我認為部分責任在於矽谷/舊金山的創業文化，這種文化獎勵開發 AI 包裝和微調現有的 AI 模型。結合「快速建設，打破事物」的口號，這種文化不鼓勵「花時間學習事物/學習基礎知識」。 本質上，西海岸的年輕研究人員和企業家面臨著很大的文化壓力，必須立即交付某些東西，並保持在趨勢的最前沿，以便在同儕中脫穎而出，或者擁有一個可以獲得資金的創業公司。 這意味著大多數人從未有機會學習或探索基礎知識，而是簡單地在現有的研究或產品上進行構建。 在世界模型的背景下，這僅僅是能夠運行與高斯斑點相關的研究/模型，而不是從根本上理解 3D 視覺是如何工作的，甚至是計算機圖形學。 在具身 AI 的背景下，我相信情況更糟。具體來說，啟動一個現有的 VLA 模型並微調機器手臂以拾起一個杯子要容易得多，而不是花幾天時間理解經典運動規劃、抓取、操作、逆運動學等的約束。 我之所以說「情況更糟」，是因為在具身 AI 中，你不僅僅是在處理軟體，還在處理一個物理系統，掌握硬體/軟體系統的開發或優化是另一種挑戰。