Etter mange år som Stanford-professor og med utviklingen av ImageNet, prosjektet som katalyserte dyp læringsrevolusjonen, slo Fei-Fei Li seg sammen med sin tidligere student Justin Johnson og et utvalgt team for å starte World Labs, og satset karrieren sin på romlig intelligens som neste grense innen AI. Vi satte oss ned med Fei-Fei og Justin for å gå i dybden på hvordan «AlexNet-øyeblikket» for verdensmodeller ser ut, hvorfor transformatorer egentlig er faste modeller i stedet for sekvensmodeller, hvordan Gauss'ske splats, fysikkpriorer og nye maskinvareprimitiver kan omdefinere stakken utover GPU-er, den endrede rollen akademia har i en tid med grenselaboratorier, hvordan forankring av AI i fysisk virkelighet kan endre robotikk, medisin og kreativ design for alltid, og deres veddemål om at romlig forankrede verdensmodeller vil være broen fra dagens tekstbaserte LLM-er til agenter som faktisk lever og handler i 3D-rom. @drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA