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- #人工智能创作者签约季#
AI发展的两条主要路线：一条路线是以语言为元模态，这是当前大型语言模型所采取的主要路径。在这条路线上，所有的信息和知识，无论是图像、声音还是其他形式的数据，最终都被转化为某种形式的符号表示并映射到统一的语义空间，由语言模型进行处理和理解。也就是说，目前的多模态模型虽然能处理图像、声音等，但本质上仍是将一切转化为抽象的token，并在统一的语义空间中操作。
另一条路线则是具身智能路线，强调直接的，直接的，直接的物理世界感知和交互。在这条路线上，AI不仅仅是处理抽象的符号，而是通过各种传感器直接感知世界，并通过物理行动与世界互动。这种方法更接近于生物智能的发展方式，允许AI形成更丰富、更直接的世界模型。具身智能的传感器（如触觉、压力、温度、平衡感等）提供了完全不同的信息类型。
虽然语言模型的成功使我们看到了纯符号处理的潜力，但要迈向真正的AGI，物理世界的直接体验和互动是不可或缺的组成部分。因为基于网络数据训练的大模型已触及认知边界，单纯增加参数量和数据量再也难以带来质的突破，参考Gork3的成本与收益。而且，具身智能不仅是为了获取更多数据，而是为了获取本质上不同的数据，并在根本上改变AI学习和理解世界的方式。所以未来最强大的AI系统可能是将两者优势结合的混合系统：既具备语言模型的抽象推理能力，又拥有具身智能的物理交互能力。
自动驾驶作为具身智能的先行场景，其"感知-决策-规划-控制"架构与Tesla的技术复用经验，已为具身智能提供了重要参考。具身智能的物理载体呈现多样性，从固定底座到人形机器人，没有单一最佳形态，而应基于场景需求选择，只是说人形机器人的形象更加符合大众固定思维，而且它的泛用性在多场景应用中也的确具有独特优势。不过因为当前的数据驱动模型仍难以真正理解因果关系，多模态融合能力有限，所以具身智能难以在开放环境中可靠运行。而世界模型的出现为解决这些挑战带来希望：如NVIDIA Cosmos等世界基础模型提供了符合物理规律的仿真环境，不仅降低了数据采集成本，还为具身智能提供了"演武场"，使其能在闭环环境中快速学习。这种技术进步将加速具身智能的发展浪潮，推动AI向真正的通用人工智能迈进。2 赞 · 0 评论 - #人工智能创作者签约季# 深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解22 赞 · 11 评论
- 最近遇到点烦心事，不知去哪倾诉来这里分享一下吧，麻烦各位jy给我出出注意。
前因：之前合租隔壁有个傻逼天天晚上10点以后打电话特别吵，我就其他地方抓住。之后我申请到了一个人才公寓， 价格便宜还是两局一室，非常不错。我就和我姐说了这事，我姐说让我姐夫来和我一起住（我俩在一个城市工作，不在一个地方住）。毕竟是自家姐夫，我就接受了。然后搞的就来了，从申请人才房（排队一天）到看房我从头到尾都在操作，在房间分配出了问题。这个两居室一个大一点一个小一点，我同学之前和我一起住，他来这边找工作，我就和姐夫说我同学在这，我们住大点房间，你住小点的房间。因为这个地方不错，假期我姐可以带着孩子过来住住玩玩，到时候不管我同学在不在 我俩到小房间里，你们一家到大房间来住。我姐夫一听直接给我甩脸色了，说不住了。这直接给我整无语了，我就和我姐说了这事。我姐说那你就和你同学住吧，不用管了，后面我就没想这个。结果前几天，我姐突然打电话给我说她骂了我姐夫很久，想让他端午搬过来就住小房间，顺便过来玩玩。我一听，这次换我不乐意了，你之前让我别管和同学住，现在又要搬进来，我直接说不行。因为我姐夫经常给人脸色看，只要不听他的意见，所以我和他关系很一般，基本上只是打个招呼就没后续话说。我拒绝之后老姐说她成坏人了，所有问题都变成她背锅了，我妈也劝我让他来住，但是我心意已决不让，后面也就没话说了，因为这过错不在我。之后老姐就说那就端午不来了，下次有机会再来玩吧，我也没说啥。
本来想这事情就结束了，结果昨晚又搞事情。我电脑比较多，三台电脑，一台给我姐用了，两台在我住的地方。我姐夫说要考啥证，想要我姐手里的电脑。因为最近618 我要升级电脑配置，我姐就让我说把她哪里的电脑卖了然后升级配置还能省钱，我说那我把现在的电脑寄回去给你，你手里的电脑我卖了。我姐夫一听说我要买电脑瞬间炸了，说我们把他当外人，啥事都瞒着他。我寻思我电脑想怎么处理怎么处理咋就拿你当外人了，还想让我姐一个劲的来我这，他想搬进来，让我姐暑假也来。哦合着这是让我老姐给他背书呢，之前自己说来不住了甩我脸色看还拉不下脸，然后好把我住在这的同学挤兑走（因为他们搬过来的话就我同学是外人）。昨晚我姐打电话给我说了这事，现在搞的我姐左右为难，打电话又哭了。我没说话，因为我也很难受，昨晚头疼＋心烦意乱一夜未眠，我妈就说让他住进来有问题让我忍着，我不知道咋办12 赞 · 320 评论