情感分析一直是人工智能一個(gè)頗具人文色彩的技術(shù)分支，最初，它只是對(duì)文本進(jìn)行“字里行間”的揣摩，一條推文是憤怒還是喜悅，一篇評(píng)論是褒揚(yáng)還是批評(píng)。隨著社交媒體和視頻平臺(tái)的興起，人類(lèi)表達(dá)情緒的方式早已不再局限于文字。表情、語(yǔ)調(diào)、肢體動(dòng)作，甚至一個(gè)微妙的停頓，都可能傳遞出豐富的情感信息。于是情感分析從單一的文本處理，逐漸演進(jìn)為多模態(tài)情感分析（MSA），同時(shí)吸納視頻、音頻和圖像信號(hào)，試圖更全面地理解人類(lèi)的情緒...

——從語(yǔ)言到心靈感應(yīng)的AI協(xié)作新范式人類(lèi)的偉大成就幾乎都離不開(kāi)語(yǔ)言。無(wú)論是古代的哲學(xué)辯論，還是現(xiàn)代的科研合作，語(yǔ)言都是我們搭建協(xié)作橋梁的基石。但是語(yǔ)言并不完美，它模糊、冗長(zhǎng)、容易引發(fā)誤解，就像一條總是帶點(diǎn)噪音的通信線(xiàn)路。我們說(shuō)“快點(diǎn)”，對(duì)方可能理解成“馬上”，也可能理解成“盡快”，這種模棱兩可在機(jī)器世界里同樣存在。機(jī)器智能本不受限于聲帶、聽(tīng)覺(jué)或書(shū)寫(xiě)速度，卻依然被迫用人類(lèi)的語(yǔ)言來(lái)交流。比如，兩臺(tái)超...

人類(lèi)的交流從來(lái)不是純粹的信息傳遞，朋友的建議可能是出于關(guān)心，也可能是夾帶私心，廣告里的夸贊往往是為了促銷(xiāo)，而不是單純的事實(shí)陳述。我們?cè)谌粘Ｉ钪袝?huì)本能地對(duì)這些信息進(jìn)行“動(dòng)機(jī)過(guò)濾”，誰(shuí)是真心為我好，誰(shuí)只是想讓我掏錢(qián)。心理學(xué)家把這種能力稱(chēng)為動(dòng)機(jī)警覺(jué)性（motivationalvigilance）。問(wèn)題來(lái)了：當(dāng)AI越來(lái)越多地參與到我們的決策中，它是否也能像人類(lèi)一樣，識(shí)別交流背后的動(dòng)機(jī)，并據(jù)此調(diào)整對(duì)信息的信任程度？如果不能，...

多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystems,MAS）正逐漸成為“群體智慧”的代表，過(guò)去我們更多依賴(lài)單一大模型來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題，但隨著任務(wù)復(fù)雜度的提升，單體模型往往顯得力不從心。于是，研究者們開(kāi)始嘗試讓多個(gè)大語(yǔ)言模型（LLM）分工協(xié)作，形成一個(gè)“虛擬團(tuán)隊(duì)”，共同完成科學(xué)研究、軟件工程、戰(zhàn)略推理等高難度任務(wù)。這種MAS的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)，它們可以并行推理，像一個(gè)多線(xiàn)程的思維工廠(chǎng)，它們可以角色分工，一個(gè)負(fù)責(zé)邏輯，一個(gè)負(fù)責(zé)計(jì)算，...

對(duì)于人工智能智能體，談判是一場(chǎng)最接近人類(lèi)智慧的“角斗”，它不僅僅是語(yǔ)言的堆砌，更是策略的博弈、心理的揣摩和利益的權(quán)衡。人類(lèi)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，談判無(wú)處不在，從商場(chǎng)里的價(jià)格討價(jià)還價(jià)，到國(guó)際政治的桌面博弈，都是智慧與策略的交鋒。對(duì)于AI代理來(lái)說(shuō)，能否在談判中表現(xiàn)出色，直接決定了它們能否真正走向自主決策的未來(lái)?，F(xiàn)實(shí)并不總是那么光鮮。大型語(yǔ)言模型（LLMs）在談判場(chǎng)景中常常“翻車(chē)”，它們會(huì)偏離最優(yōu)策略，時(shí)而表...

從“替代”到“賦能”的轉(zhuǎn)變過(guò)去幾年，大語(yǔ)言模型（LLM）幾乎成了科技圈的“超級(jí)明星”。它們能寫(xiě)代碼、能寫(xiě)文章、能幫忙做決策，甚至還能在會(huì)議上給你提煉要點(diǎn)。無(wú)論是程序員、作家還是企業(yè)高管，似乎都能從中找到一個(gè)“萬(wàn)能助手”。但問(wèn)題也隨之而來(lái)。現(xiàn)有的訓(xùn)練方法大多依賴(lài)兩條路徑——模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。模仿學(xué)習(xí)讓模型學(xué)會(huì)“照葫蘆畫(huà)瓢”，模仿專(zhuān)家的操作；強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制逼著模型不斷優(yōu)化。聽(tīng)起來(lái)很合理，但結(jié)...

意識(shí)是什么？它是人類(lèi)最復(fù)雜、最神秘的特質(zhì)之一?？茖W(xué)家們至今沒(méi)有統(tǒng)一的定義，而工程師們則在思考，如果機(jī)器能模仿人類(lèi)的語(yǔ)言與行為，是否也能在某種程度上“擁有”意識(shí)？如何讓大語(yǔ)言模型不僅僅是一個(gè)“高級(jí)文本生成器”，而是能模擬出類(lèi)人意識(shí)的存在？更進(jìn)一步，心理學(xué)中的精神分析與人格理論，能否成為AI意識(shí)建模的框架？這項(xiàng)研究的意義不言而喻。它不僅是一次跨學(xué)科的嘗試，把心理學(xué)、人格理論與LLM融合在一起，還可能為未...

AI進(jìn)入軍事的必然趨勢(shì)當(dāng)今的軍事環(huán)境，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)的“鋼鐵與火藥”的對(duì)抗。網(wǎng)絡(luò)攻擊、電磁干擾與動(dòng)能打擊交織在一起，構(gòu)成了一個(gè)高度復(fù)雜的作戰(zhàn)生態(tài)。敵手可能在毫秒之間切換戰(zhàn)術(shù)，從網(wǎng)絡(luò)滲透到電子壓制，再到無(wú)人機(jī)群的突襲。這種多維度的威脅格局，迫使各國(guó)防務(wù)體系必須尋找新的技術(shù)手段來(lái)保持優(yōu)勢(shì)。人工智能正是在這樣的背景下被推向前臺(tái)。它已經(jīng)在軍事中展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力，通過(guò)傳感器融合，AI能夠在海量數(shù)據(jù)中...

人工智能要真正走進(jìn)人類(lèi)社會(huì)，光會(huì)下棋、寫(xiě)詩(shī)、畫(huà)畫(huà)、制作視頻還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。真正的挑戰(zhàn)在于它能否理解我們?cè)谙胧裁础槭裁催@么做，并在關(guān)鍵時(shí)刻做出合理的預(yù)測(cè)。換句話(huà)說(shuō)，AI不僅要“聰明”，還要“懂人”。這就是所謂的社會(huì)智能AI?，F(xiàn)有的方法在這條路上并不順利。最常見(jiàn)的“行為克隆”（BehaviorCloning,BC）就像小學(xué)生抄作業(yè)，見(jiàn)過(guò)的題能做，換個(gè)場(chǎng)景就傻眼。逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)（InverseReinforcementLearning,IRL）則是另一種極...

在全球科學(xué)教育的舞臺(tái)上，國(guó)際物理奧林匹克（IPhO）與亞洲物理奧林匹克（APhO）無(wú)疑是最具含金量的賽事之一。它們不僅是中學(xué)生物理學(xué)習(xí)的最高殿堂，更是各國(guó)頂尖年輕學(xué)者展示思維深度與創(chuàng)造力的競(jìng)技場(chǎng)。能夠在這些賽事中摘得金牌，往往意味著參賽者已具備接近大學(xué)科研水平的物理素養(yǎng)與跨學(xué)科能力。人工智能在這一領(lǐng)域的表現(xiàn)卻長(zhǎng)期受限，傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型雖然在自然語(yǔ)言處理和部分?jǐn)?shù)學(xué)推理上展現(xiàn)出驚人的能力，但一旦面對(duì)奧賽題目...

在人工智能的諸多分支中，“神經(jīng)算法推理”（NeuralAlgorithmicReasoning，簡(jiǎn)稱(chēng)NAR）是一個(gè)既年輕又野心勃勃的方向。它的核心思想很直接——讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅學(xué)會(huì)“看”數(shù)據(jù)，還能像經(jīng)典算法那樣一步步推理、執(zhí)行中間步驟，從而具備可解釋、可泛化的解題能力。與傳統(tǒng)的端到端預(yù)測(cè)不同，NAR會(huì)在訓(xùn)練中顯式模仿算法的中間狀態(tài)，例如動(dòng)態(tài)規(guī)劃表、搜索樹(shù)節(jié)點(diǎn)或排序過(guò)程，讓模型在結(jié)構(gòu)化的推理軌道上前進(jìn)。在學(xué)術(shù)界，CLRS30基準(zhǔn)是NAR研...

在人工智能的進(jìn)化史上，AgenticAI——具備自主感知、推理與執(zhí)行能力的智能體——正迅速崛起。它們不僅能在語(yǔ)言世界中與人類(lèi)對(duì)話(huà)、推理、生成內(nèi)容，還能在虛擬環(huán)境中自主完成復(fù)雜任務(wù)。然而，當(dāng)這些智能體試圖跨出虛擬的“安全區(qū)”，進(jìn)入真實(shí)的物理世界時(shí)，短板便暴露無(wú)遺，它們?cè)诳臻g理解與推理上的能力，遠(yuǎn)不及人類(lèi)。人類(lèi)能夠在陌生街區(qū)迅速建立心理地圖，憑借視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多模態(tài)信息在復(fù)雜環(huán)境中靈活行動(dòng)；而現(xiàn)有AI往往...

在人工智能的下一個(gè)前沿，具身智能（EmbodiedAI）正成為機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。與傳統(tǒng)的“屏幕內(nèi)”智能不同，具身智能要求AI不僅能理解世界，還能在物理世界中感知、推理并采取行動(dòng)。這意味著它必須同時(shí)處理視覺(jué)、語(yǔ)言、空間、動(dòng)作等多模態(tài)信息，并將它們轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的計(jì)劃。多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLMs）的崛起，為跨模態(tài)理解與推理帶來(lái)了革命性突破。它們能夠?qū)D像、文本、視頻等信息統(tǒng)一到一個(gè)語(yǔ)...

具身基礎(chǔ)模型（EmbodiedFoundationModels,EFMs）是機(jī)器人領(lǐng)域的核心驅(qū)動(dòng)力，它們的目標(biāo)是像大型語(yǔ)言模型（LLMs）之于自然語(yǔ)言一樣，成為機(jī)器人感知、推理與行動(dòng)的通用底座。早期的機(jī)器人學(xué)習(xí)多依賴(lài)單任務(wù)模仿學(xué)習(xí)——讓機(jī)器人在特定場(chǎng)景中重復(fù)人類(lèi)演示的動(dòng)作。然而，這種方法的局限顯而易見(jiàn)：一旦任務(wù)或環(huán)境發(fā)生變化，模型往往需要從零開(kāi)始訓(xùn)練。隨著多模態(tài)感知與大規(guī)模數(shù)據(jù)集的興起，EFMs開(kāi)始向多任務(wù)、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練演進(jìn)。它們...

.在與大型語(yǔ)言模型（LLM）的日常交互中，我們常常會(huì)被它們表現(xiàn)出的“人格”所吸引。有的模型總是溫和禮貌、樂(lè)于助人，似乎充滿(mǎn)宜人性，有的模型思維開(kāi)放、表達(dá)流暢，仿佛具備高度開(kāi)放性，還有的模型在對(duì)話(huà)中展現(xiàn)出自我調(diào)節(jié)與克制，好像能像人類(lèi)一樣控制情緒與行為。在人類(lèi)心理學(xué)中，這些個(gè)性特質(zhì)并非只是表面標(biāo)簽，而是能夠跨情境穩(wěn)定地預(yù)測(cè)行為的心理結(jié)構(gòu)。LLM是否也具備類(lèi)似的穩(wěn)定性？它們的“人格”究竟是內(nèi)在的行為驅(qū)動(dòng)力，...

多智能體系統(tǒng)（MAS）是一支由不同專(zhuān)長(zhǎng)成員組成的虛擬團(tuán)隊(duì)，有精于數(shù)學(xué)推理的成員，也有擅長(zhǎng)規(guī)劃與策略設(shè)計(jì)的高手，他們通過(guò)角色分工和結(jié)構(gòu)化流程，共同破解難題。這種分工協(xié)作不僅能顯著提升效率，還能將單一模型無(wú)法觸及的深度任務(wù)迎刃而解。但是無(wú)論是精心設(shè)計(jì)的角色分工，還是巧妙搭建的投票與融合機(jī)制，現(xiàn)有系統(tǒng)往往在“如何讓各專(zhuān)家在對(duì)話(huà)中真正理解彼此”這一環(huán)節(jié)失之交臂。他們更多關(guān)注最終答案的質(zhì)量，卻忽視了智能體間...

我們從孩提時(shí)代識(shí)別母親的微笑，到成年后解讀同事的口風(fēng)，情緒滲透在我們?nèi)粘５拿恳淮螞Q策與交互中。人類(lèi)對(duì)情緒刺激的敏銳度不僅驅(qū)動(dòng)社交關(guān)系的建立，也影響學(xué)習(xí)、記憶和創(chuàng)造力的發(fā)揮。正是情緒這一無(wú)形卻強(qiáng)大的力量，引領(lǐng)我們對(duì)世界做出立體而細(xì)膩的感知。隨著大型語(yǔ)言模型（LLM）在自然語(yǔ)言理解與生成領(lǐng)域的飛速進(jìn)展，我們開(kāi)始懷疑這個(gè)問(wèn)題，這些基于海量文本訓(xùn)練而成的人工智能，能否在“情緒測(cè)量”這一高度主觀的任務(wù)中，重...

當(dāng)代認(rèn)知科學(xué)面臨一個(gè)迷人卻頑固的謎題，即為何多數(shù)物種早已掌握快速學(xué)習(xí)與遷移，卻唯有人類(lèi)能靈活創(chuàng)造符號(hào)、進(jìn)行高層類(lèi)比？美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校團(tuán)隊(duì)將這個(gè)問(wèn)題置于生物進(jìn)化與計(jì)算建模的交叉口。研究者首先聚焦動(dòng)態(tài)綁定——這一從果蠅到人類(lèi)普遍存在的“表征引擎”如何支撐快速泛化。然而，僅有動(dòng)態(tài)綁定尚不足以生成完整的符號(hào)思維，還需要哪些核心能力？是將多實(shí)體綁成層級(jí)謂詞的“多元關(guān)系表征”，還是在不同情境間建立...

大型推理模型（LRMs）是人工智能的進(jìn)化史最耀眼的成果，它們不僅能處理復(fù)雜的推理鏈條，還能展現(xiàn)出接近人類(lèi)的“涌現(xiàn)”思維模式。然而光芒之下，也有難以忽視的陰影——這些模型在推理過(guò)程中往往缺少自我調(diào)節(jié)的能力，像一列高速行駛卻無(wú)法隨時(shí)剎車(chē)或換軌的列車(chē)。一旦偏離正確方向，就可能在冗長(zhǎng)的推理中積累錯(cuò)誤，浪費(fèi)算力和時(shí)間。在人類(lèi)的認(rèn)知體系中，有一種能力是解決這一問(wèn)題的天然利器——元認(rèn)知（Metacognition）。它是“關(guān)...

GPT5發(fā)布在即，根據(jù)奧特曼在內(nèi)部演示中首次披露的GPT5實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，這一代模型不僅具備高達(dá)256K的上下文窗口，還展現(xiàn)出驚人的數(shù)學(xué)與編程能力。更令人矚目的是其“智能模式切換”能力——在深度推理與快速響應(yīng)之間自由切換，仿佛具備了某種“元認(rèn)知”能力。這種表現(xiàn)并非偶然，而是源于其底層架構(gòu)中引入了新的驗(yàn)證機(jī)制，被稱(chēng)為“UniversalVerifier”，其靈感正是來(lái)自一項(xiàng)前沿研究：ProverVerifierGame（PVG）。ProverVerifierGame讓...