我在一只追我的猫的虚拟鸭子身上看到了机器人技术的未来

判断

工业自动化公司和家用机器人买家必须决定是否现在就支持Aspire等智能体仿真框架，以成熟可靠性换取训练提速——让虚拟机器人从数周缩短到数小时。

依据

UC Berkeley的Ken Goldberg说，Astra在“一小时内”生成了包含相机、灯光、背景和材质的完整3D仿真；他的实验室让它接入了Nvidia的Newton工具。Will Knight使用Nvidia的Isaac Sim观看视频并建议训练调整，在“短短数小时”内用OpenAI的GPT-6 Sol、Nous Research的Hermes和Nvidia DGX Spark训练了一个虚拟Microduck，而此前需要数周。Jim Fan说，LLM可以调用视觉语言动作模型，就像软件智能体调用程序一样；本周Fan、Goldberg等人开源了Aspire；GPT-6 Astra在推理失败的扭转后解出了魔方。限制在于可靠性：这只鸭子的视觉系统“不够好，无法部署到真实产品中”，而且机器人仍需要大量工程专业知识。