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LeCun的LeJEPA到底有没有构建出世界模型?他本人最新发表的论文,解答了这个问题。
同一个市场,同一个月成立的公司。
国内唯一基于 MRAM(磁性随机存储器)构建存内概率计算平台的技术团队。
2026 年初,国内具身智能赛道掀起了一波开源潮,越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作(VLA)模型、数据集与训练框架。与此同时,行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上,尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
7×24,AI也吃不消。
过去的大模型 scaling law 通常回答的是:当模型参数量、数据量和训练计算量增加后,loss 会如何下降。
「借助 CodeAgent,我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了,写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的,99% 是 Agent 写的 😂」。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时,我们能否看见用户没说出口的那一层?JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
有一个我们很少说出口的预设:AI 带来的恐慌是从下往上递减的。越底层越慌,越顶层越从容。应届生最危险,大厂高管有把握,基础模型公司的人?他们是在写未来,不是在应对它。