近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型 （World Models）逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。
近年来，diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加，diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中，如何调得较好的超参（如学习率）已经成为了一个巨大的问题，阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。
总是“死记硬背”“知其然不知其所以然”？
第一作者孙秋实是香港大学计算与数据科学学院博士生，硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测，实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。
突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。
细胞治疗，尤其是CAR-T，被誉为“活的药物”，但其开发与生产面临着一个根本性挑战：我们难以精准控制和预测这些活细胞在人体内的最终状态和功能。同一批次生产的CAR-T细胞，有的能高效清除肿瘤，有的却迅速“耗竭”，这种功能异质性是制约疗效、导致高昂制造成本的核心瓶颈。如何通过基因编辑等手段，将细胞调整到最理想的“战斗”状态，是该领域亟待突破的圣杯。
过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
AI 时代，你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程（context engineering）。
在大语言模型（LLM）加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下，“安全对齐”不再只是一个选项，而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
