我们总觉得AI的发展就是更大、更强、更耗电，但今天我们要聊点不一样的。本期节目，我们将看到科学家们如何用一系列“四两拨千斤”的巧思，解决AI发展中的大难题。我们会聊到，如何向我们自己的眼睛“偷师”给AI一个天生好骨架，如何让AI自己给自己出题实现永动式学习，甚至如何通过一个被遗忘的“开关”和打上“过程分”，让训练事半功倍。这些最新论文的洞见，不仅关乎技术，更是一堂堂关于如何聪明解决问题的思维课。
00:00:38 AI瘦身指南：向你的眼睛“偷”个师
00:05:32 AI的终极自学法：如何自己给自己出题？
00:10:35 AI训练场上的“鬼打墙”：一个被遗忘的开关如何解决大问题
00:15:36 AI写作的“两难”：如何让机器既懂“感觉”又懂“规矩”？
00:20:28 AI也需要“过程分”：从“废料”里炼金
本期介绍的几篇论文：
[LG] Topographical sparse mapping: A neuro-inspired sparse training framework for deep learning models
[University of Surrey]
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231225024129
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[CL] SPICE: Self-Play In Corpus Environments Improves Reasoning
[FAIR at Meta]
https://arxiv.org/abs/2510.24684
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[LG] Defeating the Training-Inference Mismatch via FP16
[Sea AI Lab]
https://arxiv.org/abs/2510.26788
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[LG] CANDI: Hybrid Discrete-Continuous Diffusion Models
[Purdue University & Google DeepMind]
https://arxiv.org/abs/2510.22510
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[CL] Repurposing Synthetic Data for Fine-grained Search Agent Supervision
[Alibaba Group]
https://arxiv.org/abs/2510.24694