标签：多模态学习

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...

想象一下，一个AI助手不仅能流畅地聊天，还能像人类一样“感知”世界的深层逻辑——你询问“雨后的天空为什么变蓝”，它不仅能给出科学解释，还能推理出关联的天气...

你是否思考过，你的大脑如何预测一杯水在看似静止的表面下的晃动趋势？或者，自动驾驶系统如何预判前方车辆可能的变道意图？这背后隐藏着智能体（包括人类和A...

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...

当清晨的浓雾笼罩前方道路，自动驾驶汽车却能精准预判行人可能的轨迹，从容减速避让；当大语言模型编织一个故事时，人物动机与情节转折自然地连贯起来。这些...

想象一场会议：一位精通视觉的专家、一位精通语言的学者、一位深刻理解物理规则的工程师，还有一位熟知社会互动的心理学家——他们围坐一桌，共享信息，合力解...

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...

设想一个场景：一场突发地缘冲突冲击全球市场。交易室内，系统瞬间抓取新闻标题、社交媒体恐慌情绪、卫星图像显示的能源设施状态，以及各路分析师紧急电话会...

清晨，李医生凝视着屏幕。屏幕上同时闪烁着患者的肺部CT扫描影像、基因组变异图谱和持续更新的电子健康记录。只需轻点，一个智能系统便瞬间整合了这些截然不...

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...