Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与机器人长时自主
Latent Space 播客邀请 Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma，讲解上月发布的 Dyna-2 世界动作模型及其后续 Dyna-2.1 机器人智能体。
推荐理由：Dyna 联合创始人复盘百万小时人类视频预训练与真实门店部署，解释机器人长时自主的瓶颈在数据与硬件。
#数据/训练
Latent Space精选AI 评分7878
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 将预测分析带入智能体 AI 时代
企业 AI 的竞争焦点已从预测模型能否超越统计预测，转向如何让预测系统依据自身结论自主行动而不偏离业务意图。深度学习与生成式 AI 驱动的智能分析支持实时训练，数据范围也扩展到非结构化交互来源，推动企业从被动回顾转向务实前瞻。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 认为，"分析"一词正让位于 AI。
Berkeley AI ResearchAI 评分4444 智能免费之后：为智能体、由智能体、属智能体的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，推理成本已从 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至不足 $1，部分厂商低于 $0.10，年均降幅中位数约 50x，数据系统需围绕智能体重构。文章给出三个方向：为智能体设计的数据系统（如复用 80-90% 重复子查询）、支撑智能体集群运行的数据系统，以及由智能体自行合成数据系统。