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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...

想象一辆自动驾驶汽车在雨中行驶，突然前方出现一个被风吹翻的垃圾桶。它需要瞬间理解这个意外物体的本质（不是固定障碍物）、预测其可能的运动轨迹（翻滚或...

我们的大脑如何理解世界？婴儿为何能预判掉落物体的轨迹？这一切的核心，在于一个无形的世界模型——它是我们认知世界的内部引擎。令人惊奇的是，当今最前沿的...

当ChatGPT流畅地撰写小说，或Midjourney创造出令人惊叹却从未存在的图像时，你是否好奇：这些AI如何“理解”它们从未真实触摸过的世界？又为何有时会犯下令人啼...

当你的文字描述能直接“生长”出图像，当一段旋律能自动生成匹配的视频画面，当医疗扫描图被“翻译”成清晰易懂的诊断文本… 这些不再是科幻情节，而是多模...