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想知道AI如何变得更聪明、更高效吗？本期我们就来看几篇脑洞大开的最新论文。我们将一起探索，AI如何拉着“老模型”一起“团购”评测来省钱，又如何通过一个圈子的“开放性”来揪出网络水军。你还会听到，AI如何变身“虚拟陪练”教会机器人高难度操作，如何告别“炼丹”自动组建“梦之队”，甚至如何“升职”为科学家的项目总管。这些看似不相关的研究，背后都指向了同一个趋势：AI正在从单纯的工具，进化为解决问题的“系统设计师”。 00:00:37 AI评测的“省钱攻略”，如何拉着“老模型”一起“团购”？ 00:07:13 抓出网络里的“坏人”，关键看谁的“圈子”不够开放 00:12:07 虚拟世界里的“陪练”，如何教会现实中的机器人？ 00:18:28 告别“炼丹”，AI高手的新玩法 00:23:39 给科学家升职，AI当起了“总管” 本期介绍的几篇论文： [LG] CollabEval: Statistically Efficient Collaborative Model Evaluation via Matrix Completion [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2607.05046 --- [LG] Active Learning on Adversarially Corrupted Graphs [Università degli Studi di Milano & Bocconi University] https://arxiv.org/abs/2607.04869 --- [RO] SILO: Simulation-in-the-Loop Sim-to-Real Transfer for Multi-Stage Cable Routing [NVIDIA] https://arxiv.org/abs/2607.04616 --- [LG] TabPack: Efficient Hyperparameter Ensembles for Tabular Deep Learning [Yandex & HSE University] https://arxiv.org/abs/2607.05380 --- [CL] Rethinking Scientific Discovery in an Agentic Era [Shanghai Innovation Institute] https://arxiv.org/abs/2607.03863