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清晨的城市道路，一辆自动驾驶汽车流畅通过绿灯刚转红的十字路口。突然，斜刺里一位行人低头看手机迈出脚步——就在刹那前，车辆已轻柔减速让行。这不是科幻电...

在人工智能的探索旅程中，让机器真正理解而非仅仅识别周遭环境始终是核心挑战。想象一下，如果AI不仅能处理眼前的信息，还能在心中构建一个动态、可预测的世...

想象一下：在一个繁忙的电商仓库中，一个机器人正试图拾取货架顶层的包裹。传统机器人可能因障碍物的突然出现而“僵住”或发生碰撞。然而，配备了世界模型的新...

想象一下，没有明确目标导航的大脑会如何运作？面对海量感官信息，它将像无头苍蝇般混乱低效。这正是当前许多生成式AI模型（如大型语言模型）的困境：它们拥...

想象一下，你身处一个陌生的房间，无需触碰炉子就能预判它可能灼烫，看到倾斜的水杯就能推理出液体即将倾洒，甚至能基于碎片化的对话理解隐含的意图与情感。...

2024年，当惊艳的AI生成视频席卷社交网络时，其背后绝非简单的像素堆叠——生成式人工智能 驱动的 世界模型 正悄然突破数字内容的疆界，为 场景建模 注入前所未...

何为智能？其核心在于理解、推理与创造的能力。要实现这一目标，智能体——无论是人类还是机器——都需要一个内在的“世界地图”，即世界模型。而在人工智能领域，...

在追求终极人工智能（AGI）的道路上，让机器像人类一样深刻理解并预测物理世界和社会环境的动态变化，始终是核心挑战。传统的感知型AI擅长识别静态对象，却难...

想象一下，当你让ChatGPT描述“一只猫跳上沙发打翻花瓶”的场景时，它凭什么能生成合理且连贯的画面？其核心驱动力，正是世界模型下的对象建模能力。在人工智能...

AI如何像人类一样理解世界，进而做出准确预测、生成逼真内容甚至辅助科学发现？答案的核心在于世界模型（World Model）与环境建模（Environment Modeling）。...