在人工智能的發展歷程中，“自我意識”一直是一個充滿哲學意味的詞匯。過去，它更多地屬于人類認知科學和哲學的討論范疇，而如今大語言模型（LLMs）的快速演進讓這一概念逐漸進入技術研究的前沿。近期的研究表明，LLMs在某些場景下展現出一種被稱為“行為自我意識”的能力——它們能夠在沒有明確監督的情況下，描述或預測自身的行為模式。換句話說，模型不僅能完成任務，還能對自己的行為進行解釋和總結，這種能力讓人聯想到人...

當我們邁進人工智能時代，獨立創業者（solopreneurs）正逐漸成為一股不可忽視的力量。過去，人們常常認為創業需要團隊、投資人和完整的組織架構，但如今，數字平臺、低成本工具和靈活的工作方式讓一個人也能撐起一片天。從自由職業者、獨立顧問，到微型SaaS創始人和小眾電商經營者，越來越多的人選擇以“一人公司”的姿態參與經濟活動。獨立創業的崛起不僅是就業模式的轉型，更是全球經濟多樣化與個性化的體現。在這一趨勢中，...

眾所周知，當前大語言模型（LLMs）在知識本質上是靜態的，缺乏與外部世界的直接交互能力。這一局限性使得LLM在面對多步驟、跨工具的復雜任務時常常力不從心。為了解決這一問題，研究者們提出了“工具增強”范式，即讓LLM能夠調用外部API或工具，從而從單純的文本生成器轉變為能夠執行復雜任務的智能代理。在這一范式下，諸如ReAct框架、HuggingGPT以及多智能體協作框架等方法相繼涌現。它們通過將推理與行動交織在一起，使模型...

深度學習的崛起幾乎完全依賴于反向傳播（Backpropagation,BP）算法。BP通過鏈式法則逐層計算梯度，使得數以百萬計的參數能夠在訓練過程中不斷調整。然而，這一方法在實際應用中存在顯著局限,BP需要存儲大量中間激活值，導致顯存消耗極高，BP依賴的計算模式在類腦硬件或非傳統計算架構上難以實現，從生物學角度看，人腦的學習機制與BP存在根本差異，這使得BP在“類腦學習”的探索中顯得不夠自然。在這樣的背景下，GeoffreyHinton...

人與人之間的對話從來不只是信息交換，我們說話是為了澄清、探索、甚至發現自己真正的需求。比如，當你對朋友說：“我想搬家。”表面上聽起來，你似乎只是需要找個新房源，或者請人幫忙搬運家具。但如果朋友只是立刻甩給你幾個租房網站鏈接，那就錯過了重點。實際上你可能真正想表達的是你對現有生活環境的不滿（太吵、太遠、太壓抑）。對于AI，傳統對話系統的邏輯幾乎都圍繞著“任務導向”展開，它們的目標是高效、準確，但往...

在金融行業里，情緒分析幾乎成了投資者和機構的“水晶球”。從新聞報道到推特碎片，市場情緒往往比財報數字更快地左右股價，大型語言模型（LLMs）自然成了這場博弈的明星選手，它們能在幾秒鐘內讀懂成千上萬條文本，并給出“看漲”還是“看跌”的判斷。然而明星也有短板。首先，LLMs的表現雖強，但往往像個“黑箱”，預測結果缺乏解釋性。金融領域可不是娛樂圈，投資人和監管者都希望知道“為什么”模型給出這樣的判斷。其次，...

小編一直有個樸素的認知：人工智能改變生產力，區塊鏈改變生產關系，當兩者真正融合時，往往會引發深刻的社會與經濟變革。前者讓機器更聰明，能替人類完成越來越復雜的任務，后者則重塑了人與人、人與組織之間的協作方式。兩者看似平行發展，卻遲早要在某個節點交匯。這個節點，正在多智能體協作系統的雛形中顯現。多智能體系統（MAS）是一群各有所長的AI代理，像樂團一樣協作，共同完成復雜的跨域任務。然而，要讓這些代理真正...

情感計算（AffectiveComputing）這個名字聽起來有點浪漫，但它的野心卻很務實，讓機器不僅能“看懂”人類的表情，還能理解背后的情緒邏輯。過去二十年，研究者們在實驗室里訓練模型識別“笑臉”“皺眉”，準確率節節攀升。可是實驗室的笑容往往是“擺拍”的，憤怒也多半是“演技派”的。現實世界的情緒可沒那么配合，它們更像是股市行情，瞬息萬變，受環境、關系、甚至天氣影響。于是情感計算正經歷一場轉向，從實驗室走向真實...

情感分析一直是人工智能一個頗具人文色彩的技術分支，最初，它只是對文本進行“字里行間”的揣摩，一條推文是憤怒還是喜悅，一篇評論是褒揚還是批評。隨著社交媒體和視頻平臺的興起，人類表達情緒的方式早已不再局限于文字。表情、語調、肢體動作，甚至一個微妙的停頓，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，逐漸演進為多模態情感分析（MSA），同時吸納視頻、音頻和圖像信號，試圖更全面地理解人類的情緒...

——從語言到心靈感應的AI協作新范式人類的偉大成就幾乎都離不開語言。無論是古代的哲學辯論，還是現代的科研合作，語言都是我們搭建協作橋梁的基石。但是語言并不完美，它模糊、冗長、容易引發誤解，就像一條總是帶點噪音的通信線路。我們說“快點”，對方可能理解成“馬上”，也可能理解成“盡快”，這種模棱兩可在機器世界里同樣存在。機器智能本不受限于聲帶、聽覺或書寫速度，卻依然被迫用人類的語言來交流。比如，兩臺超...

人類的交流從來不是純粹的信息傳遞，朋友的建議可能是出于關心，也可能是夾帶私心，廣告里的夸贊往往是為了促銷，而不是單純的事實陳述。我們在日常生活中會本能地對這些信息進行“動機過濾”，誰是真心為我好，誰只是想讓我掏錢。心理學家把這種能力稱為動機警覺性（motivationalvigilance）。問題來了：當AI越來越多地參與到我們的決策中，它是否也能像人類一樣，識別交流背后的動機，并據此調整對信息的信任程度？如果不能，...

多智能體系統（MultiAgentSystems,MAS）正逐漸成為“群體智慧”的代表，過去我們更多依賴單一大模型來解決復雜問題，但隨著任務復雜度的提升，單體模型往往顯得力不從心。于是，研究者們開始嘗試讓多個大語言模型（LLM）分工協作，形成一個“虛擬團隊”，共同完成科學研究、軟件工程、戰略推理等高難度任務。這種MAS的優勢顯而易見，它們可以并行推理，像一個多線程的思維工廠，它們可以角色分工，一個負責邏輯，一個負責計算，...

對于人工智能智能體，談判是一場最接近人類智慧的“角斗”，它不僅僅是語言的堆砌，更是策略的博弈、心理的揣摩和利益的權衡。人類社會和經濟活動中，談判無處不在，從商場里的價格討價還價，到國際政治的桌面博弈，都是智慧與策略的交鋒。對于AI代理來說，能否在談判中表現出色，直接決定了它們能否真正走向自主決策的未來。現實并不總是那么光鮮。大型語言模型（LLMs）在談判場景中常常“翻車”，它們會偏離最優策略，時而表...

從“替代”到“賦能”的轉變過去幾年，大語言模型（LLM）幾乎成了科技圈的“超級明星”。它們能寫代碼、能寫文章、能幫忙做決策，甚至還能在會議上給你提煉要點。無論是程序員、作家還是企業高管，似乎都能從中找到一個“萬能助手”。但問題也隨之而來。現有的訓練方法大多依賴兩條路徑——模仿學習和強化學習。模仿學習讓模型學會“照葫蘆畫瓢”，模仿專家的操作；強化學習則通過獎勵機制逼著模型不斷優化。聽起來很合理，但結...

意識是什么？它是人類最復雜、最神秘的特質之一。科學家們至今沒有統一的定義，而工程師們則在思考，如果機器能模仿人類的語言與行為，是否也能在某種程度上“擁有”意識？如何讓大語言模型不僅僅是一個“高級文本生成器”，而是能模擬出類人意識的存在？更進一步，心理學中的精神分析與人格理論，能否成為AI意識建模的框架？這項研究的意義不言而喻。它不僅是一次跨學科的嘗試，把心理學、人格理論與LLM融合在一起，還可能為未...

AI進入軍事的必然趨勢當今的軍事環境，已經遠遠超越了傳統的“鋼鐵與火藥”的對抗。網絡攻擊、電磁干擾與動能打擊交織在一起，構成了一個高度復雜的作戰生態。敵手可能在毫秒之間切換戰術，從網絡滲透到電子壓制，再到無人機群的突襲。這種多維度的威脅格局，迫使各國防務體系必須尋找新的技術手段來保持優勢。人工智能正是在這樣的背景下被推向前臺。它已經在軍事中展現出強大的應用潛力，通過傳感器融合，AI能夠在海量數據中...

人工智能要真正走進人類社會，光會下棋、寫詩、畫畫、制作視頻還遠遠不夠。真正的挑戰在于它能否理解我們在想什么、為什么這么做，并在關鍵時刻做出合理的預測。換句話說，AI不僅要“聰明”，還要“懂人”。這就是所謂的社會智能AI。現有的方法在這條路上并不順利。最常見的“行為克隆”（BehaviorCloning,BC）就像小學生抄作業，見過的題能做，換個場景就傻眼。逆向強化學習（InverseReinforcementLearning,IRL）則是另一種極...

在全球科學教育的舞臺上，國際物理奧林匹克（IPhO）與亞洲物理奧林匹克（APhO）無疑是最具含金量的賽事之一。它們不僅是中學生物理學習的最高殿堂，更是各國頂尖年輕學者展示思維深度與創造力的競技場。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科研水平的物理素養與跨學科能力。人工智能在這一領域的表現卻長期受限，傳統大語言模型雖然在自然語言處理和部分數學推理上展現出驚人的能力，但一旦面對奧賽題目...

在人工智能的諸多分支中，“神經算法推理”（NeuralAlgorithmicReasoning，簡稱NAR）是一個既年輕又野心勃勃的方向。它的核心思想很直接——讓神經網絡不僅學會“看”數據，還能像經典算法那樣一步步推理、執行中間步驟，從而具備可解釋、可泛化的解題能力。與傳統的端到端預測不同，NAR會在訓練中顯式模仿算法的中間狀態，例如動態規劃表、搜索樹節點或排序過程，讓模型在結構化的推理軌道上前進。在學術界，CLRS30基準是NAR研...

在人工智能的進化史上，AgenticAI——具備自主感知、推理與執行能力的智能體——正迅速崛起。它們不僅能在語言世界中與人類對話、推理、生成內容，還能在虛擬環境中自主完成復雜任務。然而，當這些智能體試圖跨出虛擬的“安全區”，進入真實的物理世界時，短板便暴露無遺，它們在空間理解與推理上的能力，遠不及人類。人類能夠在陌生街區迅速建立心理地圖，憑借視覺、聽覺、觸覺等多模態信息在復雜環境中靈活行動；而現有AI往往...