LoopWM世界模型长时序稳吗？
LoopWM这次最让我激动的不是技术本身，是它证明了一件事：中国初创不堆参数不烧钱，靠架构创新也能做出世界顶尖的成果。FaceMind是个什么样的团队？不是大厂不是明星创业公司，就是一群年轻研究者，周鸿祎和陆奇做的天使，拿的钱跟那些动不动融资几亿美金的大模型公司比就是零头，模型参数量只有1B，别人Sora、Genie都是几十上百亿参数，结果呢？长时序稳定性比那些百倍参数的模型还好，论文直接登顶Hugging Face。这给所有AI创业者打了一针鸡血：大模型不是只有堆参数堆算力这一条路，架构创新、算法创新的空间大得很，非共识的方向反而容易出大成果。之前大家都在卷大语言模型，卷参数卷数据卷算力，创业门槛被抬得极高，没有几亿美金连牌桌都上不了，但世界模型这个方向不一样，现在还在早期，没有绝对的王者，架构创新比堆参数重要得多，小团队反而有机会。而且LoopWM走的不是闭源路线，他们论文和代码都是开源的，这种打法很聪明，靠开源建立影响力，然后在具身智能、自动驾驶这些场景做商业化。更有意思的是创始人Adam Lu说的一个观点：世界模型领域需要一个类似GPT在长Coding上的时刻——就是一个让人"哇哦"的时刻，让所有人突然意识到原来这个方向真的可行，我觉得LoopWM可能就是这个时刻的开始。当然现在说它"干翻"谁还为时尚早，Google DeepMind、Meta、OpenAI在这个领域深耕很久了，但至少证明中国团队有机会在新赛道上跟国际巨头掰手腕。正在做AI创业的脉友们，你们怎么看架构创新vs堆参数？小团队在AI领域还有哪些机会？
发布于 广东
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