如果你现在打开手机，随便问一个大语言模型：“把一只玻璃杯推到桌子边缘，会发生什么？”它大概率会告诉你杯子会掉下去摔碎。 这个答案听起来很聪明，但真相是——它并不真的“知道”杯子为什么往下掉。它只是在训

作者：Sixiang Chen等 解读：AI生成未来 很多图像生成任务，表面上只是让模型画一张图；真正做起来才会发现，难点往往发生在生成之前。 举个例子：用户想要某个真实地标，就不能只画出一个“差不多

由羊城晚报报业集团主办的2026“向山海走去”青年导演创作扶持计划，其主题为“不可通约的经验”训练营系列活动正在广州火热进行。5月27日、28日，入围项目的青年导演们连续两晚剧本围读至深夜，相互“刁难”也共同进步。 这同样是一次提案会预演...

过去几年，国产AI芯片始终活跃在一个相对安全、也相对边缘的位置——推理侧。 在政务、金融、安防、工业质检等场景中，国产芯片凭借成本可控、供应稳定等优势，逐步完成了从“可用”到“好用”的过程。但在AI训

想训练出一个可以落地的自动驾驶大模型，不是简单地给其提供几张图片，几条规则就可以的，而是需要非常多的多样的、真实的驾驶数据，从而可以让大模型真正理解道路、交通参与者及环境的变化。 大模型能不能在真实交

作者：Zhiheng Liu等 解读：AI生成未来 亮点直击 Tuna，一个采用统一视觉表示的原生统一多模态模型，在一个单一框架内实现了图像/视频理解、图像/视频生成和图像编辑。 广泛的实验表明，Tu

阿里最新开源的项目 ROCK，瞄准了智能体训练中最棘手的问题——缺乏可扩展、可标准化的真实交互环境。 过去，开发者在训练复杂任务时常常需要手工搭建环境：配置依赖、调试状态、处理兼容性等，一系列工程工作

近日，月之暗面和清华大学联合发表了一篇论文，详细介绍了一个强化学习训练系统 Seer——在不改变核心训练算法的前提下，大幅度提升大模型的强化学习训练速度。 在生产级 RL 工作负载上的评估表明，See

大型语言模型 (LLM) 尽管仅基于文本进行训练，却意外地能够发展出丰富的视觉先验。这些先验使得模型能够利用相对少量的多模态数据来解锁潜在的视觉能力，从而完成视觉任务。在某些情况下，甚至无需任何图像即

近日，国内最大人形机器人训练场在北京石景山正式投入运营，该训练场占地面积上万平方米，年产数据量超600万条。这一重要基础设施的落成，既是我国人形机器人产业的“关键落子”，也为全国各地训练场建设提供了“北京样本”，将加速人形机器人“具身大脑”...

9月13日，海口市美兰区新埠岛星海湾水岸风情街水域再度沸腾，鼓声如雷、桨影翻飞，2025美兰渔村龙舟赛迎来第六场周赛的巅峰对决。六支队伍——陵水黎安龙舟队、陵水黎族自治县黎安镇村公龙舟队、美兰教育龙舟队、文昌火箭龙舟队、椰岛浪浪龙舟队、中交...

作者?|?向欣 即便已经成为全球市值最高的公司，市值超过了 4 万亿美元，英伟达仍然想要把握住下一个科技时代的命脉，继续站在峰顶。而它把重注，下在了机器人上。 8 月 26 日，英伟达推出了一款新的「

文/VR陀螺?Welkin 提及“VR+运动”，可能大部分人的第一反应还是运动类或健身类VR游戏及应用，这些品类的体验确实在VR内容中占据了不小的篇幅。但与此同时，VR设备也正在被越来越多不同项目的专

一、引 言  随着感知、决策和控制各模块的性能逐步逼近上限，端到端学习（End-to-End Learning）在智能驾驶领域受到越来越多关注。端到端模型通过深度神经网络将原始传感器输入直接映射为驾驶控制信号，减少中间模块误差传播的影响，有望简化系统架构、提升整体协同效率

　　——访心灵导师、开心文化创始人李元先生　　时光荏苒，岁月在文明的长河中镌刻下深浅不一的纹路。当我们凝眸传统文化的浩瀚星图，能清晰感知诸子百家跨越时空传递的生命热力——儒家的仁爱哲思、道家的逍遥智慧