当前环境感知通信正逐步成为第六代移动通信系统（6G）的核心使能技术之一。为支撑其在复杂三维环境下的部署需求，西安电子科技大学、香港中文大学（深圳）和加拿大滑铁卢大学的研究团队联合提出了一个面向6G的高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，并构建了基于扩散模型的三维无线电图生成框架RadioDiff-3D。
现在的RAG（检索增强生成）系统。您给它一个简单直接的问题，它能答得头头是道
AlphaStar等证明强化学习在游戏等复杂任务上，表现出色，远超职业选手！那强化学习怎么突然就不行了呢？强化学习到底是怎么走上歧路的？
除了是知名 AI 播客「No Priors」的主理人之外，Sarah Guo 更知名的身份，是风险投资 Conviction 的创始人。
OpenAI前研究员、Meta「AI梦之队员」毕书超在哥大指出：AGI就在眼前，突破需高质数据、好奇驱动探索与高效算法；Scaling Law依旧有效，规模决定智能，终身学习才是重点。
一句话概括，原来强化学习的“捷径”是天生的，智能体能去的地方（流形）被动作维度（低维流形）限制得死死的，根本没机会去那些没用的高维空间瞎逛。
在人工智能快速发展的今天，我们已逐渐习惯于让 AI 识别图像、理解语言，甚至与之对话。但当我们进入真实三维世界，如何让 AI 具备「看懂场景」、「理解空间」和「推理复杂任务」的能力？这正是 3D 视觉语言模型（3D VLM）所要解决的问题。
本文第一作者唐飞，浙江大学硕士生，研究方向是 GUI Agent、多模态推理等。
相信大家都有这样一个体验。 跟AI无论什么对话，感觉都是说空话套话。
提出一个真正好的猜想，比解决它更难。这是谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯（Demis Hassabis）在莱克斯（Lex Fridman）最新对谈中的感慨。他同时也是2024年诺贝尔化学奖的得主，带队开发出了能够高精度预测蛋白质的三维结构的AlphaFold系列模型。
