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在一个阳光明媚的周末，李家举办了一场别开生面的家庭派对。这场派对的主题是“混乱”，旨在打破传统家庭聚会的沉闷，让每个家庭成员都能尽情释放自己，享受欢乐的时光。 派对的筹备过程可谓一波三折。李妈妈负责采购食材，她精心挑选了各种美味佳肴，希望能满足大家的味蕾。然而，李爸爸负责布置现场时却出了洋相，他将装饰品错放，导致派对现场显得杂乱无章。而孩子们则忙于准备各种游戏，他们兴奋地商量着游戏规则，时不时地发出阵阵欢笑声。 派对当天，亲朋好友们陆续抵达。他们看到这场混乱的派对，不禁感到惊讶。然而，当大家坐下来品尝美食、参与游戏时，才发现这场混乱家庭派对其实充满了欢乐。 首先，李妈妈准备的美食成了派对的焦点。大家围坐在餐桌旁，一边品尝着美味的菜肴，一边交流着彼此的生活琐事。李奶奶边吃边笑，感叹道：“这顿饭比过年还丰盛呢！”李叔叔则忍不住夸赞道：“李妈妈的手艺真是越来越好了。” 在游戏环节，孩子们纷纷使出浑身解数，争取在游戏中获胜。其中，最受欢迎的游戏是“抢凳子”。孩子们手握凳子，随着音乐的节奏奔跑，场面十分混乱。每当音乐停止，孩子们争相抢夺凳子，笑声和尖叫声此起彼伏。尽管有些孩子因为抢不到凳子而失落，但他们很快就能在下一轮游戏中重整旗鼓，继续享受派对的乐趣。 此外，派对还设置了亲子互动环节。家长们带着孩子们一起完成各种任务，如“你画我猜”、“猜谜语”等。在游戏中，家长和孩子们互相配合，共同完成任务，增进了彼此的感情。 在派对的尾声，李家老少齐聚一堂，共同演唱了一首《幸福在哪里》。歌声中，大家感受到了家的温暖，也体会到了这场混乱家庭派对带来的欢乐。 这场混乱家庭派对虽然有些杂乱无章，但却充满了欢声笑语。它让每个家庭成员都找到了属于自己的快乐，也让亲朋好友们感受到了李家的热情和温馨。 回顾这场派对，我们不禁感叹：有时候，混乱也是一种美。在混乱中，我们学会了包容、理解，更懂得了珍惜亲情和友情。而这场混乱家庭派对，无疑将成为李家难忘的回忆。

随着大语言模型技术进步放缓，一场围绕 " 世界模型 " 的全新 AI 竞赛正在科技巨头之间悄然展开。这一趋势标志着 AI 领域竞争焦点可能正从语言领域转向对物理世界的理解和模拟。据英国《金融时报》9 月 29 日报道，谷歌 DeepMind、Meta 和英伟达等公司正试图通过开发一种新型系统来取得领先。这些系统不再仅仅依赖语言文字，而是通过学习视频和机器人数据来理解并驾驭物理世界。" 世界模型 " 的潜在市场被认为极其庞大。英伟达 Omniverse 与仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 表示，" 世界模型 " 将技术带入制造、医疗等实体领域，其潜在市场规模可能 " 高达 100 万亿美元 "。" 世界模型 " 被视为推动自动驾驶、机器人和所谓 "AI 代理 " 取得进展的关键一步，但其训练同时也面临巨大的数据和算力挑战。 模拟物理世界：最新技术突破近几个月，多家 AI 公司相继发布了在 " 世界模型 " 领域的进展，凸显了这一赛道的升温。谷歌 DeepMind上月发布了 Genie 3，该模型能逐帧生成视频并考虑过去的交互，改变了传统模型一次性生成整个视频的方式。Genie 3 项目联席负责人 Shlomi Fruchter 表示，通过构建模拟真实世界的环境，可以用更具扩展性的方式训练 AI，且 " 无需承担在现实世界中犯错的后果 "。Meta则试图模仿儿童通过观察世界进行被动学习的方式，用原始视频内容训练其 V-JEPA 模型。由 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 领导的 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）已在 6 月发布了该模型的第二版，并开始在机器人上进行测试。与此同时，芯片巨头英伟达的首席执行官黄仁勋断言，公司的下一个主要增长阶段将来自 " 物理 AI"，这些新模型将彻底改变机器人领域。英伟达正利用其 Omniverse 平台创建和运行此类仿真，以支持其向机器人领域的扩张。" 世界模型 " 的近期应用之一是在娱乐行业。由 AI 先驱 Fei-Fei Li 创立的初创公司World Labs正在开发一种模型，可以从单张图片生成类似视频游戏的 3D 环境。视频生成初创公司Runway也于上月推出了一款利用 " 世界模型 " 创建游戏场景的产品。其首席执行官 Crist ó bal Valenzuela 指出，与以往模型相比，" 世界模型 " 系统能更好地理解和推理场景中的物理规律。 巨头为何押注新赛道？科技巨头之所以将目光投向 " 世界模型 "，一个核心驱动力在于业界普遍认为大语言模型正触及其能力天花板。尽管各大公司投入巨资，但 OpenAI、谷歌和马斯克的 xAI 等机构发布的新一代 LLM 在性能上的飞跃已开始放缓。Meta 首席 AI 科学家、被誉为现代 AI" 教父 " 之一的 Yann LeCun 一直警告称，LLM 永远无法实现人类那样的推理和规划能力。然而，构建这些模型需要收集海量的物理世界数据和算力，这目前仍是一项未被攻克的重大技术挑战。不过，英伟达和 Niantic 等公司在尝试通过模型生成或预测环境来填补数据空白。尽管前景广阔，但通往成熟的 " 世界模型 " 之路依然漫长。Meta 的 LeCun 等人认为，实现由新一代 AI 系统驱动、具备人类水平智能的机器可能还需要十年时间。