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Ken Goldberg
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机器人领域面临“数据鸿沟”，需工程与数据融合
加州大学伯克利分校教授Ken Goldberg指出，与大型语言模型相比，机器人领域存在显著的“数据鸿沟”。他提到，当前机器人操作数据相当于人类阅读几年的量，而大型语言模型则相当于10万年。Goldberg认为，尽管规模法则推动了大型语言模型的进步，但对于具身人工智能而言，仅仅依赖数据可能是一种误导。他提出，将传统的工程原理（如鲁棒的系统架构和物理建模）与数据驱动的方法（如视觉-语言-动作（VLA）模型）相结合，对于推动机器人技术的发展至关重要。
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AI代理控制机械臂，训练新模型
一个名为OpenClaw的AI代理成功集成到物理机械臂中，使其能够配置机械臂、抓取物体，甚至训练另一个AI模型来执行特定任务。这项利用开源机械臂和AI编码辅助技术的发展，通过简化控制和训练过程，预示着机器人技术可能取得突破。研究人员正在开发CaP-X等基准来评估AI模型的机器人能力，其中Gemini在多模态理解以进行物理世界交互方面表现出 promising 的结果。