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首先，我们理解的世界模型也是如此。它不应只是"预测下一帧画面"的视觉模型，而应与VLA融合，形成统一训练框架。这还需要多模态信息，如前述例子中的触觉（力反馈），也需要记忆功能，才能完整完成任务。
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此外，这恰似人类创业者：习惯持续记录、复盘决策、长远布局的个体，往往比依赖直觉行事者走得更远。人工智能领域同样遵循这个规律。
最后，但真正令苹果封神的，是1984年那则著名广告：一位身着白色背心的女运动员，冲进满是光头、凝视大屏幕的会场，将铁锤掷向屏幕，领袖的演讲骤然中断。
另外值得一提的是，So, in my view, to judge whether AI has truly been rolled out within a company, you look at whether it has already succeeded in one place—and then, on that basis, whether the company itself has proactively identified more opportunities to apply it. It’s a bit like what’s happening at our company: AI applications have now formed a self-reinforcing virtuous cycle. It’s no longer about pushing a specific use case top-down and forcing people to use it; instead, every department is voluntarily driving AI adoption. In my opinion, once you reach that stage, it can be considered a fairly successful start.
面对耐克却另有想法带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。