最近，斯坦福大学教授李飞飞接受了硅谷著名投资人 Reid Hoffman 和 Aria Finger 的联合播客专访。在这场对话中，李飞飞主要探讨了以下主题： ImageNet 的灵感源于难以避开模型的过拟合问题，李飞飞意识到与其苦心改进模型，不如用数据驱动。
3D生成的“ChatGPT”时刻来了？
计算机辅助设计（CAD）已经成为许多行业设计、绘图和建模的标准方法。如今，几乎每一个制造出来的物体都是从参数化 CAD 建模开始的。
SceneX是一个创新的3D场景生成框架，能根据简单的文字描述快速创建高质量、逼真的虚拟场景，大幅提高构建虚拟世界的效率和灵活性。
在机器人空间泛化领域，原来也有一套Scaling Law！ 来自清华和新加坡国立大学的团队，发现了空间智能的泛化性规律。 在此基础上，他们提出了一套新颖的算法框架——ManiBox，让机器人能够在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置。
李飞飞、谢赛宁团队又有重磅发现了：多模态LLM能够记住和回忆空间，甚至内部已经形成了局部世界模型，表现了空间意识！李飞飞兴奋表示，在2025年，空间智能的界限很可能会再次突破。
我们生活在一个感官丰富的 3D 世界中，视觉信号围绕着我们，让我们能够感知、理解和与之互动。
2024年的李飞飞是斯坦福大学的计算机科学教授，是斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）的院长，也是AI创业公司World Labs的创始人。
近段时间，世界模型的相关研究成果正如雨后春笋版不断涌现，光是我们报道过的就已有南大周志华团队的世界模型 Whale、Yann LeCun 团队的世界模型研究、李飞飞 World Labs 的空间智能研究、谷歌的强大世界模型 Genie 2 以及刚刚开源的像是能模拟万物的生成式物理引擎 Genesis。
人类的沟通交流充满了多模态的信息。为了与他人进行有效沟通，我们既使用言语语言，也使用身体语言，比如手势、面部表情、身体姿势和情绪表达。
