通过生成长时程、高一致性的第一人称视频，EgoLCD能够为具身智能（机器人）提供海量的训练数据，模拟复杂的物理交互和长序列任务（如做饭、修理）。这就像给AI戴上了一个「紧箍咒」，一旦它生成的画面开始「胡编乱造」（漂移），Loss就会惩罚它，迫使它回归原本的设定。正如Sora让人们看到了世界模型的雏形，EgoLCD则让「通过视频教会机器人理解世界」的梦想，变得前所未有的清晰。SNP充当「外部显性记忆

通过生成长时程、高一致性的第一人称视频，EgoLCD能够为具身智能（机器人）提供海量的训练数据，模拟复杂的物理交互和长序列任务（如做饭、修理）。这就像给AI戴上了一个「紧箍咒」，一旦它生成的画面开始「胡编乱造」（漂移），Loss就会惩罚它，迫使它回归原本的设定。正如Sora让人们看到了世界模型的雏形，EgoLCD则让「通过视频教会机器人理解世界」的梦想，变得前所未有的清晰。SNP充当「外部显性记忆

通过生成长时程、高一致性的第一人称视频，EgoLCD能够为具身智能（机器人）提供海量的训练数据，模拟复杂的物理交互和长序列任务（如做饭、修理）。这就像给AI戴上了一个「紧箍咒」，一旦它生成的画面开始「胡编乱造」（漂移），Loss就会惩罚它，迫使它回归原本的设定。正如Sora让人们看到了世界模型的雏形，EgoLCD则让「通过视频教会机器人理解世界」的梦想，变得前所未有的清晰。SNP充当「外部显性记忆

智元机器人的合伙人邓泰华在台上讲了个段子，本来是想活跃气氛的，他说：“咱们这个行业现在速度太快了，年初发布的产品走路还像老太太，晃晃悠悠怕摔倒。你想，当你租来的机器人每天在你的工厂流水线上、在你的商场店铺里跑来跑去，它们的摄像头看到的画面、它们的传感器收集的数据（比如你的生产节拍、你的客流热力图、甚至你员工的工作状态），最后都传到了谁的服务器上？对于做生意的老板来说，这就够了，敢签字了。如果有一天

智元机器人的合伙人邓泰华在台上讲了个段子，本来是想活跃气氛的，他说：“咱们这个行业现在速度太快了，年初发布的产品走路还像老太太，晃晃悠悠怕摔倒。你想，当你租来的机器人每天在你的工厂流水线上、在你的商场店铺里跑来跑去，它们的摄像头看到的画面、它们的传感器收集的数据（比如你的生产节拍、你的客流热力图、甚至你员工的工作状态），最后都传到了谁的服务器上？对于做生意的老板来说，这就够了，敢签字了。如果有一天

如果你用的是公司给配的企业版账号，不好意思，OpenAI 很贴心地帮你屏蔽了——估计是怕你把「这一年有多少工作是 AI 替你干的」这种机密数据发给老板看，导致当场失业。你看，OpenAI 自己也知道，咱们在跟 AI 聊天时，总喜欢用那种断断续续、欲言又止的语法——仿佛多打几个破折号，AI 就能透过屏幕读懂我们那并不存在的深意。音乐是我们对外展示的面具，而与 AI 的对话，往往藏着我们最真实的困惑、

这是一种通过人为约束模型内部连接的稀疏性，让模型计算过程可拆解、可理解的大语言模型变体，本质上是为了解决传统稠密Transformer的黑箱问题，让内部的计算电路能被人类清晰解读，知道AI是如何做决策的，避免轻易相信AI的胡话（doge）。咱们平时用的传统大模型，内部神经元连接得密密麻麻，权重矩阵几乎全为非零值，信息传递呈现出高度叠加状态，就像一团扯不开的乱线，没人能说清它是怎么得出某个结论的。并

例如，一个负责代码审查的智能体错误地标记了一个安全补丁为「恶意软件」，这一信息被其他依赖它的智能体接收，导致整个网络拒绝更新该补丁，进而暴露在真实攻击之下。智能体可能会在安全测试中「合谋」：一个负责生成的智能体和一个负责评估的智能体可能会「学会」一种模式，即生成者输出特定的隐写信号，评估者就给予高分通过，从而共同欺骗人类审查者。但这本身就创造了一个巨大的单点故障。例如，一个「全自动公司」可能由负责

随着可验证奖励的强化学习在可验证领域的普及，大语言模型在这些特定领域的能力会出现“爆发式增长”，整体呈现出有趣的“锯齿状性能特征”：它们既是精通多领域的天才博学家，也可能是充满困惑、存在认知缺陷的“小学生”，甚至可能被一段“越狱指令”诱导，泄露用户数据。我个人的观点是，大语言模型实验室更倾向于培育“通识能力极强的大学生”式模型，而大语言模型应用则通过整合私有数据、传感器、执行器及反馈闭环，对这些“

在TwiG的框架下，视觉生成不再是一个黑盒的连续过程，而是被拆解为“生成-思考-再生成”的循环。模型会在绘制过程中多次“暂停”，插入一段文本推理（Thought），用于总结当前的视觉状态，并指导接下来的生成。实验数据显示，经过RL训练的TwiG-RL，在T2I-CompBench++的多个关键组合与空间指标上，展现出与Emu3、FLUX.1等模型具有竞争力、甚至在部分维度上更优的表现。那么，有没有