这一期，我们将一口气潜入五篇最新论文的智慧深海，看看AI的世界又发生了哪些奇妙的变化。我们会一起探索，“大力出奇迹”这个口号背后，那张描绘AI生长规律的神秘“DNA”图谱；学习一种最高效的“偷懒”智慧，看看AI如何通过“抄自己的作业”来惊人地提速；我们还会给AI的大脑装上一部“专属字典”，让它的知识不仅能被检索，还能被精准地“手术”修改；更会戴上CT眼镜，看看聪明的AI解难题时，究竟是在严密推理，还是在玩一场高维度的“猜谜游戏”；最后，我们将学习一种资源管理的艺术，看AI如何像一位聪明的项目经理，把“好钢”用在最关键的“刀刃”上。准备好了吗？让我们一起出发！

00:00:50 AI升级指南，大力出奇迹背后有地图？

00:06:50 为什么说，最高效的偷懒是“抄作业”？

00:11:56 给AI的大脑装一个“专属字典”

00:16:39 你的AI在思考，还是在蒙答案？

00:22:20 AI世界的“好钢”，怎么用在刀刃上？

本期介绍的几篇论文：

[LG] On the origin of neural scaling laws: from random graphs to natural language

[Meta Superintelligence Lab & Axiom Math]

https://arxiv.org/abs/2601.10684

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[LG] Single-Stage Huffman Encoder for ML Compression

[Google LLC]

https://arxiv.org/abs/2601.10673

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[LG] STEM: Scaling Transformers with Embedding Modules

[Meta AI & CMU]

https://arxiv.org/abs/2601.10639

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[LG] Are Your Reasoning Models Reasoning or Guessing? A Mechanistic Analysis of Hierarchical Reasoning Models

[Shanghai Qi Zhi Institute]

https://arxiv.org/abs/2601.10679

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[CL] TRIM: Hybrid Inference via Targeted Stepwise Routing in Multi-Step Reasoning Tasks

[Amazon & CMU]

https://arxiv.org/abs/2601.10245

[人人能懂] 大力出奇迹的秘密与“抄作业”的智慧

AI可可AI生活