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在人工智能，尤其是生成式人工智能(Generative AI)迅猛发展的浪潮中，大语言模型(LLMs) 展现出令人惊叹的创造与对话能力。然而，光芒背后潜藏着挑战：这些模...

想象一下，你正驾驶一辆汽车在复杂路况中行驶——能预判前方障碍、快速调整路线，这归功于大脑对环境的内部“地图”。这种能力在人工智能领域称为“世界模型规划”...

在人工智能（AI）的宏大叙事中，一个激动人心且至关重要的概念正在重塑我们对机器“智能”的理解——认知世界模型。它不再是冰冷的代码序列，而是AI尝试模拟人类...

想象一下：你正在一个应用中观看一部电影，但不仅仅是看——你可以用语音命令改变剧情发展，系统会自动生成匹配的图像和背景音乐；或者，在玩游戏时，AI实时创...

当你的文字描述能直接“生长”出图像，当一段旋律能自动生成匹配的视频画面，当医疗扫描图被“翻译”成清晰易懂的诊断文本… 这些不再是科幻情节，而是多模...

在数字信息爆炸的今天，我们每天面对海量文本、图片、语音和视频数据。想象一下，您只需输入一句描述，就能瞬间从成千上万的影像中精准找出那张记忆中的画面—...

想象一下，一位人工智能探险家站在一片由海量图片、声音、文字组成的未知大陆前。没有向导，没有地图，只凭自身感知能力，它却能摸索出万物的内在联系与规律—...

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...

设想一下：急诊室里，一位患者捂着胸口被推进来。医生飞速输入症状描述——”剧烈胸痛、呼吸急促、大汗淋漓”，同时AI系统瞬间分析患者刚拍的心电图...