Karpathy可能给出了美国AI圈最保守的估计：「AGI还需等待10年。」相比于预测本身，美国AI自媒体节目「TBPN」主持人John Coogan更关心的是，当所有人都开始相信这个时间点，会带来怎样的影响。
在三维视觉领域，3D Gaussian Splatting (3DGS) 是近年来大热的三维场景建模方法。它通过成千上万的高斯球在空间中“泼洒”，拼合成一个高质量的三维世界，就像是把一片空白的舞台，用彩色的光斑和粒子逐渐铺满，最后呈现出一幅立体的画卷。
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”，在很多任务上，这确实有效。
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。
机器人觉醒：控制范式退场，认知时代降临
2020年，当Grant Lee决定从微软的高级产品经理岗位上抽身而出时，他心中有一个巨大的“冲突”：他服务过的企业用户，每年要花费数百万小时在PowerPoint上进行重复的、毫无美感可言的排版工作。这些沉重且效率低下的工具，似乎成为了现代办公中不可撼动的“数字官僚主义”。Lee相信，这种低效的、基于静态幻灯片的演示方式，在即将到来的AI时代将彻底终结。他需要一把“剃刀”，来切断这种低效的循环。
通用人工智能的终极瓶颈不是算法、算力和数据的“三驾马车”，而在思想史。
北京大学，银河通用，阿德莱德大学，浙江大学等机构合作，探究如何构建具身导航的基座模型（Embodied Navigation Foundation Model）提出了NavFoM，一个跨任务和跨载体的导航大模型。实现具身导航从“专用”到“通用”的技术跃进
Cal AI联合创始人Zach Yadegari自7岁起学习编程，16岁卖出自己首个应用赚得近10万美元，并与另外一名高中生联合创办了一家年营收达3000万美元的AI应用公司。在被常春藤盟校拒绝后，Yadegari选择进入迈阿密大学。Yadegari认为AI时代会出现更多年轻的创业者，他给出的最重要的一条创业建议就是：立刻行动。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
