如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 说苹果的M系列处理器撼动了计算机行业，这绝非夸张。蒂姆·库克宣布公司放弃英特尔芯片，转 而为Mac电脑采用自研芯片五年后，从最初的M1到现在的M5，M系列芯片不断刷新性能和能效的 标杆。它让所有人重新思考基于Arm架构的无限可能。 虽然事后看来M系列的成功似乎是必然的，但并非一开始就注定如此。毕竟，搭载英特尔芯片的 Mac电脑已经畅销多年，而从x86架构转向ARM架构可能会带来灾难性的后果。然而，当苹果的内 部测试表明M1架构比英特尔架构快得多时，该公司确信自己做出了正确的决定。五年前的M1 MacBook Air至今仍能与竞争对手一较高下，这足以证明M系列的强大实力。 为庆祝 M 系列芯片发布五周年，我们采访了苹果公司平台架构副总裁 Tim Millet （蒂姆米勒）和 Mac 及 iPad 产品营销副总裁 Tom Boger，深入了解苹果公司如何研发这款芯片。我们还与 Mac 用户交流了 M 系列 Mac 如何改变了他们的工作流程，并与行业分析师 Avi Greengart 探讨了他 对 M 系列的看法。 M芯片的起源：摆脱英特尔 苹果公司于2006年从Power ...

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 说苹果的M系列处理器撼动了计算机行业，这绝非夸张。蒂姆·库克宣布公司放弃英特尔芯片，转而 为Mac电脑采用自研芯片五年后，从最初的M1到现在的M5，M系列芯片不断刷新性能和能效的标 杆。它让所有人重新思考基于Arm架构的无限可能。 虽然事后看来M系列的成功似乎是必然的，但并非一开始就注定如此。毕竟，搭载英特尔芯片的Mac 电脑已经畅销多年，而从x86架构转向ARM架构可能会带来灾难性的后果。然而，当苹果的内部测试 表明M1架构比英特尔架构快得多时，该公司确信自己做出了正确的决定。五年前的M1 MacBook Air至今仍能与竞争对手一较高下，这足以证明M系列的强大实力。 为庆祝 M 系列芯片发布五周年，我们采访了苹果公司平台架构副总裁 Tim Millet （蒂姆米勒）和 Mac 及 iPad 产品营销副总裁 Tom Boger，深入了解苹果公司如何研发这款芯片。我们还与 Mac 用 户交流了 M 系列 Mac 如何改变了他们的工作流程，并与行业分析师 Avi Greengart 探讨了他对 M 系列的看法。 幸运的是，苹果公司拥有经验丰富的Mac专家，他们从业 ...

文章核心观点 - 一篇关于具身智能领域世界模型架构集成的综述文章，首次从架构集成视角将现有研究划分为三大范式，旨在解决传统反应式系统缺乏预测和泛化能力的问题 [1][3][8][13] 世界模型的价值与引入背景 - 传统具身指令跟随系统将语言、感知和动作视为分离组件，纯反应式方法面临缺乏前瞻性和泛化性差两大瓶颈 [8][13] - 世界模型源于人类认知科学，其核心思想是构建能预测未来的内部模型，为智能体带来样本效率提升、长程推理能力、安全性增强及主动规划能力 [8] 架构融合的分类框架 - 根据世界模型与策略模型之间的耦合强度，提出了一个包含两个独立维度的分类框架 [11] - **梯度流动**：策略优化目标的梯度能否直接反向传播以更新世界模型参数 [14] - **信息依赖**：策略输出动作时是否显式依赖于世界模型预测的未来状态 [14] - 基于这两个维度，将相关工作分为耦合强度由弱到强的三大范式：模块化架构、顺序架构和统一架构 [11][12] 范式一：模块化架构 - 关键词为独立、互操作、弱耦合，世界模型和策略作为两个独立单元，无梯度流动，策略不依赖未来状态 [16] - 世界模型作为世界模拟器，关注动作与状态间的因果变化，让智能体能在内部根据动作预演未来 [16] 范式二：顺序架构 - 关键词为分层、意图生成、中等耦合，先由世界模型预测未来状态，策略再基于该状态预测动作 [17] - 梯度传递分为两个阶段，世界模型作为决策生成器，核心任务是生成一个有价值的未来目标状态，从而简化后续控制问题 [17][18] 范式三：统一架构 - 关键词为端到端、联合优化、强耦合，将世界模型和策略集成到一个端到端网络中 [19] - 两者融合为统一大网络，在同一个损失目标下训练，使网络能在同一条计算路径中预测未来状态并输出合适动作，无需显式区分模拟与决策步骤 [19][20][21] 未来研究方向 - **世界模型的表征空间选择与耦合**：未来趋势是融合视觉空间与状态空间，通过统一潜变量平衡表达能力与推理效率 [23] - **结构化意图的生成与表达**：世界模型应生成可解释的未来结构，并与语言和符号推理结合，以显式刻画任务分解、物体关系与因果依赖 [23] - **指导具身智能的脆弱性**：需引入可达性判别、可行性过滤等机制以降低失效风险，并权衡解释性与最优性 [24] - **统一的世界-策略模型构建范式**：需探索如何将大规模预训练模型以最小代价转化为统一决策系统，关键难点在于状态空间对齐和表示粒度选择 [24]

文章核心观点 - 一篇由多所顶尖高校及研究机构团队发布的综述，首次从架构集成的视角，系统性地将世界模型融入具身智能系统的现有研究划分为三大范式，并探讨了其核心优势与未来发展方向 [5][7][8] - 引入世界模型能解决传统反应式具身智能系统缺乏前瞻性和泛化性差的瓶颈，为智能体带来样本效率提升、长程推理能力、安全性增强及主动规划能力 [10][11][12] - 世界模型与策略模型的耦合强度可从梯度流动和信息依赖两个独立维度衡量，并据此形成从弱到强的模块化、顺序化、统一化三大架构范式 [15][16] - 未来研究将聚焦于表征空间的选择与融合、生成结构化意图、确保想象的可达性与物理一致性，以及探索统一的世界-策略模型构建范式 [27][28][29] 世界模型的核心价值与引入原因 - 传统端到端反应式方法面临两大瓶颈：缺乏前瞻性，无法预测未来状态以处理长程规划任务；泛化性差，难以适应未见过的环境或任务配置 [11][12] - 世界模型的思想源于人类认知科学，通过构建能预测未来的内部模型，使智能体获得“想象”能力，从而提升样本效率、长程推理能力、安全性及主动规划能力 [10][11] 三大架构融合范式 - **模块化架构**：世界模型与策略为独立、互操作的弱耦合模块，无梯度流动，策略输出不依赖未来状态；世界模型作为“世界模拟器”，让智能体能在内部根据动作预演未来，以判断动作的可行性、风险与长远收益 [15][16][20] - **顺序架构**：世界模型与策略为中等耦合，采用两阶段梯度传递；世界模型作为“决策生成器”，首先生成一个有价值的未来目标状态，将复杂任务拆分为目标生成与目标条件执行两个子问题，简化后续控制 [15][16][21][22][23] - **统一架构**：世界模型与策略融合为一个端到端的强耦合网络，在同一个损失目标下联合优化；网络在同一条计算路径中同时预测未来状态和输出动作，无需显式区分“模拟”与“决策”步骤 [15][16][24][25] 未来研究方向展望 - **表征空间选择与耦合**：需平衡视觉空间的语义丰富度与状态空间的高效紧凑，未来趋势是通过统一潜变量融合二者，为跨任务泛化奠基 [27] - **结构化意图的生成与表达**：世界模型应生成可解释的未来结构（如目标、轨迹、因果等），并与语言和符号推理结合，以显式刻画任务分解、物体关系与因果依赖 [27] - **想象对智能体脆弱性的指导**：需引入可达性判别、可行性过滤、物理一致性评估来降低想象目标超出本体能力的失效风险；同时需权衡模块化解耦带来的可解释性与终端性能最优性 [28] - **统一的世界-策略模型构建范式**：需探索如何将大规模预训练模型以最小代价转化为统一决策系统，关键难点在于状态空间对齐、表示粒度选择及避免表征偏置 [29]

具身智能行业发展趋势 - 当前最先进的机器人仍无法实现人类直觉式工具使用，每次交互都需重新识别和规划工具使用[2] - 行业突破需从多模态模块融合转向端到端统一架构，消解视觉、语言和行动间的人为边界[3] - 现有主流方法存在表征瓶颈和信息压缩损失，阻碍跨模态深度理解[5] 自变量机器人技术架构 - 公司提出统一模态架构，将所有模态信息转换为共享高维token序列[7] - 采用多任务多模态生成作为监督机制，强制建立深层跨模态对应关系[7] - 通过Transformer核心整合多模态信息，实现感知推理行为的无损双向交互[9] 统一架构的核心优势 - 实现符号-空间推理能力，将抽象图形解构为具体操作[13] - 具备物理空间推理能力，理解结构稳定性并预测操作结果[15] - 展现自主探索能力，整合视觉观察与常识知识构建推理链[16] - 支持从视频学习人类意图，实现超越模仿的协作决策[19] 范式转换的关键特征 - 传统系统存在模块间延迟和信息损失，统一架构实现实时多模态耦合[21] - 新架构使机器人能并行处理物理属性理解、任务作用认知和动作规划[22] - 该转变是让AI具备跨模态因果推理能力的必要架构进化[22] 公司融资进展 - 2024年完成光速光合领投的Pre-A++轮融资[3] - 近期宣布完成数亿元Pre-A+++轮及数亿元A轮融资[3]