잘 훈련된 멀티모달 동영상 생성 모델 내부에는 세계 표상 모델이 형성되며, 이를 추출해 로봇에 적용해도 잘 작동하는 것으로 보임
동영상 모델이 물질과 빛, 세계를 이해한다는 발상은 새롭지 않지만, 동영상 연구소가 로봇 연구소로 전환한 경우는 드물었음. 동영상 생성으로 규모를 키운 뒤 그 역량으로 로봇을 훈련하는 사업 경로가 될 수 있음
장갑 안에 여러 장치를 숨긴 듯한 BFL의 손도 흥미로움. Xiami의 Robotics-1은 일반적인 그리퍼와 그리퍼형 장갑으로 훈련 영상을 만들지만, BFL 모델은 그런 장비가 필요 없어 보임. 하드웨어가 어려운 분야인 만큼 앞으로의 접근이 궁금함

“세계 이해가 필요한 작업에는 덜 분리된 표상이 덜 유용하다”는 설명에서, ‘더 얽힌’이라는 개념을 굳이 덜 분리된 표상으로 표현한 문장이 우스움. 현실 세계를 설명하면서 개념 자체도 더 얽히게 만드는 건 LLM다운 표현처럼 보임

이제는 근거 없이 문장마다 LLM의 흔적을 찾는 수준임. 모든 글이 어느 정도 LLM의 도움을 받았다고 가정하고 결과물의 품질만 평가할 때가 됐음

사람도 어색한 문장을 자주 씀. 오히려 그런 표현은 훈련 데이터에 드물어서 LLM이 만들 가능성이 사람보다 낮을 수도 있음

농담이었음

원문의 대시도 분명 LLM이 이 댓글을 썼다는 증거임 /s

기술은 이토록 발전했는데 영화는 어느 때보다 나빠진 듯해 슬픔. 괜찮은 작품을 찾으려고 수십 년 전 영화를 보곤 하는데, 우스꽝스러운 인형을 쓰고도 이야기 구성은 1,000배 뛰어났음

아무도 기억하지 않는 형편없는 옛 영화는 보지 않기 때문에 생기는 생존자 편향일 수 있음

Robin Rombach가 영화 제작을 모른다는 이유로 BFL 투자를 거절할 것인가? Sora는 끝났으며, Bill Peebles가 영화 제작을 모른다고 공개적으로 말할 용기 있는 사람을 찾기도 어려움
이는 벤처캐피털만의 문제가 아니며 이른바 Hollywood No와 연결됨. 반대로 Hollywood No 자체가 문제일 수도 있고, 게임 업계에서는 이를 독성 긍정주의라고 불러왔음

유럽 스타트업 간 협력을 보니 반가움

Flux는 Meta에 인수되지 않았나?

이것은 미래이면서 이미 현재임. 소프트웨어 개발·엔지니어링 바깥에 있는 지인에게도 이 내용을 공유해 주길 바람

생산수단을 소유하지 않은 인간의 가치가 더욱 낮아지는 위기를 향해 정면으로 달려가고 있음. 암울한 시기가 다가올 것으로 보임