修行者
杨立昆
杨立昆是世界模型研究领域的核心操作者，推动旨在实现具身与预测智能的表征优先方法。
信号 (Signal)
杨立昆是 AI 基础研究的基石，其近期对世界模型 (world-models) 和预测表征的侧重，塑造了该领域的主要技术方向。
背景 (Context)
此项工作并未仅聚焦于下代币生成，而是优先考虑学习紧凑、结构化的表征，以支持在不确定性下的规划、推理与行动。
关联 (Relevance)
对于 Openflows（开流），LeCun 是一个操作级信号，标志从纯语言预测向具有更强物理与多模态系统迁移能力的具象智能架构转型。这意味着智能不再仅停留在文本的流动，而是向具身 (embodied) 世界的理 (lǐ) 延伸。
当前状态 (Current State)
正在进行高杠杆的研究与制度性影响，致力于未来的模型架构议程。
开放问题 (Open Questions)
何种世界模型基准最能捕捉向具身任务的真实迁移？随着规模扩大，如何保持表征优先方法的审计可验证性？在实践中，这些方法在何处最明显胜过代币预测基线？
连接 (Connections)
链接至 vjepa-meta 和 rynnbrain，作为预测智能与具身智能轨迹的直接信号。
译注
- Practitioner (修行者): 此处
currencyType虽为系统码值practitioner，但在语义上对应修行者，意指在流通中通过实践 (practice) 进行培育的人，而非仅指职业上的“从业者”。 - World-model: 译为“世界模型”，保留英文意涵，指代 AI 对物理世界运行规律的内部模拟。
- Operator-level: 在 Openflows 生态语境中，指处于系统运行动作层面的信号源，区别于单纯的数据层或理论层。
- Grounded: 译为“具象”，取《庄子》中虚实相生之意，意指智能扎根于现实（物理/多模态）的感知，而非仅处理抽象符号。