Na jaren als professor aan Stanford en het bouwen van ImageNet, het project dat de diepgaande leerrevolutie heeft gecatalyseerd, heeft Fei-Fei Li de krachten gebundeld met haar voormalige student Justin Johnson en een select team om World Labs te starten, waarbij ze hun carrières inzetten op ruimtelijke intelligentie als de volgende grens in AI. We hebben met Fei-Fei en Justin gezeten om te onderzoeken hoe het "AlexNet-moment" voor wereldmodellen eruitziet, waarom transformers eigenlijk setmodellen zijn in plaats van sequentiemodellen, hoe Gaussian splats, fysica-prioren en nieuwe hardware-primitieven de stack verder kunnen herdefiniëren dan GPU's, de verschuivende rol van de academische wereld in een tijdperk van grenslaboratoria, hoe het verankeren van AI in de fysieke realiteit de robotica, geneeskunde en creatieve ontwerpen voor altijd zou kunnen veranderen, en hun weddenschap dat ruimtelijk verankerde wereldmodellen de brug zullen zijn van de huidige tekst-only LLM's naar agenten die daadwerkelijk leven en handelen in 3D-ruimte. @drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA