
统一框架下的具身多模态推理:自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
统一框架下的具身多模态推理:自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子当 AI 放下海德格尔的锤子时,意味着机器人已经能够熟练使用工具,工具会“隐退”成为本体的延伸,而不再是需要刻意思考的对象。
当 AI 放下海德格尔的锤子时,意味着机器人已经能够熟练使用工具,工具会“隐退”成为本体的延伸,而不再是需要刻意思考的对象。
GUI智能体总是出错, 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型,也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时,需要有人提醒它出错了。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏,AI不仅掌握了游戏技巧,还培养出强大的跨领域推理能力,在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
随着大模型的不断发展,多模态数据处理成为了新的热点领域。多模态生成任务主要通过整合多种类型的数据,如文本、图像、音频等,实现不同模态之间的相互转换与生成。
思维链(Chain of Thought, CoT)推理方法已被证明能够显著提升大语言模型(LLMs)在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型(MLLMs)中,CoT 同样展现出了巨大潜力。
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。
在金融科技智能化转型进程中,大语言模型以及多模态大模型(LVLM)正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。
「市象」获悉,段楠已在其GitHub主页悄然更新履历:现任京东探索研究院视觉与多模态实验室负责人,带领研究团队研发视觉和多模态基础模型。此前,他曾任阶跃星辰Technical Fellow(2024-2025)和微软亚洲研究院自然语言计算团队资深首席研究员和研究经理(2012-2024)。
豆包大模型1.6惊艳亮相,成为国内首款多模态SOTA模型,256k对话窗口,深度思考最长上下文。它不仅能看会想,还能动手操作GUI,国内最有潜力考清北。