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什么时候是具身智能的ChatGPT时刻？

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随着多模态大模型越来越强，OCR的短板反而逐渐明显。

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每个做 AI 系统的人都经历过这个阶段：效果上不去，又不知道往哪使劲——读轨迹、改 prompt、调配置，靠人一轮轮试，一试就是好几天。

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一张高清照片中，远处的手提包是什么颜色？一页票据里，某项费用到底是多少？面对这些问题，多模态大模型常常需要先找到相关区域，再放大查看。但如果第一步就框错了位置，后面的推理也可能跟着出错。视觉思维链让模型能够边看边想、调用工具寻找证据。不过，许多方法仍然像生成句子一样，把边界框坐标逐个写成文本 token。连续的空间位置，为什么要通过离散文字来表达？

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一颗梨在液体中快速旋转，周围的液体应该随之流动、飞溅；一个物体撞向水面，液体也应该产生与碰撞相对应的响应。

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人类说一句「我不是狼」，多模态大模型既能看到表情，也能听见声音。但它真的知道这句话是真是假吗？

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近期，Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出，让 Personal Agent（个人智能体）再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手，这类 Agent 不再局限于回答问题，而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文，主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手，正在逐渐成为现实。

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Personal Agent 目前已经能够独立完成许多复杂操作，但在决策时仍面临一个问题：什么时候应该直接推断，什么时候需要向用户追问。

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大模型训练已经跑到万卡集群规模，显存始终是那道隐形的门槛。

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现实版《盗梦空间》，真的来了！