犯错？
00:16:39 如何训练一个没有“标准答案”的AI？
00:00 你的数据里，藏着一位“隐形教练”
本期介绍的几篇论文：
[CL] Reinforced Attention Learning
[Google & Google DeepMind & UC Davis]
https://arxiv.org/abs/2602.04884
---
[LG] Learning to Reason in 13 Parameters
[FAIR at Meta]
https://arxiv.org/abs/2602.04118
---
[LG] Scaling In-Context Online Learning Capability of LLMs via Cross-Episode Meta-RL
[Boston University & LinkedIn]
https://arxiv.org/abs/2602.04089
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[CL] Likelihood-Based Reward Designs for General LLM Reasoning
[Meta FAIR & University of Amsterdam]
https://arxiv.org/abs/2602.03979
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[LG] Subliminal Effects in Your Data: A General Mechanism via Log-Linearity
[UC Berkeley & Microsoft Research]
https://arxiv.org/abs/2602.04863
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