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YC 2026 Startup 复盘:硬件、数据的都在挣钱,应用团队开始自己训模型了

YC 2026 Startup 复盘:硬件、数据的都在挣钱,应用团队开始自己训模型了

YC 2026 Startup 复盘:硬件、数据的都在挣钱,应用团队开始自己训模型了

今年,AI 创业到底往哪里走,变得比过去更难判断。 模型公司不断向应用层下探,一些 To C 产品刚找到的功能,可能下一次模型更新就会被直接覆盖。另一边,机器人、世界模型等概念又速升温,越来越多创业公

来自主题: AI资讯
8449 点击    2026-09-23 16:06
世界模型是上不了桌的另开一桌

世界模型是上不了桌的另开一桌

世界模型是上不了桌的另开一桌

时间到了2026年9月,我们基本可以宣布世界模型是一个垃圾概念。

来自主题: AI资讯
6800 点击    2026-09-22 14:43
“我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪:具身智能、世界模型、真正的泛化

“我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪:具身智能、世界模型、真正的泛化

“我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪:具身智能、世界模型、真正的泛化

本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发,途经 Johns Hopkins、CMU,再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后,2024 年初她选择回国,加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL):让机器人到一个新环境,通过一两次交互当场学会新任务,而且越学越快。

来自主题: AI资讯
9212 点击    2026-09-22 11:17
把「因果思维链」焊进世界模型,它凭什么登顶?

把「因果思维链」焊进世界模型,它凭什么登顶?

把「因果思维链」焊进世界模型,它凭什么登顶?

Aether AI 发布 16B 参数因果世界模型 CausalWM,引入因果思维链将光流、深度与三维几何组织成 Motion→Geometry→Future 推理路径显式推演物理变化,在 TriWorldBench 以 66.04 分登顶并在 PAI-Bench 等基准取得领先。

来自主题: AI技术研报
9281 点击    2026-09-20 15:12
去他*的「世界模型」

去他*的「世界模型」

去他*的「世界模型」

故事还要从很久很久以前说起。 二十年前,小学三年级的车昊轩,班上有一个让他印象很深的小朋友。学习很好,每天放学,都有家里人开车来接他。 车昊轩觉得,这个小朋友应该很幸福。 但有一天,他突然开

来自主题: AI资讯
7951 点击    2026-09-20 15:12
高德联合南大、清华、北大发布WorldRoamBench,定义交互式世界模型长时漫游评测新范式

高德联合南大、清华、北大发布WorldRoamBench,定义交互式世界模型长时漫游评测新范式

高德联合南大、清华、北大发布WorldRoamBench,定义交互式世界模型长时漫游评测新范式

随着 Genie 3 的发布,可交互世界模型真正走到台前:用户不再只是观看生成视频,而是可以输入动作实时改变一个持续演化的世界。世界模型开始从「生成一段视频」走向「模拟一个可交互世界」,但能走进去,不等于经得起探索。模型能否持续响应控制、维持视觉与空间一致、遵守物理规律并记住来路,仍缺少系统评测。

来自主题: AI技术研报
9506 点击    2026-09-16 10:35
实测5款国产世界模型,看清「生成世界」走到了哪一步

实测5款国产世界模型,看清「生成世界」走到了哪一步

实测5款国产世界模型,看清「生成世界」走到了哪一步

家人们,不知道你们有没有同感,世界模型这个词,最近半年出现的频率高得离谱,但好像身边很少有人用过。

来自主题: AI产品测评
9991 点击    2026-09-14 15:04
Yann LeCun 万字演讲:「预测像素」是伪命题,JEPA 也并非凭空而来 | ECCV 2026

Yann LeCun 万字演讲:「预测像素」是伪命题,JEPA 也并非凭空而来 | ECCV 2026

Yann LeCun 万字演讲:「预测像素」是伪命题,JEPA 也并非凭空而来 | ECCV 2026

图灵奖得主Yann LeCun在ECCV 2026发表Keynote演讲,论证"预测像素"是伪命题,阐述JEPA在抽象表征空间预测世界的机制,并建议研究者放弃生成式模型与大语言模型,转向联合嵌入架构与世界模型以实现人类水平智能。

来自主题: AI资讯
9476 点击    2026-09-14 09:52
2000+真实场景搬进仿真!一个导航模型零样本“通吃”四种机器人本体

2000+真实场景搬进仿真!一个导航模型零样本“通吃”四种机器人本体

2000+真实场景搬进仿真!一个导航模型零样本“通吃”四种机器人本体

过去一年,具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进,强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径,Sim2Real加速从仿真走向真机,全身控制能力也在快速突破。

来自主题: AI技术研报
8820 点击    2026-09-14 09:22