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李飞飞老师的World Labs，补了块关键拼图。

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是时候讨论一下 AI 的 “第三极”—— 社会智能了。

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在真实工业环境中，数据并不是静止不变的。

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随着网络系统研究复杂度的提升，研究结果复现通常需要研究人员依据论文描述重新实现完整系统。

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一个Agent可以完整读过任务要求，亲手执行过失败命令，也能在十分钟前准确定位错误根因，但到了下一轮决策，它仍可能像第一次遇到问题一样重走旧路：再次写入已经确认不可写的目录，重新尝试已经被证伪的参数，或者修好局部测试后忘掉最初的验收条件。

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给图像生成模型一张人物参考图，它大概率能抓住身份特征。

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它把架构、训练和 Agent infra连接成了一套完整系统。

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JEPA世界模型的底层是Yann LeCun自2017年起持续倡导的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）。

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当机器人拥有多个摄像头，它看到的世界是否仍然保持一致？

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训练一个顶级文生图模型，到底需要多少钱？