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当涉及到空间推理任务时，LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系，还需要结合地理数据和语义信息，生成准确的回答。为了突破这一瓶颈，研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架，旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
Manus刷屏一天，从开始的一夜成名，到中间的一码难求，再到质疑它的宣发一掷千金，整个过程里，FOMO情绪和直觉警惕交缠不休，是很有意思的传播学样本。
昨夜，AI Agent 产品 Manus 横空出世，瞬间点燃科技圈。此刻，所有 AI 爱好者都在疯抢 Manus 邀请码，甚至在某二手交易平台上，邀请码的价格已经被炒到 999 元到 5 万元不等。
当模型复杂度增加到一定程度后，模型开始对训练数据中的噪声和异常值进行拟合，而不是仅仅学习数据中的真实模式。这导致模型在训练数据上表现得非常好，但在新的数据上表现不佳，因为新的数据中噪声和异常值的分布与训练数据不同。
用AI能下沉成功吗？当北上广打工人在深夜焦虑自己的岗位会不会被deepseek取代时，他们会默默打开短视频，假装自己又学习了新的AI知识，并没有被时代时代的浪潮甩下。
如果根据AI自媒体们的标题来看，昨天全世界AI圈应该无人存活，因为他们又被“炸”了。
Manus 今天刷屏了，我也没有拿到邀请码。看了视频，有创新，有对我产生启发，我开始思考我们的创业产品路径是不是对，会不会未来被这样的产品吃掉。进一步，也在思考，Manus 的能力会不会被 OpenAI 吃掉。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野，展示了不凡的推理能力。然而，当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时，即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架，正是为解决这一挑战而生。
本文提出了一种轨迹级别 SE (3) 等变的扩散策略（ET-SEED），通过将等变表示学习和扩散策略结合，使机器人能够在极少的示范数据下高效学习复杂操作技能，并能够泛化到不同物体姿态和环境中。
刚刚，OpenAI被爆三类智能体定价！价格从每月2k美元到20k美元不等，用于自动化编码和博士级别的研究等任务。此前，美国国家实验室使用OpenAI的o1模型来解决了与核聚变相关的问题。