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So much of modern software suffers from the same great grayification of the world that's killing colorful cars, houses, and cafés. Fizzy is a zag to that zig. Full of colors, full of fun, and even (see if you can find it!) full of sound.
Father of three, Creator of Ruby on Rails + Omarchy, Co-owner & CTO of 37signals, Shopify director, NYT best-selling author, and Le Mans 24h class-winner.
预测真实世界下一秒 北京智源研究院推出全新的多模态世界模型：Emu3.5 很多传统图像生成模型的主要问题是： 它们“不懂世界”运行的规律，无法理解真实世界的物理规则和因果关系。 Emu3.5在传统图像生成的基础上，进一步让AI具备： 理解真实世界的空间关系 推理物体随时间变化的规律 预测“世界下一秒”会是什么样 不同于以往为图像、文字、视频分开设计模型，Emu3.5 将它们全部“统一”在一个系统中： 首先把多模态信息包括图文视频都统一成了token； 模型通过“预测下一个 token”来学习不同模态间的关系； 任务统一为 NSP：预测下一个世界状态（包括视觉和语言）。 Emu3.5 不再只关注“文本之间的逻辑”， 而是让模型学习“世界是如何变化的”。 意思就是它不再区分： 这是一张图 这是一句话 这是视频的一帧 在它眼里，它们都是同一套“世界积木”。 然后模型只做一件事： 预测下一块积木是什么 如果下一块积木是一行字 → 它补全文字 如果是下一帧画面 → 它补全动作 如果是下一步结果 → 它推演世界变化 所以： 预测下一 Token = 预测“世界下一秒”会是什么样
Emu3.5的训练数据包含 约 790 年长的视频时长。 视频是现实最接近的数字化记录：同时携带时间、空间、物理与意图信息。 训练视频包含： 时间（Time） 空间（Space） 物理（Physics） 因果（Causality） 意图（Intent） 也就是世界的五个本质元素。 学习真实的世界经验
GPT 5.1-thinking discovers a novel mathematical property from contemplating raw numbers. Ramanujan level intelligence… and this is the worst it'll ever be, remember… another $7T to Sama
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1