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#1 人工智能工程播客和时事通讯。今天的技术见解和新闻，您将在明天的工作中使用！房东：@swyx and @fanahova
在过去十年中，Pim将Medal打造成一个拥有1200万用户的游戏剪辑平台，积累了数十亿个精彩时刻，他拒绝了OpenAI提供的5亿美元报价，并从Khosla那里筹集了1.34亿美元的种子资金，以分拆出General Intuition，押注于基于人类最佳游戏表现训练的世界模型是继LLM之后的下一个前沿。
我们与Pim坐下来深入探讨了为什么Medal的剪辑是“模拟的情节记忆”，如何仅通过像素进行视觉感知的完全视觉代理能够像人类一样（有时甚至更好）进行游戏，如何从游戏转移到现实世界视频以及机器人技术，拥有专有数据的创始人在出售或授权给实验室之前应该知道什么，以及他对空间-时间基础模型的押注，这些模型将在任何人称之为AGI之前悄然驱动大多数现实世界的AI代理。
@PimDeWitte @swyx @gen_intuition
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"我认为你需要一个不同的学习范式。
人类的目标函数是理解世界并在生活中茁壮成长。你做到这一点的方法是观察数据，思考它，然后尝试在世界上做一些事情……然后更新你对世界的理解。"
贾斯廷描述了人类学习和模型学习之间复杂而明显的差异。
@jcjohnss
2025年11月26日
作为斯坦福大学的教授并建立了催生深度学习革命的ImageNet项目，李飞飞与她的前学生贾斯廷·约翰逊及一支精英团队联手创办了World Labs，将他们的职业生涯押注于空间智能，作为AI的下一个前沿。
我们与李飞飞和贾斯廷坐下来深入探讨了世界模型的“AlexNet时刻”是什么样子，为什么变换器实际上是设定模型而不是序列模型，高斯斑点、物理先验和新的硬件原语如何重新定义超越GPU的堆栈，前沿实验室时代学术界的角色变化，如何将AI扎根于物理现实可能永远改变机器人技术、医学和创意设计，以及他们对空间扎根的世界模型将是从今天的文本仅限LLM到能够在3D空间中实际生活和行动的代理的桥梁的赌注。
@drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA
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