从开洗衣店谋生、到因学术成就被誉为"AI 教母"，再到如今成为一家企业的 CEO，李飞飞一直处在"从 零到一"的历程，并享受其中。用她自己的话来说： "我喜欢从零开始的感觉，就像站在原点一样。忘记你过去所做的一切，忘记别人对你的看法。只是埋 头苦干，努力构建。那是我的舒适区，我就是喜欢那样。" 日前，李飞飞在 Y Combinator 的 AI Startup School 活动上，回顾了 ImageNet 项目的诞生历程、她早期 对数据驱动方法的信念，以及卷积神经网络（CNN）等突破如何催生图像描述、故事生成，最终发展 出生成式模型。她还解释了为何 3D 世界建模对通用人工智能（AGI）至关重要，在她看来，"没有空间 智能，AGI 就是不完整的。" 另外在现场，李飞飞还给了身处 AI 时代的硕士、博士研究生一些建议： 学术头条在不改变原文大意的情况下，做了简单的编译。内容如下： 一、我的梦想是让机器"看见" Diana Hu：我们非常高兴能够邀请到李飞飞博士，她在 AI 领域具有很长的职业生涯，被誉为"AI 教 母"。飞飞，2009 年，也就是 16 年前，你最初创建的项目之一是 ImageNet，引用量已 ...

AGI最新判断。 作者 | 闻乐 不圆 来源 | 量子位 （ID：QbitAI） 在我看来，没有空间智能，通用人工智能就不完整。 这是"AI教母"李飞飞在最新访谈中对AGI的判断——是的，李飞飞也开始谈论AGI了。 不过她有自己的表述，从进入人工智能领域开始，她就确定了她终身奋斗的梦想： 让智能体能够讲述世界的故事 。 而这，离不开 空间智能 。 正如她本人所说： 我整个职业生涯都在追逐那些极其困难、近乎疯狂的问题。 李飞飞如今聚焦于空间智能领域——这个人工智能最艰难的领域之一。 她认为 3D世界建模 对于实现AGI至关重要，并表示： 理解三维世界、生成三维世界、推理三维世界、在三维世界中做事，是人工智能的基本问题。 她的目标是创建一个超越平面像素、跨越语言障碍、能够真正捕捉三维世界结构和空间智能的 世界模型 。 在这次对话中，她从ImageNet的起源和影响说起，讲述了AI范式转变与关键突破，并提到了3D建模面临的挑战以及空间智能的数据 缺失问题。 量子位翻译并总结了全文，让我们一起来学习李飞飞的最新认知和分享。 ImageNet为现代计算机视觉搭建数据骨架 Q：你最早创建的项目之一是2009年的Image ...

编辑 | 褚杏娟 你说得对，我们大约在 18 年前就开始构想 ImageNet 这个项目。时间过得真快！那时我还是普林斯 顿大学一年级的助理教授。那时的人工智能和机器学习领域与现在完全不同，数据非常稀缺，在计算 机视觉领域，算法几乎是行不通的。那时也没有相关产业发展，公众根本不知道"人工智能"这个概 念。 但我们当时的那群人，从 AI 的奠基人 John McCarthy，到后来像 Geoffrey Hinton 这样的研究者， 都怀着一个共同的 AI 梦想：我们真的想让机器学会思考和工作。而对我个人而言，我的梦想是让机 器能够"看见"，因为视觉是智能的重要基石。视觉智能不仅仅是感知，它更在于理解世界并在世界中 采取行动。 主持人 ：后来很久才出现了一些有前景的算法。直到 2012 年，AlexNet 出现了。那才是实现 AI 的 第二个关键因素：投入足够的计算资源。当你看到你播下的数据种子开始发挥作用，开始取得更多科 研突破时，那一刻是什么感觉？ 李飞飞 ：没错，2009 年我们在 CVPR 会议上发表了一篇很简短的论文。2009 年至 2012 年这三年 里，我们坚信数据将驱动人工智能的发展，但当时几乎看 ...

来源丨Web3天空之城（ Web3SkyCity ） 著名AI科学家李飞飞 这一次在YC创业学院峰会的最新访谈深入探讨了她的职业生涯与前瞻思考。她 分享了创办ImageNet，这一引爆深度学习革命的关键项目的幕后故事，并阐述了计算机视觉从物体 识别到场景叙事，再到她当前所专注的"空间智能"的演进路径。 李飞飞认为，理解和交互于三维世界是实现通用人工智能不可或缺的一环，并为此创立了World Labs。访谈还触及了她的个人经历，从移民少年到创办洗衣店，再到成为顶尖学者和企业家的历程， 强调了"智识上的无畏"是推动创新和个人成长的核心动力。 核心观点 ImageNet的诞生与深度学习的黎明 李飞飞 : 我整个职业生涯都在追逐那些极其困难，近乎妄想的问题。对我来说，没有空间智能的AGI 是不完整的。我想解决这个问题。我就是喜欢当企业家。忘记你过去所做的一切。忘记别人对你的看 法。埋头苦干，努力建设。那是我的舒适区。 主持人 : 所以，我非常兴奋能邀请到李飞飞博士。她在人工智能领域有着非常长的职业生涯。 我相信你们很多人都认识她，对吧？请举手。我也认识。她被称为人工智能教母。飞飞你创建的第一 个项目之一是2009年的 ...

Core Viewpoint - The article emphasizes the importance of spatial intelligence in achieving Artificial General Intelligence (AGI), as articulated by AI expert Fei-Fei Li, who believes that understanding and interacting with the 3D world is fundamental to AI development [1][4][29]. Group 1: Spatial Intelligence and AGI - Fei-Fei Li asserts that without spatial intelligence, AGI is incomplete, highlighting the necessity of creating world models that capture the structure and dynamics of the 3D world [29]. - She identifies 3D world modeling as a critical challenge for AI, stating that understanding, generating, reasoning, and acting within a 3D environment are essential problems for AI [7][29]. - The pursuit of spatial intelligence is framed as a lifelong goal for Li, who aims to develop algorithms that can narrate the stories of the world by understanding complex scenes [20][29]. Group 2: Historical Context and Breakthroughs - The article discusses the inception of ImageNet, a pivotal project initiated by Li, which aimed to create a vast dataset for training AI in visual recognition, addressing the data scarcity issue in the early days of AI [11][14]. - The success of ImageNet led to significant advancements in computer vision, particularly with the introduction of AlexNet, which utilized convolutional neural networks and marked a turning point in AI capabilities [19][22]. - Li reflects on the evolution of AI from object recognition to scene understanding, emphasizing the importance of integrating natural language with visual signals to enable AI to describe complex environments [15][20]. Group 3: Future Directions and Applications - Li expresses excitement about the potential applications of spatial intelligence in various fields, including design, architecture, gaming, and robotics, indicating a broad utility for world models [35]. - The article mentions the challenges of data acquisition for spatial intelligence, noting that while language data is abundant online, spatial data is less accessible and often resides within human cognition [33][50]. - Li's new venture, World Labs, aims to tackle these challenges by developing innovative solutions for understanding and generating 3D environments, indicating a commitment to advancing the field of AI [29][35].

伴随着AI的迅速发展，几乎每个劳动领域都面临冲击，像创意工作、数据分析等，只要能被量化的任务，都可能被自动化。对于那些引领组织穿越这场 动荡转型的领导者而言，应对方法很简单。支持那些投资回报率模糊的冒险赌注，奖励那些重新定义问题并勇于探索未知的团队。留出空闲时间，促进跨 团队交流，以激发意外发现和创意重组。将这些有意保留的模糊领域视为战略资产，而非负担。 AI无需如科幻作品那般升级，便能颠覆经济格局。当下的模型，以及正在研发中更廉价、性能更强的版本，几乎注定要冲击劳动力市场的各个角落。它 们在文本、图像和视频领域展现出的惊人表现，不仅可能改变作家、设计师、摄影师、建筑师、动画师和品牌广告商等创意阶层的工作模式，还会影响金 融分析师、顾问、会计师和税务申报员等处理电子表格的职业人群。就连法律、医学或学术等有着专业门槛的领域也难以幸免：AI能够筛选海量内容， 以如今几分之一的成本提供定制化建议或课程，且质量也在迅速提升，与人类不相上下。 关于AI工具究竟还能强大到何种程度，以及这一进程会有多快，目前仍存在诸多重大疑问。Anthropic的达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）和OpenAI的山姆· 奥特曼（S ...

一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 因为眼睛受伤暂时失去立体视觉，李飞飞更加坚定了做世界模型的决心。 值得一提的是，嘉宾们深入浅出的讲解方式也获得了网友一致好评： 在a16z的最新播客节目中，"AI教母"李飞飞讲述了五年前因为一次角膜损伤暂时失去立体视觉的经历： 尽管凭借多年经验能想象出三维世界，但一只眼睛看东西时，我开始害怕开车。 但作为一名科学家，她也把这次经历当成一次宝贵的"实验"机会。 这次生病让她明白了 立体视觉对空间交互具有决定性作用 ，"就像语言模型处理文本时需要理解上下文，物理世界的交互也必须建立在三维 空间表征基础上"。 整体而言，李飞飞在节目中解释了 为什么空间智能是当今AI系统关键且缺失的部分，以及她的新公司如何应对这一挑战 。 同时，另一位嘉宾Martin Casado （ a16z合伙人、李飞飞公司早期投资者） 也分享了二人在世界模型上达成共识的故事， 并从投资者的角 度分析了世界模型的潜力和价值。 省流版如下： 下面具体来看。 构建能真正理解物理世界的AI模型 李飞飞自述，其实早在大语言模型 （LLM） 兴起之前，她就深刻意识到了构建世界模型 （LWM） 的重要性 ...

李飞飞门派。 作者 I 陈晓 报道 I 投资界PEdaily 这要从一笔融资说起。 投资界获悉，近日具身智能初创公司穹彻智能宣布完成数亿元人民币Pr e -A+轮融资，红 杉中国领投，老股东Pr os p e rit y7 Ve nt u r e s、小苗朗程及璞跃中国加注。至此，穹彻智能 成立一年内完成第三轮融资。 身后是两位来自上海交通大学的青年教授——王世全和卢策吾。当中卢策吾身上的标签很 多，但令人印象深刻的 一个 是：师从李飞飞。 李飞飞是谁？现年4 8岁，被誉为"AI教母"，她是全球研究AI领域的标志性人物，长期主 导着斯坦福大学的人工智能学科研究。而她带出的学生军团，正成为全球AI界的中流砥 柱。 李飞飞学生，排队宣布融资 1 9 8 8年出生的王世全是汕头人，从小就是一名学霸。2 008年，他考入浙江大学竺可桢学 院工高班。期间，他对机器人自动化有着很大的兴趣，后来到斯坦福大学攻读博士学位， 在仿生与灵巧操作实验室及人工智能实验室，师从两位机器人领域的泰斗——Ma r k Cu t ko s k y教授和Ou ss ama Kha ti b教授。目前，他担任上海交通大学客座教授。 另一位联合创 ...