华人EDA大牛潘志刚官宣创业,要用AI重做芯片后端设计
华人EDA大牛潘志刚官宣创业,要用AI重做芯片后端设计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。
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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)
在今天上午结束的「AI 进入物理世界」京东分论坛上,其对外集中展示了这套布局。除了首次集体亮相的 JoyAI 全系列大模型矩阵,具身数据采集体系、JoyInside 智能硬件和京东云 AI 基础设施也一同亮相,它们连同全链路业务场景组成了京东的物理 AI 闭环。