标签：强化学习

想象一下，一个AI系统不仅能预测明天的天气，还能模拟整个城市交通的流变，甚至预见人类行为的复杂轨迹。这种能力源于一个核心概念：世界模型表示。在人工智...

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...

想象一下，戴上VR头盔的瞬间，你置身于一个热带雨林：微风轻拂脸庞，鸟鸣声环绕耳畔，脚下的泥土微微湿润——这一切无需物理道具，全靠人工智能的精密操控。这...

想象一辆自动驾驶汽车：摄像头捕捉暴雨中的路况，雷达探测前方障碍物的精确距离，GPS提供实时定位与导航信息，车内语音系统还在接收乘客临时更改目的地的指令...

在数字爆炸的时代，如何让海量信息真正“活”起来？想象一下，当AI不仅能理解文本，还能将图像、音频甚至视频融为一体，形成一个动态的知识网——这就是多模态知...

当你听到海浪声就能“看”到蔚蓝大海，闻到咖啡香就“想”起清晨阳光，触摸毛绒玩具内心便升起温暖——人类天生拥有无缝融合视觉、听觉、触觉等多感官信息的能力。...

想象一下，一个AI助手能够创作诗歌、解决复杂数学问题，甚至模拟人类对话——这一切的背后，是一个蓬勃发展的“大模型生态系统”。在人工智能（AI）的浪潮中，大...

想象一位经验丰富的放射科医生，面对一张充满复杂细节的影像试图做出精准诊断。通用大模型或许能识别出一些常规特征，却难以理解特定的组织变异、罕见的病灶...

想象一下，一位拥有海量知识的学者，却缺乏对现实世界复杂规则的深入理解与应用能力。这正是许多大语言模型（LLM）初生时的状态。它们能流畅地生成文本，却可...