单目 3D 语义场景补全 (Semantic Scene Completion, SSC) 是具身智能与自动驾驶领域的一项核心技术，其目标是仅通过单幅图像预测出场景的密集几何结构与语义标签。
在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
在 AI 浪潮席卷全球的今天，大模型在写诗、作画、敲代码上已经展现出惊人的天赋。然而，在面对严谨、硬核的物质科学（物理、化学、材料）时，却常常表现得像个“偏科生”：它们能侃侃而谈化学理论，却在最基础的分子式、晶体结构书写和反应推理上频繁出现不稳定输出：说的像那么回事，写出来却漏洞百出。
2026 刚开年，Anthropic 就用 Claude Cowork 开启了 AI 行业新的创业热点。
什么样的思维链，能「教会」学生更好地推理？
我们都在System Prompt里写过无数次 You are a helpful assistant，但你是否想过：这行文字在模型的残差流（Residual Stream）中究竟对应着怎样的几何结构？
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。
随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。
Attention真的可靠吗？
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。
