[人人能懂AI前沿] AI的思考术：从深度循环、逆向规划到自我进化

你有没有想过，一个真正聪明的AI，应该具备哪些超能力？本期节目，我们将一口气看懂五篇最新的AI论文。我们将一起探索，如何不靠“堆肌肉”，而是通过精巧的“循环”让AI学会深度思考；如何只改变一个训练目标，就教会AI“从未来倒推现在”的逆向思维；以及为什么AI既是“短跑健将”，却又在“马拉松”任务中频频掉链子。更进一步，我们还会揭示AI“自我进化”的秘密——如何把自己犯过的错变成下一步的垫脚石，以及为何“成大事者，不靠记忆靠遗迹”。准备好了吗？让我们一起开启这场关于AI智慧的深度探索之旅！

00:00:45 人工智能的“内功”心法

00:05:41 教AI做事，为什么不能只看眼前？

00:10:24 为什么AI既聪明，又“靠不住”？

00:14:54 高手精进的秘密，如何把自己犯过的错，变成下一步的垫脚石

00:20:49 成大事者，不靠记忆靠“遗迹”

本期介绍的几篇论文：

[LG] Parcae: Scaling Laws For Stable Looped Language Models  

[University of California, San Diego]  

https://arxiv.org/abs/2604.12946 

---

[LG] How Transformers Learn to Plan via Multi-Token Prediction  

[University of California, Los Angeles & Shanghai Jiao Tong University]  

https://arxiv.org/abs/2604.11912 

---

[LG] LongCoT: Benchmarking Long-Horizon Chain-of-Thought Reasoning  

[University of Oxford & Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL)]  

https://arxiv.org/abs/2604.14140 

---

[CL] Self-Distillation Zero: Self-Revision Turns Binary Rewards into Dense Supervision  

[Princeton University]  

https://arxiv.org/abs/2604.12002 

---

[CL] Toward Autonomous Long-Horizon Engineering for ML Research  

[Renmin University of China]  

https://arxiv.org/abs/2604.13018