压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？

机器之心PRO · 会员通讯 Week 52 --- 本周为您解读 ② 个 值得细品的 AI & Robotics 业内要事 --- 1. 压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？ Visual Tokenizer 下一步进化的关键在于理解世界？相比 2D 网格序列，采用 1D 序列形式的 tokenizer 更适合大规模训练？也许目前的离散 tokenizer 可能只是阶段性的过渡性方案？生成采 样阶段的分布偏移，导致了「重建强、生成弱」的普遍现象？离散 tokenizer 如何在不牺牲压缩效率的前提下超过连续潜在空间的重建质量？ ... 2. Demis Hassabis 深度访谈：为什么做 AGI 需要回到「AlphaGo 模式」？ 什么是「锯齿状智能」？为什么 AGI 需要回到「AlphaGo」模式？SIMA 与 Genie 如何协同「好奇心」创造无限训练资源？如何通过「物理基准测试」消除模拟世界的幻觉？「根节点问题」如 何产生连锁反应？AGI 会如何推动经济重构？... 本期完整版通讯含 2 项专题解读 + 24 项本周 AI & Robotics 赛道要事速递，其中技术方面 9 ...