“去年，投资人更倾向通用的具身智能叙事，比如偏好‘既能搬箱子、又能收拾桌子、还能叠衣服’的机器人。但现在则更看重能不能先扎进垂类场景，并且让客户愿意复购。这关系到商业化能力，也关系到能不能用数据飞轮突破真机数据不足的瓶颈。”刘年丰对《智能涌现》介绍。
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为什么需要非线性？ 想象一下，如果网络里每一层都是线性的（比如 y=Wx+b），无论堆叠多少层，最终网络都只是一条线性映射。深度堆叠就没有意义了，网络的表达能力非常有限。