Après des années en tant que professeur à Stanford et la création d'ImageNet, le projet qui a catalysé la révolution de l'apprentissage profond, Fei-Fei Li a uni ses forces avec son ancien étudiant Justin Johnson et une équipe sélectionnée pour lancer World Labs, pariant leurs carrières sur l'intelligence spatiale comme la prochaine frontière de l'IA. Nous avons rencontré Fei-Fei et Justin pour explorer à quoi ressemble le "moment AlexNet" pour les modèles mondiaux, pourquoi les transformateurs sont en réalité des modèles de réglage plutôt que des modèles de séquence, comment les splats gaussiens, les priorités physiques et les nouvelles primitives matérielles pourraient redéfinir la pile au-delà des GPU, le rôle changeant de l'académie à une époque de laboratoires de pointe, comment ancrer l'IA dans la réalité physique pourrait changer la robotique, la médecine et le design créatif pour toujours, et leur pari que les modèles mondiaux ancrés spatialement seront le pont entre les LLMs uniquement textuels d'aujourd'hui et des agents qui vivent et agissent réellement dans l'espace 3D. @drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA