在上沐曦这门课之前，我对大模型的理解，基本就停留在LLM上。但对我冲击最大的，是后面讲到“具身智能”和“世界模型”这部分内容的时候，感觉一下打开了新思路。
以前我总觉得，智算要理解世界，就让它把网上的东西都学一遍就行了。但“具身智能”这个概念告诉我，光“看”是远远不够的，还得有“身体”去亲自接触这个世界。就像我们人一样，很多事情不是靠看书学会的，而是靠自己动手尝试。比如，智算只有自己控制一个机械臂去抓东西，失败几次，才知道桌子是硬的，苹果是圆的，水杯是会倒的。这种通过跟真实世界互动得到的经验，比任何文字描述都来得直接和深刻。
这就让我对“数据”这个词有了新的看法。以前觉得数据就是文件，但现在发现，机器人每一次动作、传感器每一次读数，这些和物理世界互动产生的信息，才是更宝贵的数据。
接着课程涉及到了“世界模型”，正好解答了我的一个疑问：智算有了身体，收集了这么多乱七八糟的物理信息，它怎么理解呢？答案是，智算得在自己“脑子”里，建立一个关于世界是怎么运转的简化模型。这个世界模型就是一种“常识”和“预判能力”。比如它能大概预测到，一个球滚到桌子边上会掉下去。有了这个能力，智算做事就能从瞎猜变成有一定规划。它可以在行动前，先在自己的“世界模型”里推演一下，得到成功率最高的下一步动作。
总的来说，这门课让我对智算应用的想象，不再只是聊天机器人这种东西了。我开始去想，一个真正智能的机器人，或者能预判各种情况的自动驾驶，它们背后都需要这些技术。虽然“具身智能”和“世界模型”离真正成熟还很远，但这次学习至少让我知道了这个明确的方向，以后也想朝着这个方向去多学习和了解。
梁思地
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