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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...

想象一下，人类的学习过程：一个婴儿通过观察、触摸、聆听，逐步在脑海中构建起对物理法则、物件属性、他人意图的预测性理解框架。正是这个不断演进的“世界模...

你能否想象，当人工智能不再只是机械地执行指令或检索数据，而是像一个真正理解世界的智者，洞悉物理规律、人情世故和社会运转的深层逻辑？这种对现实世界进...

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...

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...

在人工智能（AI）的浪潮中，你是否曾幻想过一个模型能同时理解文本、图像甚至语音，并高效完成多项任务？这种愿景并非科幻，而是通过多模态多任务学习（Multi...

当ChatGPT以“纯文本”模式震撼世界时，人们惊叹于其语言处理的强大，但也立刻意识到其局限——它无法“看”图、“听”音，更难以理解文本与图像、声音交织的复杂现实...

在人工智能的浪潮中，你是否曾好奇过，为什么ChatGPT不仅能聊天，还能生成图像或理解语音？这一切的秘密，正藏在多模态融合架构的核心设计中。随着生成式人工...

你能否想象，仅仅用一段文字描述，AI就能生成一幅精美的画作？或者上传一张照片，AI就能创作出一段与之匹配的音乐甚至解说视频？这不再是科幻场景，而是多模...