融資速報｜General Intuition 估值衝上 $6.2B，用電玩畫面訓練「會行動」的 Agent
General Intuition 完成 $220M 新一輪融資，由 Valor Equity Partners 與 Atreides Management 共同領投，估值達 $6.2B。這輪錢代表的趨勢是：當文字與靜態網路資料快被榨乾，電玩遊玩畫面裡大量「人類怎麼應變意外狀況」的動作資料，正被重新定義成訓練物理世界 Agent 的稀缺燃料。
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6 篇文章音訊、影片與世界模型：三份教材的閱讀入口｜CMU 10-423 主題單元
聲音表示、影片的時間關聯、動作條件的世界轉移，是三種不同學習任務。原篇把第24–26堂放一起，最後卻只有音訊練習，無法驗收另外兩堂。這個網址保留為閱讀入口；完整教學在下列第 24–26 堂各一篇，第 26 堂那篇也包含另一份對齊教材。
Model-Based RL——學一個模擬器，然後別太相信它｜Stanford CS224R 第 11 堂
Model-based RL 先學一個預測 s_{t+1} 的 dynamics model，再拿它做兩件事：生成額外的訓練資料（Dyna、MBPO），或在執行時往前想幾步再行動（planning）。CS224R 第 11 講的主線是怎麼不被模型誤差拖垮：合成資料只從真實狀態出發跑短 rollout、用多個模型的 ensemble 平均掉誤差、長 horizon 的 planning 在尾端接一個 value function。模型值不值得學，取決於它比 policy 好學還是難學。
World Modeling／Robot Learning、Human-Centered AI 與期末專題｜Stanford CS231N 主題單元
CS231N Spring 2026 的最後兩講沒有公開投影片：L17 在課表上只寫「World Modeling」與客座講者 Gordon Wetzstein，L18 只寫「Human-Centered AI」。校外讀者能看的是 2025 年的替代品：L17 當年是另一個主題 Robot Learning（Yunzhu Li，有投影片與錄影），L18 是李飛飛的錄影，沒有投影片。本文把三者分開標示年份，不把 2025 的內容寫成 2026。後半講期末專題：占 35%，分 Applications 與 Models 兩條 track，專案必須處理像素，交付物是一段提案、三次 milestone check-in、6–8 頁報告與海報。
Shane Gu〈World of World Modeling〉——世界模型是 model-based RL 裡的那個 model｜Stanford CS234 主題單元
CS234 Winter 2026 的最後一份客座投影片，由 Google DeepMind 的 Shane Gu 主講，36 頁、沒有公開錄影。主線有三段：先用 Solomonoff induction 說「最好的預測就是找出最短的生成程式」，再把預測分成三個層次；接著把正向模型 F、逆向模型 Π 與 Q 寫在同一組符號裡，說明 shooting 與 direct collocation 兩種規劃方式怎麼各用一種模型，並把 TDM 與 Generalized Decision Transformer 解讀成「換了時間尺度的世界模型」；最後談影片模型能不能成為物理世界的基礎模型。
2025 AI 頂會在收什麼題目：Agent 爆發與 Reasoning 革命
2025 年 AI 頂會的兩個最強訊號：reasoning 論文從 47 篇暴增到 216 篇（4.6 倍）、agent 相關關鍵詞合計超過 150 篇（4.3–11 倍成長）。Diffusion model 已從「爆發」進入「基礎設施」階段，RAG 以五會議全覆蓋的罕見擴散速度成為企業 AI 的主流架構，而 state space model 和 world model 正複製 2020–2021 年 Vision Transformer 的早期軌跡。純 prompt engineering 論文開始遭遇 reviewer fatigue。