约束，AI创造力的真正源泉
约束，AI创造力的真正源泉AI创造力源于架构缺陷带来的约束（局部性与平移等变性），而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面，迫使AI重组局部特征，从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
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7838 点击 2025-07-23 09:35
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AI创造力源于架构缺陷带来的约束（局部性与平移等变性），而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面，迫使AI重组局部特征，从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
编程Agent王座，国产开源模型拿下了！就在刚刚，阿里通义大模型团队开源Qwen3-Coder，直接刷新AI编程SOTA——不仅在开源界超过DeepSeek V3和Kimi K2，连业界标杆、闭源的Claude Sonnet 4都比下去了。
Kimi K2称霸全球开源模型的秘籍公开了！
开源大模型正在进入中国时间。 Kimi K2风头正盛，然而不到一周，Qwen3就迎来最新升级，235B总参数量仅占Kimi K2 1T规模的四分之一。 基准测试性能上却超越了Kimi K2。
我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台，正受到前所未有的关注。然而，由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求，实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control，WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
6月30日，OpenAI支持的Chai Discovery推出Chai-2，这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力，一经发布便引起巨大轰动。
关于 Kimi K2 的讨论还在发酵。
最近看了前Tinder首席产品官Ravi Mehta的一个讲座分享视频，他在讲座中提出了一个让所有产品人都应该深思的问题：你的产品是否正面临AI颠覆的风险？看完这个讲座后，我深受震撼。不是因为AI技术有多先进，而是因为我突然意识到，我们可能正处在一个史无前例的时代——那些曾经稳固的Product Market Fit正在大规模失效。