具身智能与视觉：机器人如何“看懂”世界？

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具身智能与视觉：机器人如何“看懂”世界？

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具身智能与视觉：机器人如何“看懂”世界？

具身智能与视觉：机器人如何“看懂”世界？​ 人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在科技飞速发展的当下，具身智能成为了人工智能领域中一颗璀璨的新星，吸引着无数科研人员与科技爱好者的目光。具身智能，简单来说，就是让智能体（如机器人）基于自身的物理身体与所处环境进行交互，从而实现感知、理解、决策与行动的智能化过程。而在这一过程中，视觉扮演着举足轻重的角色，宛如为机器人打开了一扇通往世界的窗户，使其能够获取大量关键信息，进而做出合理的行为决策。那么，机器人究竟是如何借助视觉来 “看懂” 世界的呢？这背后蕴含着怎样复杂而精妙的技术原理与实现机制？本文将深入探讨具身智能与视觉之间千丝万缕的联系，为大家揭开机器人视觉的神秘面纱。
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前言

    计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科

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论文信息 论文标题： Scalable Defense against In-the-wild Jailbreaking Attacks with Safety Context Retrieval - ICML 2025 论文作者： Taiye Chen , Zeming Wei , Ang Li , Yisen Wang - PKU 论文链接：http://arxiv.org/abs/2505.15753 关键词： LLM Safety, Jailbreaking, RAG 研究背景 尽管大语言模型（LLMs）经过了人类反馈强化学习（RLHF）等安全对齐技术处理，但仍易受到“越狱攻击”（Jailbreaking Attacks）的威胁，即通过精心设计的提示词诱导模型产生有害输出。

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