在机器学习与统计推断中，我们经常会遇到“缺失数据”或“潜在变量”（latent variables）的情形：样本并非完全可观测，而部分信息被隐藏或丢失。这种情况下，直接对观测数据做极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）往往非常困难，因其对数似然函数通常是非凸、甚至没有封闭解的高维积分。期望—最大化（Expectation–Maximization, E

软件开发范式正经历由AI驱动的深刻变革。2026年，AI工具链已从辅助编码演进为贯穿开发全流程的智能体系，实现代码生成、安全审计、性能优化的闭环管理。技术架构呈现三层结构：大模型核心引擎、智能调度中间件和开发环境接口层，支持42+语言的静态分析和漏洞预测。产业影响深远：开发效率提升4-6倍，安全能力民主化，开发者角色转向"AI指挥官"。未来将向认知智能深化和人机协同方向发展，重

谷歌推出Gemini 3.1 Pro预览版，在推理能力上实现重大突破，ARC-AGI-2测试得分达77.1%，较前代提升147%。该模型采用混合专家架构，支持多模态输入输出，并引入三级推理模式优化响应速度。性能测试显示其在医疗、法律等专业领域表现突出，同时具备强大的代码生成能力。新模型以"性能翻倍、价格不变"策略推动AI普惠化，将重塑产业竞争格局，催生下一代AI应用范式。这一突

谷歌推出"边聊边买"AI购物功能，实现从搜索到交易的闭环体验。其核心是通用商业协议(UCP)，通过三层架构标准化商品数据、业务流程和AI交互。该功能支持自然语言购物、跨平台比价和代理结账，转化率提升28%。商业模式以交易佣金为主，预计2026年AI导购电商规模将达3.2万亿美元。该技术重构了电商生态，使决策时间缩短60%，但也面临隐私保护和算法偏见等挑战。未来将深化AR试穿等交

2026年2月10日，爱芯元智在港交所上市，成为中国"边缘AI芯片第一股"。其混合精度NPU架构通过动态调度多种计算精度，破解了性能、功耗、成本的"不可能三角"难题。该架构采用异构多核动态精度调度、三级协同内存体系和可编程数据流引擎三大创新，能效比达传统GPU的10倍。产品已广泛应用于智能安防、智能驾驶和工业质检领域，2024年全球市场份额达24.1%，超越

**摘要：**2026年2月14日，字节跳动发布豆包大模型2.0系列，标志着国产大模型进入产业引领阶段。该系列包括Pro、Lite、Mini和Code四款差异化模型，聚焦原生Agent架构、成本下降和多模态理解能力。核心突破在于实现自主任务拆解、分布式协同和端到端闭环交付，推理成本降至国际顶尖模型的1/10。应用场景涵盖智能客服、编程开发、实时生活指导和企业办公自动化，已服务多个行业头部企业。未来

小米开源首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，以47亿参数、80ms延迟的性能刷新三大基准测试记录，实现消费级显卡实时执行。该模型采用双脑协同架构，通过视觉语言大脑解析指令，动作执行小脑生成连续动作向量，支持30Hz实时控制。其开源将降低行业门槛，加速具身智能产业化进程。模型适用于家庭服务、工业分拣等领域，硬件成本降低两个数量级。未来技术将向轻量化、多模态增强等方向发展，推动机

小米开源首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，以47亿参数、80ms延迟的性能刷新三大基准测试记录，实现消费级显卡实时执行。该模型采用双脑协同架构，通过视觉语言大脑解析指令，动作执行小脑生成连续动作向量，支持30Hz实时控制。其开源将降低行业门槛，加速具身智能产业化进程。模型适用于家庭服务、工业分拣等领域，硬件成本降低两个数量级。未来技术将向轻量化、多模态增强等方向发展，推动机

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小米开源首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，以47亿参数、80ms延迟的性能刷新三大基准测试记录，实现消费级显卡实时执行。该模型采用双脑协同架构，通过视觉语言大脑解析指令，动作执行小脑生成连续动作向量，支持30Hz实时控制。其开源将降低行业门槛，加速具身智能产业化进程。模型适用于家庭服务、工业分拣等领域，硬件成本降低两个数量级。未来技术将向轻量化、多模态增强等方向发展，推动机