过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
人头攒动的2025WRC（世界机器人大会）上，不乏各种酷炫的Demo展示，可在一众敲锣打鼓的机器人表演中，具身智能公司星海图展位上，机器人却在安静地执行铺床任务。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
近期，基于大语言模型的智能体（LLM-based agent）在学术界和工业界中引起了广泛关注。对于智能体而言，记忆（Memory）是其中的重要能力，承担了记录过往信息和外部知识的功能，对于提高智能体的个性化等能力至关重要。
当下，青少年心理健康问题日益严峻。中国科学院心理研究所基于对全国超过3万名青少年调查发布的《2022年青少年心理健康状况调查报告》显示：有14.8%的人存在不同程度抑郁风险。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
GPT-5这回是真的要来了。 现在，全网都在“偶遇”GPT-5。
众所周知，老黄不仅卖铲子（GPU），还自己下场开矿（造模型）。
基于Qwen2.5架构，采用DeepSeek-R1-0528生成数据，英伟达推出的OpenReasoning-Nemotron模型，以超强推理能力突破数学、科学、代码任务，在多个基准测试中创下新纪录！数学上，更是超越了o3!
本文第一作者操雨康，南洋理工大学MMLab博士后，研究方向是3D/4D重建与生成，人体动作/视频生成，以及图像生成与编辑。
