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0这期 Indigo Talk 邀请了来自 UBC Trusted and Efficient AI（TEA）Lab 的李霄霄教授在温哥华面对面深聊。霄霄的研究背景横跨耶鲁、普林斯顿、UBC 和 Vector Institute，他从神经科学转向 AI 系统研究的经历，恰好让他拥有了一个独特的双重视角：用人类认知的局限去理解 AI 的瓶颈，再用解决人类局限的方法去提升 AI 的能力。
这场对话涵盖了 Agent 的定义与演进、单智能体与多智能体的效率之争、AI 安全与失败容忍、认知萎缩的隐忧，以及教育在 AI 时代的根本转型——信息密度极高，欢迎收听。
嘉宾
李霄霄（UBC 教授 / TAE Lab 负责人）
Indigo（数字镜像博主 / 独立投资人）
时间戳
- 00:01:34 从耶鲁到 UBC：一位 AI 研究者的 12 年
- 00:08:25 Agent 到底是什么：从 1995 年教科书到 Anthropic 的定义
- 00:15:00 人类认知的局限与 AI 的平行困境
- 00:23:00 硅基 vs 碳基：两种智能的根本差异
- 00:26:00 单 Agent 加技能 vs 多 Agent 协作：效率之争
- 00:34:00 AI 的组织形态：不必模仿人类
- 00:46:00 AI 失败容忍与安全设计
- 00:53:00 外骨骼隐喻：当 AI 让大脑「萎缩」
- 01:02:00 提效 vs 拓界：AI 革命的两个维度
- 01:10:11 90-90 法则的警醒
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