【第663期】分层潜在预测：样本复杂性理论
Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。
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今天的这篇的主题是：
Learn from your own latents and not from tokens: A sample-complexity theory
Summary
生成模型——从扩散模型（diffusion models）到大型语言模型（LLMs）——已经取得了卓越的性能，但代价是需要规模远超生物学习系统的数据进行训练，其训练数据量通常比生物学习者所需的数据高出数个数量级。
近年来，一种新的学习范式逐渐兴起：网络不再预测原始输入，而是预测自身对于相关视图（related views）或被遮蔽区域（masked regions）的潜在表示（latent…
The skinny
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