摘要： ‍自人类文明诞生以来，语言一直是知识传承与思想交流的核心载体。如何让机器理解并生成人类语言，成为人工智能领域最富挑战性的课题之一。 大语言模型（Large Language Models，LLMs）的崛起标志着自然语言处理领域的范式转变——从针对特定任务的专门模型，发展为具备通用语言理解和生成能力的 阅读全文

摘要： ‍当我们审视人工智能的进化脉络时，一场颠覆性的智能变革正深刻重塑行业格局：人工智能正从执行特定指令的工具，蜕变成为能够理解复杂意图、规划执行路径并自主解决问题的自主智能体。 这一转变的关键动力，一方面来自大语言模型所提供的通用推理能力与广泛知识积累，另一方面也离不开高质量数据对模型性能的基础支撑。 阅读全文

摘要： 当前生成式人工智能的发展正处于关键的范式转型节点。 以大型语言模型（Large Language Models, LLM）为代表的智能系统，在封闭领域的单轮问答任务中已展现出优异性能，但其“单模态表征”与“任务被动响应”特性构成了深层次桎梏。 这一桎梏使得现有模型难以应对现实世界中普遍存在的、需主动 阅读全文

摘要： 在人工智能的发展图谱中，让机器 “听见” 并解读世界，始终是一条充满挑战却意义深远的探索路径。 早期技术突破集中于一个明确目标 ——“听得清”，即实现声音信号向文字符号的高精度转化。然而，随着 AI 应用场景的持续拓展与深化，行业对机器 “听力” 提出了更高阶的要求：不仅要精准转写语音内容，更要深度 阅读全文

摘要： 从 “纸上谈兵” 到 “融会贯通”，多模态大模型正在赋予人工智能感知和理解复杂现实世界的能力。 在人工智能发展历程中，我们曾见证过只懂文本的 “书生”、只识图像的 “画师”，以及只辨语音的 “听者”。这些单模态模型虽在各自领域表现出色，却难以应对现实世界中多元信息的交织与融合 —— 这一局限，正被多 阅读全文

摘要： 承接上文.... 多模态大模型的工作原理 多模态大模型通过整合并处理文本、图像、音频、视频等多种数据模态的信息，实现各类任务的执行。其工作原理可概括为以下几个核心步骤： 1、数据编码 多模态大模型为每种模态配备专用编码器，将原始输入数据转换为名为“嵌入向量（Embeddings）” 的向量表示。这些 阅读全文

摘要： 在与 Deepseek、豆包、ChatGPT 等大语言模型对话时，我们时常陷入一种割裂的 “冰火两重天” 体验： 前一秒，它尚能引经据典，输出结构严谨的学术论文或可直接运行的代码，展现出超越常人的知识储备与逻辑组织能力； 下一秒，它却可能面不改色地编造一段子虚乌有的 “历史事件”，或是为某个物理难题 阅读全文

摘要： 在三维计算机视觉领域，3D点云作为真实世界场景的核心数据载体，其处理技术直接决定了机器感知环境的精度与效率。 其中，3D点云分割与语义分割是两类关键技术，尽管二者同属点云处理范畴，但在目标定位、信息输出与应用价值上存在本质差异。 前者专注于“几何层面的分离”，通过空间特征划分点云区域；后者则追求“语 阅读全文

摘要： 曾被调侃为 “人工智障” 的 AI，如今正以超出预期的速度迭代升级，尤其在 AI Agent 技术爆发后，其自主感知、决策与执行能力实现质的飞跃。 而这股浪潮，正深刻冲击着为 AI 提供 “启蒙教育” 的数据标注行业 —— 那些曾逐点逐框教 AI 认识世界的数据标注师，如今面临着行业命运的关键拷问： 阅读全文

摘要： 当我们观察到 ChatGPT 具备流畅的对话能力、文心一言可生成连贯文本、Midjourney 能创作逼真图像时，常会下意识将这些大模型视为 “无所不知” 的智能体。 然而，这类大模型的能力并非与生俱来，其展现出的 “知识储备” 与 “交互智能”，背后是一套规模庞大、流程精密的数据 “喂养” 体系。 阅读全文