在现实世界中，如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位（Affordance）对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning，就是希望模型能够根据视觉和语言线索，自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置，从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。
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。
商汤最新升级的日日新SenseNova V6解锁的新能力—— 原生多模态通用大模型，采用6000亿参数MoE架构，实现文本、图像和视频的原生融合。从性能评测来看，SenseNova V6已经在纯文本任务和多模态任务中，多项指标均已超越GPT-4.5、Gemini 2.0 Pro，并全面超越DeepSeek V3：
昨天晚上，Google发了一个关于Agent的新开放协议。
谷歌Deep Research重大升级，搭载全球顶尖Gemini 2.5 Pro模型。5分钟生成46页学术论文、复杂报告转为10分钟播客。性能超OpenAI DR 40%，价格仅为其1/10。
确实更快、更开放了
计算技术的一个历史时刻。
OpenAI o1/o3-mini级别的代码推理模型竟被抢先开源！UC伯克利和Together AI联合推出的DeepCoder-14B-Preview，仅14B参数就能媲美o3-mini，开源代码、数据集一应俱全，免费使用。
AI大模型在咖啡店怎么落地？
统一多模态大模型（U-MLLMs）逐渐成为研究热点，近期GPT-4o，Gemini-2.0-flash都展现出了非凡的理解和生成能力，而且还能实现跨模态输入输出，比如图像+文本输入，生成图像或文本。
