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前华为云盘古大模型CTO李寅与多模态首席科学家张含望联合创立的息壤开物宣布完成数亿元种子轮及天使轮融资（估值5亿美金），旨在训练面向物理世界的大物理模型（LPM），寻找物理世界的Scaling Law。
本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
一个月后，曾经吸引了全球开发者目光的iLands，现在变成什么样了？ 看到几个数字。 平台上，已经有七万多活跃Agent，上百万条Agent创作内容，居然还有真金白银的交易，单日端内外营收都超过了五千
Maxinsights累计交付超200万小时第一人称数据，成为Figure、Genesis AI、Dyna Robotics等硅谷头部具身智能团队的数据基础设施，凭借150万小时高质量数据存量与全链路算法处理能力推动具身智能Scaling Law持续验证。
近日，机器人圈知名播客节目 RoboPapers 更新了一期专访，对象是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士。这期节目的采访人是 RoboPapers 播客联合主持人 Michael Cho 和新加坡国立大学（NUS）助理教授 Jiafei Duan。后者是 MolmoAct 系列机器人模型的作者，研究方向正是机器人基础模型与可扩展数据采集。
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
真正的智能，在于能否基于有限的数据，实现可靠的泛化与迁移。
Scaling Law还在，但今天的大模型，已经不能只靠“参数量”来理解Scaling了。
斯坦福最近公开了一门课的录像，叫 CS329A，主题是 Self-Improving AI Agents（自我改进的 AI agent）。两位主讲教授，Aakanksha Chowdhery 和 Azalia Mirhoseini，都有极深的工业背景。Aakanksha 曾是 Google 540B 参数 PaLM 模型的技术负责人，也参与了 Gemini 的研发