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五金网站方案,大学网站html模板下载,怎样下载门户网站,扶风高端企业网站建设英伟达机器人业务负责人、GEAR实验室联合负责人Jim Fan泼了一盆冷水#xff0c;jim fan 认为机器人领域还处于混乱状态#xff0c;就连发展方向都有可能是错的。AK这两天发了一篇推文#xff0c;引爆了媒体#xff0c;因为Vibe Coding真的太厉害了#xff0c;厉害到连AK都…英伟达机器人业务负责人、GEAR实验室联合负责人Jim Fan泼了一盆冷水jim fan 认为机器人领域还处于混乱状态就连发展方向都有可能是错的。AK这两天发了一篇推文引爆了媒体因为Vibe Coding真的太厉害了厉害到连AK都焦虑了AK认为过去一个月没有跟上节奏的人已经对软件行业的认知out了。与此同时2025年的机器人领域发展可能是另一番景象英伟达机器人业务负责人、GEAR实验室联合负责人Jim Fan泼了一盆冷水jim fan 认为机器人领域还处于混乱状态就连发展方向都有可能是错的。Jim Fan刚刚分享了他对机器人领域现状的焦虑这是他在2025年学到的3个教训。1. 硬件虽领先软件但可靠性严重拖累迭代速度我们已经见证了精湛的工程艺术比如Optimus、e-Atlas、Figure、Neo、G1等等。现状是身体的能力超过了大脑的指挥能力我们要用到最好的AI并没有榨干这些前沿硬件的全部汁水。然而照看这些机器人需要整整一个运营团队。不像人类机器人没法从瘀伤中自愈。过热、电机损坏、离奇的固件问题每天都在困扰着我们。错误是不可逆的也是不可原谅的。Jim Fan感叹唯一能随着规模增长的只有我的耐心。2. Benchmark在机器人领域仍是一场灾难LLM圈的普通人以为MMLU和SWE-Bench是常识。但在机器人领域先别急。在这里没有人对任何事情达成一致无论是硬件平台、任务定义、评分标准、模拟器还是现实世界的设置。每个人都在针对每个新闻发布临时定义的基准测试上宣称自己是SOTA当前最佳。每个人都从100次重试中挑樱桃般选出看起来最漂亮的那一次演示。Jim Fan呼吁2026年我们必须做得更好停止将可复现性和科学纪律视为二等公民。3. 基于VLM的VLA路线「感觉不对」VLA视觉-语言-动作模型一直是机器人大脑的主流方法。配方很简单拿一个预训练的VLM视觉语言模型检查点在上面嫁接一个动作模块。但仔细想想VLM是为“视觉问答”这类Benchmark高度优化的。这意味着两个问题1.VLM中的大多数参数是为语言和知识服务的而不是为物理学服务的2.视觉编码器为了高层理解QA会主动调整以丢弃低级细节。但微小的细节对灵巧性至关重要。Jim Fan认为没有理由相信VLA的性能会随着VLM参数的增加而扩展。预训练是错位的。相比之下视觉世界模型Video World Model似乎是机器人策略更好的预训练目标。Jim Fan表示正在押注于此。质疑与回应针对Jim Fan的观点网友Stewart Alsop提出了尖锐的质疑如果视频世界模型是更好的预训练目标为什么Helix、GR00T N1和π0这些真正交付结果的模型依然构建在VLM骨干之上世界模型的方法目前大多只用于策略评估和合成数据而非直接的运动控制。另外既然硬件瓶颈限制了迭代速度这难道不适用于任何预训练路线吗直到我们解决机器人数据缺口之前。Jim Fan它们是2025年的模型期待2026年的下一个大模型。我个人认为2026年还是要看谷歌DeepMind还在憋大招8月份时已经展示过Genie 3这个强大的世界模型了Genie 4有可能真正让机器人拥有在现实世界连续执行任务的大脑。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。