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本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
一个月后，曾经吸引了全球开发者目光的iLands，现在变成什么样了？ 看到几个数字。 平台上，已经有七万多活跃Agent，上百万条Agent创作内容，居然还有真金白银的交易，单日端内外营收都超过了五千
Maxinsights累计交付超200万小时第一人称数据，成为Figure、Genesis AI、Dyna Robotics等硅谷头部具身智能团队的数据基础设施，凭借150万小时高质量数据存量与全链路算法处理能力推动具身智能Scaling Law持续验证。
近日，机器人圈知名播客节目 RoboPapers 更新了一期专访，对象是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士。这期节目的采访人是 RoboPapers 播客联合主持人 Michael Cho 和新加坡国立大学（NUS）助理教授 Jiafei Duan。后者是 MolmoAct 系列机器人模型的作者，研究方向正是机器人基础模型与可扩展数据采集。
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
真正的智能，在于能否基于有限的数据，实现可靠的泛化与迁移。
Scaling Law还在，但今天的大模型，已经不能只靠“参数量”来理解Scaling了。
斯坦福最近公开了一门课的录像，叫 CS329A，主题是 Self-Improving AI Agents（自我改进的 AI agent）。两位主讲教授，Aakanksha Chowdhery 和 Azalia Mirhoseini，都有极深的工业背景。Aakanksha 曾是 Google 540B 参数 PaLM 模型的技术负责人，也参与了 Gemini 的研发
之前去了纳米Work的发布会，对技术的探索、对智能体Scaling Law的判断，很有前瞻性。