[人人能懂AI前沿] 从AI培训工厂、进化式学习到合作的计算本质

你有没有想过，AI天才也需要“岗前培训”才能上岗？本期我们将从几篇最新论文出发，揭秘如何为AI搭建高效的“培训工厂”，并探索如何教AI学会“做事的方法论”，而不仅仅是“堆知识”。我们还会聊聊一个有趣的问题：AI会为了讨好你而放弃原则、变成一个“老好人”吗？最后，我们将从一个全新的角度，看看合作的本质，也许就藏在最底层的成本计算里。00:00:32 AI天才出厂后，谁给它做“岗前培训”？00:06:42 如何让AI的“学徒”跟上“大师”的脚步00:11:35 AI的进化，从“知道什么”到“该做什么”00:17:26 为什么AI会变成一个“老好人”？00:22:03 合作的秘密，藏在成本里本期介绍的几篇论文：[LG] Miles v0.1: Production-Level Post-Training[RadixArk]https://arxiv.org/abs/2609.08368 ---[LG] Online Draft Co-Training for Speculative Decoding in Large-Scale, Long-Context RL Post-Training[NVIDIA]https://arxiv.org/abs/2609.07108 ---[AI] Procedural Graphs: Self-Evolving Execution Structures for LLM Agents[Google]https://arxiv.org/abs/2609.09153 ---[CL] Measuring LLM Sycophancy under Sustained Multi-Turn Pressure[Texas A&M University & University of Cincinnati]https://arxiv.org/abs/2609.09090 ---[AI] Tapes Together Strong: The Co-evolution of Computation and Cooperation[Google]https://arxiv.org/abs/2609.10817 在小宇宙查看该单集文稿