2024年，智元机器人与北大成立联合实验室，8月发布“远征”与“灵犀”两大系列共五款商用人形机器人新品，10月旗下灵犀X1人形机器人官宣开源，12月宣布正式开启通用机器人量产，不断拓展应用场景。
近年来，视觉大模型（Large Vision Language Models, LVLMs）领域经历了迅猛的发展，这些模型在图像理解、视觉对话以及其他跨模态任务中展现出了卓越的能力。然而，随着 LVLMs 复杂性和能力的增长，「幻觉现象」的挑战也日益凸显。
AI「幻觉」可能在一般人看来是模型的胡言乱语，但它为科学家提供了新的灵感。David Baker甚至利用AI「幻觉」赢得了诺贝尔化学奖。纽约时报发文AI正在加速科学发展，但「幻觉」一词，在科学界仍有争议。
谷歌推出的FACTS Grounding基准测试，能评估AI模型在特定上下文中生成准确文本的能力，有助于提升模型的可靠性；通过去除不满足用户需求的回复，确保了评分的准确性和模型排名的公正性。
I want it，I got it，在让幻觉成真这件事上，AI 有的是力气和手段。
视觉价值模型（VisVM）通过「推理时搜索」来提升多模态视觉语言模型的图像描述质量，减少幻觉现象。实验表明，VisVM能显著提高模型的视觉理解能力，并可通过自我训练进一步提升性能。
大模型的的发布固然令人欣喜，但是各类测评也是忙坏了众多 AI 工作者。大模型推理的幻觉问题向来是 AI 测评的重灾区，诸如 9.9>9.11 的经典幻觉问题，各大厂家恨不得直接把问题用 if-else 写进来。
IBM 正式发布了其新一代开源大语言模型 Granite 3.1，这是一组轻量级、先进的开源基础模型，支持多语言、代码生成、推理和工具使用，能够在有限的计算资源上运行。这一系列模型具备 128K 的扩展上下文长度、嵌入模型、内置的幻觉检测功能以及性能的显著提升。
大语言模型（LLM）在各种任务上展示了卓越的性能。然而，受到幻觉（hallucination）的影响，LLM 生成的内容有时会出现错误或与事实不符，这限制了其在实际应用中的可靠性。
人工智能虽然其提供了广泛的信息，却缺乏解决复杂问题所需的深入、结构化的推理能力，同时还存幻觉的局限。形式逻辑和相关数学工具为 AGI 的逻辑推理能力提供了必要的理论基础和技术支撑。
