多模态学习

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具身智能如何让智能体理解物理定律？具身智能的核心价值的是让智能体摆脱纯抽象符号的认知局限，通过“身体”（硬件载体）与物理世界的动态交互，将物理定律内化为可感知、可预测、可复用的行动能力——这区别于传统AI仅通过数据统计记忆物理规律，而是像人类婴儿学步般，在“感知-行动-反馈”的闭环中，真正“领悟”重力、摩擦、动量等定律的本质，其实现路径可分为四大核心环节，且各环节相互支撑、闭环迭代。

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基于物理交互的具身智能决策框架设计三、典型技术路径与代表性工作四、工程落地中的关键挑战五、未来展望：走向“物理常识”驱动的智能六、结语

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具身智能如何在保证安全的前提下高效探索学习？具身智能的核心的是通过物理实体与环境的交互获取认知、优化行为，其探索学习本质是“试错—反馈—迭代”的循环。但物理交互的不可逆性（如机器人碰撞损坏、误触危险设备），使得“安全”与“高效”成为核心矛盾——过度强调安全会导致探索保守、学习低效，盲目追求高效则可能引发安全事故。结合当前技术研究成果，需从安全边界构建、学习范式优化、技术协同支撑三个层面系统设计，实现二者动态平衡，让具身智能既能“大胆探索”，也能“守住底线”。

Sora 2：当AI视频“以假乱真”，内容创作进入新纪元，体验AI创作能力“大脑明知是假的，眼睛却坚信为真。” 2025 年 10 月 1 日，OpenAI 突袭发布 Sora 2，以惊艳的视觉生成能力，再次引爆全球讨论。

多模态统一框架：基于下一帧预测的视频化方法多模态学习涉及整合文本、图像、音频和视频等多种模态信息，对视觉问答、跨模态检索和字幕生成等复杂任务至关重要。传统方法依赖模态特定编码器和后期融合技术，限制了其适应新任务或模态的可扩展性和灵活性。为解决这些问题，本文提出了一种新颖框架，将自然语言处理（NLP）中的任务重构思想扩展至多模态学习领域。

大模型学习笔记------BLIP模型详解与思考在上两篇文章中讲到了CLIP模型的主要应用与一些思考，本文的BLIP模型对CLIP模型的一个增强版本，能够更好地处理复杂的视觉和语言结合的任务，推动了多模态学习的发展。我认为比较重要的不同主要体现在如下两个方面：

通过视触觉多模态学习实现机器人泛化操作这篇文章的主题是探讨如何通过融合视觉和触觉信息来提高强化学习的效率和泛化能力。作者提出了一种名为Masked Multimodal Learning（M3L）的新型学习策略。M3L的核心思想是在策略梯度更新和基于掩蔽自编码的表示学习阶段之间交替进行。

TechBeat人工智能社区

NeurIPS 2023 | 对比损失深度刨析！三星研究院提出全新连续性对比损失CMCL论文名称： CWCL: Cross-Modal Transfer with Continuously Weighted Contrastive Loss 论文链接： https://arxiv.org/abs/2309.14580

风終會離開

MFAN论文阅读笔记（待复现）论文标题：MFAN: Multi-modal Feature-enhanced Attention Networks for Rumor Detection 论文作者：Jiaqi Zheng, Xi Zhang, Sanchuan Guo, Quan Wang, Wenyu Zang, Yongdong Zhang 论文来源：IJCAI 2022 代码来源：Code

我是有底线的