Từ nhiều năm làm giáo sư tại Stanford và xây dựng ImageNet, dự án đã kích thích cuộc cách mạng học sâu, Fei-Fei Li đã hợp tác với cựu sinh viên của mình Justin Johnson và một đội ngũ chọn lọc để bắt đầu World Labs, đặt cược sự nghiệp của họ vào trí thông minh không gian như là biên giới tiếp theo trong AI. Chúng tôi đã ngồi lại với Fei-Fei và Justin để tìm hiểu về cái mà họ gọi là "thời điểm AlexNet" cho các mô hình thế giới trông như thế nào, tại sao các transformer thực sự là các mô hình thiết lập chứ không phải là các mô hình chuỗi, cách mà Gaussian splats, các ưu tiên vật lý và các nguyên tắc phần cứng mới có thể định nghĩa lại cấu trúc vượt ra ngoài GPU, vai trò đang thay đổi của học thuật trong kỷ nguyên của các phòng thí nghiệm tiên phong, cách mà việc gắn AI vào thực tế vật lý có thể thay đổi mãi mãi robotics, y học và thiết kế sáng tạo, và cược của họ rằng các mô hình thế giới có gắn không gian sẽ là cầu nối từ các LLM chỉ có văn bản ngày nay đến các tác nhân thực sự sống và hành động trong không gian 3D. @drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA