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原理
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用通俗的话讲清 AI 怎么工作：从人工神经元到 Transformer、预训练和推理模型。
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自动驾驶自动驾驶是由计算机系统而非人来操作道路车辆。它的六级自动化量表、两条主要技术路线，以及从1980年代起延续至今的一系列研究车辆，构成了今天讨论这一领域的框架。模仿学习模仿学习通过从专家示范中做监督学习来训练智能体完成任务，而不是靠反复试错。最基本的形式是行为克隆，最主要的弱点是分布偏移。视觉-语言-动作模型 VLA视觉-语言-动作模型（VLA）是一种机器人策略：输入摄像头图像和一句语言指令，直接输出动作，通常由预训练的视觉-语言模型改造而来。仿真到现实迁移仿真到现实迁移指先在仿真中训练机器人策略，再迁移到真实机器人，用合成数据补充昂贵的人工演示数据。强化学习强化学习是机器学习与最优控制的一个分支：智能体在动态环境中通过试错，学习怎样的动作能让奖励信号最大化。世界模型世界模型是学习环境内部表示、并预测环境随动作如何变化的机器学习系统。在强化学习中，它相当于从经验中学出的模拟器，让智能体不必在真实环境里反复试错就能规划行动。具身智能（Embodied AI）具身智能（Embodied AI）指通过与环境的互动来学习的智能体，而不只依赖从互联网上收集的图像、视频或文本数据集；模拟器则是训练和评测这类智能体的虚拟试验台。视觉里程计视觉里程计让巡视器通过跟踪行驶前后相机图像中的地形特征，测出自己实际移动了多远，而不是只靠数车轮转数。NASA 的火星探测车首次实际演示了这项技术。