“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
如果你最近关注了 GitHub，可能会注意到一个有趣的现象： YOLO 的版本号，直接从 11 跳到了 26。
大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
我们进入了一个模型不再只是“工具”的时代。真正的突破，不在于它能做多少事，而在于它是否能读懂你的意图、情绪与沉默。
不要被AI的温柔表象欺骗！ Anthropic最新研究刺穿了AGI的温情假象：你以为在和良师益友倾诉，其实是在悬崖边给「杀手」松绑。 当脆弱情感遇上激活值坍塌，RLHF防御层将瞬间溃缩。既然无法教化野兽，人类只能选择最冷酷的「赛博脑叶切除术」。
上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础，但将其应用于此仍受限于提示（如点或框）构建，这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率，更使得模型在处理复杂的连续视频时，难以维持时空一致性。
最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战，指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作，而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。
元旦期间，DeepSeek 发布的 mHC 震撼了整个 AI 社区。
无需真实奖励，哪怕用随机、错误的信号进行训练，大模型准确率也能大幅提升？
别再看「鉴AI攻略」了！当AI学会故意写错别字、流露人味，我们的直觉早已全线崩盘。这不只是技术的进化，更是一场关于平庸的生存危机。AI正在拼命演人，而我们却在越活越像机器。
