卫诗婕|商业漫谈Jane's talk播客1:25:47

71.与小米陈龙的访谈:90后AI当家、车与机器人的智能,重建一个Physical AI的世界观

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71.与小米陈龙的访谈:90后AI当家、车与机器人的智能,重建一个Physical AI的世界观

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TL;DR · AI 摘要

核心要点

章节

  1. CV是计算机与真实世界的接

    CV是计算机与真实世界的接

  2. 训练神经网络,小规模的Scaling Law

    训练神经网络,小规模的Scaling Law

  3. 自动驾驶的三阶段

    自动驾驶的三阶段

  4. 从规则算法到数据学习

    从规则算法到数据学习

  5. 《苦涩的教训》

    《苦涩的教训》

  6. 雷军亲自面试了我

    雷军亲自面试了我

  7. LLM 加速了自动驾驶

    LLM 加速了自动驾驶

  8. 从端到端,到 VLA,是认知的改变

    从端到端,到 VLA,是认知的改变

  9. 伦敦生活

    伦敦生活

  10. 小米智驾梦之队

    小米智驾梦之队

  11. 90后,罗福莉,与 Mimo大模型

    90后,罗福莉,与 Mimo大模型

  12. 世界模型与 VLA

    世界模型与 VLA

转录

CV是计算机与真实世界的接

训练神经网络,小规模的Scaling Law

自动驾驶的三阶段

从规则算法到数据学习

《苦涩的教训》

雷军亲自面试了我

LLM 加速了自动驾驶

从端到端,到 VLA,是认知的改变

伦敦生活

小米智驾梦之队

90后,罗福莉,与 Mimo大模型

世界模型与 VLA

打通机器人与车的智能,训练具身基座大模型

语言是最高效的吗?

从VLA,到XLA

具身的Scaling Law,与物理AI

智驾与具身的人才大战

节目笔记

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过去三年,人们的目光聚焦在语言模型,但当下,物理AI正在被热议。这其中,VLA(Vision-Language-Action)和世界模型(World Model)这两个技术方向极具潜力又充满争议。

今天邀请到的嘉宾,是小米的具身基座大模型负责人陈龙。陈龙博士是90后,是全球最早将VLA与智能驾驶融合的顶尖科学家。加入小米后,他正试图将车与机器人打通,打造一种 AI 学习的新范式。

很喜欢这一期,其中既有大量硬核的信息量,也有技术的初心、烟火气和浪漫想象。

点一些核心的独家信息(普通人看完访谈也能理解):

1.第一视角还原小米智驾最前沿的一手信息:业界首个融合智能驾驶+机器人任务的Mimo Embodied具身大脑框架、XLA潜空间推理的技术细节…

2.还原了自动驾驶从“三段式➡️两段式➡️VLA➡️XLA”的完整路径,明确了智驾和具身的融合路线,1+1 大于 2

3.小米智驾梦之队+小米 90 后 AI 当家团队的工作日常(包括陈龙博士与罗福莉的合作等)

4.关于 VLA、世界模型的路线之争,以及具身的 Scaling Law 时刻

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(本期内容的视频版,欢迎前往微博、b站、小红书、视频号、Youtube等平台观看。)

**本期嘉宾:陈龙**(小米智驾负责人、具身基座大模型负责人)

本期 Shownotes:

02:00 CV是计算机与真实世界的接

05:36 训练神经网络,小规模的Scaling Law

06:19 自动驾驶的三阶段

09:56 从规则算法到数据学习

11:05 《苦涩的教训》

19:29 雷军亲自面试了我

22:14 LLM 加速了自动驾驶

24:15 从端到端,到 VLA,是认知的改变

27:47 伦敦生活

30:24 小米智驾梦之队

34:04 90后,罗福莉,与 Mimo大模型

46:05 世界模型与 VLA

51:14 打通机器人与车的智能,训练具身基座大模型

57:55 语言是最高效的吗?

01:00:47 从VLA,到XLA

01:14:00 具身的Scaling Law,与物理AI

01:25:19 智驾与具身的人才大战

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