[人人能懂AI前沿] AI如何思考？偷师、烧脑与画地图的艺术

你有没有想过，一个更聪明的AI，也许并不需要更大的体量，而是需要更精巧的设计？本期节目，我们将从五篇最新论文出发，揭示AI智慧的内部运作：看AI如何为自己的记忆装上独立的“铅笔和橡皮”；又是如何像系着安全绳的“醉汉”一样，去挑战顶尖的数学难题。我们还会探讨AI如何拥有一个“大脑CEO”来决定何时“烧脑”，以及在一场模型间的“偷师”攻防战中，如何才能守住核心秘籍。最后，你会发现，原来喂给AI的第一张“地图”，就早已决定了它能看多远。

00:00:42 AI的记忆难题，一支笔和一个橡皮擦

00:06:17 AI当助教，数学家离“下岗”还有多远？

00:11:55 你的大脑，如何决定何时“烧脑”？

00:16:46 聪明人是如何“偷”老师的武功秘籍的？

00:23:15 喂给AI的“地图”，决定了它能看多远

本期介绍的几篇论文：

[LG] Gated DeltaNet-2: Decoupling Erase and Write in Linear Attention

[NVIDIA]

https://arxiv.org/abs/2605.22791

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[AI] Advancing Mathematics Research with AI-Driven Formal Proof Search

[Google DeepMind]

https://arxiv.org/abs/2605.22763

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[CL] Efficient Agentic Reasoning Through Self-Regulated Simulative Planning

[Institute of Foundation Models (IFM) & CMU]

https://arxiv.org/abs/2605.22138

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[LG] The Distillation Game: Adaptive Attacks & Efficient Defenses

[Stanford University & Toyota Technological Institute at Chicago]

https://arxiv.org/abs/2605.22737

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[LG] Lost in Tokenization: Fundamental Trade-offs in Graph Tokenization for Transformers

[Meta AI & New York University & Harvard University]

https://arxiv.org/abs/2605.22471