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自动驾驶技术的快速发展对感知系统提出了极高要求。在复杂道路场景中，单模态传感器存在先天缺陷：摄像头易受光照干扰，激光雷达在雨雾天气性能下降，毫米波雷达的空间分辨率有限。行业领先企业近三年的测试数据显示，单纯依赖视觉的感知系统在极端天气下的误检率高达32%，而融合多模态数据的系统可将误检率控制在5%以

在自然语言处理领域，BERT的横空出世开启了自监督学习的黄金时代。但当模型参数量突破千亿级别后，单纯依靠更大规模的预训练数据与更深层的网络架构已显现边际效益递减的困境。本文从算法架构、训练范式、数据利用三个维度，深入剖析推动自监督学习突破现有瓶颈的关键技术路径。一、动态掩码机制的进化之路 ...

在机器人技术发展历程中，突破物理世界的认知与行动鸿沟始终是核心挑战。某国际实验室近期发布的RT-2系统，通过将视觉-语言模型的泛化能力与机器人运动控制深度融合，实现了从"感知智能"到"具身智能"的跨越式进化。这项突破不仅重新定义了机器人的学习范式，更在工业自动化、家庭服务、特种作业等领域开辟了全新可

在具身智能领域实现跨模态任务协同始终面临三大技术壁垒：异质数据表征对齐困难、动态环境建模复杂度高、实时决策系统延迟不可控。2023年公布的PaLM-E技术方案通过架构级创新突破这些限制，其核心在于构建了可扩展的神经符号系统（Neural-Symbolic...