符号主义资讯

CVPR2025多模态大一统：斯坦福x复旦提出符号主义建模生成式任务

共同第一作者包括：陈家棋，斯坦福大学访问学者，复旦大学硕士，研究方向为 LLM Agent和大一统模型；朱小烨，华南理工大学本科，研究方向为 LLM Agent、LLM 和强化学习；王越，康奈尔大学本科，研究方向为 LLM Agent、多模态语言模型。指导老师

原文发表于《科技导报》2025年第8期《人工智能学科体系的构建与探讨》人工智能作为引领未来的战略性技术，其学科体系的构建对推动理论创新与技术发展至关重要。《科技导报》邀请人工智能领域专家蔡自兴、蔡昱峰，系统梳理了人工智能学科体系的科学基础、技术要素与应用方向。

2018年以来，以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的预训练大模型持续取得突破，推动人工智能从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专用向通用转变，带来“全民AI”热潮。然而，人工智能的发展过程也跌宕起伏，在其发展历史过程中逐步形成具有较强解释力

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门融合计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学的前沿综合性学科。其核心目标是赋予机器类似人类的智力能力，实现识别、认知、分类和决策等功能，进而替代或辅助人类完成复杂任务。从技术演进看，AI

最近，一个视频在网上火了：两个AI，一个替酒店接电话，一个帮人订房间，它们对话后发现彼此都是AI助手，就改用人类无法听懂的语言对话，并顺利完成订单。这两个AI助手，就是具身智能的核心概念——智能体。

研究介绍了Sketch-of-Thought (思维草图，SoT)，这是一种用于大模型的新型Prompt提示框架，目标是提高推理效率。⭐️SoT通过轻量级路由器模型会动态选择最适合任务的范式。SoT框架的核心就在于受认知科学原理启发的三种范式(概念链、分块符号

AI 作为人类有史以来最具变革性的技术之一，正持续重塑着世界的面貌。谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊曾断言，AI 对人类发展的影响将远超火与电。那么，AI 在未来将如何演变？以下是一些值得关注的重要趋势。

本文题目中的“AI输出”是指人工智能生成的内容（AIGC）和AI生成的发明创造。本文认为应当用行为体（agent）来指称当今AI的载体、指称AI与法律交叉领域未来可能存在的法律主体，并研究AIGC的版权问题、AI生成的发明创造的专利问题、AIGC的合规问题。

人工智能的种子早在计算机诞生前就已萌芽。1943年，神经科学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨提出「人工神经元」模型，试图用数学模拟人脑的思考逻辑。1950年，「计算机科学之父」艾伦·图灵在论文《计算机器与智能》中抛出震撼性问题：「机器能思考吗？」并设计了著

陈永伟/文几天前，洛杉矶街头发生了一起车祸。一辆Waymo公司的Robotaxi无人出租车在经过一个十字路口时，突然遇到一位迎面驶来的“行人”。尽管Robotaxi紧急刹车，但由于惯性作用，仍以每小时4英里（约合6.4公里）的速度撞上了“行人”。

乔姆斯基认为，语言是思考的工具。要理解人类的心智，必须研究语言，语言和心智是密切相关，我们的主要观点是“压缩论”，人工智能可以表现为一种压缩的形式。