姚卯青: El entrenamiento de modelos del mundo enfrenta desajustes de datos y un cuello de botella de escala

robot
Generación de resúmenes en curso
Noticia de Marte Finance 17 de julio: el CEO de Mi Bee Technology, Yao Mouqing, afirmó en WAIC 2026 que el núcleo de los world models consiste en predecir el “estado siguiente” del mundo físico. Admitió que la investigación actual en gran medida se queda en la generación de imágenes/visión, con dos grandes puntos débiles: primero, que muchos videos en internet incluyen contenido anti-físico y faltan datos de interacción por contacto necesarios para robots; segundo, que la escala de datos es muy inferior a la de los grandes modelos y que la densidad de información del mundo físico es baja, por lo que para lograr razonamientos de alto nivel se requieren datos reales de tipo “cientos de millones de horas” de pruebas en máquinas. Yao Mouqing subrayó que los world models deben contar con capacidades de comprensión multimodal, dominio de las leyes físicas y razonamiento causal. Al hablar de su implementación, consideró que a corto plazo se romperán primero los escenarios con alta frecuencia de demanda inmediata y con entornos controlables; la adopción en entornos abiertos como el hogar dependerá de que la industria construya una capacidad de generalización universal más potente. (Observación panorámica)
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