AI可可AI生活

Mar 09 2025 319 ep. 7 mins 2

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来自 @爱可可-爱生活的第一手AI快报，用最通俗的语言，聊最前沿的人工智能科研进展～ #人工智能# #科技前沿#

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AI前沿：AI如何自学成才

Mar 09 2025 5 mins

本期《TAI快报》探讨了五项AI前沿研究的关键内容。 LADDER: Self-Improving LLMs Through Recursive Problem Decomposition 通过让AI自己分解问题并学习，显著提升了解积分等复杂问题的能力，展现了自主学习的潜力。 All Roads Lead to Likelihood: The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning 揭示了强化学习为何在AI训练�

AI前沿：从控制思考长度到大模型的贝叶斯化

Mar 07 2025 6 mins

本期“TAI快报”探讨了五篇AI前沿研究，揭示了AI如何在思考时间、决策推理和学习能力上取得突破。 Controlling How Long A Reasoning Model Thinks With Reinforcement Learning 通过强化学习控制AI推理长度，L1模型不仅灵活调整思考时间，还在短推理中超越大模型，展现了效率与性能的平衡潜力。 TRACT: Regressi

AI前沿：从图模型到自奖励语言模型

Mar 07 2025 8 mins

本期《TAI快报》带您走进五篇AI前沿论文的关键内容：《LLM as GNN: Graph Vocabulary Learning for Text-Attributed Graph Foundation Models》：提出PromptGFM，通过指令让语言模型模拟图神经网络，结合图词汇表，提升了带文字图任务的表现和跨图适应性。《Process-based Self-Rewarding Language Models》：推出基于过程的

AI前沿：深度学习的奥秘与带遗忘门的注意力机制

Mar 06 2025 9 mins

本期播客精华汇总 Deep Learning is Not So Mysterious or Different：深度学习的泛化能力并非神秘，用“软性归纳偏置”就能解释，其独特优势在于表示学习。 How Do Language Models Track State?：语言模型通过关联算法和奇偶关联算法追踪状态，展示了内部机制的多样性。 Forgetting Transformer: Softmax Attention with

AI前沿：AI如何从生命密码到手机助手改变世界

Mar 04 2025 7 mins

本期《TAI快报》介绍了六项AI前沿进展： Proteína: Scaling Flow-based Protein Structure Generative Models 用AI生成可控蛋白质骨架，助力药物研发。 Improve Representation for Imbalanced Regression through Geometric Constraints 以几何方法提升不平衡数据预测公平性。通过几何约束改善不平衡回归的代表性。以几何方�

AI前沿：解锁语言模型、数据分析与概念发现的奥秘

Mar 03 2025 6 mins

本期“TAI快报”深入探讨了五篇AI前沿论文。“Q♯: Provably Optimal Distributional RL for LLM Post-Training”提出最优强化学习算法，提升语言模型推理能力；“Minimax Optimal Kernel Two-Sample Tests with Random Features”通过随机特征优化大数据统计检验；“Identifying Emerging Concepts in Large Corpora”揭示文本中新概念�

AI前沿：从效率飞跃到公平挑战

Mar 02 2025 6 mins

本期“TAI快报”介绍了五项AI研究前沿进展： Linear Attention for Efficient Bidirectional Sequence Modeling：LION框架将线性注意力转化为双向循环神经网络，实现训练速度提升（如比Vision Mamba快9倍）和内存高效推理，适用于图像分类和长序列任务。 Low-rank bias, weight decay, and model merging in neural networks：揭�

AI前沿：从好奇心到低精度训练

Mar 01 2025 6 mins

本期播客精华汇总 Training a Generally Curious Agent：通过PAPRIKA方法，AI学会自主探索和适应新任务，迈向通用智能。 Agentic Reward Modeling: Integrating Human Preferences with Verifiable Correctness Signals for Reliable Reward Systems：结合人类偏好和事实检查，REWARDAGENT提升奖励系统可靠性。代理奖励建模：结合人�

AI前沿：从棋盘到语言——AI如何变得更聪明、更高效？

Mar 01 2025 4 mins

本期精华汇总 [LG] Implicit Search via Discrete Diffusion: A Study on Chess隐式搜索通过离散扩散：关于棋类的探讨通过“隐形思考”技术，AI在国际象棋中实现高效决策，未来可用于更多规划任务。 [IR] Granite Embedding Models[IR]花岗岩嵌入模型IBM开源的高效搜索模型，支持多语言，助力企业优化检索体验。

AI前沿：从科研助手到个性化定制

Feb 28 2025 18 mins

本期播客精华汇总：本期“TAI快报”深入探讨了五篇AI领域的最新论文，涵盖了AI协同科研、个性化服务、软件工程应用、RLHF改进以及LLM元分析等前沿方向。 Towards an AI co-scientist (打造AI协同科学家): 论文提出了一个基于 Gemini 2.0 的多Agent系统，旨在作为“AI协同科学家”辅助科学家进行科学�