물을 담는 것이 불가능하고, 물이 담긴 컵으로 시작해도 물을 완전히 다 비워낼 수가 없이 계속해서 흘러내리게 된다고 함
댓글 12
걍 비디오모델하고 비슷한듯. 1년 지나면 해결될 문제
데미스하사비스(power2345)2026-02-04 01:03
제목 언급은 어딨는거? 그냥 실패 사례 하나 소개한거 아님?
ㅇㅇ 1(14.38)2026-02-04 01:08
답글
behold : world model
귀가있는로봇의노래(function8845)2026-02-04 01:13
뭔 ㅈ도 아닌거 가지고 ㅋㅋ
할 수 있는게 수백만갠데, 뭐 하나 안되니까 ㅂㅅ 모델임? - dc App
익명(wild7862)2026-02-04 01:17
답글
일반화 능력이 없으면 월드모델이 아니겠지요
귀가있는로봇의노래(function8845)2026-02-04 01:17
답글
액체에 대한 인식이 있는데 물컵에 못따르니까 하는 소리일거임
귀가있는로봇의노래(function8845)2026-02-04 01:17
답글
@귀가있는로봇의노래
분명 아직 많이 부족한건 맞습니다,
사실 작은 문제점들이 계속 보이긴 합니다 ㅜㅠ - dc App
익명(wild7862)2026-02-04 01:20
일반화란게 뭘까 글쓴이는 뚜렷한 방안 생각나는거 있음??
ㅇㅇ 2(1.234)2026-02-04 01:22
답글
솔직히 전혀 모르겠음
그래도 생각해보자면 동물(인간) 뇌는 뇌 안에서 직접적으로 물체 크기나 거리 같은 것을 인코딩? 한다고 알고 있는데, 그걸 위한 기본적인 구조가 포함되어야 한다는 생각은 있음
비디오 모델만 쓰는게 아니라, 뭔가 이미지에서 depth를 추출하거나 segmentation 하는 모델 같은 것과 비슷한 형식이 결합되어야 하지 않을까?
귀가있는로봇의노래(function8845)2026-02-04 01:24
답글
@귀가있는로봇의노래
근데 이런 '다른 모델을 결합한다'는게 참 어려운거라서, 그냥 문외한이라 할 수 있는 이야기죠
귀가있는로봇의노래(function8845)2026-02-04 01:24
답글
진짜 AGI에 대한 길목에 가까워질수록 얼마나 어려운 기술인지 느껴지는..
ㅇㅇ 2(1.234)2026-02-04 01:29
답글
@ㅇㅇ2(1.234)
가장 어려운 부분은 우리가 뇌에 대해 너무 모른다는 거지
쥐의 뇌만 온전히 이해했어도 이미 llm + 쥐 합한 무언가로 agi가 왔을 텐데 ㅋㅋ
걍 비디오모델하고 비슷한듯. 1년 지나면 해결될 문제
제목 언급은 어딨는거? 그냥 실패 사례 하나 소개한거 아님?
behold : world model
뭔 ㅈ도 아닌거 가지고 ㅋㅋ 할 수 있는게 수백만갠데, 뭐 하나 안되니까 ㅂㅅ 모델임? - dc App
일반화 능력이 없으면 월드모델이 아니겠지요
액체에 대한 인식이 있는데 물컵에 못따르니까 하는 소리일거임
@귀가있는로봇의노래 분명 아직 많이 부족한건 맞습니다, 사실 작은 문제점들이 계속 보이긴 합니다 ㅜㅠ - dc App
일반화란게 뭘까 글쓴이는 뚜렷한 방안 생각나는거 있음??
솔직히 전혀 모르겠음 그래도 생각해보자면 동물(인간) 뇌는 뇌 안에서 직접적으로 물체 크기나 거리 같은 것을 인코딩? 한다고 알고 있는데, 그걸 위한 기본적인 구조가 포함되어야 한다는 생각은 있음 비디오 모델만 쓰는게 아니라, 뭔가 이미지에서 depth를 추출하거나 segmentation 하는 모델 같은 것과 비슷한 형식이 결합되어야 하지 않을까?
@귀가있는로봇의노래 근데 이런 '다른 모델을 결합한다'는게 참 어려운거라서, 그냥 문외한이라 할 수 있는 이야기죠
진짜 AGI에 대한 길목에 가까워질수록 얼마나 어려운 기술인지 느껴지는..
@ㅇㅇ2(1.234) 가장 어려운 부분은 우리가 뇌에 대해 너무 모른다는 거지 쥐의 뇌만 온전히 이해했어도 이미 llm + 쥐 합한 무언가로 agi가 왔을 텐데 ㅋㅋ