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游荡波兰 历史篇

游荡波兰 历史篇

日谈公园

主播|李叔 今年八月,我去了一趟波兰。从华沙到卢布林,再到克拉科夫,一星期的旅行,渐渐变成了一次历史补课。街上的雕像、教堂里的纪念物、看起来很古老的房子,每一样东西背后都有没听过的故事。路上听了许知远的播客《游荡集》,于是也动了一个人聊聊的念头:这一回,就跟着我在波兰游荡一下,先从历史开始。 去之前,我对波兰的印象,大多停在二战、集中营、华沙起义和肖邦。顺着这些熟悉的名字往前走,才发现它曾经是一个辽阔的欧洲强国,也曾在失去独立的一百多年里,靠语言、信仰、文学和音乐延续着对祖国的记忆。从第一共和国到第三共和国,从反复变动的国界到废墟中重建的城市,我们聊聊这个国家怎样走到今天,也聊聊那些留在街巷、书页和歌声里的往事。 本期内容包括: 斯拉夫人也分东、西、南:波兰和谁更“亲”? 一场发生在966年的洗礼,怎样影响了波兰此后的历史? 波兰与立陶宛:今天的两个国家曾经共同组成一个欧洲强国。 国王由贵族选出,议员一句“我反对”,为什么能让议会陷入瘫痪? 从《五三宪法》到三次瓜分,一场没能挽救国家的改革。 失去独立的123年里,人们靠什么记住自己的祖国? 毕苏斯基、一战与“维斯瓦河上的奇迹”:复国之后,还要守住国家。 1939年,德国与苏联先后入侵,波兰再次被卷入战争。 犹太社区的毁灭、卡廷惨案,以及不能混为一谈的两次华沙起义。 看起来很古老的华沙,如何从战争废墟中重建? 战后国界向西移动:土地换了归属,生活在上面的人怎么办? 第一、第二、第三共和国,到底分别是哪一段历史? 从冷战结束前后的转型到加入欧盟,聊聊此行看到的波兰与原先想象有何不同。 最后听一首波兰国歌:为什么波兰人唱着“从意大利的土地上回到波兰”? |本期音乐| Chór Męski Camerata — Mazurek Dąbrowskiego(东布罗夫斯基玛祖卡)(2016) 波兰国歌,歌词由约瑟夫·维比斯基于1797年写于意大利,原名《意大利的波兰军团之歌》,1927年正式成为国歌。 |本期知识点| 三个“共和国” 第一共和国(1569—1795年):本期以1569年卢布林联合建立波兰立陶宛联邦为起点,至1795年第三次瓜分结束。这一时期仍有国王,“共和国”指其贵族共和国传统,不能直接按今天的政体概念理解。 第二共和国(1918—1939年):从一战结束时恢复独立,到二战爆发、德国与苏联先后入侵。 第三共和国(1989年至今):政治转型以后的波兰,延续至今。 三个名称之间并不连续,战后于1952年正式采用“波兰人民共和国”国名的时期,也不在这套编号之中。 梅什科一世(Mieszko I,约930—992年) 波兰早期的重要统治者,966年接受基督教洗礼,这一年常被作为波兰国家历史的象征性起点。他是公爵,尚未加冕为王;其确切出生年份不详,约930年为常见推定。 卢布林联合(Union of Lublin) 1569年,波兰王国与立陶宛大公国通过卢布林联合建立联邦。这个国家有共同的君主和议会,也保留了双方各自的部分制度。 自由否决权与《五三宪法》 自由否决权在17世纪逐渐形成并被运用,使单个议员有可能中止议会,并使该次会议已通过的决议失效,后来成为国家治理的严重障碍。1791年的《五三宪法》试图通过废除这一制度等改革,增强国家的决策能力。 三次瓜分波兰 分别发生于1772年、1793年和1795年,参与者为俄罗斯、普鲁士和奥地利,其中奥地利未参与第二次瓜分。第三次瓜分终结了波兰立陶宛联邦;通常所说的“丧失独立123年”,指1795年至1918年。 约瑟夫·毕苏斯基(Józef Piłsudski,1867—1935年) 波兰1918年恢复独立的关键政治与军事人物之一,也是第二共和国的重要领导人。1920年波苏战争中的华沙战役,因波兰军队击退进逼首都的红军,常被称为“维斯瓦河上的奇迹”。 卡廷惨案 1940年春,苏联内务人民委员部在多地秘密处决了约两万两千名波兰战俘和囚犯,这一系列屠杀通常统称为卡廷惨案。卡廷森林是其中一个地点,并非全部遇害者都死于同一处。 两次华沙起义 1943年的华沙犹太区起义,是犹太抵抗者反抗纳粹清空隔离区、驱逐居民的行动;1944年的华沙起义,则由波兰家乡军发动,试图解放首都,持续了63天。二者发生的年份、背景和组织力量不同。 战后国界西移 1945年二战结束后,波兰失去原属其东部的大片领土,同时获得原德国东部的部分地区,国家版图整体向西移动。经过这次调整,波兰的领土面积从二战前的约39万平方公里,缩小到战后的约31.3万平方公里,减少了约五分之一。这一变化伴随着大规模人口迁移,深刻改变了许多城市的居民构成与文化生活。 剪辑 / 640 冠杰 李叔 【收听平台】 小宇宙|喜马拉雅|苹果播客|网易云音乐|荔枝|蜻蜓FM|QQ音乐|酷我音乐|酷狗音乐|微博音频|虎扑|三联中读|听听FM|知乎|豆瓣|虎嗅|猫耳FM|华为播客元服务|Spotify|YouTube |关注我们| 日谈公园,曾获小宇宙年度热门播客、喜马拉雅品牌青睐播客、Apple播客年度最佳播客、网易云音乐年度语言播客、荔枝APP年度品质播客等多项殊荣,并发起“日光派对”播客MCN,提供播客经济相关服务。 这些年,我们曾获得过以下这些荣誉,感谢各个平台一直以来的厚爱与支持。 点击日谈公园官网,了解更多 微信公众号、微博、小红书、视频号、抖音、B站、今日头条:@日谈公园 |商务合作| 商务合作请加微信:mozoey

41分钟
15k+
2周前
38 | 正常人:为了给彼此腾出空间,我们长得歪歪扭扭

38 | 正常人:为了给彼此腾出空间,我们长得歪歪扭扭

释卷

第38期 这是一个很难聊的故事。 人的成长中总有一些时间会把生活和工作中的“关系”摆在眼前。深刻的、浅薄的、单纯的、错杂的、长久的,抑或是短暂的。我也曾花很多时间跟朋友讨论身边的关系,尽可能地去描述客观事件,来听取一些不同视角下的解读。这个不带着价值评判的过程,让我们双方都对身边的关系更加包容。如同今天这个故事的主人公之间盘根错杂,彼此羁绊的情愫。 这是一个爱情故事,但也是一部有关“关系”的小说。关系如何建立,如何发展,走向何处,如何处理矛盾,如何应对张力,如何建立亲密的深度的链接,是每个人都需要面对的课题。推而广之,很多心理咨询师反应他们面对来访者最多的困惑都是有关关系的困惑。所以这期节目我们以一本爱情小说为蓝本,来聊一聊有关人与人之间关系的建立。 >本期你会听到 ● Part 1 关系初期:互相欣赏而靠近彼此 ● connell和marianne因为相同而被吸引还是因为不同而被吸引 ● marianne直白表明喜欢,connell如何回应 ● Part 2 关系建立:喜欢却无法大方承认 ● 不愿意在学校公开关系的原因 ● 关系应该锚定在交往双方还是社会关系中 ● Part 3 关系深入:深度关系建立的基础是彼此关心还是相互理解 ● 关系双方暗流涌动 ● 深刻的关系是“我了解你”还是“我允许你看到我的脆弱”? ● Part 4 关系张力:相爱却彼此伤害 ● 阶层差异让他们彼此不能坦白沟通 ● 对亲密关系的不同认知,让他们随时准备离开彼此 ● Part 5 关系破裂:过度亲密而画上休止符 ● 分开后如何重新建立联系 ● 异地关系如何维系 ● Part 6 关系和解:我们都变成“正常人”? >聊天的人 Rheya < 会花很多时间建立深度关系 呆呆 < 在日常中完全处理不好各种复杂关系,但欣赏文学中拧巴、纠结的关系 >音乐 hide and seek © Imogen Heap >Highlights >声音落在 小宇宙,喜马拉雅,苹果Podcast, Spotify,豆瓣FM >互动平台 邮箱:[email protected] 小红书:Rheya

64分钟
99+
2周前
036 音乐作为朋友:为自己发声,亦为自己歌唱!

036 音乐作为朋友:为自己发声,亦为自己歌唱!

有树Trees

今天想要与大家分享的内容与音乐有关,音乐是良药,音乐像朋友,音乐让我们感动,也让我们快乐。日常生活中,无论我们感到无聊、麻木还是烦恼、艰难,又或者感到孤独甚至绝望时,当音乐响起,我的内心常常感到被清泉洗涤,也被潮水渗透。不知你是否也有类似的感觉。 这期节目的缘起是,最近鼓楼西夜校和小付老师一起合作了一个训练营,叫平凡日子里的发声练习,这是小付老师的创意,我们希望从发声这个看似简单的动作开始,带领参与者更深地看见自己,也看见成长路上隐藏在身体里的那些不曾被表达过的属于自己的声音。所以发声练习,既是在进行字面意义上的发声,也是在为自我发声。 也是因为和小付老师一起录制这期节目,我才回想起,原来自己曾经是个那么热爱音乐那么喜欢歌唱的小孩,只不过中间经历过某些压抑,以至于自己都差点忘了这件事。而小付老师作为一个我羡慕的那种自幼就学习音乐的小孩,其实与音乐的关系也并非年幼的我所曾想象的。 不管如何,我们现在都和音乐在一起,也祝你常有音乐相伴。接下来就是我们与音乐的故事。 嘉宾主持、现场弹奏、剪辑:小付老师(@小付老师的麦克风) 主播、文案、口琴演奏:树儿

56分钟
35
2周前
vol.122 后来爸爸变成了眼泪,我一想他,他就来了

vol.122 后来爸爸变成了眼泪,我一想他,他就来了

击掌之家

至亲离世后,人生再无圆满。 消失的四个月,我们经历了一场漫长而深刻的告别。这期节目,是艾静用声音写下的“日记”,记录了她与父亲抗癌787天的至暗与微光。 从孕晚期得知父亲确诊小细胞肺癌晚期,到全家兵分多路奔赴上海求医;从为了弥补遗憾策划泰国之旅,到回国后病情急转直下、父亲彻底失去行走能力……这两年,他们经历了太多太多的至暗时刻。 面对临终,艾静试图在安宁疗护病房里,完成一场没有遗憾的告别。当父亲平静离去,留下的不仅是无尽的哀伤,还有对生命意义的重新审视。 艾静说:“父母是隔在我们和死亡之间的帘子。”帘子撤去,我们必须直面死亡的残酷。哀伤也是爱的一种代价,不必抗拒。在经历了焦虑与虚无后,她决定将这份痛楚化作利他的力量,投身公益。 在这个中秋,我们想和你分享这份沉甸甸的感悟:在贫穷、灾难与疾病面前,所有平凡的喜悦都是奇迹。那些无所事事、无事发生的日子,其实都是巨大的幸运。 愿我们都能在无常中,珍惜当下的每一次呼吸与陪伴。 祝你和家人,平安健康。 🎧 收听提示: 本期内容涉及临终关怀与哀伤疗愈,建议在安静、情绪稳定的环境下收听。如果你也正在经历失去,希望这期节目能给你一个隔空的拥抱。

134分钟
1k+
2周前
vol.299 讲给孩子的道德经丨《道德经》第28-30章:守柔处下与天下神器

vol.299 讲给孩子的道德经丨《道德经》第28-30章:守柔处下与天下神器

讲给孩子的《三字经》

本期潮升说解读《道德经》第28 - 30章。探讨守柔处下、天下神器等智慧,区分有为无为,强调顺应规律,还有对军事与治国的启示。 快速收听 * 0:00聊《道德经》28-30章核心:守柔处下与天下神器 * 0:54解释知雄守雌及复归婴儿、朴的内涵 * 1:59对比儒道君子不器与道的异同 * 2:46解读第29章反对有为政治及无为的定义 * 4:03解读第30章用兵之道及物壮则老规律 * 5:28总结《道德经》前30章内容 《道德经》第28章 【原文】知其雄,守其雌,为天下溪。为天下溪,常德不离,复归于婴儿。知其白,守其黑,为天下式。为天下式,常德不忒,复归于无极。知其荣,守其辱,为天下谷。为天下谷,常德乃足,复归于朴。朴散则为器,圣人用之,则为官长,故大制不割。 【译文】知道什么是雄壮,却安守雌柔的地位,做天下所归流的溪涧。做天下的溪涧,永恒的德性就不会离开,就能回归到婴儿般单纯的状态。知道白色的光芒,却安守黑色的暗昧,做天下的法式。做天下的法式,让永恒的德性常在,就不会出现差错,回复到没有穷极的状态。知道什么是荣耀,却安守卑辱的地位,甘愿做天下的深谷。做天下的深谷,止于永恒的德性,让自身回归淳朴。这份淳朴分散开来,发挥功用;圣人使用它,让它成为百官之长,就可以用大道制御天下,不会受到损伤。 《道德经》第29章 【原文】将欲取天下而为之,吾见其不得已。天下神器,不可为也。为者败之,执者失之。故物或行或随,或呴或吹,或强或羸,或载或隳。是以圣人去甚,去奢,去泰。 【译文】想要得到天下,而却强行为之,我可以看出这是实现不了的。天下灵长事物,不可强行为之。以强为治理它,就会败坏它的本性;强行把持它,就会失去它。所以有行必有随,有温必有寒,有强必有弱,有安必有危。因此圣人远离贪淫声色,远离美服佳肴,远离宫阁楼台。 《道德经》第30章 【原文】以道佐人主者,不以兵强天下。其事好还。师之所处,荆棘生焉。大军之后,必有凶年。善者果而已,不敢以取强。果而勿矜,果而勿伐,果而勿骄,果而不得已,果而勿强。物壮则老,是谓不道,不道早已。 【译文】用道义辅佐君主的人,不以武力逞强于天下。这件事容易遭到报应。军队驻扎的地方,(农事不修)荆棘丛生。大战之后,必有饥荒之年。善于用兵的人,达到目的就够了;不敢炫耀军事强大。战胜了不自大,战胜了不自夸,战胜了不骄傲,战胜是因为迫不得已,战胜了不要欺侮别人。事物壮极就会衰老,这是因为不遵循大道;不遵循大道就会早早灭亡。

6分钟
20
2周前
#737.Liquid:蠕虫 302 个神经元,启发了另一种 AI 架构

#737.Liquid:蠕虫 302 个神经元,启发了另一种 AI 架构

跨国串门儿计划

📝 本期播客简介 本期我们克隆了:Latent Space · A Worm With 302 Neurons Inspired Their Architecture — Ramin Hasani, Liquid AI 原内容更新时间:2026-09-18 Latent Space 主持人与 Liquid AI CEO Ramin Hasani 深入聊了 Liquid 的技术路线:从受秀丽隐杆线虫启发的液态神经网络,到面向不同硬件设计混合架构的 LFM。Ramin 回顾了这项研究如何从机器人控制起步,并逐渐走向基础模型,以及连续时间系统在效率、表达能力和扩展性之间面临的取舍。 对话也落到了模型如何真正进入生产环境:Liquid 与梅赛德斯-奔驰、Shopify 等企业合作,把模型部署到汽车、设备和应用中;同时通过 Leap 等工具支持开发者微调与部署。后半段则讨论企业定制化、架构搜索、多模态与 DNA 模型,以及具身智能和自适应学习可能打开的方向。 👤 本期嘉宾 Ramin Hasani 是 Liquid AI 的 CEO,也是公司的联合创始人之一。他在 TU Wien 开始研究连续时间数学如何融入机器学习,并与团队从受秀丽隐杆线虫神经系统启发的液态神经网络出发,探索高效学习与机器人控制。2017 年起,他在 MIT 与 Daniela Rus 等人合作,继续研究连续时间动力系统、序列建模及其规模化。如今,他带领 Liquid AI 将这些研究延伸到基础模型、企业部署和面向特定硬件的架构设计。 ⏱️ 时间戳 00:16 Liquid AI 起源 00:41 秀丽隐杆线虫启发 03:30 灵活的 Liquid 网络 05:50 连续时间动力系统 07:34 突破 RNN 扩展瓶颈 11:10 STAR 混合架构设计 12:09 LFM 的演进 16:20 端侧智能与隐私 20:08 Shopify 生产部署 21:55 机器人实验与视觉动作 28:02 定制化与企业 AI 38:15 架构搜索与模型工厂 44:59 时间序列与连续时间 46:27 适应性与认知架构 49:20 多模态与 DNA 模型 55:50 Transformer 十周年与注意力 🌟 精彩内容 💡 线虫不是比喻,而是研究起点 Ramin 解释,团队选择秀丽隐杆线虫,是因为它的神经元不会发放脉冲,神经活动可以用连续时间模型描述。这为构建可微、可训练的液态神经网络提供了生物学灵感。 "它只有 302 个神经元,却能控制 95 个肌肉细胞,表现比当时世界上任何机器人系统都好。" 💡 架构不必押注单一答案 Liquid 没有把某一种替代架构视为终极方案,而是搭建 meta-AI 系统,在不同算子和混合架构中搜索,并根据目标硬件优化质量、内存、延迟和速度。 "我们来打造一个 meta-AI 系统,在算子空间里进行搜索。" 💡 模型架构要跟着芯片走 同一套模型结构并不一定适合所有设备。Liquid 用架构搜索为不同部署环境寻找合适组合;Ramin 以 LFM2 为例,说明它如何针对 CPU 做出更精简的设计。 "目标设备基本决定了混合架构该是什么样。" 💡 上设备不等于把模型下载下来 本地部署能带来隐私、离线使用和成本方面的优势,但生产级 AI 还涉及温度、长上下文下的表现与可靠性,不能只凭基准测试判断。 "这不是从开源社区下载一个模型,再把它放到设备上就算成功了。" 💡 企业需要的不是演示,而是能跑进生产的模型 Ramin 分享 Liquid 与梅赛德斯-奔驰、Shopify 等企业合作的经验:前者探索车载智能,后者将 LFM 用于面向商家和消费者的产品。他强调,真正的落地工作远比模型评测复杂。 "产品级的 AI,远不只是看模型在设备上的一些质量基准测试结果,还要考虑更多。" 💡 定制化不只是后训练 从预训练、中期训练、后训练到数据生成和 RL,模型定制可以贯穿整个开发流程。Liquid 正在开发自助平台,希望企业能够借助工具与 agent 构建、部署并持续更新自己的模型。 "要考虑从预训练到推理阶段,各个层面的定制化。" 💡 模型越大,架构可能越要简单 根据架构搜索和规模实验,Ramin 提出一个反直觉的判断:小模型可以通过更多结构偏置获得丰富动态;模型规模增大后,减少偏置、简化架构反而更有利于扩展。 "模型越大,架构就越要简化。" 💡 下一步不只有更强的前向计算 Liquid 正关注高度多模态系统、更长程推理、DNA 等不易被人直接理解的数据,也在思考模型运行时的适应能力,以及具身智能和持续学习。 "我们非常专注于高度多模态的系统。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺

57分钟
99+
2周前
13.几十块和几千块的香水,差在哪?行内人教你买香避坑

13.几十块和几千块的香水,差在哪?行内人教你买香避坑

行内人指北

买香水前,听听行内人的大实话|对谈气味日记创始人邓微微 在店里闻着很喜欢的香水,买回家却觉得不一样;想买一瓶适合自己的,又被前中后调、天然香料、大牌同款供应商这些词绕晕。 这一期《行内人指北》,我们邀请了气味日记的创始人邓微微,从普通消费者的疑问出发,聊聊香水香氛怎么选,以及这些气味背后的行业故事。 一瓶几十块的香水和上千块的香水,价格差在哪里?天然香料一定更好吗?同一个供应商,意味着同样的品质吗?留香时间,又能不能用来判断一瓶香水的好坏? 除了选购,我们也聊了一些有意思的细节:怎样把一座城市的记忆做成香水;为什么有人会因为一部电影,专程去巴黎买一瓶香;以及酒店为什么越来越重视自己的味道。 希望听完这期,你不必记住所有专业名词,也能更清楚自己的喜好,少一点盲买,多一点判断。 🎙️ 本期嘉宾 邓微微|气味日记创始人 ⏰ 时间轴 00:40 行内人薇薇:从文化行业跨界,做了七年香水 01:37 把城市装进香水:重庆是腊梅,新疆是什么味道? 03:27 行业现状:中国用香率也不到5%,有很大的增长空间的。 05:13 年轻人点线香“去班味”,传统用香有了新受众 06:22 以为买的是香水,包装却写着“空间香氛”? 07:35 一瓶香水到底贵在哪?从“五毛钱成本”的误解聊起 09:59 闻起来是玫瑰,不代表只有玫瑰:熟悉的气味是怎么调出来的? 11:09 天然香料一定更好吗?“天然”和“合成”的认知误区 12:27 同一个供应商,原料价格却可能差几十倍: 13:07 平价香能不能买?聊聊MUJI、名创优品的香产品 14:00 店里闻着喜欢,回家却不一样:前调中调后调是什么意思? 15:41 留香越久越好?新手的一大误区 16:20 试香纸上好闻,喷在身上呢?怎么试、喷多少、怎么向店员提需求 18:09 因为一部电影,专程去巴黎买一瓶香水 20:03 给自己选、给妈妈送,怎么找到适合的味道? 22:05 调香师说“好特别”,消费者却嫌臭:天然茉莉的审美分歧 22:37 香水小样的水太深 24:20 香水三五年没用完,还能继续用吗? 25:00 产地、浓度、EDT和EDP:哪些信息容易让人误以为“更高级”? 26:17 家里只买一种香氛产品,嘉宾会选什么? 27:39 听友福利:去线下门店领取一份气味小礼物 27:57 从“闻着舒服”到“助眠解压”,香氛宣传的边界在哪里? 28:48 家里有孩子、宠物,购买香氛还需要考虑什么? 30:17 为什么闻到茶香就想到全季?酒店用气味做了一种广告 31:14 香薰放了一年都没用完,可能不是耐用,而是藤条堵了 🎁 听友福利 嘉宾在节目中为大家准备了一份小礼物:11月1日之前,前往气味日记全国任一门店,告知店员是斐斐的粉丝,即可领取。具体活动安排以门店确认为准。 微信:cqdiary2022 💬 评论区聊聊 有没有一种气味,会让你立刻想起某个人、某个地方,或者某段日子?也欢迎分享你买香水时的纠结和踩坑经历。 跳过套路,少走弯路。这里是《行内人指北》,我们一起从行内人的经验里,了解消费与生活背后的门道。 【关于主播斐斐】 30+大厂毕业,采访100个离开职场的人 小红书、B站、抖音全网30W粉@斐斐不会飞,@龙咩咩的玩具屋 你还想知道哪个行业的“内行门道”?欢迎留言告诉我,也欢迎加入听友群领取嘉宾福利

30分钟
1k+
2周前
2026.09.24 | 说话者双轨记忆;交互学习空间推理

2026.09.24 | 说话者双轨记忆;交互学习空间推理

HuggingFace 每日AI论文速递

【赞助商】 OpenClaw快报 每天五分钟,听听 OpenClaw 快报,带你了解最新动态和业内讨论 传送门 https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/6a1732a2dffa135d0ab5ef43 【目录】 本期的 15 篇论文如下: [00:28] 🧠 SpeakerMem-R1: Speaker-Centered Dual-Track Memory for Multi-Party Dialogue(SpeakerMem-R1:以说话者为中心的多方对话双轨记忆) [01:13] 🤖 Spatial-Interactor: Learning Spatial Reasoning through Interaction with the Observable Physical World(Spatial-Interactor:通过与可观测物理世界交互学习空间推理) [01:59] 🌍 HappyWorld-Bench(快乐世界基准(HappyWorld-Bench)) [02:40] 🧠 The Past Frames the Future: Memory for Autoregressive Video Generation(过往帧塑造未来:自回归视频生成中的记忆机制) [03:29] 🧠 Just-in-Time Memory: Learning to Curate Task-Adaptive Memory for LLM Agents(即时记忆:学习为LLM智能体整理任务自适应记忆) [04:11] 🎬 RewardVerse: Rubric-Guided Policy Optimization for Video Reward Modeling(RewardVerse:面向视频奖励建模的评分量规引导策略优化) [05:00] 🎯 PACT: From Credit Assignment to Critic Alignment(PACT:从信用分配到评论家对齐) [05:43] 🧪 Schrödinger's Code Repository: Have LLMs Learned SWE-bench or Memorized It?(薛定谔的代码仓库:LLM 是学会了 SWE-bench,还是记住了它?) [06:24] 📐 GeoPair: Geometry-Preserving Cross-Layer Factorization for Training-Free Transformer Compression(GeoPair:用于免训练 Transformer 压缩的几何保持跨层因子分解) [07:00] 📦 PackLab: A Comprehensive Framework for Developing, Training, and Evaluating MLLMs in Robotic Bin Packing(PackLab:在机器人装箱中开发、训练与评估多模态大语言模型的综合框架) [07:53] 🧠 MemBodied: Recurrent Associative Memory for Vision-Language-Action Models(MemBodied:面向视觉-语言-动作模型的循环联想记忆) [08:39] 🧪 WhatWorkedBench: Benchmarking Experimental Understanding in AI Agents(WhatWorkedBench:基准测试AI智能体的实验理解能力) [09:21] 🧠 Hunyuan-A13B Technical Report(混元-A13B 技术报告) [10:03] 🎮 Verifiable Hidden Dynamics Play: Generating Agentic RL Environments from Solved Mechanisms(可验证隐藏动力学游戏:从已求解机制生成智能体强化学习环境) [10:45] 🎥 All modalities are equal, but video is more equal: Closing the Cross-Attention Gap in Joint Video Generation(所有模态都是平等的,但视频更平等:弥合联合视频生成中的交叉注意力差距) 【关注我们】 您还可以在以下平台找到我们,获得播客内容以外更多信息 小红书: AI速递

11分钟
49
2周前

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