精选理由
黄碧薇讲透了AI在物理世界的短板
Aether AI创始人黄碧薇教授指出，当前视频生成模型仅学习“手靠近杯子时杯子会动”的相关性，而非因果机制。其团队benchmark显示，因果结构可使机器人任务成功率提升25-50%，样本需求降低5-10倍。在物理世界如机器人、自动驾驶中，相关性模型易产生危险幻觉，因果世界模型旨在让AI理解机制而非表象。
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Aether AI创始人黄碧薇教授指出，当前视频生成模型仅学习“手靠近杯子时杯子会动”的相关性，而非因果机制。其团队benchmark显示，因果结构可使机器人任务成功率提升25-50%，样本需求降低5-10倍。在物理世界如机器人、自动驾驶中，相关性模型易产生危险幻觉，因果世界模型旨在让AI理解机制而非表象。
AI有些地方真的还是“啥也不是的层面”！ 空白和进步空间巨大！ AI现在连抓个杯子都抓不对，手还没真碰到，杯子自己就飞起来了。 极客公园这期对谈里，Aether AI创始人黄碧薇教授举了这个例子：今天的视频生成模型学的是“手靠近杯子，杯子常常会动”这种相关性，而不是“为什么动、我这一抓到底会发生什么”这种因果。 聊天里说错话改改就行，可一旦进入物理世界——机器人、自动驾驶、生物医药。 一个变量算错，后果就是真的。幻觉在这里可没那么好玩。…