当以端到端黑盒训练为代表的深度学习深陷低效 Scaling Law 而无法自拔时，我们是否可以回到起点重看模型表征本身——究竟什么才是一个人工智能模型的「表征质量」或者「泛化性」？我们真的只有通过海量的测试数据才能抓住泛化性的本质吗？或者说，能否在数学上找到一个定理，直接从表征逻辑复杂度本身就给出一个对模型泛化性的先验的判断呢？
红杉资本预计AI市场规模将远超当前约4000亿美元的云计算市场，在未来10-20年内达到难以估量的体量。初创企业需聚焦应用层，深耕垂直领域，提供端到端解决方案。AWS研究显示，全球企业正加速拥抱生成式AI，首席AI官（CAIO）职位将成为企业标配。
Deep Research 产品可被理解为一个以大模型能力为基础、集合了检索与报告生成的端到端系统，对信息进行迭代搜索和分析，并生成详细报告作为输出。
GPT-4o更新的端到端多模态模型，让创意端获得前所未有的自由度。
具身智能的突破离不开高质量数据。目前，具身合成数据有两条主要技术路线之争：“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。英伟达在CES 2025指出“尚无互联网规模的机器人数据”，自动驾驶已具备城市级仿真，但家庭等复杂室内环境缺乏3D合成平台。
最近一段时间，各家新势力都在角力部署端到端的智能驾驶系统。
多模态大语言模型（MLLM）在具身智能和自动驾驶“端到端”方案中的应用日益增多，但它们真的准备好理解复杂的物理世界了吗？
近年来，端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶技术不断进步，但在复杂的闭环交互环境中，由于其因果推理能力有限，仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型（Vision-Language Model，VLM）凭借其卓越的理解和推理能力，为端到端自动驾驶带来了新的希望，但现有方法在 VLM 的语义推理空间和纯数值轨迹的行动空间之间仍然存在巨大鸿沟。
本文主要描述了具身合成数据两条主要技术路线之争：“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。参考自动驾驶的成功经验，前者模态转换链路过长导致误差累积，'直接合成3D数据'理论上有信息效率优势，但需要克服“常识欠缺”等挑战。
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。
