AI如何从被动接收转向主动交互：生成性认知新解
你是否曾思考过，人类究竟是如何‘看见’这个世界的？在传统视角下，眼睛如同相机，负责捕捉外部景象并传输给大脑，随后大脑像计算机般处理图像，最终指挥肢体行动。感知作为输入，思考承担处理，行动负责输出——三者界限清晰，步骤分明。然而，由Banafsheh Rafiee与Richard S. Sutton（强化学习奠基人之一）共同撰写的一篇新论文，提出了一种颠覆性的见解：感知并非被动的‘接收’，而是主动的‘参与’。他们主张将名为‘生成性认知’（Enactive Cognition）的哲学理念引入人工智能领域，使A
美以伊冲突：首个人工智能战场的自主性危机
西亚这片土地上的战火，见证了人工智能与无人机等自主系统在军事杀伤链中史无前例的广泛应用。2026 年 2 月末至 3 月初，波斯湾海域爆发了由美国与以色列联合发起的高强度敌对行动，双方分别将其命名为“史诗怒火行动”或“怒吼雄狮行动”，这标志着武装冲突历史迎来了一个分水岭。此次军事行动旨在对伊朗的核设施、指挥中枢及高层领导人实施“斩首”打击，导致动能与网络空间的对抗迅速白热化。更为关键的是，该事件成为了所谓首场全面“人工智能战争”的引爆点 [2]。这一称呼绝非单纯的修辞修饰。由人工智能驱动的资产作为决策支持
AI 执行纪元：重塑职场与工作范式
高德纳研判，至 2028 年，三成以上的企业软件将内嵌智能自主 AI 技术，业内专家指出，AI 是印度发展的关键契机，有望驱动就业增长长久以来，关于企业 AI 的探讨多聚焦于其辅助职能。该技术最初被视为提升员工文案创作、资料查询及数据分析效能的利器，旨在辅助人类做出更优决策。这虽是显著进步，却未撼动工作的底层架构。在多数企业内，财务、人力、采购、客服及合规等重复性事务，仍由人力承担。软件仅提供流程导航，实质操作仍需员工亲力亲为。当下我们正步入崭新阶段，AI 不再 merely 旁助工作流程，更获授权在流程
大模型热潮退去后，理性审视AI的天花板与演进路径
也就是说，现阶段的大模型虽然尚未触及"智能的理论极限"，但已经在逼近"纯文本预测范式"的阶段性瓶颈。它目前究竟能把事情做到什么程度？比如：当前这套技术路线（大规模预训练 + Transformer + 对齐 + 工具调用）的极限在哪里。这才是真正关键的问题。因为一个模型能否继续提升，不只是"堆更多资源"，还要看这条路是否接近收益递减。机器智能理论上能达到什么高度。这个上限目前无人知晓，因为我们连"人类智能的可计算边界"都没有完全弄清楚。所以更务实的讨论应该是：当前大模型已经展现出强大的：但它的瓶颈主要卡在
AI演进新纪元：从辅助工具到自主系统
AI领域正经历深刻变革，以下是一些关键要点。简要概括：2023年：2024年：2025至2026年：换句话说：行业焦点已从：“AI协助你”转向：“AI独立完成”------------------------------------------------------------------------今年最有可能的突破将出现在长周期任务领域。我们正进入一个新时代：大型语言模型（LLM）通过与智能体（Agent）环境互动，学习如何执行长期且复杂的任务。这可能是LLM的真正价值所在。以网络安全为例：设想一个
AI与数字自动化引领交通变革（一）
人工智能（AI）、数字化以及更高级的自动化技术（其中包括自主系统）正在重塑公共部门与交通机构的运作方式，并进一步影响其核心职责：提供更安全、更可靠、更高效的交通服务。这些技术的迅猛进展为实现上述目标打开了新的路径，同时也在重塑公众对交通系统的期待。与此同时，它们也在改变公共机构与私营部门之间的协作模式。私营部门正加大投入，用以推动技术快速成熟并扩展其能力边界。尽管变革的推进速度以及对交通的具体功能会产生多大影响目前仍难以预判，但未来数十年内，交通运输领域的专业人员与决策者都将面临一项重要任务：充分运用这三
人工智能系统保障框架
美国国防部（DOD）希望加快人工智能能力在各类国防场景中的研发与落地，以保持战略优势。不过，人工智能算法那些让其更强大的共性特征——例如学习能力、海量数据吸收和复杂问题求解——也带来了新的技术、安全与伦理难题。由于开发、测试、保证、流程和需求等方面仍存在不确定性，这些问题可能影响其推广。要让人工智能真正产生预期价值，建立可信保证至关重要。本文提出一种基于声明的风险管理与人工智能系统保证框架，用以协调快速部署、顺利采纳与严格评估之间的矛盾需求。该框架适用于所有采办路径，能够为人工智能使能系统（AIES）在整
2026汉诺威工博会：物理AI引领工业新纪元
在2026年汉诺威工业博览会的展馆里，有一个再熟悉不过的画面：机器手臂从凌乱的物料箱中拾取零件，快速定位、调整轨迹，然后精准放置到下一道工序。类似的演示，几乎每届工业展会都能见到；但今年，这一场景的“内涵”发生了转变。变化不在动作本身，而在动作背后的“决策机制”。过去，这些操作依赖事先设定的程序路径；而现在，越来越多的设备开始在现场自主判断、动态调整，并直接执行任务。换句话说，机器不再只是“按指令行动”，而是在流程中“理解并参与”。这正是为什么，“物理AI”（Physical AI）成为本届汉诺威工博会的
美五角大楼天价国防预算：750亿美元打造无人机作战优势
华盛顿方面于4月21日披露了2027财年总额达1.5万亿美元的国防预算请求，这是二战以来美国国防开支同比增幅最为显著的一次。在这份创纪录的预算案中，无人机系统获得了史无前例的大规模投资，旨在确立美军在未来战场的绝对空中优势。据相关人士透露，该预算首次设立了名为"总统优先事项"的专项类别，涵盖金穹顶导弹防御、无人机作战优势、人工智能及国防工业基础四大领域。在无人机领域，五角大楼官员表示这是美国历史上对无人作战及反制无人机技术的最大规模投入，总计申请金额高达750亿美元。这笔巨额资金主要由两部分构成：一是高达
收藏!百份AI军事智能防务研究报告汇总
精选!【DARPA终身学习机器（L2M）】《自主系统中用于感知和行动的终身学习》美空军、宾大2022最新234页技术报告《多智能体交互的深度强化学习》爱丁堡大学10余位作者2022最新论文《以无人机为核心的海军力量投射新纪元》最新报告欧洲、威慑与远程打击能力精选!全面了解美陆军AI布局 |《人工智能的战场应用》130页报告人机协同：《基于强化学习的有人-无人飞机编队任务规划： 敌方防空压制（SEAD）任务》最新论文《综述：多智能体系统（MAS）中的任务分配技术》美国空军项目支持精选!《人工智能在武器系统中
人工智能系统的隐形故障：运行正常却产生错误结果的监控盲区
Varun Raj在分布式人工智能平台的后期测试阶段，工程师们时常会遇到一种令人费解的现象：所有监控仪表盘都显示“正常”，但用户却反馈系统的决策正在逐步出现偏差。工程师们接受过识别典型故障的培训：服务宕机、传感器停止响应、约束违规触发停机。系统发生故障时会产生警报。但如今越来越多的软件故障表现与此截然不同。系统仍在运行，日志记录看似正常，监控仪表盘也保持绿色状态。然而，系统的行为却悄然偏离了其设计初衷。随着自主性在软件系统中的普及，这种模式愈发常见。静默故障正成为自主系统面临的核心工程挑战之一，因为正确性
AI主导的现代战争：美军开启智能作战新时代
人力需求降至十分之一20264-12026年2月下旬，美国与以色列针对伊朗启动联合军事行动，行动代号分别为“磅礴怒火（Epic Fury）”与“狮之咆哮（Shaagat Ha'Ari）”。这也是美国自2003年入侵伊拉克以来，规模最大的一场军事作战。目前美军中央司令部打击了超11000个目标，伊朗则发射500余枚弹道导弹、出动2000架无人机予以反击。伊朗最高领袖哈梅内伊在首轮打击中身亡。不过，这场冲突的历史意义，绝非冰冷数字所能概括，它是人工智能（AI）、自主系统、商用科技首次从配角成为战争主角
美AI防务企业并购增强军用仿真能力
美国盾牌人工智能公司宣布收购加利福尼亚州的埃切隆技术公司，以扩展其自主系统产品线。埃切隆技术公司致力于研发高保真模拟与合成环境技术，其产品用于美军及盟国军队的作战训练、空中系统性能评估，并应用于美国国防部的联合仿真环境。盾牌人工智能公司表示，此次收购将利用成熟的模拟仿真技术，加快其旗舰产品蜂群思维AI自主软件的研发进程。该自主软件自推出后，已实现20多个平台的自主飞行控制，包括战斗机、各类无人机及地面机器人，并被美国空军选为协同作战飞机的核心自主系统，目前正在进行飞行测试。交易完成后，埃切隆技术公司将在盾