文本提示图像分割（Text-prompted image segmentation）是实现精细化视觉理解的关键技术，在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令，在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。
我们经常在一些对比 AI 性能的测试中，看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。
随着通用型（Generalist）机器人策略的发展，机器人能够通过自然语言指令在多种环境中完成各类任务，但这也带来了显著的挑战。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
我们距离“一人造一家公司”、亦或者“仅凭自然语言就能开发出一款完整的应用甚至游戏”还有多远？
视觉-语言-动作模型（VLA）在机器人操控领域展现出巨大潜力。通过赋予预训练视觉-语言模型（VLM）动作生成能力，机器人能够理解自然语言指令并在多样化场景中展现出强大的泛化能力。然而，这类模型在应对长时序或精细操作任务时，仍然存在性能下降的现象。
闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果Agent能操作命令行，就有了与整个计算机系统交互的能力。 也意味着一台计算机的几乎所有功能，都可以通过自然语言来驱动。 这种产品终于有雏形了
OpenAI全新收购曝光，曾为Mac开发自然语言交互界面——Sky——的公司如今成了GPT生态的一员。作为交易的一部分，OpenAI将把Sky的技术整合进ChatGPT，并吸纳这支约12人的团队。
AI科学家时代正在到来，哈佛MIT最新推出的ToolUniverse，通过一个统一平台，让AI用自然语言操作600+科学工具，推动科研自动化的全面升级，迎接科学发现新范式。
大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
