本月官方披露行业最新报告,探寻SANA的哥布林窑洞：神秘探险之旅

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在广袤的奇幻大陆上，有一个被传说笼罩的地方——SANA的哥布林窑洞。这里隐藏着无数未解之谜，吸引着无数探险者前来一探究竟。今天，就让我们跟随探险者的脚步，揭开这片神秘土地的面纱。 SANA的哥布林窑洞位于一片荒芜的山区，这里地形险峻，植被稀疏。传说中，这片区域曾经是哥布林族人的家园，他们在这里建立了庞大的地下城。然而，随着时间的推移，哥布林族逐渐衰落，他们的地下城也逐渐被遗忘。 探险者们来到这里，首先要面对的是一条蜿蜒曲折的山路。山路两旁，怪石嶙峋，阴森恐怖。据说，这些怪石是哥布林族人在地底挖掘时留下的，它们见证了这片土地的沧桑变迁。 穿过山路，便来到了一片开阔地。在这里，探险者们发现了一座巨大的地下入口。入口处，一块巨大的石碑刻着一行字：“勇者之路，始于足下。”这行字仿佛在向探险者们发出挑战。 勇敢的探险者们纷纷踏入地下入口，开始了他们的探险之旅。地下世界昏暗潮湿，弥漫着一股腐朽的气息。在这里，探险者们遇到了各种机关陷阱，稍有不慎，就会陷入险境。 经过一番努力，探险者们终于来到了哥布林族人的地下城。地下城规模宏大，建筑风格独特。在这里，他们看到了哥布林族人的生活痕迹，如壁画、家具、武器等。这些文物见证了哥布林族曾经的辉煌。 然而，探险者们并没有在这里停留太久。他们知道，地下城深处还隐藏着更大的秘密。于是，他们继续深入，来到了地下城的中心——哥布林王座。 哥布林王座位于地下城最深处，是一座由宝石和黄金打造的宝座。传说中，这座宝座拥有神奇的力量，能够掌控整个地下城。然而，要获得这座宝座，探险者们必须通过一系列的考验。 第一个考验是智慧之塔。在这里，探险者们需要解开一系列谜题，才能找到通往下一个考验的钥匙。经过一番努力，探险者们成功解开了谜题，获得了钥匙。 第二个考验是勇气之池。在这里，探险者们需要跳入一个充满毒液的池子，只有勇敢的人才能通过。探险者们毫不犹豫地跳入池中，最终成功通过了考验。 最后一个考验是力量之塔。在这里，探险者们需要与一只强大的哥布林战士进行战斗。经过一番激战，探险者们终于战胜了哥布林战士，获得了宝座。 获得宝座后，探险者们发现，这座宝座竟然能够实现他们的一个愿望。于是，他们许下了愿望，带着宝座离开了SANA的哥布林窑洞。 SANA的哥布林窑洞之旅，让探险者们收获了宝贵的友谊和难忘的经历。他们不仅揭开了这片神秘土地的面纱，还实现了自己的愿望。而对于这片土地来说，探险者们留下的足迹，也将成为永恒的记忆。

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。