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机器人终局：物理AGI路线图与LLM类比
原始标题：I promise this will be the best 20 min you spend today！ Robotics： Endgame， the sequel to my last yea…
内容摘要
演讲者以"Robotics： Endgame"为题，提出解决物理AGI的路线图，直接类比LLM的成功路径。核心观点包括视频世界模型作为第二预训练范式、世界行动模型（WAM）、机器人数据收集策略（类似FSD的物理数据飞轮）、EgoScale和灵巧性缩放定律、物理强化学习 bridging the last mile，以及DreamDojo端到端神经物理引擎。预测物理AGI的实现比预期更近，并提及2016年参与OpenAI DGX-1签署与Jensen和Elon的个人经历。
内容分类AI 观点与方法
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信息来源X：Jim Fan (@DrJimFan)
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