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自古以来，炼金术一直是神秘而又充满魅力的领域。炼金术士们通过奇妙的化学反应，将普通金属转化为贵重金属，甚至追求着点石成金的终极梦想。在这个充满奇幻色彩的领域里，炼金天赋成为了许多人梦寐以求的神秘力量。那么，炼金天赋究竟是什么？我们又该如何发掘和运用这种天赋呢？ 一、炼金天赋的定义 炼金天赋，是指一个人在炼金术领域所具有的非凡才能和潜力。这种天赋并非与生俱来，而是通过后天的培养和锻炼逐渐显现出来的。炼金天赋的人通常具备以下特点： 1. 对炼金术充满热情：炼金天赋的人对炼金术有着浓厚的兴趣，愿意投入大量时间和精力去研究和实践。 2. 理解力强：炼金术涉及众多化学原理，炼金天赋的人能够迅速理解并掌握这些知识。 3. 创新能力强：在炼金过程中，炼金天赋的人能够不断尝试新的方法，突破传统束缚，实现创新。 4. 良好的观察力和动手能力：炼金术需要观察细微的变化，并具备一定的动手能力，炼金天赋的人在这方面往往表现出色。 二、如何发掘炼金天赋 1. 培养兴趣：对炼金术产生兴趣是发掘炼金天赋的第一步。可以通过阅读相关书籍、观看纪录片、参加炼金术讲座等方式，逐步培养对炼金术的兴趣。 2. 学习基础知识：掌握炼金术的基本原理和操作方法，为发掘炼金天赋奠定基础。可以通过自学、请教专业人士或参加培训班等方式学习。 3. 动手实践：炼金术是一门实践性很强的学科，只有通过动手实践，才能发现自己在炼金过程中的不足，从而不断提升自己的炼金技艺。 4. 拓展视野：了解不同领域的炼金术知识，如古代炼金术、现代化学、生物科技等，有助于拓宽自己的视野，激发创新思维。 三、如何运用炼金天赋 1. 发挥创新精神：在炼金过程中，充分发挥自己的创新能力，尝试新的方法和技术，突破传统束缚。 2. 深入研究：针对炼金术中的难点和热点问题，深入研究，力求在理论和实践上取得突破。 3. 沟通交流：与其他炼金术士交流心得，分享经验，共同进步。 4. 应用实践：将炼金术应用于实际生产和生活，为社会发展作出贡献。 总之，炼金天赋是一种神秘而又强大的力量。通过发掘和运用这种天赋，我们可以在炼金术领域取得更高的成就，为人类文明的发展贡献力量。

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。