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本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。
基于预训练的 Cosmos-Predict2.5-2B，SkeLAM 使用总计约 10 小时的机器人交互数据进行训练。在人手到机器人的迁移实验中，输入换成人类演示，生成视频中的机械臂仍然呈现出与演示对应的运动方向。迁移时模型参数全部冻结，没有针对这些演示额外微调。
LLM智能体如何在部署过程中，通过自身执行持续进化？
语义搜索能够帮用户找到最相关的内容，但有时候，相关性高，并不代表结果就应该被优先展示。
机器人动手前，能不能先看一看不同选择会带来什么后果？ParallelWorld 将多步预演引入具身智能体的高层规划，将任务成功率从 56% 提升至 83%。
训练大模型，能不能不用反向传播？
多轮对话、多智能体交互过程，大模型生存性威胁会被放大。
JEPA 能不能真正理解观测背后的生成机制？
这篇文章彻底颠覆了人工智能领域的认知，引发了广泛的猜测，Sam Altman 还公开表达了赞赏。
在电子产品装配线上，将连接器插到主板上，看似简单，却要求在有限的生产节拍内准确、稳定地完成。面对零点几毫米的接口间隙，细微偏差就可能让连接器卡住，造成装配失败或零件损伤。