@DrJimFan: 我保证这会是你今天花的最好的20分钟！机器人学：终局，是我去年Sequoia AI Asce…的续集

X AI KOLs Timeline 新闻
robotics agi physical-agi world-models world-action-models scaling-laws reinforcement-learning

摘要

在Sequoia AI Ascent演讲中，Jim Fan博士提出了与LLM成功相平行的实现Physical AGI路线图，介绍了视频世界模型、World Action Models (WAM) 和 Dexterity Scaling Law 等概念，并分享了对近期未来的预测。

我保证这会是你今天花的最好的20分钟！机器人学：终局，是我去年Sequoia AI Ascent演讲《Physical Turing Test》的续集。我提出了一条解决Physical AGI的路线图，简单类比LLM的成功故事。做个好科学家，抄作业 ;) 并且坚持到最后，还有更多彩蛋和预测给你的Polymarket！00:30 DGX-1在OpenAI的起源故事，我2016年在那里与Jensen和Elon一起签约。前往计算机历史博物馆！01:42 伟大的并行 03:31 机器人学，终局 03:39 为什么VLA不够好 04:32 视频世界模型作为第二个预训练范式 06:09 世界动作模型 (WAM) 07:46 机器人数据收集策略，以及FSD相当于机器人操作的物理数据飞轮 11:06 EgoScale和我们最近发现的Dexterity Scaling Law 14:00 物理强化学习：打通最后一公里 15:39 DreamDojo：一个端到端的神经物理引擎，用于在计算机中扩展强化学习 17:00 文明科技树和我对近期的预测。剧透：比你想象的更近。感谢Sequoia的朋友们今年再次邀请我参加AI Ascent！我玩得很开心！如果你错过了，去年的演讲附在帖子中。
查看原文

相似文章

@dotey: https://x.com/dotey/status/2053351712149135385

X AI KOLs Timeline

英伟达 Jim Fan 在 Sequoia AI Ascent 2026 上发表演讲，宣告 VLA 架构过时并提出世界动作模型（WAM）作为机器人新范式，介绍了 DreamZero、EgoScale 及神经仿真器 Dream Dojo 等关键技术。

@seclink: https://x.com/seclink/status/2057093284330430533

X AI KOLs Following

英伟达机器人负责人Jim Fan公开演讲，主张机器人应直接照搬大语言模型的成功路径，提出世界动作模型（WAM）、基于人类第一人称视频的数据革命以及神经模拟等方向，并预测95%概率在2040年前实现通用实体机器人终局。