福特终止LG 9.6万亿韩元电池供应协议，电动汽车业务收缩

这项由高通AI研究院主导的突破性研究，于2026年3月以预印本论文形式发布。它直指一个长期困扰AI发展的核心痛点：当我们试图让AI模仿人类“逐步思考”时，它们往往会陷入一种低效的“话痨”模式，产生大量冗余、重复的文本，既拖慢了响应速度，也浪费了宝贵的计算资源。 不妨做个类比：你向一位聪明的学生请教数

你是否曾向AI助手发出过“描述桌子右边有什么”或“找找沙发后面的东西”这样的指令，却得到了令人困惑的回应？这背后的核心原因在于，当前主流的多模态大模型虽然具备出色的物体识别能力，却普遍缺乏对三维空间的真实“感知”。它们如同仅通过二维照片认识世界，难以准确判断物体的相对方位、深度距离以及复杂的遮挡关系

近日，国内领先的GPU企业摩尔线程与前沿AI公司光轮智能正式宣布达成深度战略合作。双方的核心目标，是共同构建一套高置信度、可规模化的仿真数据合成解决方案。此举被业界广泛解读为，旨在为具身智能（Embodied AI）的长期演进与发展，筑牢一项自主可控的关键性数字基础设施。 具身智能，简而言之，是赋予

这项由IBM Research主导的研究，于2026年3月正式发布于arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2603 15118v1）。研究团队构建了一个名为VAREX的全新评估基准，其核心目标在于系统性地评测各类AI模型在理解与提取政府表格信息上的真实性能。 我们可以将AI模型想象成一位新入职

德克萨斯农工大学的研究团队近期取得了一项突破性进展，揭示了当前AI视频生成技术中一个普遍存在却长期被忽略的核心缺陷。你是否也曾感到AI生成的视频“总有些别扭”？比如蜂鸟振翅显得过于缓慢，或者人物动作的节奏如同水下镜头般迟滞——你的直觉没错，问题的根源恰恰在于AI对“时间”的感知完全失准。 研究人员将