— 本期导读 — 随着AI开始解决一些困扰数学家多年的难题，一个更加根本的问题正在出现：当“得到证明”不再稀缺，我们是否还需要追求简单、精巧而富有美感的证明？从大语言模型难以完成的思维“跳跃”，到多模态世界模型、未被写入论文的草稿与模糊直觉，再到分布式智能可能承载的人类集体智慧，这场对话试图讨论的不只是AI能否替代数学家，更是当智能工具变得越来越强，我们如何继续保有独立思考，并确认“我仍然是我”。 本期节目，我们邀请到了上海交通大学ACM班2020届校友、苏黎世联邦理工学院数学博士金之涵，来聊聊数学研究者的日常、欧洲与北美不同的学术体系和生活体验，以及导师如何通过问题选择、学术访问与合作网络，对学生进行个性化培养。对话也深入数学研究中颇为主观却至关重要的“品味”，探讨当问题缺少直接的应用价值，它是否还值得研究，以及年轻研究者如何建立自己的问题意识。 — 本期主播 — 上海交通大学 计算机学院教授 张伟楠（@张伟楠SJTU） 苏黎世联邦理工学院 数学博士 金之涵 — 时间线 — 02:12 离散数学研究什么 03:07 从计算机走向纯数学 14:33 ETH数学博士的日常 18:12 研究问题从何而来 22:36 谁在定义“值得研究” 31:02 如何适应瑞士的生活 35:04 好导师该如何因材施教 37:04 AI时代数学研究正在经历什么变化 音乐采样：《monday - marlboro》 欢迎关注我们的同名公众号和小红书 「AI青年志」，获取更多内容。

— 本期导读 — 当 AI Agent 开始接管越来越多的编码、调试与工程任务，计算机科学教育正在面对一个前所未有的问题：如果“写出代码”本身变得越来越容易，我们究竟还需要学习什么？ 本期节目，我们邀请到了卡内基梅隆大学助理教授、XGBoost 与 TVM 等知名开源项目核心作者陈天奇。从上海交大 ACM 班的硬核系统训练，到今天在 CMU 的教学与研究，他结合自己的经历谈了很多 AI 编程时代正在发生的变化。在他看来，体系结构、操作系统、编译原理这些基础训练并没有过时，反而因为 AI 的出现变得更加重要。一个人是否真正理解底层逻辑、能否找到 AI 给出的错误答案，正在成为新的能力分水岭。 — 本期主播 — 上海交通大学 计算机学院教授 张伟楠（@张伟楠SJTU） 卡内基梅隆大学 助理教授 陈天奇 — 时间线 — 03:21 计算机科学教育还有必要吗 09:56 AI时代下，学生还需要从零手搓一个系统吗 13:24 当学生可以用AI完成大作业，学校该如何评价学习成果 20:38 未来最重要的能力，可能是成为“AI船长” 28:03 开源已经这么卷了，年轻人还有机会从0到1吗 36:00 论文之外，还要走完真实“落地的最后一公里” 41:03 不要把“AI知道”误认为“我知道” 44:46 大模型接管代码之后，年轻人最不可替代的资产是什么 音乐采样：《monday - marlboro》 欢迎关注我们的同名公众号和小红书 「AI青年志」，获取更多内容。

— 本期导读 — 当AI Agent开始替我们浏览互联网、调用服务、完成交易，甚至与其他智能体自主谈判，互联网的范式正在从“人使用工具”转变为“智能体代表人行动”。但在这些能力不断增强的同时，一个更迫切的问题正在出现：研究者究竟会因此变得更强，还是逐渐失去独立思考的能力。 本期节目，我们邀请到了南洋理工大学 Stefano Albrecht 教授，结合他跨国学术经历与当前在南洋理工大学的研究，从其入行的契机出发，探讨个性化Agent推动互联网走向“Agent经济”、多智能体是否能涌现集体智能，以及如何验证与约束更自主的Agent。同时，对话也聚焦青年研究者的现实困境与成长路径，强调与其追逐文章发表速度，不如建立自身标准、寻找真正重要的研究问题；并警示大家，不要将尚未掌握的任务完全外包给大模型，以免失去学习与思考的机会。 — 本期主播 — 上海交通大学 计算机学院教授 张伟楠（@张伟楠SJTU） 南洋理工大学副教授 Stefano Albrecht — 时间线 — 03:07 从14岁立志研究AI，到被教授劝退神经网络研究 17:35 为什么最强的大模型诞生在中美？ 22:08 Web of Agents正在到来 28:16 AGI未必来自一个超级模型 33:05 比较会让幸福消失 34:42 多数人研究方法，少数人寻找问题 42:06 如何培养研究品位 47:35 使用大模型的红线 音乐采样：《monday - marlboro》 欢迎关注我们的同名公众号和小红书 「AI青年志」，获取更多内容。

— 本期导读 — AI工具正呈指数级进化，当机器开始自主提出假设、做实验甚至发表论文，传统教育与评价体系正在加速失效，大批科研人员与脑力劳动者在技术大变革前面临着精神迷茫与存在危机。 本期节目，我们邀请到了大模型与智能体浪潮中极具代表性的AI青年样本——孙天祥博士。他是复旦大学MOSS大模型的核心主创，如今作为「日行迹」创始人兼CEO和上海创智学院导师，他主导推出了全自动科研系统FARS，让AI真正化身为“科学家”。 我们将从他早年因探索人类局限而产生的生存焦虑聊起，重温ChatGPT引爆全网时MOSS团队狂飙突进的日日夜夜；探讨他在高校教职、大厂与创业旷野间的极致抉择；以及当科学发现迈向自动化、规模化的大工厂时代，人类在这个新文明之中的终极定位究竟在哪里。 — 本期主播 — 上海交通大学 计算机学院教授 张伟楠（@张伟楠SJTU） 日行迹（Analemma）创始人兼CEO、上海创智学院导师、中国首个类ChatGPT大模型MOSS一作 孙天祥 — 时间线 — 04:03 弃生物转计算机，竟源于深层的“生存焦虑”？ 15:19 在疯狂的Paper Reading中发现新大陆 18:09 选择一个好问题，远大于解决问题的能力 23:52 MOSS诞生记：中国第一个类ChatGPT模型是如何跑通的？ 48:21 在前沿商业摸爬滚打的降维冲击 56:51 转型公司“一号位”的至暗时刻与血脉觉醒 1:04:59 日行迹的终极野心：用最简洁的结构击穿AGI 1:12:08 全自动科研系统FARS发布 1:28:33 传统评价体系面临失效：博士生的论文被AI一秒写完怎么办？ 1:31:32 在这个科技狂飙的新文明中，人类还剩下什么？ 音乐采样：《monday - marlboro》 欢迎关注我们的同名公众号和小红书 「AI青年志」，获取更多内容。

- 本期导读 - 本期是《AI青年志》的发刊词，我们将视线拉回技术爆发的源头，与深耕人工智能领域16年的上海交大张伟楠教授，共同探讨强化学习与智能体的激荡发展史。 在通用大模型席卷全球、非科班创业者狂飙入场的今天，坚守“冷板凳”十余年的AI科班学者是否“起了大早，赶了晚集”？从十多年前伦敦大学学院那堂只坐了三分之一学生的冷门课，到如今被视为通向AGI终极入场券的智能体技术，张伟楠教授结合自身的科研历程，为我们犀利拆解了AI演进的底层逻辑。 无论你是焦虑于技术风口的创业者，还是关注科技前沿的探索者，希望这期关于技术穿越周期底部的深度对话，能为你拨开大模型时代的迷雾，看见真正主导未来的AI力量。 - 本期主播 - 上海交通大学 计算机学院教授 张伟楠（@张伟楠SJTU） AI+咨询从业者 Katherine（@小K的第二人生） - 时间线 - 01:11 为什么要创办《AI青年志》 04:09 张伟楠教授的科研轨迹大公开 08:45 「强化学习」的前世今生 13:38 大模型时代非科班“狂暴涌入”，做「强化学习」研究，是否起了大早赶了晚集 19:12 从专精走向通用，我们离真正的AGI还有多远 22:14 下期播客精彩预告 音乐采样：《monday - marlboro》 欢迎关注我们的同名公众号和小红书 「AI青年志」，获取更多内容。