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7月9日，投中网获悉，物理AI公司深度智控（DeepCtrls）（以下简称“深度智控”）已完成战略轮与B轮融资，合计融资金额数亿元，本轮资金将用于核心产品研发、商业化拓展及国际化布局。深度智控成立于2018年，定位为物理AI能源基础设施服务商。
智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布的技术报告Orca: The World is in Your Mind，想探索的正是这个问题。也有评论认为，Orca更接近早期通用世界模型的形态，即先学习世界如何变化，再将这种世界表征读出到理解、预测和行动任务中。
专注于4D世界模型研发和产业化的魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士团队发布MoWorld——全球首个Flash World Model，也是首个全栈基于国产NPU构建的实时交互世界模型。
以 LeWorldModel（LeWM）为例，它在规划时有一个重要瓶颈：每评估一条候选动作序列，模型都要一步步自回归 rollout。也就是说，LeWM 先预测下一步 latent，再把预测出的 latent 输入 dynamics model，继续预测下一步：
从李飞飞World Labs的50亿估值，到LeCun出走创立AMI Labs的十亿种子轮，再到谷歌Genie 3让文本生成的世界第一次具备实时可交互、可导航的形态，世界模型正在成为AI下一阶段的核心战场。
做大模型RL微调，你是不是也踩过这些坑？
物理AI发展到现在，所有玩家都奔着同一个方向使劲： 让机器人「读懂」所处的物理环境。
AI 圈最近又热了一个词：Loop Engineering。
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。