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北京人形机器人创新中心唐剑：在具身智能产业化落地中，大小脑泛化能力成核心卡点

由深圳市人民政府主办的第二十七届高交会于2025年11月14日-16日在深圳举行。作为高交会的重要论坛“中国高新技术论坛”于11月14日举办，论坛主题为：人工智能赋能未来产业发展”。谈及具身智能行业，北京人形机器人创新中心有限公司CTO唐剑表示，要实现真正通用

前Meta FAIR团队负责人田渊栋在最新研究中破解了人工智能领域一个长期困扰研究者的神秘现象——"顿悟"（Grokking）的数学机制。这项突破性发现不仅为理解大模型的学习动力学提供了理论基础，更重要的是，它揭示了如何用极少数据实现高效泛化的秘密。研究显示，

过去十年，深度学习模型的规模从上百万参数的卷积网络扩展到上千亿参数的大语言模型，性能突飞猛进。然而，我们对这些模型为何有效仍缺乏系统性的理解。一个关键但常被忽视的原因在于：在神经网络中，存在大量 “不同却等价” 的参数配置 —— 它们实现相同的模型函数，却让优

中美两大科技巨头在这个领域的终极决赛已经异常清晰。刚刚，2025年美国《时代》杂志“最佳发明”榜单揭晓：中国宇树科技的人形机器人R1与美国Figure AI的Figure 03并肩而立，平分秋色。这场“中美双雄”的对决，标志着人形机器人竞赛进入巅峰阶段：R1以

9月28日，悠然无界大模型BLM-1.0完成迭代升级，并同步全面开源模型权重、训练代码与评测基准。

设想一下刚学开车的情况：在训练场上，我们可能会反复练习特定动作：到了某个位置就踩刹车，拐到某个点就打方向盘。久而久之，这些动作会形成 “条件记忆”，一旦环境发生变化，就容易手忙脚乱。最近，千寻智能的研究人员注意到，基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象，并

倒计时1天!中秋遇国庆的超级长假，出游预订已进入白热化阶段。机票酒店手慢无、热门景区门票秒罄背后，藏着游客最真实的焦虑——不想再 “走马观花拍打卡照”，更怕 “白天挤破头、晚上没的玩”，满心期待的长假，最后变成 “花钱买累受”!

你给它一道题，它可能很快能找到一个能拿高分的解法。然后，它就会把这个解法焊在脑子里，以后碰到所有类似的题，翻来覆去就是这一招。这种现象，行话叫“模式崩溃”（mode collapse）。

上周陪我妈去协和复查，排在前面的老大爷被AI打了个“低风险”，结果主治医生瞄了一眼报告，直接加做增强CT，真揪出一个早期小病灶。

随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。

他们给出了一个简洁却颠覆性的解释：大模型之所以出现幻觉，并非由于模型架构的失灵，而是当前技术社区的训练与评测机制倾向于奖励猜测，并且惩罚承认不确定的行为，迫使模型在高度不确定时，也倾向猜测性作答以博取准确率分数。