教会一个智能体（比如机器人、游戏AI、推荐系统）通过和，学会在某个中完成特定任务的最佳策略。智能体要找到一个，这个策略告诉它在每个状态下该做什么动作，使得。就像玩游戏要通关得分最高，投资要长期收益最大。当你在教一只狗狗学新动作（比如坐下）。

深入浅出解析图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）和图联邦学习（Federated Graph Learning, FGL）

在第 ( t ) 个时间步，只能看到 ( y_1, y_2, \ldots, y_{t-1} ) 这些前面的 token，不能看到未来的信息。，但它们出现在不同类型的 NLP 模型中，并承担不同的功能。在 Transformer 类模型中，DEC token 也。用于文本生成、机器翻译、问答任务（如 GPT、T5）。依赖“过去的输出”来预测下一个词，典型的自回归结构。，但它们的使用方式略有不同，取

能够“做最精准的梦，并从梦中学习”的AI，才最有可能成为智能的巅峰。世界模型，或许真如“Attention”一样，成为解锁AGI的终极钥匙。马尔可夫过程、LTL目标、有界智能体、状态转换、提取算法）及其深远意义（AGI路径、世界模型的核心地位、行为反推模型、经验时代的到来）想象你想知道AI对“从客厅走到厨房成功率多高”的判断（这就是环境规则的一部分）。你想训练一个能在复杂迷宫里找到宝藏的AI（智能

在RefCOCO和RefCOCO +遵循train / validation / test A / test B的拆分，RefCOCOg只拆分了train / validation集合。The blue and red bounding boxes are correct and incorrect comprehension respectively, while the green boxes

模型压缩是深度学习中的重要技术，旨在减小模型尺寸和计算需求，特别适合在移动设备或嵌入式系统上部署。本文将简要介绍几种主要方法，帮助您理解其基本原理和应用场景。剪枝：通过移除不重要的权重或神经元减小模型尺寸。量化：将浮点数权重转换为低精度格式（如8位整数）以加速推理。知识蒸馏：训练小型模型模仿大型模型的行为，保持性能。低秩分解：将权重矩阵分解为较小矩阵，减少参数数量。轻量级模型设计：从头设计高效架构

在数学和物理中，“流”描述了一个点随着时间连续运动所划出的轨迹。在流匹配中，我们把一个数据点（比如，一个代表动作的向量）想象成空间中的一个点。这个点会随着一个虚构的“时间”参数t从 0 流向 1。t=0时，这个点是简单的噪声。t=1时，这个点变成了我们想要的干净数据（正确的动作）。中间的所有状态x_t就构成了这个数据点从噪声“流动”成干净数据的一条连续轨迹。整个数据集的这种“流动”所形成的轨迹场，

在数学和物理中，“流”描述了一个点随着时间连续运动所划出的轨迹。在流匹配中，我们把一个数据点（比如，一个代表动作的向量）想象成空间中的一个点。这个点会随着一个虚构的“时间”参数t从 0 流向 1。t=0时，这个点是简单的噪声。t=1时，这个点变成了我们想要的干净数据（正确的动作）。中间的所有状态x_t就构成了这个数据点从噪声“流动”成干净数据的一条连续轨迹。整个数据集的这种“流动”所形成的轨迹场，

摄像头是队里的“观察员”：眼神好（光线好时），能详细描述看到的物体（颜色、形状、路牌文字），但天黑、下雨、起雾就看不清楚，尤其不擅长准确判断远距离物体到底离多远。激光雷达是队里的“测绘员”：不管白天黑夜，都能拿出一把超快的激光尺，精准测量周围每个点的距离，画出精确的3D地图。但他对颜色、文字不敏感，也看不清物体表面的细节纹理。毫米波雷达是队里的“预警员”：能在恶劣天气下探测到大致的物体和速度，但看

目标导航（Object Navigation）是VLN的进阶任务，要求机器人在陌生3D环境中，基于目标描述（如坐标、图片或自然语言）自主探索并规划路径，无需显式逐步指令。VLN（Visual-Language Navigation）是一种指令跟随任务，要求机器人根据自然语言指令（如“去客厅拿遥控器”）在未知环境中执行导航。：累积历史观测信息，辅助决策。：导航技术被视为具身智能（embodied A