<說點大家不想說的行業真相>



2025 机器人研究炸裂
架構與訓練老難題被攻克
數據收集、數據質量、配方跑通
RL 加持,Figure/Dyna/PI 現場成功率>99%
自我改進、自我恢復框架成熟
VLA 微調不過擬,保留通才→專長融合出通才
動作分塊、FAST 標記
机器人动作不再卡顿,接近人类速度

多模態融合:視/語/觸
力覺補盲,接觸型任務大提升
System1/2 強化,長鏈路規劃落地
Gemini Robotics-ER 1.5 給物理體引入 CoT 與語義安全
記憶突破“牆”
NVIDIA ReMEmber 導航記憶
Titans+MIRAS 測試時記憶穩定性能

更強 VLM → 更準空間理解與標註流水線
World Model 開始用於增廣與策略評估
說人話就是:規模帶來“物理涌現”
零樣本可供性、視覺力覺、通用物理推理

2026:數據規模×100
實體智能真正上桌

@openmind_agi
查看原文
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
留言
0/400
暫無留言
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate App
社群列表
繁體中文
  • بالعربية
  • Português (Brasil)
  • 简体中文
  • English
  • Español
  • Français (Afrique)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • Português (Portugal)
  • Русский
  • 繁體中文
  • Українська
  • Tiếng Việt