标签：多模态

想象一下，你告诉智能助手：“我需要一份能打动投资者的商业计划书。”普通AI可能生成结构完整但流于表面的文本；而真正理解你意图的系统，却能洞察你急需说服...

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...

想象一下，你身处一个陌生的房间，无需触碰炉子就能预判它可能灼烫，看到倾斜的水杯就能推理出液体即将倾洒，甚至能基于碎片化的对话理解隐含的意图与情感。...

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。...

想象一下，当你让ChatGPT描述“一只猫跳上沙发打翻花瓶”的场景时，它凭什么能生成合理且连贯的画面？其核心驱动力，正是世界模型下的对象建模能力。在人工智能...

AI如何像人类一样理解世界，进而做出准确预测、生成逼真内容甚至辅助科学发现？答案的核心在于世界模型（World Model）与环境建模（Environment Modeling）。...

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...

如果AI拥有一个能够模拟世界运行规律的“大脑”，可以预测环境演变、规划复杂行动、甚至在想象中推演无限可能，这将是何等革命性的突破？世界模型（World Model...