前DeepSeek研究员罗福莉加入小米，要实现她的愿景挑战有多大？

　　AGI这玩意儿，一旦从“语言”走向“物理世界” ，它就彻底脱离了形而上的哲学辩论，变成了一个赤裸裸的、关于资本投入和物理工程的硬核生意。

　　OpenAI的AGI标准：能不能在电脑里帮我完成一个顶尖科学家的工作deepseek，哪怕他“一根手指都不用动” 。

　　具身智能的AGI标准：能不能像史蒂夫·沃兹尼亚克说的“咖啡测试”那样，让一个机器人在一个从未见过的陌生厨房里，自己想办法冲好一杯咖啡。

　　机器人摔倒了，车道线识别错了，扫地机卡住了——这些失败的瞬间，都是最宝贵、最真实的世界模型训练数据。

　　现在的GPU呢？跑同样的计算量，需要2000到20000瓦，中间是100倍到1000倍的能效差距。

　　后训练中强调“基于规则的强化学习”，就是为了确保模型在物理世界中的行动具有确定性和可预测性，这是为安全付出的巨大工程代价。

　　他们现在要解决的，就是如何用最低的功耗和最少的计算资源，去驯服那个不讲武德、充满随机性的物理世界。

　　这个愿景的实现程度，不取决于AI的智商，而取决于它能承受多高的电费账单，以及能以多快的速度爬出Sim-to-Real的深坑。原文出处：前DeepSeek研究员罗福莉加入小米，要实现她的愿景挑战有多大？，感谢原作者，侵权必删！