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今年AI領域的幾個進展確實值得好好看看。強化學習讓機器人在實際運用中表現得更穩定可靠,這不僅是數據上的提升,而是系統在真實環境裡的自適應能力在升級。多模態傳感器的加入更有意思——不僅是視覺和聲音,觸覺信息被納入進來,讓AI對物理世界的理解維度直接拓寬了。
更深層的變化在於認知架構。System 1和System 2開始能夠真正協作,處理更長鏈條的任務編排,這意味著複雜推理和快速反應不再是非此即彼的選擇。同時,記憶機制的改進在試圖突破一個老問題——記憶的物理限制。
關鍵在於,這些曾經只活在研究論文裡的理論,如今正在演變成能真正部署、能自我修復的實際系統。這種從概念到產品的轉化,才是推動行業向前的根本動力。基於這些進展,對2026年的預期自然也會不同。
查看原文更深層的變化在於認知架構。System 1和System 2開始能夠真正協作,處理更長鏈條的任務編排,這意味著複雜推理和快速反應不再是非此即彼的選擇。同時,記憶機制的改進在試圖突破一個老問題——記憶的物理限制。
關鍵在於,這些曾經只活在研究論文裡的理論,如今正在演變成能真正部署、能自我修復的實際系統。這種從概念到產品的轉化,才是推動行業向前的根本動力。基於這些進展,對2026年的預期自然也會不同。