LeCun怒揭机器人最大骗局，坦白Llama与我无瓜！
LeCun怒揭机器人最大骗局，坦白Llama与我无瓜！一场公开演讲，LeCun毫不留情揭穿真相：所谓的机器人行业，离真正的智能还远着呢！这番话像一枚深水炸弹，瞬间引爆了战火，特斯拉、Figure高管纷纷在线回怼。
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8042 点击 2025-10-26 14:32
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一场公开演讲，LeCun毫不留情揭穿真相：所谓的机器人行业，离真正的智能还远着呢！这番话像一枚深水炸弹，瞬间引爆了战火，特斯拉、Figure高管纷纷在线回怼。
刚刚从Meta一线获悉，田渊栋前脚刚发了推文说自己被裁，后脚就被解除了公司内部各种权限——嘿，亚历山大王的刀，就是这么快。这也是这次裁员中最具争议的地方，“在Meta工作已超过十年的田渊栋和他的组员，整组被一锅端了”，这是为什么？
美国 AI 圈开始出现“担心中国开源断供”的苗头了吗？10 月 20 日，在专注于开源模型讨论、拥有 55 万成员的 Reddit 分论坛“r/LocalLLaMA”上，一位网友发布了一则“当中国公司停止提供开源模型时会发生什么？”的提问，并表达了假如中国模型逐渐闭源或开始收费该怎么办的担忧。
在三维重建、NeRF 训练、视频生成等任务中，相机参数是不可或缺的先验信息。传统的 SfM/SLAM 方法（如 COLMAP）在静态场景下表现优异，但在存在人车运动、物体遮挡的动态场景中往往力不从心，并且依赖额外的运动掩码、深度或点云信息，使用门槛较高，而且效率低下。
几周前，我们发布了 jina-embeddings-v4 模型的 GGUF 版本，大幅降低了显存占用，提升了运行效率。不过，受限于 llama.cpp 上游版本的运行时，当时的 GGUF 模型只能当作文本向量模型使用而无法支持多模态向量的输出。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
Lambda 收入可观，英伟达主导地位稳固，大家都有美好未来 据 The Information 最新消息称，英伟达已经与小型云服务提供商 Lambda 达成一笔总额高达 15 亿美元的合作协议，内容是前者将租赁后者搭载英伟达自研 AI 芯片的 GPU 服务器。
清华大学最新提出的建筑专业知识驱动的平面图自动生成方案FloorPlan-LLaMa，解决传统模型「指标优秀但实际不可用」 痛点，让AI生成贴合建筑师设计偏好的可行方案。
从Llama 4「作弊刷分」丑闻，到143亿美元收购Scale AI，扎克伯格疯狂挖角，却换来团队内讧；上亿美元年薪，没能留住顶尖人才。Meta的超级智能实验室（MSL），到底是未来引擎，还是人心崩盘的深坑？
Meta在半年内第四次重组AI部门，将超级智能实验室拆分为四个团队，全面押注「超级智能」。新成立的TBD Lab由Alexandr Wang领衔，或放弃Llama 4并转向闭源模型，Meta开源旗帜动摇。Meta内部人心浮动，几家欢喜几家愁。