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亚洲，这片广袤的土地上，不仅孕育了丰富的自然景观和多元的文化，还隐藏着许多鲜为人知的无人区。这些无人区，因其独特的地理位置、严酷的自然环境和神秘的传说，成为了探险家和科学家们向往的神秘之地。那么，亚洲的一二三无人区究竟分别位于何处呢？ 一、亚洲第一无人区——阿尔金无人区 位于中国新疆维吾尔自治区西部，阿尔金无人区被誉为“亚洲第一无人区”。这里地形复杂，气候恶劣，全年平均气温低于零下10摄氏度，且降水稀少。阿尔金无人区东临塔里木盆地，西接帕米尔高原，北靠天山山脉，南濒青藏高原，是亚洲最大的无人区之一。 阿尔金无人区拥有丰富的自然资源，如石油、天然气、铜、铁等。此外，这里还是许多珍稀动物的栖息地，如藏羚羊、野牦牛等。然而，由于其恶劣的自然环境，这里至今无人居住。 二、亚洲第二无人区——罗布泊无人区 罗布泊无人区位于中国新疆维吾尔自治区东南部，是亚洲第二大无人区。这里曾是古代丝绸之路的重要节点，如今却成为一片荒芜之地。罗布泊地区气候干燥，降水稀少，年均气温高达30摄氏度以上。 罗布泊无人区的神秘之处在于，它曾是古丝绸之路上的重要水源地，但如今却干涸成盐碱地。此外，罗布泊地区还流传着许多关于楼兰古城的传说，使得这里更加神秘莫测。 三、亚洲第三无人区——塔克拉玛干无人区 位于中国新疆维吾尔自治区东南部的塔克拉玛干无人区，是亚洲第三大无人区。这里被誉为“死亡之海”，因其极端的干旱和高温而闻名于世。塔克拉玛干无人区东西长约1000公里，南北宽约400公里，总面积达33.7万平方公里。 塔克拉玛干无人区拥有丰富的石油、天然气等资源。然而，由于其恶劣的自然环境，这里至今无人居住。尽管如此，许多探险家和科学家仍然对这片神秘的土地充满好奇，纷纷前来探寻其中的奥秘。 总结 亚洲的一二三无人区，分别是阿尔金无人区、罗布泊无人区和塔克拉玛干无人区。这些无人区因其独特的地理位置、严酷的自然环境和神秘的传说，成为了探险家和科学家们向往的神秘之地。然而，这些无人区至今无人居住，其背后蕴藏着无数未解之谜，等待着我们去一一揭开。

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。