AI底层架构 on AI内参 https://www.neican.ai/tags/ai%E5%BA%95%E5%B1%82%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Recent content in AI底层架构 on AI内参 Hugo zh-cn Wed, 15 Jul 2026 10:10:08 +0800 摆脱像素的束缚：隐式世界模型如何成为通用人形机器人的“物理直觉” https://www.neican.ai/insights/article-20260715101008982-4/ Wed, 15 Jul 2026 10:10:08 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260715101008982-4/ 本文分析了Being-M0.7作为全球首个全身移动操作隐式世界动作模型的突破意义，探讨了其如何通过潜空间推理和多模态预训练解决人形机器人“数据稀缺”与“物理理解不足”的核心矛盾，并对其在具身智能产业的生态位演进与未来自进化路径给出了前瞻性判断。 后Transformer时代的推演：一场关于AI架构“地基”的信仰之争与工程突围 https://www.neican.ai/insights/transformerai-20260527101003923-2/ Wed, 27 May 2026 10:10:03 +0800 https://www.neican.ai/insights/transformerai-20260527101003923-2/ Transformer架构在长上下文与持续记忆方面的死穴已引发行业重构的激辩。本文分析了“Scaling Law工程惯性”与“新架构探索”之间的博弈，认为AI正在从单纯的规模化预训练向更高效、更具自主学习能力的架构范式演进。