端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。
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8488 点击 2025-06-12 12:11
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端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。
虽然 AMD 已投入大量资金来加速其 Instinct 数据中心 GPU 的开发，以便与 Nvidia 最强大的 AI 芯片正面交锋，但该公司也大力依赖收购，以便能够提供“端到端 AI 解决方案”。
《智能涌现》获悉，具身智能公司「自变量机器人」近日完成数亿元A轮融资，由美团战投领投、美团龙珠跟投。 本轮融资将用于持续加速全自研端到端通用具身智能大模型与机器人本体的同步迭代，以及未来多个应用场景的智慧化方案合作和落地。
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？