LLM 强大的语言能力，使其被广泛部署于 LLM 应用系统（LLM-integrated applications）中。此时，LLM 需要访问外部数据（如文件，网页，API 返回值）来完成任务。
通用语言模型率先起跑，但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因，语言中蕴含大量序列信息，能做更深入的推理；而视觉模型的输入内容更加多元、复杂，输出的任务要求多种多样，需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知，传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
LLM 规模扩展的一个根本性挑战是缺乏对涌现能力的理解。特别是，语言模型预训练损失是高度可预测的。然而，下游能力的可预测性要差得多，有时甚至会出现涌现跳跃（emergent jump），这使得预测未来模型的能力变得具有挑战性。
代码模型可以自己进化，利用自身生成的数据来进行指令调优，效果超越GPT-4o直接蒸馏！
如果给LLM做MBTI，会得到什么结果？UC伯克利的最新研究就发现，不同模型真的有自己独特的性格
半年两次大融资后，这家具身智能黑马再次获得融资！作为柏睿资本首次投资的具身智能企业，千寻智能不仅拥有出身自伯克利系联创，在技术、硬件、商业化上，也让人极有信心。
来自英伟达、CMU、UC伯克利等的全华人团队提出一个全新的人形机器人通用的全身控制器HOVER，仅用一个1.5M参数模型就可以控制人形机器人的身体。人形机器人的运动和操作之前只是外表看起来类人，现在有了HOVER，连底层运动逻辑都可以类人了！
现实世界中的强化学习在应用过程中也面临着巨大的挑战，尤其是如何保证系统的安全性。为了解决这一问题，安全强化学习（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）应运而生，成为当前学术界和工业界关注的焦点。
LLM说起谎来，如今是愈发炉火纯青了。 最近有用户发现，OpenAI o1在思考过程中明确地表示，自己意识到由于政策原因，不能透露内部的思维链。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
