Quando Yi Kaichen começou a falar sobre modelos de mundo em 2023, a reação foi que essa área era muito distante, beirando a ficção. No entanto, três anos depois, em meio à atividade de figuras como Fei-Fei Li e Yann LeCun, e com a atração de bilhões de novos participantes, os modelos de mundo se tornaram um tema central no campo da inteligência artificial física.
Yi, que até então já era campeão mundial na pista de direção autônoma ECCV e ocupava o primeiro lugar no benchmark Fail2Drive, tomou uma decisão que parece ser a menos intuitiva para um pesquisador: ele abandonou a metodologia que lhe rendeu esses títulos.
Sua trajetória profissional começou na DAMO Academy da Alibaba, onde se juntou como Alibaba Star após obter seu doutorado em AutoML. Seu trabalho BEVFusion, que combina dados LiDAR e de câmera em um único espaço físico, tornou-se um dos trabalhos mais citados na área de percepção multissensorial e um feito notável no NeurIPS 2022.
Após trabalhar na DAMO em 2023, ele passou para a Westlake University para criar o AutoLab, onde trabalhou no desenvolvimento de modelos generativos de mundo para direção autônoma. O trabalho com um principal fabricante de automóveis chinês ajudou a dissipar velhas suposições. Yi concluiu que, se um modelo for capaz de gerar dados realistas, ele já compreende parcialmente o mundo, e o renderização adicional de pixels é apenas um desvio caro.
No final de 2024, a equipe mudou o foco para uma abordagem implícita. O modelo parou de renderizar pixels; em vez disso, começou a construir representações de conceitos físicos em um espaço latente matemático abstrato, dividindo cenas em um conjunto finito de conceitos compostos e combinando-os para processar situações que nunca foram totalmente encontradas nos dados de treinamento. Yi compara isso à abordagem implícita de LeCun, JEPA, mas com uma resposta diferente sobre o conteúdo do espaço latente: aqui são usadas concepções físicas compostas, aprendidas de forma holística.
Experimentos internos realizados em 2025 demonstraram um aumento significativo na taxa de sucesso em tarefas complexas em comparação com modelos básicos de simulação e aprendizado por reforço, mantendo ao mesmo tempo um custo de previsão mais baixo.
Em janeiro de 2026, Yi levou suas pesquisas do laboratório para a empresa Awomo, sediada em Hangzhou. Inicialmente, apenas Yi e o cientista-chefe Tun eram fundadores; cinco meses depois, um grupo que Yi descreve como 'gênios consistentemente autoavaliativos' se juntou a eles. A Awomo fechou com sucesso rodadas de financiamento semente e anjo superiores a 100 milhões de yuans, recebendo apoio de InnoFund, Dongfang Jiafu Fund, Zhengxuan Investment, Tianqi Capital, Westlake Innovation Fund e Jinma Investment.
A principal aposta da Awomo é que o limite de escalabilidade que Yi ajudou a criar anteriormente não se aplica à inteligência física. Um modelo tipo VLA, ajustado com mais demonstrações, não conseguirá entender subitamente um novo layout de fábrica. Em vez disso, um modelo que aprendeu a decompor a cena em conceitos pode remontá-los em tempo real: por exemplo, pegar uma xícara caindo enquanto fecha uma porta, em vez de concluir mecanicamente uma subtarefa antes de iniciar a próxima. A primeira versão, Awomo-v0.1, já foi testada no pátio de testes RoboTwin 2.0.
No Instituto Pedagógico Estatal de Nukus, sob o nome de «Ajiniyoz», foi organizada uma reunião de seminário educacional entre funcionários e estudantes. O objetivo do evento era aumentar a cultura de segurança da informação, formar habilidades para o uso seguro das redes de internet e prevenir crimes cibernéticos.
O reitor do instituto, V.B. Kuvondiq Qodirov, discursou no evento e enfatizou que tais seminários contribuem para fortalecer os conhecimentos e habilidades de funcionários e estudantes na área de segurança da informação, bem como para elevar sua cultura legal na luta contra crimes cibernéticos.
Durante o seminário, especialistas abordaram problemas atuais de fraude cibernética, métodos de fraude realizados através de redes sociais e mensageiros, e forneceram informações detalhadas sobre a proteção de dados pessoais e o uso seguro de cartões bancários plásticos e sistemas de pagamento eletrônico.
Foi observado que, nos últimos seis meses, os órgãos internos da República de Karakalpakstan receberam um total de 1922 pedidos relacionados a crimes cibernéticos, com um prejuízo total de 13 bilhões e 115 milhões de som. Além disso, 49,8% dos crimes cibernéticos foram cometidos como resultado do download de arquivos maliciosos, o que demonstra a relevância deste problema.
Os participantes do seminário receberam recomendações importantes, como ter cautela com links e mensagens suspeitas de fontes desconhecidas, usar senhas seguras e ativar um sistema de proteção em duas etapas.
