大模型能够自发形成“人类思维地图”！Nature子刊重磅研究揭示多模态大模型类脑机制
大模型能够自发形成“人类思维地图”！Nature子刊重磅研究揭示多模态大模型类脑机制大模型≠随机鹦鹉！Nature子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
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6192 点击 2025-06-10 11:54
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大模型≠随机鹦鹉！Nature子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
本文第一作者为前阿里巴巴达摩院高级技术专家，现一年级博士研究生满远斌，研究方向为高效多模态大模型推理和生成系统。通信作者为第一作者的导师，UTA 计算机系助理教授尹淼。尹淼博士目前带领 7 人的研究团队，主要研究方向为多模态空间智能系统，致力于通过软件和系统的联合优化设计实现空间人工智能的落地。
本期内容是拾象 CEO 李广密对大模型公司阶跃星辰首席科学家张祥雨的访谈。
多模态检索是信息理解与获取的关键技术，但其中的跨模态干扰问题一直是一大难题。
刚发布就全网刷屏的 Kontext 靠“一致性”和“多模态理解”硬刚 OpenAI，在视觉生成界引发了一波震动。
大模型的发展正在遭遇瓶颈。随着互联网文本数据被大规模消耗，基于数字世界训练的AI模型性能提升速度明显放缓。与此同时，物理世界中蕴藏着数字世界数百倍甚至千倍的多模态数据，这些数据远未被有效利用，成为AI发展的下一个重要方向。
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
在文本推理领域，以GPT-o1、DeepSeek-R1为代表的 “慢思考” 模型凭借显式反思机制，在数学和科学任务上展现出远超 “快思考” 模型（如 GPT-4o）的优势。
逻辑推理是人类智能的核心能力，也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现，研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
当前最强多模态Agent连验证码都解不了？