标签：监督学习

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...

在人工智能（AI）的迅猛发展中，一个看似科幻的概念正悄然变为现实：世界模型预测算法。想象一下，AI系统不仅响应你的指令，还能像人类一样预测明天的天气、...

当ChatGPT流畅地回答你的问题，或者Midjourney根据你的描述生成一幅惊艳的图像时，你是否想过这背后的”大脑”是如何运转的？传统AI就像识别猫狗的...

自动驾驶汽车在训练数据之外的城市街道上迷失方向；医疗AI面对罕见病症束手无策；聊天机器人对复杂逻辑推理漏洞百出——这些现实困境直指人工智能发展的核心瓶...

在人工智能领域，一个概念正掀起深层次的范式革命：世界模型优化。这不仅是算法参数的简单调优，更是让AI系统从根本上学习、理解并精准模拟现实世界复杂运作...

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...

人类如何理解世界？我们通过感官捕捉信息，在大脑中构建一个关于物体、关系、规律的内在表征——一个“世界模型”。正是基于这个模型，我们才能预测下一秒会发生...

想象一下，你置身于一个复杂的城市街道上——行人穿梭、信号灯闪烁、车辆呼啸而过。短短几秒内，你的大脑就构建了一个内部模型，预测行人可能横穿马路、汽车可...

生成式AI如何成为机器构建物理世界“心智图谱”的引擎？ 当机器人第一次踏入陌生的厨房，它能仅凭视觉和触觉区分开一只易碎的鸡蛋与坚硬的苹果吗？当它面对散落...