“多模态长记忆在「看得准、找得到、想得清」三大环节的底层逻辑与工程避坑指南。”作者丨小雷哥编辑丨岑峰过去一年，的大模型技术演进中，“长上下文”成为了资本与技术角力的暴风眼。从 128K 到 1M，再到号称“无限长”的窗口，数字的跳跃给用户带来了一种“AI 已经博闻强识”的错觉。但行业内一直存在一个巨大的认知盲区：拥有超长上下文，是否等同于拥有了可靠的长程记忆？多模态长程记忆，究竟是通往“数字生命”的最后一块拼图，还是目前技术架构下难以逾越的雷区？本期 GAIR Live 线上圆桌邀请到了两位极具代表性的专家：任玺谕 香港科技大学博士生、全球首个多模态长记忆评测标准 MemLens 主导作者；张源 丘脑智能 CEO、Omni-Mem 框架负责人他们一位手持“最严苛的尺子”对全球 27 个顶级模型进行了深度体检，一位在长程记忆的产业一线，总结出了最真实的实战药方。在这场硬核对话中，他们拆解了多模态长记忆落地的三道生死关：看得准、找得到、想得清。“看得准”：从 Caption 转向“证据指纹”的范式重构讨论指出，目前主流的...

来源：知乎“NOKOV度量动作捕捉” 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2041129735825188020 ICRA、IROS 等国际机器人顶会通常会邀请具有国际影响力和代表性的学者担任 Plenary 或 Keynote Speakers。 Plenary 或 Keynote Speakers 1 近五届 ICRA：共147 位；国内学者 5 位，占比约...

人工智能在新一轮的科技革命和产业革命中正扮演着越来越重要的角色，基本渗透了生产与生活的方方面面。为推动人工智能的行业变革与技术创新，促进人工智能技术的应用与落地，由鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办的「新一代人工智能院士高峰论坛」即将于 2019 年 12 月 20 日在深圳开幕。鹏城实验室，又称深圳网络空间科学与技术省实验室，于 2017 年 12 月 22 日授牌，2018 年 3 月 31 日正式启动。目前鹏城实验室设有网络通信、人工智能和网络空间安全三个研究方向，分别由中国工程院刘韵洁院士、高文院士、方滨兴院士任方向责任院士，设有网络通信、人工智能、网络空间安全、机器人、量子计算五个研究中心和前沿学术中心。新一代人工智能产业技术创新战略联盟成立于 2017 年 7 月 23 日。联盟发起成员单位包括百度、阿里巴巴、腾讯、华为等十几家知名企业。中国工程院潘云鹤院士任联盟名誉理事长和专家委员会主任，高文院士任联盟理事长，北京大学信息科学技术学院黄铁军教授任联盟秘书长。2018 年 12...

BlueSuffix 在保持良性样本性能的同时，有效降低了跨模态攻击成功率。作者丨赵蕴涵随着多模态大模型在人工智能领域的广泛应用，其安全性问题日益受到关注。近日，复旦大学联合香港城市大学、新加坡管理大学的研究团队在视觉-语言模型安全防御领域取得重要进展，提出了一种基于强化微调的黑盒防御新架构——BlueSuffix，为解决多模态大模型在实际应用中的安全性和可靠性问题提供了创新性解决方案。论文已被ICLR...

  来源：遥感和深度学习 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kvFykKLlDoECC_M2-1aaQg 题目：RBE-Flow: Recurrent Bayesian Estimation on Feature Manifolds for Cross-Modal Registration 期刊：European Conference on Computer...

雷锋网 AI 科技评论按：ICML 2017刚刚在悉尼落下帷幕，此次ICML收到论文1676篇，接收434篇，又一次创下新的纪录。这么多论文中，不乏许多精彩应用和创新。MIT（麻省理工学院）与MGH（麻省综合医院）的研究员于悉尼时间8月9日在会上展示了关于睡眠研究的论文，这是利用深度神经网络的一次全新尝试，也是学界与业界的携手共进。这项研究具体是什么？跟着雷锋网...

来源：高德技术 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FOAJTAZV8x7v7WHwl45mBA 大会介绍IEEE/RSJ 国际智能机器人与系统大会（International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS）创办于 1988...

类脑计算正从感知和低层控制切入机器人。    作者丨魏溶     编辑丨岑峰                                                                                                        “如果未来全球真的部署10亿至100亿台高度依赖AI的人形机器人，今天这套计算方式，还供得起电吗？”...

整理丨梁丙鉴编辑丨陈彩娴AI 和人都站在两个时代之间的历史转折点上。随着人类数据中可提取的知识迅速接近极限，Scaling Law 的终点已经隐约可见。今天的大语言模型可以编程、写诗，却仍无法独立发现新知。显而易见，真正的智能，呼唤着新的训练范式出现。更迫切的问题关乎人自身。自古以来，智者们便试图理解人的心智如何运作。当这一原理终于要被探明，千年追求的终点前却不仅有期待，还有对 AI 的恐惧。站在 AI 智能水平可能超越人类的转折点上，我们要如何看待它？以及更关键的问题，如何看待自己？WAIC 2025 现场，现代强化学习的奠基人、阿尔伯塔大学教授 Rich Sutton 教授发表了题为《从数据时代到经验时代的 AI》的主旨演讲。Sutton 教授指出，学习源于强大的体验，而体验是心智活动的基础。智能体与世界的第一人称互动中，可能藏着一条通向超越人类智能的小径。“经验时代”的概念由此而来。智能体对世界进行感知与交互，获取海量动态且高度定制化的数据，这种数据源将超越任何静态的合成数据生成程序，也更贴近生命的本质。就像 Sutton...

8 月 19 日下午，世界机器人大会分论坛“具身智能大模型的进化之路：从技术分级到产业落地”在北人亦创国际会展中心举行。生数科技创始人兼首席科学家、ACM/IEEE/AAAI Fellow 朱军发表主旨演讲，发布团队最新研究成果，并系统阐述通用世界模型的五级发展路线。...