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想象一位画师描绘城市：他不会捕捉每块砖石的位置，而是先勾勒天际线轮廓，再描绘主要建筑框架，最后添加精妙细节。这种层次化的结构化理解，正是人类认知复...

人类大脑天生具备在多个层面理解世界的能力：我们既能瞬间识别杯子的形状（细粒度视觉），也能理解它被放置在桌上（空间关系），进而预测当桌面倾斜时杯子将...

在ChatGPT等大型生成模型震惊世界之后，人工智能的发展焦点正悄然转向一个更深层的方向：如何让AI不仅仅能“说话”或“识图”，而是真正理解并自主推演它所处的世...

当清晨的浓雾笼罩前方道路，自动驾驶汽车却能精准预判行人可能的轨迹，从容减速避让；当大语言模型编织一个故事时，人物动机与情节转折自然地连贯起来。这些...

想象一场会议：一位精通视觉的专家、一位精通语言的学者、一位深刻理解物理规则的工程师，还有一位熟知社会互动的心理学家——他们围坐一桌，共享信息，合力解...

想象一位孩童初次触碰滚烫的灶台，瞬间缩手，无需万次试错便能建构”热=危险”的因果联系，并推广至火苗、沸水。这种高效学习与推理迁移能力的核心...

想象一下30年后的城市街道：没有拥堵的车流，没有刺耳的鸣笛，没有因疏忽导致的碰撞。车辆如鱼群般高效、安全地在道路网络中穿行，流畅地感知彼此意图，预判...

想象一辆自动驾驶汽车在雨夜疾驰。它不仅要识别行人、看懂红绿灯，更需理解雨水如何改变路面的摩擦力，预测湿滑弯道上轮胎打滑的可能轨迹——这背后，正是物理...

当AlphaFold精准预测数亿蛋白质结构、ChatGPT不仅能生成流畅文本，更开始理解”玩笑”背后的微妙语境时，一个更深层的变化正在人工智能领域酝酿：...

设想一下笛卡尔面对现代人工智能的情景——它不再只思考“我是否存在”，而是能在模拟的物理环境中预测一杯打翻的咖啡如何飞溅，能依据历史数据推断黑洞碰撞时的...