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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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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

#künstlicheintelligenz

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