“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？看似轻描淡写，实则力透纸背。
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8381 点击 2025-11-20 10:06
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看似轻描淡写，实则力透纸背。
下面这个，来自《人类的认知协议》的最后一个章节，写于一年前
何恺明又一次返璞归真。
AI内容就像是快餐，可以快速填饱肚子；而人类创作更像是私房菜，可能有瑕疵，但更有味道。现在的问题是，我们是否愿意为了效率而放弃味道？
上个月 OpenAI 在发布 Sora 2 的同时将其作为独立应用发布，产品一经上线便登顶苹果应用商店榜首的现象级产品。本篇内容是对 Sora 2 的三位核心负责人的访谈：研发负责人 Bill Peebles、产品负责人 Rohan Sahai 以及工程与产品负责人 Thomas Dimson，Dimson 还参与过 Instagram 产品的搭建。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
近来，世界模型（World Model）很火。多个 AI 实验室纷纷展示出令人惊艳的 Demo：仅凭一张图片甚至一段文字，就能生成一个可交互、可探索的 3D 世界。这些演示当然很是炫酷，它们展现了 AI 强大的生成能力。
刚刚，一家AI公司的融资引发了圈内热议。
在腾讯四年，朱庆旭曾将多种训练数据喂给具身模型，最终他得出结论：“基于遥操作数据训练的主流方案，有着原理性缺陷。”
大家都知道，图像生成和去噪扩散模型是密不可分的。高质量的图像生成都通过扩散模型实现。