LLM이 주어진 텍스트로부터 다음 토큰을 예측하듯이, Atlas는 처음부터 새롭게 학습되어 2D 이미지 입력으로부터 다음 시점을 예측할 수 있습니다.

우리의 노력을 더 큰 규모로 확장하고, 영향력을 넓히며, 하드웨어에 더욱 가까이 다가가야 합니다. 집중적인 하드웨어 개발 노력 없이는 AI의 효율성이 제약받습니다.

• LLM은 '다음에 올(와야 할) 단어'를 예측 vs 월드모델은 '다음에 올 뷰(공간, 상황, 환경)를 예측'

• LLM 기반의 컨텍스트 대비 월드모델의 컨텍스트가 얼마나 큰 규모로 확대될지 감을 잡아야 함

• AMD의 World Labs 인수는 공간예측 모델 경쟁이 가속화하는 신호탄이 될 수 있음("하드웨어 스케일링을 할 시점이며 이것이 AMD에 합류한 이유이다")