为什么通用机器人现在才真正起步?一场来自Physical Intelligence的现场答案
这场演讲围绕一个核心问题展开:为什么“通用机器人”在今天才变得可行?两位来自Physical Intelligence的研究者,从视觉-语言-动作模型(VLA)的技术突破、数据引擎的构建方式,到真实家庭场景中的机器人演示,给出了一个比“算力更强了”更具体、更残酷也更乐观的答案。
这场演讲围绕一个核心问题展开:为什么“通用机器人”在今天才变得可行?两位来自Physical Intelligence的研究者,从视觉-语言-动作模型(VLA)的技术突破、数据引擎的构建方式,到真实家庭场景中的机器人演示,给出了一个比“算力更强了”更具体、更残酷也更乐观的答案。
这场来自 Waymo 的技术分享,讲述了自动驾驶从早期神经网络到基础模型时代的关键跃迁。核心不在于“再堆一点模型”,而是如何用多模态、可解释的方式,解决规模化中最棘手的长尾安全问题。
这场Latent Space Paper Club的特别版,不只是回顾一年多的论文讨论,更借DeepSeek R1/V3这篇“经得起时间考验”的论文,系统讲清了推理模型、蒸馏路线以及训练方法上的关键取舍。你能看到一个技术社区如何成长,也能理解DeepSeek为何在推理能力上引发关注。
在“AI正在取代工程师”的喧嚣中,Wisedocs 机器学习负责人 Denys Linkov 给出了一个更冷静、也更残酷的答案:问题从来不在技术,而在团队结构与认知。本文系统梳理他关于 AI 团队构成、通才与专才演化、以及何时该招聘人的一整套方法论。
这是一篇来自Cloudflare产品副总裁Rita Kozlov的实战分享整理。文章聚焦一个被低估的问题:AI Agent真正难的不是模型,而是系统设计、工具调用和人类参与。你将看到真实数据、架构拆解,以及为什么“把Agent跑起来”远比想象中复杂。
在这场关于AI定价的演讲中,Orb联合创始人兼CEO Alvaro Morales分享了他在一线服务AI公司的真实经验:为什么传统SaaS定价在AI时代频频失效,以及行业正在形成的三套全新定价框架。文章带你理解AI成本结构的剧变、GitHub Copilot等产品背后的取舍,并深入讲清“结果导向定价”为何可能改变游戏规则。
本文带你深入Replit从10M到100M ARR的惊人跃迁,创始人Amjad Masad亲述AI代理的关键技术突破、创业险境中的“孤注一掷”时刻,以及对未来软件开发和SaaS行业的独到预判。你将看到AI如何重塑产品、团队协作和技术边界,远超一般报道。
Datalab CEO Vik Paruchuri分享了他如何用不到15人的极小团队,训练最前沿的模型、拿到七位数ARR,并获得4万GitHub Star。他用亲身创业和裁员经历,挑战了“人越多越高效”的硅谷共识。
Alex Duffy提出一个反直觉却极具力量的观点:AI基准测试不是中立工具,而是像“模因”一样会传播、进化,并最终塑造模型能力与人类价值。通过Pokémon、Diplomacy等生动案例,他揭示了谁在定义评测,谁就在定义AI要变成什么。
在这场来自 OpenAI 的演讲中,Sean Grove 提出一个颠覆工程师直觉的观点:未来最有价值的产出不再是代码,而是“规格说明(specification)”。随着 AI 编程能力提升,真正稀缺的能力正在从写代码转向写清楚意图、价值与边界。