我们希望具身机器人真正走进真实世界，尤其走进每个人的家里，帮我们完成浇花、收纳、清洁等日常任务。但家庭环境不像实验室那样干净、单一、可控：物体种类多、摆放杂、随时会变化，这让机器人在三维物理世界中「看懂并做好」变得更难。
十年前，「黑手党」这个词还属于PayPal。十年后，它成了OpenAI。那些离开OpenAI的人，没有远去，而是在外部重建另一个OpenAI。他们互相投资、互相背书，从算法到资本，织出一张无形的权力网。AI的故事，看似在讲技术，其实是在讲权力的继承。当算法学会模仿人类，人类也在用算法，复制自己的帝国。
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。
在智慧城市和大数据时代背景下，人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而，现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题，限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
