机器的心脏编辑：杜威AI已开始从文本变成世界变为建模，操纵生物，Brainworth写作和演示分子。在闪光灯中，2025年大约一半！ AI领域是“非凡的”，令人眼花azz乱。 DeepSeek R1在年初和随后的Openai O3上变得很流行，因此增强技术使识别模型的技能得以成长。同时，代理商，世界模型，大型多式模型，赌博智能和人形机器人，AI4S等的领域将继续产生社区形状的结果，例如在第一代码中很难找到的第一代理Manus，以及在CES会议上很难找到COSMOS世界基本模型。 AI切割技术的进步使整个AI圈充满活力，并将AI的不同方向推向了目前最有前途的行业道路。 6月6日，中国的年度“顶级AI专家”活动 - 第七届Zhiyuan会议开始了！在会议上，包括Yoshua Bengio和Richard Sutton在内的四个获奖者，包括大型模特公司的30多个创始人和首席执行官，以及100多名年轻科学家和学者从下一代AI Paths的不同角度提出了AI的主题。作为一种安排，Zhiyuan研究所（定义为Zhiyuan）在新一代“ Wujie”系列系列大型模型的新一代首次亮相。从角度的名词来看，“武吉”代表了Zhiyuan虚拟和真实边界的崩溃，并通过加深了物理世界的加强来朝着物理AGI的方向移动。这表明，人工智能领域的机构科学科学已经进入了探索大型模型的新阶段。具体而言，“启蒙世界”系列包含许多基本成就，尤其是本地多模式模型EMU3，一般多模式脑科学的主要模型，即刺激Roboos 2.0的大型和大脑伙伴关系的体现大脑，体现的脑robobrain 2.0以及OpenComplex2 Life模型的开放模型的整个微观模型。其中，本地多模式模型已经实现了真正的可扩展性，从一开始，它就结合了各种模式，包括文本，图像，视频，声音，甚至在基础结构中的大脑信号，从而告知简单的模态拼接。不难知道，从2021年的启蒙运动1.0和2.0到2023年的3.0，Zhiyuan Wasguna，并且仍然符合主要的工业发展趋势。从那时起，随着因素的影响，例如减慢了挖掘法律，以前训练的语言模型和结合参数的视觉模型不再是关注的唯一重点。这两个重要的趋势开始：一个是，大型建筑模型正在转变为单个建模和UNDE集成集成；其他人则是AI研究在科学的深度整合和建模（例如物理和生物定律，神经机制等）和新范式的变化中加速了。 Zhiyuan的新型“启蒙”系列系列模型的外观在正确的时间，反映了合理的分析和观点，这些分析似乎与模型的当前状况和未来发展有关。这意味着，逃犯模型开始从文本，照片和视频控制的数字世界中进入更现实的物理世界，并且了解物理世界从宏到微观量表丢失了。 Zhiyuan研究所院长Wang Zhongyuan。本地的多模式使世界模型能够真正实现对世界模型的“一对一”提及。它的提议和发展来自人工智能和认知科学领域“了解世界”的基本问题。 2018年，David HA和JürgenSchmidhuber的具有里程碑意义的工作世界模型。从那时起，世界模型开始成为一个更具启发性的大脑鼓舞人心和基于统一的基于图的方向，尤其是在增强，多模式建模，机器人控制和其他领域的研究中的深入整合。现在，Mundo的模型已成为AI领域的“应该是战斗场所”。从Li Feifei的世界模式的首次亮相到Nvidia和Google，他们在国内自我开发的世界模型中押注了这一点，这个AI方向的重要性已经变得越来越著名，并已成为实现一般情报和体现智力的主要基础。从对行业的观察，已经发现，现有的世界模型更多地集中在如何创建物理现实，互动和全球一致的3D世界上，该世界已属于图像和视频领域。除了关注图像和视频外，“武吉”系列中的世界模型在与物理世界密切相关的应用程序方面，扩大了其功能，具有强大的基础体系结构。此时，“武吉”系列中的EMU3是Buong World中的多模式世界的第一个本地模型。它的令牌预测是主要的范式，打开了多模式研究路径，并消除了扩散模型或组合体系结构的复杂性。在实施过程中，EMU3在文本中的离散同构的以下符号中引入了新的视觉令牌，以将图像和视频删除，并在不考虑模态的情况下设置单个表示空间，最终成为理解并产生非估计的实际上。此外，EMU3还支持端到端映射多模式输入和输出，确认了多模式领域的大学和高级自回归框架，并为更自然和强大的跨模式接触提供了坚实的技术基础。就像curENT和未来的多模式数据在现实世界中变得更加丰富，EMU3提出的一个大小的建模功能有望促进从“理解和开发单一模式”到“无缝的多模式协作”的过渡，从而加速了AI系统在应用程序应用中的实现，例如创意世代和智能搜索和智能搜索和智能搜索和智能世代。王宗总统说，下一个版本的EMU3正在开发中，然后将变得更强大。 EMU3功率不仅在文本，图形和视频创建领域，而且还促进了脑科学领域的科学研究范式的转变，该领域带来了脑科学“ JianweiBrainμ”的第一个一般基本模型。该模型建立在基础EMU3架构上，并实现MRI（首次功能性磁性，诸如成像等各种神经信号），EEG（EEG）（EEG），两光子成像，并使用预先训练的MODEL多模式对齐能力，可以在大脑信号和文本和图像等模态之间建立多向映射。在数据级别上，高质量模型神经科学数据来自许多大型公共数据集和许多合作实验室，处理超过100万个神经信号数据单元的组合。 Samakatuwid, ang modelo ng Jianwei Brainμ ay sumusuporta sa isang pinag -isang balangkas ng pagmomolde sa kabuuan ng mga gawain, sa buong mga modalidad, at sa buong mga indibidwal, at maaaring makumpleto ang maraming uri ng mga gawain ng neuroscience downstream kabilang ang信号解码，感官重建，诊断时，sakit sa utak na may isang solong Modelo，na nagpapakita ng malakas na kakreally sopairly sopaptly na kakreally sopapt and Scalibally。该模型在许多方向上的广泛灵活性，例如基础脑科学研究，临床神经应用以及脑部计算机界面，使该模型承诺“在神经科学领域”。除了跨模式和跨模型外，江脑脑还具有跨物种的能力，从而加速了脑部疾病机制的跨物种的验证，并进一步建立了认知科学和比较神经科学的协调发展。该模型可以与许多Neural codec和Neural Dody的任务相结合。猕猴。大规模模型平台，江内脑提供强大的对脑部计算机界面的技术支持。 Brainco Comporation是一家脑部计算机界面公司，首次在消费者等级的便携式脑电图系统中重建了感官信号，并促进了脑部计算机界面技术的实用性。据说，江户脑显示了脑科学兰格兰格的跨越力量的潜力，预计将是理解和限制大脑思维期间大脑活动的主要基础设施，并进一步刺激脑科学，认知科学和AI之间的深刻综合。近年来，体现领域中“ Linux+GPT”的组合加速了大型模型的实施，体现的智能已演变为AI技术中最战略的成就之一。在此阶段，机器研究，增强研究以及多模式技术和控制系统的深入整合允许大型模型DE天线，尤其是由人形机器人和四足机器人代表的身体生物，他们继续摧毁AI社区甚至变得流行。但是，不是通用，并不容易使用，也不难用形式三个瓶颈NG体现的智能。大多数模型都依靠特定的硬件本体论，并且在大脑和本体学之间的适应水平上很难理解，理解和决策能力。面对这些挑战，在今年3月，齐尤恩在Robo 1.0大脑和第一个交叉界面的大脑robobrain1.0中提出并开放了第一个交叉界线的体现框架的资源今天的微调和适应成本大大降低E“ Wujie”系列带入了大脑合作Roboos 2.0和具体的脑robobrain 2.0的交叉界面体现框架，两者在性能方面都可以改善跨越的性能，而不是1.0。其中，Roboos 2.0在世界上首先设置了两个：基于SaaS具有体现的智能平台的世界第一个开放资源，无服务器的一站式轻型机器人本体论部署以及与大脑与MCP（协议上下文模型）兼容的第一个交叉内线体现框架。通过将“应用商店”模型引入宝石，它不仅可以促进合作，分享和生态发展，而且还可以降低“重复轮胎”的成本。 Roboos 2.0情节的开放资源与开发人员非常友好。他们可以通过点击下载和部署由世界各地开发人员创建的相同类型机器人的小脑技能，从而完成了大脑和小脑之间的插件和无缝合作。此大纲ALSo实现小脑技能的调整注册机制，从而降低了发展阈值。在常见的情况下，所需的代码数量仅为传统的Manu注册方法的1/10。此外，“效率，可靠性和智能协作”目前已成为Roboos 2.0的代名词。由于链接端到端链接的系统级优化，该框架的整体性能提高了30％，整个链接的响应时间的平均延迟被压缩到小于3毫秒的响应时间，而端云通信的效率则提高了27倍。同时，已经添加了内存内存的多形式共享机制，以支持动态环境中的实时感知和建模。引入了对闭环反馈和模块模块的多层监视，以显着提高工作实施成功的稳定性和速率。在各种te的支持下精神病学，机器人2.0工程和商业实施功能的可用性得到了极大的增强。配备有Roboos 2.0的宝石脑robobrain 2.0已成为世界上最强大的开放资源，它是一种智能模型的宝石。它超过了主要模型，该模型具有许多关键指标，例如任务计划和空间推理，并与Zhiyuan在智能生态系统的宝石中的位置进一步结合在一起。对于任务计划，Robobrain 2.0是基于1.0的“重生”，并且从多机器计划机制和基本能力中脱颖而出，以理解空间原始NA的基本能力依赖于基于多启发性 - 可靠的环境动态建模的多机械合作系统的癫痫发作。这样，该模型可以实时构成包含本体定位的场景图，并在整个本体中自动完成任务计划和调度。效果也非常重要。活动计划的准确性是G重新提高了74％，而1.0则显示了多机器实施的智能和稳定性。在空间智能方面，Robobrain 2.0基于生成操作的原始理解和能力，可以提高17％的性能。同时，Robobrain 2.0添加了空间推理功能，不仅包括对机器人对相对空间位置的主要理解和理解（例如前后，左侧和套件，而且距离很远），而且还完全距离，而且还实现了许多对复杂空间的推理能力。可以预测，机器人可以在复杂的3D空间中更容易“撤回和释放”，并且它们的定位，障碍和操作是不可比的。此外，Robobrain 2.0之类的语言模型还增加了深厚的思想环境能力和能力。以前的机器人允许较低的复杂任务提高申诉中实施和准确性的总体准确性进行任务。后者允许机器人根据当前环境查看工作状态，并实时调整计划和操作技术，以应对突然的变化和干扰。配备了Roboos 2.0和Robobrain 2.0的机器人紧随其后的lak蛋白制作面包三明治。为人们喝一杯。随着Roboos 2.0和Robobrain 2.0结合的出现，在体现智能领域中，一个强大的“ Linux+GPT”平台正在上升，为新一代AI的本地机器人系统提供了一般的技术基础和基础架构。目前，Zhiyuan已经完全开展了两个主要成就，分享情节代码，模型权重，数据集和社区评论基准，并与全球20多个智能工具一起促进战略合作关系，并继续在该领域实施技术整合和开放合作的概念。整个原子建模模型的演变开始了解e微观寿命的“静态动力学”。随着大型模型在宏观世界（例如语言，图像和视频）的MGA建模水平上加深了其功能，AI逐渐从了解人类注意到世界的人类逐渐扩展到微观世界的深刻建设。在这一趋势下，Zhiyuan在“ Wujie”系列中推出了全原子生命模型OpencomPlex2，该模型标志着多模型模型受到科学领域的另一个生活规模损害。从功能的角度来看，OpenComplex2不仅可以预测蛋白质，DNA和RNA的小分子的静态结构，而且还可以对构象分布进行动态建模。这意味着，在预测“一定时刻的生物分子模型”的同时，该模型开始理解它们在不同时间尺度上的动态变化，更接近真实生命系统的行为机理。具体而言，该模型现在可以描述连续的Evol生物分子系统进化进化的效果，并准确地基于扩散机制与真正生物学实验数据的扩散机制的整合，从原子分辨率水平中获得平衡的分布和平衡分布。这种能力进一步扩展了生命科学中大型模型的跨尺度建模能力。原因是，在生物分子研究范式中的OpenComplex2崩溃已经建立在两个重大变化的基础上。一个是基于图的扩散框架的框架，另一个是原子水平的多尺度级别。两者的组合可以真正真正减少差异 - 生物分子的差异和动态特性。此外，考虑到建筑过程中结构的局部细节以及建模过程中进化的全局调整，还可以获得原子，残留和图案的水平之间的关系，从而提供了更系统和完整的结构理解分子功能机制的基础。 OpenComplex2的影响已被证明。在CASP16中，2024年蛋白质结构预言的第16届重大检查竞赛，OpenComplex2成功预测了蛋白质T1200/T1300的空间构象分布（实验数据的出色一致性），成为23个参与团队的单一团队，以实现这一成功。对于科学的AI，OpenComplex2为原子结构生物学开辟了新的建模途径，并通过精确的PAB Analiadeagogagogagogagogagoagoagoagoagicagoagoagicagogagogagogagogagoagoagicagoagoagicagoagoagoagicagoagoagoagicagoagoagicagoagoagoagicagoagoagicagoagoagoagicagogagoagoagicagoagoagicagoagoagicagogagogagoagoagicagogagoagoagicagogagoagoagicagoagoagoagogoague -New机制生物分子系统的机制。随着该模型的出现，从主要分子勘探机制到对药物的新检测和目标验证的所有下游联系都将加速加速，从而显着缩短生物医学R＆D周期，降低研发成本并提高结果的转换率。在未来，科学的AI将逐渐进入深水区，并建立科学科学的跨模式科学基础设施，跨学科，交叉任务，跨规范和跨尺度，不可避免地会在比赛中获得第一名。结论在今年1月，Zhiyuan于2025年发布了十大AI技术趋势，其中包括这些内容在“ Wujie”系列大型模型中。最低限度的评估直到今天推出了一系列新的模型，Zhiyuan可以迅速采取行动，并宣布战略性地升级其在整个AI社区中的范式。 Zhiyuan的“ Wujie”系列不再强调语言建模，而是返回到更具原始的AI问题 - 世界是如何模型的。实现这一目标将否认在许多曲目上，例如本地多模式，世界模型，体现智力，科学的AI等。摘自“启蒙的野外”系列。除了对范式的主流语言建模外，开设了一组科学识别，行为，神经和仿真的基本模型。旨在探索物理世界的AI，为行业中的其他参与者提供了参考发展的途径。将来，大型模型的真实季节将不会阻止及时框，而是渗透到所有被理解和改变世界的系统。