标签：生成式人工智能

当一个婴儿推开桌上的奶瓶并观察它如何掉落时，他实际上正在主动构建对物体重力作用的认知模型；同样，当现代人工智能系统尝试预测城市交通流、模拟经济政策...

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。...

想象一个正在学开车的少年。他无需预先编程所有路况对策，而是通过观察、实践与内在“推演”，构建了对道路规则、车辆物理特性、行人行为模式的内在理解模型。...

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...

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）。...

想象这样一个场景：城市上空，一支无人机编队正穿越复杂气流执行紧急物资投送。风暴突至，气流紊乱，危险逼近。领航无人机瞬间感知到风切变威胁，不仅自身紧...

在生成式人工智能(Generative AI)以惊人速度重塑内容创造、科学发现乃至交互体验的今天，一个核心挑战日益凸显：如何赋予机器更接近人类的、对物理或虚拟世界...

在人工智能的浪潮中，我们正目睹一场静默的革命：机器如何在没有人工干预下“学会理解世界”。想象一下，一个系统仅从海量未标记的视频片段中预测下一帧，或仅...