AI的下一个十年，是构建空间智能的机器。李飞飞最新硬核长文，揭秘了空间智能「世界模型」核心框架和三大核心支柱。但「空间智能」究竟是什么？为何如此重要？该如何构建它？又该如何应用它？今天，李飞飞撰万字长文分享了自己关于构建和使用「世界模型」以解锁空间智能的思考。
太密了。
在AI技术飞速发展的当下，「驻场交付工程师」（FDE）正成为连接实验室与市场的关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察，深入客户现场，将抽象模型转化为可落地的解决方案。OpenAI、Anthropic、Cohere等公司纷纷扩充FDE团队，这个趋势也开始在国内蔓延，以打通AI落地的「最后一公里」。
本文基于研究者的系统性综述，围绕“AI Scientist（AI科学家）”这一新的概念展开，核心线索是研究者的六阶段方法论与三阶段演进轨迹；您如果正搭建一个可验证、可协作、可扩展的研究自动化体系，这篇综述更像一张总路线图而非空洞口号，有不少思路可以借鉴。
Sasha Rush 在分享开头就提到，Cursor Composer 在他们的内部 benchmark 上的表现几乎与最好的 Frontier 模型（前沿模型）持平，并且优于去年夏天发布的所有模型。它的表现明显好于最好的开源模型，以及那些被标榜为"快速"的模型。
面对“AI是否陷入泡沫”的热议，美国知名对冲基金Coatue深度研究了过去400年间30余次典型泡沫案例，从中提炼出共性特征，并据此发布了年度AI重磅报告。Coatue将这一框架应用于当前AI领域，得出的结论是:AI正处于早期“替代/普及”阶段，远未到达泡沫顶点。
最近看到了一篇文章，这个作者干了一个非常有趣的事。
当AI不再对着文字死记硬背，而是学会在视频里对人类世界进行超感知，这套全新范式会不会撬开AGI的大门？
近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
“我们希望推动一个开源的体系，从科学研究到工业研发，再到人类命运共同体。”
