Яо Маоцин: тренировка мировых моделей сталкивается с несоответствием данных и узким местом по масштабированию

robot
Генерация тезисов в процессе
Сообщение Mars Finance от 17 июля: генеральный директор Mifeng Technology Яо Маоцинь на WAIC 2026 заявил, что ключ к «мировым моделям» заключается в прогнозировании физического мира — «следующего состояния». Он признал, что нынешние исследования в основном остаются на уровне визуального генерирования, и выделил две основные проблемы: во‑первых, в интернет‑видео часто много контента, противоречащего физике, из‑за чего не хватает данных о контактных взаимодействиях, необходимых роботам; во‑вторых, масштабы данных значительно уступают данным больших моделей, а плотность информации о физическом мире низкая — для реализации сложных решений нужны «сотни миллионов часов» реальных данных на настоящих устройствах. Яо Маоцинь подчеркнул, что мировая модель должна обладать мультимодальным пониманием, освоением физических законов и способностью к причинно‑следственным рассуждениям. Говоря о внедрении, он считает, что в краткосрочной перспективе первыми прорывными станут сценарии с высокой частотой востребованности и контролируемой средой; распространение в открытых средах вроде домашних условий будет зависеть от того, сможет ли отрасль сформировать более сильную универсальную обобщаемость. (Широкоугольный взгляд)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закреплено