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<p>这一期，我们和在硅谷大厂工作的 AI 博士生 Miko 聊了聊人工智能，也聊了聊“她自己”。</p><p>她用最通俗的方式解释了“大语言模型”是怎么学习如何思考的，为什么大模型会“一本正经地胡说八道”，以及她的研究是如何通过让 AI 学会“说不知道”来提升其可信度的。</p><p>我们还谈到AI与人类的关系：当算法越来越强大，人类的创造力、好奇心与不确定性，是否仍有存在的价值？人类应该更好地与AI共存？</p><p>我们也谈到那些看不见的科研现场：当一个女生坐在满屋子的男性中，如何面对质疑与不配得感？“性别红利”究竟是真实存在，还是另一种偏见？</p><p>这不是一场高深的技术讨论，而是一段真诚的分享：关于AI，也关于那些在系统里努力争取位置的女性。</p><p>【Shownotes】</p><p>[大模型101]</p><p>00:39 Miko博士期间的主要研究方向</p><p>02:15 我们日常接触到的豆包、DeepSeek等常见大语言模型，它们究竟是怎么运作的？</p><p>09:52 模型的“幻觉”：为什么AI会一本正经地胡说八道？</p><p>14:58 Miko的可信AI研究：教AI学会“说不知道”</p><p>17:50 AI会抢走我们的饭碗吗？在人工智能安全问题上，我们最该关注什么？</p><p>22:44 AI时代，普通人能做些什么？</p><p>28:59 AI会发展出自由意志吗？AI说“我想休息”的那一天</p><p>33:24 现在的大模型安全研究，其实主要聚焦在AI会不会输出有害信息</p><p>34:46 非计算机专业的人，如何更好地利用AI为自己赋能？AI不是万能，但能帮你更快学习</p><p>35:42 Miko的导师通过和ChatGPT对话，一年速成中文聊科研</p><p>37:06 编程语言还需要学吗？哪些职业更容易被替代？为什么“横向发展”比以往更重要</p><p>------</p><p>[女性在科研领域的处境]</p><p>42:59 意识到“我是女性”的那一刻｜科研世界的隐性门槛</p><p>50:46 “性别红利”的说法，其实是在削弱女性的努力，并强化她们的“不配得感”</p><p>54:11 女性在科研领域中的“不配得感”</p><p>57:12 如何鼓励更多女孩进入理工科？李飞飞和她的学生通过为女高中生创办...