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胡佛研究所《唯在美国》对“人工智能教母”李飞飞的专访——内容涵盖她走上计算机科学之路的历程、ImageNet 在深度学习革命中的作用，以及 World Labs 的“世界模型”将如何把生成式人工智能拓展至空间智能领域，并探讨了求真精神与美国在人工智能方面的准备情况。
该论文通过设计科学研究方法，将 ANASSA 空间智能体 AI 编排框架从高层架构细化为包含 47 个逻辑角色、版本化任务图、类型化契约和治理控制的低层可执行架构，为受治理的空间智能体工作流提供实现级桥接。
MJev-Spatial 提出一种 System 1 多模态决策模型，将空间推理任务统一为单次前向的分类框架，利用预训练的 query/key 投影为候选选项打分，在 12 项基准中以 65.64% 取得最高总分，并比自回归基线快 2.5 至 5.6 倍。
本文提出 Mine Odyssey，一个基于 Minecraft 中真实世界地点重建的空间智能体智能基准，涵盖 20 个国家和地区的 30 个地点、180 项导航任务。评测结果显示，GPT-6 Astra 以 85.6% 的成功率领先，Claude Opus 5.5 为 73.9%，而表现最强的开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash 仅为 23.9%，凸显了当前模型在空间智能上的显著差距。
AMD与World Labs的合作可能会影响未来的芯片设计，通过将硬件开发与Fei-Fei Li领导的空间AI研究相结合，强调模型构建者和芯片设计者之间的更紧密协作。
AMD正在以82亿美元收购Fei-Fei Li的空间智能初创公司World Labs，Li将加入AMD担任执行副总裁和首席科学家。
Fei-Fei Li 宣布她的 AI 初创公司 World Labs 加入 AMD，重点介绍该公司在空间智能方面的工作以及发布 Atlas，一个用于新相机视图预测的模型。
像AMI Labs和World Labs这样的世界模型AI公司，由于行业竞争压力和融资便利，对其商业化计划保持保密。
VABench 引入了一个基准，通过测试模型在视觉演示和主动感知下观察、推理和行动的能力，来评估模型中的具身空间智能。它表明主动摄像头控制提高了任务成功率，但没有模型能完成长期任务。
本文介绍了SpatialBlock-15k，这是一个针对堆叠方块问题的合成数据集，旨在提升大型视觉语言模型中的3D空间推理能力，并展示了性能的改进和对现实世界任务的泛化能力。
World Labs 宣布了 Atlas，一个全息世界模型，原生处理文本、图像、视频和三维几何数据，并在共享的空间上下文中进行，以提升人工智能在模拟空间、时间和物理交互方面的能力。
World Labs 推出 Atlas，一个能够生成、重建和模拟三维环境的多模态世界模型，并支持相机控制和空间一致性。
LightNav-0 是一个紧凑的通用导航模型，它利用预训练视觉-语言模型的空间智能，实现了跨多样任务和机器人形态的具身导航最先进性能。
This paper introduces a continuous metric field framework trained by a single causal contrastive loss that unifies geometric structure discovery from robot navigation to black hole emergence, demonstrating zero-shot generalization across dimensions.
斯坦福HAI探讨了AI中世界模型和空间智能的兴起，呼吁建立治理框架以应对超越语言处理的能力。
World Labs 分享了构建世界以训练机器人的早期成果，推动了与物理和虚拟环境交互的空间智能。
推广电子书《Python for GIS & Spatial Intelligence》，该书教授如何使用Python进行交互式地图制作和空间分析。
Google Maps Platform Product Manager Angela Yu discussed the shift from developers to builders in the AI era at NYC Community Day, emphasizing agents, spatial intelligence, and how Google's data empowers builders.
一篇Ars Technica的文章探讨了世界模型作为新兴人工智能范式的承诺与局限，将其与大语言模型进行对比，并邀请了专家就其在机器人、研究和资产生成中的应用提供见解。