admin AI如何在《黑神话》中超越人类？纯大模型方案能否实现？
AI如何革新鞋履设计？哪家平台能提供理想解决方案？
最近有消息说，阿里巴巴团队研发的VARP智能体框架，在《黑神话·悟空》游戏中表现抢眼。这个系统不需要强化学习，直接用大模型处理游戏画面，生成Python代码控制角色动作。测试显示，AI在90%的简单和中等难度战斗中表现优于人类玩家。研究团队收集了键鼠操作和游戏截图的人类数据，构建了动作规划系统和引导轨迹系统。在精英怪牯护院的战斗中，AI胜率特别高。不过像幽魂这种新手玩家头疼的敌人，AI还是有点吃力。这项技术不仅展示了AI在游戏领域的潜力，也预示着未来在更多领域应用的可能性。
最近OpenAI推出的o1模型引发关注，这个系统不需要专门训练就能处理复杂任务。比如数学竞赛和博士级科学问答，AI都能应对。研发团队透露，灵感部分来自AlphaGo，结合了强化学习和监督学习两种方法。核心成员包括Jakub Pachocki、Łukasz Kaiser和Ilya Sutskever，他们分享了研发过程中的挑战。o1通过生成连贯的思维链，显著提升了推理能力。虽然o1 Mini在知识面有限，但推理能力表现突出。OpenAI对算法进步和大规模系统构建同样重视，这在o1的成功中起到了关键作用。
最近有研究显示，GPT-4能帮助其他大模型提升数学能力。蒙特利尔大学等机构发现，通过GPT-4的辅助，其他LLM在数学问题解决上的性能提升了11.6%。这个方法叫”元认知”，就是让GPT-4识别数学问题需要的技能，引导其他模型更高效解题。研究团队用自动化技能发现过程，把数学问题分类，再用这些分类提升模型能力。这不仅展示了LLM在数学领域的潜力，也为AI群体智能协作提供了新思路。
DeepMind最新推出的AligNet框架，让AI更接近人类思考方式。这个系统通过层次化视觉概念对齐人类感知，缩小AI与人类的差异。研究者用模拟人类判断训练教师模型，把类人结构迁移到视觉基础模型中，提升多项任务表现。AligNet用仿射变换对齐神经网络与人类的语义判断差异，通过聚类生成大量语义相似性三元组，把这种类人结构信息迁移到预训练模型中。实验显示，AligNet显著提升了模型与人类行为的一致性，让AI更接近人类的语义层次结构。
上海交大和伯克利团队研发的DVLO网络，让多模态数据融合更高效。这个系统基于深度聚类方法，把图像和点云数据融合。通过双向结构对齐策略，实现局部到全局的信息整合，大幅提升视觉/激光雷达里程计性能。研究者设计了局部到全局的融合策略，既保留细粒度信息，又促进全局交互。在KITTI数据集测试中，DVLO在多数序列上超越现有方法，达到新高度。这个融合策略也成功应用在场景流估计等任务中，显示了其广泛适用性。
最近有案例显示，AI技术正在改变运动员训练方式。腾讯研发的AI系统能实时监测运动员体能，提供个性化训练方案。这个系统结合了运动科学和机器学习，能精准分析动作轨迹、心率和肌肉负荷。教练可以通过数据调整训练强度，避免运动损伤。这种智能检测方式让训练更科学，也提高了运动表现。AI在体育领域的应用，正在为传统训练方式带来革新。
