近两年，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在自动驾驶领域可谓是大放异彩。凭借强大的推理能力和丰富的世界知识，它们让车辆不仅能“看到”路，还能“理解”场景。但说实话，现有的 VLM 方案一直有个挺让人头疼的短板：它们虽然聪明，却往往是个“空间感”极差的“路痴”。在面对多摄像头覆盖的复杂 3D 物理世界时，VLM 很难建立起精确的跨视图几何关联。

设置星标★关注，从此你的世界多点科学~在2025年12月《科学》（Science)杂志发表的《大语言模型时代的科学生产新范式》（Scientific production in the era of large language models）一文中 ...

这是一篇来自斯坦福大学、SambaNova Systems与UC Berkeley的联合研究，标题叫《Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models》，中文可以译作"智能体上下文工程：为自我进化的语言模型构建动态语境"。论文的核心主张只有一句话：与其修改模型的权重，不如让模型的"记忆 ...

在汽车电子、工业控制、智能设备等场景中，温度、压力、电压、速度这些物理世界的「模拟信号」，如何精准转化为CAN/CAN FD总线上可传输的「数字报文」？这是很多工程技术人员都会遇到的核心问题。本期答疑，我们结合虹科数采模块方案，从原理到实操一 ...