搜索
在生成式 AI、视频生成和各种数字营销工具铺天盖地时，硅谷最有影响力的物理 AI（Physical AI）独角兽 Applied Intuition 抛出了一个极其犀利的观点：未来 25 年，真正能重塑物理世界的 AI 公司，其规模和影响力很可能会远超今天主导数字世界的科技巨头。
2026 年 2 月，潘志刚（David Z. Pan）向 DeepTech 透露，他正在将一套 AI 电路推理方法扩展到版图设计，但“细节暂不便公开”。5 个月后，这位德州大学奥斯汀分校教授宣布担任 DeepWeave 联合创始人兼 CTO。
过去十年，医疗AI经历了两次范式跃迁。
JEPA世界模型的底层是Yann LeCun自2017年起持续倡导的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）。
人类可以轻松想象一个还没做出的动作会带来什么：手一松，杯子会掉；往前一推，抽屉会合上。动作尚未发生，大脑已经预演了可能的结果。对机器人来说，具身世界模型（Embodied World Model）会根据当前观察和未来的动作，预测动作执行后的未来画面。
如果要让机械臂把咖啡机旁的杯子移到桌上，需要经历哪几个步骤？
逛过WAIC具身智能展区的人，多半有同一个疑问： 都2026年了，机器人干活，怎么还是慢吞吞的？
迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。
2026年10月1日，IROS 2026 Workshop——Physical World Models for Scaling Embodied AI将在美国匹兹堡举行。论文征集现已开放，8月10日截止；WorldArena 2.0 Challenge三大赛道已于7月10日开赛，总奖金$7500。
今天上午，一位在 Anthropic 工作的数学家 Levent Alpoge 发了一条推文。学术圈的反应很快。斯坦福的数论学家 Jared Duker Lichtman 转发并逐步拆解了这个反例，还顺手挖出了一段几乎像电影桥段的历史巧合（后面细说）