[人人能懂AI前沿] 如何让AI看得更懂、记得更牢、跑得更快？

你有没有想过，AI在思考时也能像我们一样“随时回头看”，直接调用最关键的“深度记忆”吗？本期节目，我们将一口气看懂几篇最新论文，探索AI如何从只会“猜答案”进化到真正“理解画面”，如何像个聪明的懒汉一样，用“排序”而非“整理”在海量信息中精准寻宝，以及科学家们如何通过巧妙的设计，让AI的大脑在保持高速运转的同时，还能解决信息层层衰减的老大难问题。准备好，我们马上出发！

00:00:37 AI大模型的新陈代谢法则

00:05:48 AI效率战争，如何让大模型跑得又快又省？

00:10:57 不止看“热闹”，更要看“门道”，AI理解力的一次飞跃

00:16:07 给你一个超大号书房，你会怎么整理？

00:22:15 让AI拥有“深度记忆”，它会变得多聪明？

本期介绍的几篇论文：

[CL] Attention Residuals

[Kimi Team]

https://arxiv.org/abs/2603.15031

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[LG] Mamba-3: Improved Sequence Modeling using State Space Principles

[CMU & Princeton University]

https://arxiv.org/abs/2603.15569

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[CV] V-JEPA 2.1: Unlocking Dense Features in Video Self-Supervised Learning

[FAIR at Meta]

https://arxiv.org/abs/2603.14482

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[LG] SmartSearch: How Ranking Beats Structure for Conversational Memory Retrieval

[Midbrain]

https://arxiv.org/abs/2603.15599

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[CL] Mixture-of-Depths Attention

[ByteDance Seed]

https://arxiv.org/abs/2603.15619