本期硅谷 101 邀请自变量机器人 CTO 王昊与 Physical Intelligence 研究员柯丽一鸣,探讨机器人模型领域的最新进展。对话聚焦机器人模型泛化能力与解决复杂长程任务的关键突破。嘉宾以叠衣服为例,指出机器人需解决日常任务中无数细微变化,才能完成任务。讨论还深入探讨了数据质量与数量的平衡、物理世界中 corner case 带来的挑战,以及构建具备物理常识和空间推理能力的模型基础。自变量机器人开源 WALL-OSS 模型,着重提升机器人泛化与长程任务解决能力。
Outlines
Part 1: 背景与嘉宾介绍
Part 2: 机器人模型的技术突破与应用
Part 3: 评测标准与硬件挑战
Part 4: 数据采集与预训练逻辑
Part 5: 开源贡献与生态发展
Part 6: 技术路径与行业趋势
Part 7: 核心控制与感知技术
Part 8: 未来展望与商业化
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