<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>世界模型 on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 世界模型 on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>为什么把模型做大就能变聪明？—— 从过拟合悖论到压缩即智能</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/why-llm-understand-world/</link><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/why-llm-understand-world/</guid><description>300年的统计学理论说模型越大越差，但现实恰恰相反。Double Descent、彩票假说、Scaling Laws、奥卡姆剃刀——四条线索拼出一幅完整的图景：大模型的真正力量不是记忆力，而是压缩能力。而压缩，就是理解。</description></item><item><title>AI的70年（下）：争鸣——机器究竟有没有在思考？</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/ai-history-3/</link><pubDate>Tue, 24 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/ai-history-3/</guid><description>AI会下棋、会写诗、会通过律师考试。但它真的在&amp;rsquo;思考&amp;rsquo;吗？从Chomsky的语言天赋论到LeCun的世界模型缺失，从随机鹦鹉到具身认知——这是一场关于智能本质的终极辩论。而70年AI之路的最深启示，也许不在技术之中。</description></item><item><title>世界模型之争 —— LLM 到底懂不懂这个世界？</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/world-model-debate/</link><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/world-model-debate/</guid><description>AlphaFold 拿了诺贝尔奖，GPT 通过了律师考试——但 Sora 的玻璃穿过了桌子。LLM 到底懂不懂这个世界？LeCun 离开 Meta 创办 AMI Labs，李飞飞押注 World Labs，谢赛宁两次拒绝 Ilya——站在前沿的人给出了截然不同的答案。</description></item><item><title>AI 的十字路口</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/ai-crossroads/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/ai-crossroads/</guid><description>2025 年 1 月底,一家此前在英文世界几乎没人念得对名字的中国公司,把英伟达推下悬崖。但故事不是『中国赢了』,也不是『开源赢了』。真正发生的事情是:那条所有人以为只有一条的路,在那一周分了岔。开源与闭源、通用与垂直、Transformer 之后、大模型与小模型、连发明者本身都散去了不同方向——AI 的未来不再是一个,而是同时有几个。这一篇,我们站在路口往几个方向看,听听站在路口的那些人怎么说,再画一张可以反复对照的地图。</description></item><item><title>机器人的 GPT 时刻：从会聊天到会干活</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/robot-gpt-moment/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/robot-gpt-moment/</guid><description>ChatGPT 让 AI 学会了聊天，VLA 正在让 AI 学会干活。机器人终于从写死的动作脚本，走向能看、能听、能规划、能动手的通用模型。但物理世界没有撤回键，所以机器人的 GPT 时刻不会是一次突然刷屏，而是一场被数据、安全和工程慢慢推开的黎明。</description></item></channel></rss>