节目列表: AI可可AI生活 - EarsOnMe - 精选播客，一听即合

[AI评论] AI时代的“草台班子”创业：为什么说糟糕的代码，可能是个好生意？

AI时代新物种：Vibe Coding，凭感觉就能写代码？当设计师、运营、甚至你的老板都能用AI“凑”出一个App…工程师打开代码的瞬间，当场石化！😱 这究竟是在埋下一颗颗“技术地雷”，还是一种全新的“创新捷径”？那些用铁丝绑起来的“手搓汽车”，虽然丑，但能跑赢市场吗？先别急着下结论！这可能不是技术的倒退，而是社会分工的一次超级进化。收听本期「爱评论」，陈老师带你揭开 “Vibe Coding” 的神秘面纱。看懂这场混乱背后，如何诞生最高效的创新范式，以及你——无论是创意者还是工程师——在其中的全新位置。

10分钟

[人人能懂] 回音室、水印破解与选择之道

00:00:36 AI的“回音室”危机：当复印件开始复印自己 00:05:30 AI的“超级大脑”里，谁在干活，谁在摸鱼？ 00:10:23 AI的“隐形纹身”：一张纸巾就能擦掉？ 00:15:27 AI的“选择之道”：为何“条条大路通罗马”本身就是一种智慧？ 00:20:39 AI的“开窍”秘诀：好学生为何不能太“自信”？本期介绍的几篇论文： [LG] ForTIFAI: Fending Off Recursive Training Induced Failure for AI Models [UC San Diego & Stanford University] https://arxiv.org/abs/2509.08972 --- [CL] Steering MoE LLMs via Expert (De)Activation [University of California, Los Angeles & LMU Munich & Adobe Research] https://arxiv.org/abs/2509.09660 --- [LG] Character-Level Perturbations Disrupt LLM Watermarks [University of Technology Sydney & Griffith University] https://arxiv.org/abs/2509.09112 --- [LG] An entropy formula for the Deep Linear Network [G Menon, T Yu] https://arxiv.org/abs/2509.09088 --- [CL] CDE: Curiosity-Driven Exploration for Efficient Reinforcement Learning in Large Language Models [Tencent AI Lab] https://arxiv.org/abs/2509.09675

26分钟

[AI评论] AI的“八荣八耻”：当古老智慧遇上尖端代码

你是否也被AI的“一本正经胡说八道”搞到崩溃？它时而像天才，时而又像一个“假装什么都懂”的猪队友。一张“Claude Code八荣八耻”趣图，意外揭示了与AI协作的真相。在最新一期节目中，我将为你深度剖析： * 识破AI的“假面”：为什么“假装理解”是AI最大的“耻”，而“诚实无知”才是它最宝贵的“荣”？ * 从“神灯”到“伙伴”：这份清单如何成为我们与AI协作的“社会契约”和“操作手册”？ * 驯服“天才实习生”：如何引导AI从“模糊执行”走向“寻求确认”，成为你最得力的助手？ * 人类的智慧： AI时代，我们最高级的价值，是如何引导AI的智能。这不仅是给程序员的工程指南，更是每个希望驾驭AI的人，都应听一听的未来生存法则。

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[人人能懂] 从数据炼金到思维融合

00:00:25 AI的“炼金术”：如何把“废料”变成“燃料”？ 00:04:50 AI替你搞科研，是馅饼还是陷阱？ 00:09:44 人多不一定力量大，但“脑子”多可以 00:14:17 给AI当老板，你只需要做好一件事 00:18:20 AI的“减肥”秘籍：高手做事，不在于“多”，而在于“准” 本期介绍的几篇论文： [LG] Generative Data Refinement: Just Ask for Better Data [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2509.08653 --- [LG] The More You Automate, the Less You See: Hidden Pitfalls of AI Scientist Systems [Carnegie Mellon University] https://arxiv.org/abs/2509.08713 --- [LG] Merge-of-Thought Distillation [Zhejiang University & Inclusion AI] https://arxiv.org/abs/2509.08814 --- [CL] Verbalized Algorithms [MIT CSAIL & Marist University & UC Irvine] https://arxiv.org/abs/2509.08150 --- [LG] EvolKV: Evolutionary KV Cache Compression for LLM Inference [University of Chinese Academy of Sciences & ETH Zurich] https://arxiv.org/abs/2509.08315

23分钟

[AI评论] AI创业黄金时代？在机遇的“眩晕”中保持清醒

当全世界都在为AI狂热，高呼“史上最伟大的创业时代”已经来临……此时你需要一个冷静的声音，戳破喧嚣的泡沫。在最新一期《AI评论》中，我将为你深度剖析： * 淘金还是卖铲？在这场全民淘金的热潮中，哪种选择更聪明？ * 寒武纪的幸存者：创业的“寒武纪大爆发”已至，如何不做那个被演化淘汰的物种？ * 甜蜜的陷阱： “按效果付费”等新模式，是蜜糖还是砒霜？ * 最大的挑战：为什么说AI时代，最难的不再是“创造”，而是“被发现”？这不仅是给创业者的生存指南，更是给每一个身处变革中的人的清醒剂。点击收听，在机遇的“眩晕”中，找到属于你的那条清晰路径。

[人人能懂] 当AI不再需要人类“喂”数据，会发生什么？

00:00:23 AI的自我进化：当左手成了右手的老师 00:04:02 教AI“左右互搏”：成为高手的秘密 00:07:59 AI界的“四两拨千斤” 00:11:40 AI当学徒：一个“解题大师”是如何炼成的？ 00:16:30 AI的“后悔药”：让机器学会“重新理解” 本期介绍的几篇论文： [LG] Language Self-Play For Data-Free Training [Meta Superintelligence Labs] https://arxiv.org/abs/2509.07414 --- [CL] Parallel-R1: Towards Parallel Thinking via Reinforcement Learning [Tencent AI Lab Seattle] https://arxiv.org/abs/2509.07980 --- [LG] K2-Think: A Parameter-Efficient Reasoning System [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence] https://arxiv.org/abs/2509.07604 --- [LG] Autonomous Code Evolution Meets NP-Completeness [NVIDIA Research] https://arxiv.org/abs/2509.07367 --- [CL] Causal Attention with Lookahead Keys [ByteDance Seed] https://arxiv.org/abs/2509.07301

21分钟

[AI评论] AI会取代教师吗？

在今天，可能没有任何一个问题，比“AI会取代我们的工作吗？”更能引发我们集体的焦虑。而在所有职业中，教师这个角色，无疑是最特殊、也最引人深思的。它是人类最古老的职业之一，承载着文明的延续。一想到未来教室的讲台上，站着的不再是一个有血有肉的人，而是一个冷静、高效的机器人，很多人心里都会感到一丝不安……

[人人能懂] 从“攒答案”到“补短板”的决策智慧

00:00:26 高手过招：如何从一堆答案里“攒”出唯一正解？ 00:04:59 AI为什么也会“脑补”？ 00:10:17 AI刷题的“偏科”陷阱：如何让学霸更有创造力？ 00:15:19 一个AI学会做数学题，给了我们什么启发？ 00:21:20 目标太多，如何走上“最短路径”？本期介绍的几篇论文： [LG] The Majority is not always right: RL training for solution aggregation [FAIR at Meta & CMU] https://arxiv.org/abs/2509.06870 --- [LG] From Noise to Narrative: Tracing the Origins of Hallucinations in Transformers [Mila - Quebec AI Institute] https://arxiv.org/abs/2509.06938 --- [LG] Outcome-based Exploration for LLM Reasoning [FAIR at Meta] https://arxiv.org/abs/2509.06941 --- [LG] Scaling up Multi-Turn Off-Policy RL and Multi-Agent Tree Search for LLM Step-Provers [ByteDance Seed] https://arxiv.org/abs/2509.06493 --- [LG] Simple Optimizers for Convex Aligned Multi-Objective Optimization [Meta AI & Technion] https://arxiv.org/abs/2509.05811

25分钟

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[AI评论] AI时代的“老兵”新传：为什么程序员不再是青春饭？

在中国，乃至全世界的科技行业，一直流传着一个近乎铁律的说法，那就是“程序员吃的是青春饭”。很多人，尤其是程序员自己，都或多或少地被一种“35岁危机”的焦虑所笼罩。大家普遍认为，写代码是个高强度的体力活和脑力活，年轻人反应快、学得快、更能熬夜，似乎占据了天然的优势。但最近，一个非常有意思、甚至可以说是反直觉的现象，正在硅谷和全球的科技公司里悄然发生……

[人人能懂] 从“一根筋”到“立体思维”

00:00:33 AI的“一根筋”难题：如何跳出思维的隧道？ 00:05:08 AI的“高情商”陷阱：当它说得越流利，你可能越要小心 00:08:53 如何让AI学会“开窍”？ 00:13:49 给你的AI，装上一个“立体思维”引擎 00:18:41 AI偷懒的智慧：如何用更少的力气，办更聪明的事？本期介绍的几篇论文： [LG] ParaThinker: Native Parallel Thinking as a New Paradigm to Scale LLM Test-time Compute [Tsinghua University] https://arxiv.org/abs/2509.04475 --- [CL] Knowledge Collapse in LLMs: When Fluency Survives but Facts Fail under Recursive Synthetic Training [Holistic AI & University College London] https://arxiv.org/abs/2509.04796 --- [LG] Bootstrapping Task Spaces for Self-Improvement [Meta Superintelligence Labs] https://arxiv.org/abs/2509.04575 --- [CL] Enhancing Diversity in Large Language Models via Determinantal Point Processes [Boston University & University of Maryland & University College London] https://arxiv.org/abs/2509.04784 --- [LG] Recurrent State Encoders for Efficient Neural Combinatorial Optimization [University of Hildesheim] https://arxiv.org/abs/2509.05084

23分钟