赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
当视频生成模型在视觉保真度上不断突破时，一个核心瓶颈正变得愈发清晰：模型是否真正理解了真实世界？能否推理出合理的演变过程？在具身智能、影视制作以及物理仿真等应用场景中，要求模型不仅要生成 “平滑的像素”，更要实现 “逻辑连贯的演化”。这种对物理规律与因果关系的建模能力，是当前基于大数据驱动的端到端生成模型面临的长期挑战。那么，我们能否将多模态大模型（MLLM）的推理能力，作为一种 “外脑” 注入到
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新智元报道近日，在MolmoSpaces排行榜中，灵初Psi-R2模型凭借其规模庞大的人类操作数据，成功超越了其他竞争对手。具身智能领域目前普遍面临着一个隐性问题：通过远程操控收集机器人的实际运行数据这条路似乎已经行不通了。究其原因，在于成本过高——采集一个小时的数据需要数百元，并且还需搭建专业的动作捕捉环境。速度也成了瓶颈，人类操作者盯着屏幕遥控机械臂，无法实时同步工厂内的生产节奏。因此，单靠远
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轻舟智航再度领跑市场：L2+技术突破百万辆，城市NOA功能普及至十万级车型
轻舟智航重新回归高端市场：L2+车型量产已突破百万大关，城市NOA功能也下放到十万级车型中。 在自动驾驶领域，到2026年，“收敛”一词被广泛认为是行业发展的关键词之一。 技术层面而言，多模态的大模型、数据驱动及强化学习等新兴方法展现出一种阶段性“终局”的特点：
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