恭喜 Aether AI 喜获投资。Aether AI 由 UCSD 助理教授黄碧薇创立。黄教授@huang_biwei深耕因果 AI 领域 12 年，是 Causal-Learn 作者，发表过 100+ 篇顶会论文，并曾获 Apple Scholar。 过去几年，AI 行业默认相信：模型越大、数据越多、算力越强，智能就会继续进步。这套方法在语言模型上很成功。但当 AI 走向物理世界，问题就复杂了。 文字说错了可以改，机器人抓空一次，杯子可能就碎了。桌面高两厘米，光线、材质、角度一变，任务都可能失败。 所以具身智能真正需要的，不只是识别画面，而是理解物理世界如何变化。 现在很多 AI 模型学的是相关性：什么词后面接什么词，什么画面后面出现什么画面，什么动作后面大概率出现什么结果。这在文本、图像、视频里有效。 但机器人要判断的是：手有没有碰到杯子，摩擦力够不够，重心会不会变，继续动作会不会摔。 它真正要知道的是：如果我现在动一下，世界接下来会怎样？ 这就是因果问题。 因果大模型关注的，不只是预测下一个状态，而是理解变量之间如何相互影响。 改变一个动作，结果会怎样？换个环境，技能还能不能迁移？如果没有执行这个动作，另一种结果会不会发生？ 这些能力，对 Physical AI 很关键。因为真实世界不可能被训练数据完全覆盖。机器人不可能提前见过所有桌面高度、物体材质、失败姿态和真实环境。 只记住过去见过的模式，很难稳定工作。理解背后的因果结构，才有机会举一反三。 这也是 Aether AI 正在探索的方向：以因果世界模型为核心，打造下一代机器人大脑。 过去一年，“世界模型”很热。视频生成模型能生成连续画面，空间智能模型能理解三维结构。 但机器人还需要更进一步：和物理世界交互，处理接触、碰撞、摩擦、重心和反馈，在变化的环境里完成任务。 所以世界模型不能只停留在画面和空间结构上，还要进入因果推演：理解动作为什么导致结果，变量变化后系统如何演化，失败背后真正影响结果的因素是什么。 只有这样，机器人才能从“看起来会做事”，走向“真的能做事”。 大语言模型成功之后，Scaling Law 成了很多人的信仰。但在具身智能里，更重要的问题是： Scale What？你到底在放大什么？ 如果只是采集更多遥操数据、堆更多视频、买更多算力，未必能解决泛化问题。真正重要的是，模型能不能从同样的数据里抽取更深层的信息。 同样的数据，相关性模型看到的是表层模式，因果模型要挖的是背后的结构。 Aether AI 的短期目标，是打造一个能够跨本体、跨任务、跨环境泛化的机器人大脑，服务机器人本体厂商，以及工厂、仓储物流、家居、医疗健康等真实场景。 这家公司做的，不是简单给机器人接入一个语言模型，而是从算法、模型到系统层面，构建一套以因果智能为核心的新范式。 过去这一波 AI，让机器学会了生成语言、图像和代码。下一阶段，AI 要面对更难的问题：理解世界如何运转。 当 AI 进入机器人、科学发现、生物医药、新材料这些领域，它必须处理变量、干预、反馈和反事实推理。 这些问题，天然指向因果。 因果大模型值得关注，不只是因为它是一个新概念。它可能代表 AI 从“学习已有数据”，走向“理解世界机制”的一次范式变化。 如果说大语言模型打开了数字世界里的智能入口，那么因果世界模型，正在尝试打开物理世界里的下一扇门。 Aether AI 官网：

🪂 新一轮 WE-Launch 项目活动启动：AetherPrivacy AI Network (APAI) 投入 $WXT，即可参与瓜分 10,000 USDT 空投奖励！🌟 📅 活动时间：2026-05-15 15:00 — 2026-05-18 15:00 (UTC+8) 📖 活动详情： 🔗 参与链接： #WELaunch# #WXT#

抽象概念想讲透，光靠 ppt 和板书总差一口气：学生看得累，你讲得也费劲。 我最近在 GitHub 挖到一个开源工具：AetherViz Master。只要输入教学主题，就能自动生成一套完整的 3D 交互式教学网页，打开浏览器就能用。 它基于 Three.js + SVG 混合渲染，会自动识别学科类型，匹配更合适的配色和可视化表达，把“难讲的”直接变成“看得懂、能操作”的演示。 GitHub： 覆盖物理、化学、生物、数学、天文、编程等多个方向： - 输入「牛顿第二定律」：生成 3D 小球运动模拟 - 输入「三角函数」：生成可交互的函数波形图 每个页面还自带学习目标、原理讲解、公式渲染和小测验；支持滑块调速、单步演示，也适配触摸设备。 不管你是老师想做更有说服力的课件，还是学生想把知识点“立体化”来理解，它都值得试一试。

我觉得MiniMax H3应该会火起来， AI视频模型太需要新的竞争者，而不是一家独大。 关键是据说即将开源，这么强的模型开源你敢信？ 用MinMax H3做了一个游戏运营广告，看着还不错。 提示词： 生成一支15秒16:9横版科幻机甲手游新赛季商业广告。 虚构游戏品牌 MECHA FRONT，主角是银白与深蓝配色的限定机甲 AETHER-07，机体外形、装甲结构和配色在全片保持一致。 画面只允许出现以下文字，且必须拼写完全正确，MECHA FRONT、AETHER-07、限定机甲、攻击 920、机动 88、现在解锁。 0至4秒， 黑色未来机库中，一束冷白顶光依次扫过机甲头部、胸甲与机械关节，镜头从低机位快速推进，完整机体从黑暗中亮起，MECHA FRONT 与 AETHER-07 清晰出现。 4至10秒， 机甲在原地缓慢转身，半透明蓝色游戏 UI 围绕机体依次展开。左侧显示限定机甲，右侧准确显示攻击 920 与机动 88，三枚无文字技能图标顺序点亮。UI 不能遮挡机甲主体，机甲造型不得变化。 10至15秒， UI 卡片沿轨迹收拢，机甲完成半周转身后正面定格。背景形成蓝白能量环，结尾只保留 MECHA FRONT、AETHER-07 与现在解锁，所有文字完整可读。 整体采用顶级 3A 游戏 CG 宣传片与新品发布广告质感，冷黑、银白、电光蓝配色，金属材质真实，轮廓光锐利，镜头运动干净有力量。 不要人物，不要战斗剧情，不要爆炸，不要新增文字，不要乱码，不要水印。原创声音使用低频机械启动、UI 点击和克制的电子鼓点，结尾一记厚重机械锁定音。

这两年世界模型（World Models）是 AI 里最烧钱的赛道之一，想做机器人、想让 AI 真正走进物理世界的，基本都绕不开它。但你只要多看几个 Demo 就会发现一个通病：这些模型很会“看”——画面能生成得足够逼真，几乎骗得过眼睛；可你真让它回答“我现在动这一下、接下来会连锁出什么”，它常常就卡住了。 说白了，它们学的多半是“相关”——什么和什么经常一起出现、下一帧大概长什么样。在屏幕里写写画画、生成视频，这套绰绰有余；可真实世界是要“动手”的，光知道相关、不懂因果，环境稍微一变就掉链子（它记住的是答案，没记住答案背后的道理，换一道题就露馅）。 一个真正顶用的世界模型，得能在动手前先把事情“想一遍”：它推这一下、抓那一把，会引出什么后果？换种做法，结果又会不会不同？这种“先设想、再验证”的本事，跟数据喂得多不多关系不大，关键在懂不懂因果。 Aether 这次融资要补的，正是世界模型最缺的这块。他们把这条路线叫因果世界模型（Causal World Models），也是全球第一家拿因果当核心架构来做的公司：让模型先把“这么做会怎样”推演明白再决定动作，做错了能顺着结果回头改自己，不用每次推倒重来。 在他们看来，这可能就是 AI 下一代的范式——世界模型从“相关”走到“因果”。这条路好不好走？我老实说，不好走，因果一直是 AI 里最难啃的骨头之一，难到不少人宁可绕开它、继续卷参数。但越是这种硬骨头，越值得有人正经啃一回。能不能成我不敢打包票，可这个方向本身，我觉得值得长期盯着。 公司由黄碧薇 @huang_biwei 创立，她在因果这块磨了整整 12 年——UCSD 助理教授，Causal-Learn 作者之一，百余篇顶会论文，还入选过 Apple Scholar。对世界模型、对这个新范式感兴趣的，可以去看看： @huang_biwei ｜

Atherton 1 Acre Lot 朋友的第一句，这是typical 的Atherton 1 Acre Lot, 我说这neighbourhood很不错。顺便提了一下，有个老大哥好友, 不久前买了2.7 Acre的大屋，那风水不错。然后，我们在泳池旁边的屋里，聊起AI... 在硅谷，大家都有个情意结，就是Atherton 1 英亩的屋；香港岛是太平山、渣甸山和浅水湾、九龙岛是笔架山；新加坡是Good Class Bungalow (GCB)... 当年，去留学念书，老父特意提醒，别忘了自己的根，那一把故乡的泥土！ 国人对土地，还是有特殊的情怀 ～

Aethir这次搞DAT的公司叫Predictive Oncology，纳斯达克股票代码：POAI。 这是一家总部位于宾夕法尼亚州 匹兹堡的专注于早期药物发现的生物医疗公司 2025年7月，POAI与Yorkville Advisors Global, LP管理的投资基金YA II PN, LTD签订了股权购买协议。根据此协议，POAI有权向Yorkville出售价值高达1000万美元的普通股，而Yorkville有义务购买这些股票。 2025年9.25，股价为$1.18、市值为$1285w的Predictive Oncology 对外公告，将于2025年9月30日实施1拆15股的普通股反向拆股，于 2025 年 9 月 30 日星期二凌晨 12:01 生效。 反向拆股后，Predictive Oncology的已发行普通股将从约1140万股减少至约762,414股。 做这个拆分动作，主要是因为在今年6月和24年12月，POAI 曾连续两次因不符合纳斯达克上市规则 5550(a)(2) 规定的继续上市的最低买入价要求而收到纳斯达克的退市警告。 故，POAI实际情况是，一家市值仅为700w-800w美金的纳斯达克垃圾医疗股。 2025.9.29，@AethirCloud公告：Predictive Oncology宣布推出 Aethir（ATH）数字资产库（DAT），并获得了 3.44 亿美元的私人投资。 DNA Holdings Venture, Inc. 是这笔交易明面上的顾问与投资人。 这3.44亿通过两笔私人投资公开股权交易完成： 1 以每股11.6256美元购买所发行约440万股普通股，这部分约为5080万美金； 2 预先出资认股权证，用于购买最多约 1490 万股普通股，购买价格为每张预先出资认股权证 11.6165 美元，换取名义价值约 2.927 亿美元，相当于锁定和解锁 ATH 实物贡献的折现价值约 1.733 亿美元。 DAT公告一出， POAI的股价和 $ATH 的价格 ，双双一路下行。 交易关联主体：POAI / Aethir / YA II PN, LTD / DNA Holdings Venture / DCI Foundation（Aethir 基金会） @MoralesBChain @layrelin91 @tleopoldini15 @GalvaniJunior @fernando_bu_ @AltCryptoTalk @ArturFe42068900 @UtterPiffle @DanielPegoraro6 @valsechi_ @DaKnoodl @saulobuzet44679 @Crypto_BankerX @halls4 @Mole_kulka @brunofmr1 @PinheiroLucas01 @ZKSgu @hosseeb @BTC_Alert_ @liangxihuigui @maid_crypto @cryptobaby @Edward__Park @cryptocruise77 @riyuexiaochu @_0xKenny @xiaofeng1064 @gangbeobsa @River_Bluffer @roger9949 @CoinMarketCap @blockTVBee @cathy_que @xingxingjun8888 @Bitwux @chuishaoren1 @thankUcrypto @cryptobraveHQ @YSI_crypto #aethir# #ath# #罗卫宇# #PredictiveOncology#

整个@AethirCloud 从项目架构层面，一共有5层： 1 罗卫宇 2 Weglobal Limited ： 由罗卫宇100%全资实控 3 Meta1 Network Group Limited（Caymen） 股东包括：Xv Fenglei /Eric Hendrik Marc /Weglobal Limited /Funtaro LTD/ Daniel Wang /Marc Rydon / Sharetronic Data 4 Meta1 Network Limited(BVI) 5 Meta1 Network #Aethir# #Weglobal# #Meta1Network#