**思考过程：** 1. **李飞飞的AI贡献与学术视角** - 首先，我注意到李飞飞在深度学习领域的核心贡献，尤其是ImageNet项目。她强调学术界资源的转变（如芯片、算力和数据的集中化），并建议博士生选择能解决根本性问题的团队，而非依赖大规模计算。这反映出她对“基础研究”的重视，认为即使数据量有限，也能推动理论突破。例如，她提到跨学科AI是未来方向，这与当前AI在科学发现中的应用（如生物、物理）相呼应。 2. **World Labs的战略与技术方向** - 她领导的World Labs聚焦“空间智能”和生成模型，这表明她试图将AI从传统视觉识别扩展到更广泛的3D环境理解。混合数据策略（现实数据+合成数据）是解决空间数据稀缺的关键，这与她提到的“高质量数据”优先原则一致，避免“输入垃圾，输出垃圾”的问题。 3. **AGI的定义与开源策略** - 对AGI的定义，李飞飞认为其本质是“智能规模”，即机器能像人类一样思考和行动，但具体形式（统一模型或多智能体）尚未明确。她对开源的灵活性态度（如Meta的生态系统策略）显示她注重商业与学术的平衡，认为开源是工具而非教条。 4. **研究生教育与无畏精神** - 她强调研究生阶段是“好奇心驱动”的探索期，与创业的“目标导向”形成对比。她鼓励学生保持好奇心，这与她指导的学生（如Andrej Karpathy）的成功案例相呼应。同时，她将“思想上的无畏”视为团队核心素质，这影响了World Labs的招聘标准。 5. **个人经历与领导风格** - 作为移民女性，她提到“不过度关注少数群体身份”的能力，体现其包容性领导风格。她将“梯度下降法”比喻为创业过程，强调逐步优化、专注问题解决，这种思维也适用于团队协作和创新。 6. **观众问题的整合** - 对观众关于数据收集的问题，她通过“加入World Labs”引导，暗示公司正在探索混合数据方法。对AGI的提问，她通过区分理论与功能定义，澄清了AGI与传统AI的延续性，而非颠覆性。 **总结**：李飞飞的思考过程融合了技术洞察（如ImageNet、空间智能）、战略规划（World Labs）、教育理念（好奇心驱动）、以及领导风格（包容性与无畏精神），同时灵活应对不同问题（如AGI定义、开源策略），展现了她在AI领域多维度的影响力。