世界模型不缺算力，缺的是对数据的"审美

我最近在看一篇关于世界模型数据收集的论文，读完愣了好一会儿。大家都在卷参数量、卷算力，但数据从哪来、怎么收，这个问题几乎没人正面回答。Deon Anderson 在博客里把"信息空间"这个概念拆得很开：你收多少数据是次要的，关键是你在信息空间的哪个区域里挖。他的判断很直接——低效的数据收集不是工程问题，是认知问题。你以为自己在扩充数据集，其实可能只是在同一个信息盆地兜圈子。这件事让人不舒服，因为它意味着当前很多大模型的数据策略，可能从头到尾就没走对方向。

原文：More Efficient Data Gathering for World Models · 来源：Hacker News