广东
这段时间和一些机器人公司在对接，因为脑机接口与具身智能的打通，一直是一个很热门的方向，也是未来主流的人机交互。
现在最火的产品经理可以说是两类：AI应用产品经理和AI模型产品经理
AI应用产品经理不会考虑底层模型的数据、参数以及训练，最多考虑下模态能力以及相应程度与推理能力。
AI模型的产品经理，基于transformer的产品经理还是非常少，也就是能够做基础模型训练的产品经理，而不是AI应用产品经理。同时，很多有算力的公司都是将AI模型人才团队单独中心化，其他应用部门调用即可。
AI应用的产品经理完全做不了AI模型的产品经理。
AI模型的产品经理则是要关注transformer架构，或者更多是模型训练工程师，现在在大厂里面这些工作几乎都被拆分若干个结构，从模型数据标注、再到架构设计再到训练，整个流程能够跑通的，这类人才非常少。
尤其是有多卡集群经验的更少了，这也是为什么OpenAI的研究员在回国之后就可以成了腾讯的AI牵头人。因为几乎没人做过，这样挖人是最省钱的，同时也可以尽快达到行业水平标准。
即使transformer是开源的，如何设计更好的架构，训练团队如何搭建，都不是看别人的论文就能复现的，甚至是人才搭建梯队。
比如DEEPSEEK的MOE模型，就是将其不同专家区分，从而降低scaling的数据集所需要时间全部参数，这样就更容易形成参数分工，就可以完成更专业的回答以及数据集内容，同时MOKE形成动态分工。
曾经在梁文峰内部散出的投资回话4个小时里，就提到现在大模型公司有一半都是在做标注，另外一部分才是做训练与算法研究和具体coding工作。
而这部分的标注都是语言、图片，而不是这个世界，在世界里面我们不仅是需要深度、还要相对位置、以及各自世界里面的物品信息、体积的，还要具体的动作，包括手势、眼球以及体态追踪，让人做了什么、以及世界变成什么样。
标注已经在AI模型公司里面形成了行业的标准，不管是什么类型的数据、什么行业的知识都可以通过标注完成。训练是一个基本架构，但是如何训练走向下一步的应用到模型的准确度是关键，比如脑机接口领域的数据不可能每个人都开颅，而是非侵入式是最佳的。
世界模型现在做和AI产品经理没有关系
世界模型，很多人的定义不一样，因为对于世界模型所需要的数据类型，其实很多人并不知道，本质上和现在生成视频的2D是完全不同的数据源与数据类型，所以你看到很多公司都在做世界模型，却忘记这个时代的终端设备还不是MR眼镜。
要想世界模型尽快出现，那就是MR眼镜普及、便宜又轻便。而现在来看这个时间还要2-3年，至少今年年底才会出现几款轻薄的。
而AndroidXR系统以及国产的空间操作系统也在年底才发售。
今天的分享就到这里。
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