VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景如果将一台在视觉语言导航（VLN）任务中表现优异的机器人直接搬进家庭场景，往往会遇到不少实际问题。
来自主题: AI技术研报
7681 点击 2026-02-03 08:43
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如果将一台在视觉语言导航（VLN）任务中表现优异的机器人直接搬进家庭场景，往往会遇到不少实际问题。
去年下半年，模型界最大的惊喜莫过于Sora 2和Veo 3，他们已经把视频生成推到了新高度：光影完美，纹理细腻，甚至有着很高的时空一致性。
今天推荐一个 Implicit Chain-of-Thought（隐式推理） 的最新进展 —— SIM-CoT（Supervised Implicit Chain-of-Thought）。它直击隐式 CoT 一直「扶不起来」的核心痛点：隐式 token 一旦 scale 上去，训练就容易塌缩到同质化的 latent 状态，推理语义直接丢失。
怎样做一个爆款大模型应用？这恐怕是2026年AI开发者们都在关注的问题。当算力和性能不再是唯一的护城河，“爆款”意味着大模型要能精准地“抓住”每一名具体的用户，而个性化正是其中的关键技术之一。
AI生成一张图片，你愿意等多久？在主流扩散模型还在迭代中反复“磨叽”、让用户盯着进度条发呆时，阿里智能引擎团队直接把进度条“拉爆”了——5秒钟，到手4张2K级高清大图。
近年来，Vision-Language Models（视觉—语言模型）在多模态理解任务中取得了显著进展，并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。
国产算力基建跑了这么多年，大家最关心的逻辑一直没变：芯片够不够多？但对开发者来说，真正扎心的问题其实是：好不好使？
周伯文还详细介绍了上海 AI 实验室近年来开展的前沿探索与实践，包括驱动 “通专融合” 发展的技术架构 ——“智者”SAGE（Synergistic Architecture for Generalizable Experts），其包含基础、融合与进化三个层次，并可双向循环实现全栈进化；支撑 AGI4S 探索的两大基础设施“书生”科学多模态大模型 Intern-S1、“
行业内许多人认为AI 模型市场的赢家早已确定：大型科技公司将主导市场（谷歌、Meta、微软，以及部分亚马逊业务）并联合其选择的模型开发商，主要是 OpenAI 和 Anthropic。
大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁：In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务；Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力；近期，智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。