जब युई काइचेंग ने 2023 में पहली बार विश्व मॉडल के बारे में बात करना शुरू किया, तो प्रतिक्रिया यह थी कि यह क्षेत्र बहुत दूर था, जो कल्पना के करीब था। हालांकि, तीन साल बाद, फेई-फेई ली और यांग लेकुन जैसे शख्सियतों की गतिविधि और अरबों नए प्रतिभागियों को आकर्षित करने के मद्देनजर, विश्व मॉडल भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक केंद्रीय विषय बन गए हैं।
युई, जो उस समय ECCV स्वायत्त ड्राइविंग ट्रैक पर विश्व चैंपियन थे और Fail2Drive बेंचमार्क में पहले स्थान पर थे, ने एक ऐसा निर्णय लिया जो एक शोधकर्ता के लिए सबसे कम सहज प्रतीत होता है: उन्होंने उसी पद्धति को त्याग दिया जिसने उन्हें ये खिताब दिलाए थे।
उनका करियर अलीबाबा की DAMO अकादमी में शुरू हुआ, जहां वह AutoML में डॉक्टरेट की डिग्री प्राप्त करने के बाद अलीबाबा स्टार के रूप में शामिल हुए। उनका BEVFusion कार्य, जो LiDAR और कैमरे के डेटा को एक एकीकृत भौतिक स्थान में जोड़ता है, मल्टीसेंसरी परसेप्शन के क्षेत्र में सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में से एक और NeurIPS 2022 में एक उल्लेखनीय उपलब्धि बन गया।
DAMO में काम करने के बाद, 2023 में वह वेस्टलेक विश्वविद्यालय चले गए ताकि स्वायत्त ड्राइविंग के लिए जनरेटिव वर्ल्ड मॉडल विकसित कर सकें। प्रमुख चीनी ऑटोमोटिव निर्माता के साथ सहयोग ने पुरानी धारणाओं को दूर करने में मदद की। युई इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि यदि कोई मॉडल यथार्थवादी डेटा उत्पन्न करने में सक्षम है, तो इसका मतलब है कि वह दुनिया को आंशिक रूप से समझता है, और पिक्सेल रेंडरिंग आगे केवल एक महंगी विसंगति है।
2024 के अंत में, टीम ने निहित दृष्टिकोण की ओर रुख बदला। मॉडल अब पिक्सेल प्रस्तुत नहीं करता था; इसके बजाय, इसने अमूर्त गणितीय लेटेंट स्पेस में भौतिक अवधारणाओं के प्रतिनिधित्व का निर्माण करना शुरू कर दिया, दृश्यों को संयोजकों की एक सीमित सेट में विभाजित करना शुरू कर दिया और उन स्थितियों को संसाधित करने के लिए उन्हें संयोजित करना शुरू कर दिया जो प्रशिक्षण डेटा में कभी पूरी तरह से नहीं देखी गईं। युई इसकी तुलना लेकुन के JEPA के निहित दृष्टिकोण से करते हैं, लेकिन लेटेंट स्पेस की सामग्री के प्रश्न का एक अलग उत्तर देते हैं: यहां समग्र रूप से सीखे गए संयोजी भौतिक अवधारणाओं का उपयोग किया जाता है।
2025 में किए गए आंतरिक प्रयोगों ने अनुकरण और सुदृढीकरण सीखने के मूल मॉडलों की तुलना में जटिल कार्यों में सफलता दर में उल्लेखनीय वृद्धि प्रदर्शित की, जबकि भविष्यवाणी की लागत कम बनी रही।
जनवरी 2026 में, युई ने अपने शोध को हान्जोऊ स्थित कंपनी Awomo में प्रयोगशाला से बाहर निकाला। शुरुआत में केवल युई और मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी टुन थे; पांच महीने बाद एक समूह शामिल हो गया जिसे युई ने 'लगातार स्व-जांच करने वाले जीनियस' के रूप में वर्णित किया। Awomo ने InnoFund, Dongfang Jiafu Fund, Zhengxuan Investment, Tianqi Capital, Westlake Innovation Fund और Jinma Investment से समर्थन प्राप्त करते हुए, 100 मिलियन युआन से अधिक के सीड और एंजेल फंडिंग राउंड को सफलतापूर्वक बंद कर लिया।
Awomo का मुख्य दांव यह है कि स्केलिंग की सीमा, जिसे युई ने पहले बनाने में मदद की थी, भौतिक बुद्धिमत्ता पर लागू नहीं होती है। VLA प्रकार का मॉडल, जिसे अधिक प्रदर्शनों पर फाइन-ट्यून किया जाता है, अचानक कारखाने के नए लेआउट को नहीं समझ पाएगा। इसके बजाय, दृश्य को अवधारणाओं में विघटित करना सीखने वाला मॉडल उन्हें ऑन-द-फ्लाई पुनर्व्यवस्थित कर सकता है: उदाहरण के लिए, एक कप गिरने को पकड़ना, जबकि दरवाजा बंद करना, एक अगले सबटास्क को शुरू करने से पहले एक यांत्रिक समापन के बजाय। पहली संस्करण, Awomo-v0.1, का परीक्षण पहले ही RoboTwin 2.0 टेस्ट पॉलीगॉन पर किया जा चुका है।
राज्य शिक्षक संस्थान नुकुस में 'अजिनीयोज' नामक कार्यक्रम के तहत कर्मचारियों और छात्रों के बीच एक शैक्षिक सेमिनार बैठक का आयोजन किया गया। इस कार्यक्रम का उद्देश्य सूचना सुरक्षा संस्कृति को बढ़ाना, इंटरनेट नेटवर्क के सुरक्षित उपयोग के कौशल का निर्माण करना और साइबर अपराधों को रोकना था।
संस्थान के रेक्टर, व.ब. कुवोनदिक कोदिरोव ने कार्यक्रम में बोलते हुए इस बात पर जोर दिया कि इस तरह के सेमिनार सूचना सुरक्षा के क्षेत्र में कर्मचारियों और छात्रों के ज्ञान और कौशल को मजबूत करने के साथ-साथ साइबर अपराध से लड़ने में उनकी कानूनी संस्कृति को भी बढ़ाते हैं।
सेमिनार के दौरान विशेषज्ञों ने साइबर धोखाधड़ी की वर्तमान समस्याओं, सोशल मीडिया और मैसेजिंग ऐप्स के माध्यम से किए जाने वाले धोखाधड़ी के तरीकों पर प्रकाश डाला, साथ ही व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा और बैंक प्लास्टिक कार्डों तथा इलेक्ट्रॉनिक भुगतान प्रणालियों के सुरक्षित उपयोग के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान की।
यह उल्लेख किया गया कि पिछले छह महीनों में काराकलपकिस्तान गणराज्य के आंतरिक मामलों के अधिकारियों को साइबर अपराधों से संबंधित कुल 1922 शिकायतें प्राप्त हुईं, जिसमें कुल नुकसान 13 अरब 115 मिलियन सम था। इसके अलावा, 49.8% साइबर अपराध दुर्भावनापूर्ण फ़ाइलों को डाउनलोड करने के परिणामस्वरूप हुए, जो इस समस्या की प्रासंगिकता को दर्शाता है।
सेमिनार के प्रतिभागियों को महत्वपूर्ण सिफारिशें दी गईं, जैसे कि अज्ञात स्रोतों से संदिग्ध लिंक और संदेशों के प्रति सावधानी बरतना, मजबूत पासवर्ड का उपयोग करना और दो-चरणीय सुरक्षा प्रणाली को सक्षम करना।
