最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
关于大模型产生幻觉这个事，从2023年GPT火了以后，就一直是业界津津乐道的热门话题，但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天，伯克利的研究者们带来一个重要研究成果：让基于Transformer架构的语言模型产生幻觉的机制，恰恰也是让它们拥有超强泛化能力的关键。这就像是一枚硬币的两面，您想要哪一面，就得接受另一面的存在。
近期，人工智能领域对“具身智能”的讨论持续升温——如何让AI不仅能“理解”语言，还能用“手”去感知世界、操作环境、完成任务？相比语言模型的迅猛发展，真正通向Agent的下一步，需要AI具备跨模态感知、动作控制与现实泛化能力。具身智能让AI不仅能“思考”，更能“感知”“行动”。
智能体技术日益发展，但现有的许多通用智能体仍然高度依赖于人工预定义好的工具库和工作流，这极大限制了其创造力、可扩展性与泛化能力。
开发能在开放世界中完成多样任务的通用智能体，是AI领域的核心挑战。开放世界强调环境的动态性及任务的非预设性，智能体必须具备真正的泛化能力才能稳健应对。然而，现有评测体系多受限于任务多样化不足、任务数量有限以及环境单一等因素，难以准确衡量智能体是否真正「理解」任务，或仅是「记住」了特定解法。
具身智能最大的挑战在于泛化能力，即在陌生环境中正确完成任务。最近，Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现了泛化，各种家务都能拿捏。
香港中文大学（深圳）的研究团队发布TASTE-Rob数据集，含100856个精准匹配语言指令的交互视频，助力机器人通过模仿学习提升操作泛化能力。团队还开发三阶段视频生成流程，优化手部姿态，显著提升视频真实感和机器人操作准确度。
本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。
下班回家后你正深陷于一部两小时的综艺节目中，渴望找到那些让人捧腹的爆笑片段，却如同大海捞针。或者，在紧张刺激的足球赛中，你渴望捕捉到那决定性的绝杀瞬间，但传统 AI 视频处理技术效率低下，且模型缺乏泛化能力。为解决这些问题，香港中文大学（深圳）唐晓莹课题组联合腾讯 PCG 发布 TRACE 技术，通过因果事件建模为视频理解大模型提供精准的时间定位能力。
南洋理工大学的研究团队提出了MedRAG模型，通过结合知识图谱推理增强大语言模型（LLM）的诊断能力，显著提升智能健康助手的诊断精度和个性化建议水平。MedRAG在真实临床数据集上表现优于现有模型，准确率提升11.32%，并具备良好的泛化能力，可广泛应用于不同LLM基模型。
