月度归档： 2025 年 4 月

在机器人技术发展的"深水区"，常识推理始终是制约智能突破的核心瓶颈。传统神经网络虽擅长模式识别，却难以建立可解释的推理链条；符号系统虽精于逻辑演绎，却受限于知识表示的刚性框架。Google研究院最新披露的RT-2系统，通过创新的神经符号架构设计，在机器人通用推理领域实现了质的飞跃。该系统的突破性价值

在数字经济时代，金融风控系统每天需要处理超过2亿条交易数据，但传统集中式建模方式正面临两大"紧箍咒"：一方面，监管机构对数据隐私保护的要求持续升级，《数据安全法》实施后某头部金融机构因数据泄露被重罚3.2亿元；另一方面，分散在银行、支付机构、电商平台的多维数据形成孤岛，导致传统风控模型AUC值平均下

在生成式AI席卷全球的浪潮中，视频生成模型正在引发影视工业的深度震荡。以Sora为代表的新型算法架构，展示了从文字描述直接生成高保真视频的惊人能力，但这场看似颠覆性的技术革命背后，正面临着难以逾越的商业化鸿沟。本文将从技术底层逻辑出发，揭示视频生成模型在影视工业化场景中遭遇的核心困境，并给出具备工程

在智能设备爆炸式增长的今天，传统神经网络遭遇了前所未有的能耗瓶颈。据统计，典型图像识别任务在传统架构下的能耗达到3-5瓦时，而人脑完成相同任务仅需20瓦秒。这种万倍能效差距将研究目光引向生物神经系统，催生出脉冲神经网络（SNN）这一颠覆性技术。本文将从生物神经元工作机制出发，深入解析脉冲神经网络在边