Beschreibung
KI-Forscher Matthias Nießner erklärt im Interview vor Ort an der TU München mit Leonard Schmedding, warum es für 3D-Welten niemals genug Trainingsdaten geben wird, weshalb Roboter ihre Physik aus Videos statt aus programmierten Simulatoren lernen müssen und was ihn dazu gebracht hat, nach dem Milliarden-Erfolg von Synthesia noch einmal bei null anzufangen.
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Leonard Schmedding:
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KI-Bubble:
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00:00:00 Highlights
00:01:24 Warum er nochmal bei null anfängt
00:02:17 Text rein, 3D-Welt raus
00:05:38 Der größte Markt von allen
00:08:04 20 Millionen gegen Milliarden
00:10:27 VLA, VLM, WAM: endlich sortiert
00:13:07 Der Sim-to-Real-Gap
00:16:07 Was der fallende Stift verrät
00:17:38 Warum das Modell auf den Roboter muss
00:19:41 Erst Roomba, dann Humanoide
00:21:56 Airbnbs für Robotertraining
00:23:39 Was Synthesia ihn gelehrt hat
00:26:31 Von Call of Duty zu Face2Face
00:28:49 Das Bottleneck ist nicht Compute
00:30:05 Google, LeCun und Fei-Fei Li
00:34:27 Das Haus sehen, bevor es steht
00:36:29 Autos, die aus Ton gebaut werden
00:40:17 Was er mit einer Milliarde täte
00:41:56 Warum München
00:43:54 Woran man die Guten erkennt
00:46:57 Stanford sagte: mach dein Startup
00:49:57 Der Notar, der vorliest
00:51:51 Der Hollywood-Fehler
00:54:56 Die Mirror World
00:57:10 Fazit & Ausblick
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