2011年,苹果推出了“Cards”应用。这是一个由史蒂夫·乔布斯构思的宏大项目,允许用户发送高质量的凸版印刷定制卡片。该计划代号为“极速赛车”(Speed Racer),但对于负责实现乔布斯完美主义愿景的生产合作伙伴来说,这却是一场运营噩梦。
苹果要求提供高端功能,如100%纯棉纸张、厚重的压凹效果,以及为了不破坏美感而采用的肉眼不可见、仅能通过紫外线扫描的条形码。这些要求需要复杂的、多阶段的印刷工艺,并要求邮政部门进行前所未有的配合。该项目因管理不善而臭名昭著,导致了严重的洲际物流混乱,并引来了苹果公司“紧急级别”的审查。
尽管在重压之下上线,但该应用推出后的市场需求并不理想,无法证明其巨大的物流投入是合理的。虽然在乔布斯于2011年10月去世后,苹果内部团队出于对他的敬意坚持了一段时间,但该应用最终还是在2013年被停用。这个项目至今仍是一个警示故事,反映了苹果不妥协的设计理念与大规模市场制造和交付现实之间的冲突。
本文详述了一项关于训练“世界模型”——即**联合嵌入预测架构 (JEPA)**——来游玩 1996 年版《宝可梦:红》的实验。
实验目标是打造一个能够在不依赖显性奖励的情况下,控制角色在宝可梦大木博士的研究所内走动并选择初始宝可梦的 AI。该模型并未直接预测原始像素,而是利用编码器将游戏截图映射到潜在的“嵌入空间”中,并通过按钮输入来学习预测未来的状态。为防止“潜在崩溃”(即模型将所有输入映射为相同的值),作者采用了 **SIGReg** 正则化技术,强制嵌入遵循标准正态分布。
虽然最初的规划尝试因长序列中的累积误差而失败,但作者通过在“预演”(即模型基于自身先前的预测而非真实数据来推演后续步骤的序列)上对预测器进行微调,成功提升了性能。最终模型在 52% 的尝试中成功获得了初始宝可梦。尽管该项目的应用范围有限,但它证明了世界模型能够有效地学习环境动态,并在复杂的、无奖励机制的模拟环境中规划目标导向的行为。