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当ChatGPT流畅回答哲学问题时，却算不清简单的物理碰撞结果——这揭示了当前AI的认知短板。在人工智能的进化图谱中，“理解”远比“复述”更具革命性意义。这正是世...

在人工智能（AI）的浪潮中，生成式AI如ChatGPT和DALL-E已惊艳全球，它们能创作诗歌、代码甚至艺术，但这种能力往往如“空中楼阁”——缺乏对现实世界的坚实根基。...

你是否思考过，当自动驾驶汽车在繁忙的十字路口预测行人轨迹，或是医疗AI精准识别影像中肉眼难辨的病灶时，其背后隐藏着何种深刻的”理解”？这种...

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...

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。...

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，一个AI系统能像婴儿一样，仅仅通过观察世界学习其复杂规则——无需人类标记或指导。它预测天气变化、模拟城市交通或生成逼真的虚拟环境，仿佛拥有内...

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...

想象一位顶级棋手：在落子前，他已在脑中预演了未来的数十步，推演各种棋局变化。这不是魔法，而是强大的思维能力。如今，人工智能领域正通过世界模型强化学...