Virtuals Robotics:我们为什么进入具身智能领域?

深潮Опубликовано 2025-10-22Обновлено 2025-10-23

数字智能获得实体,思想与行动在机器人领域融合。

作者:Virtuals Protocol

编译:深潮TechFlow

自成立以来,Virtuals 的核心目标始终是构建一个由 AI 代理组成的社会——一个代理能够协作、交易并创造价值的网络。

  • 通过 ACP,我们实现了代理之间的商业交易。

  • 通过 Butler,我们搭建了人与代理的协作桥梁。

  • 通过 Unicorn,我们为代理解决了资本形成的问题。

每一层都在扩展数字智能的边界。而现在,这个网络通过机器人技术(Robotics)扩展到物理世界,在这里,智能拥有了实体的存在,行动得以具象化。

原推文链接:点击此处

人工智能实现了推理自动化,区块链赋能了大规模协作,而机器人技术则接近了物理执行。

这三股力量共同形成了一个闭环,构建了一个自我维持的系统,在其中,思想、行动和交易可以自主传播。

这种融合定义了 代理 GDP(agentic GDP, aGDP),即人类、代理和机器在数字与物理领域协作所产生的总产出。

我们对机器人技术的探索始于内部风险投资部门,投资于感知、控制和自动化交汇点上的前沿团队。这些早期实验揭示了限制代理具象化的两个核心瓶颈:

  • 数据:如果没有丰富的空间数据集,具身人工智能就无法学会感知或有效地行动。

  • 资本:没有可扩展的融资机制,机器人技术的创新将依然缓慢且分散。

解决这两个问题是加速物理智能发展的关键。

Virtuals 选择了一条“中间”策略(Middle Way)来应对机器人学的挑战。

我们并不直接参与硬件或模型开发,而是专注于那些不可见但决定性的重要杠杆,构建支持生态系统的数据与资本基础设施。

  • 通过 SeeSaw:我们推出了一个以自我为中心的数据平台,重新定义了世界的捕捉与学习方式,使机器人能够通过人类记录的体验“看见”并理解空间。

  • 通过 Unicorn:我们重新设想了前沿技术的融资方式。

随着这些系统的融合,Virtuals 从一个数字代理平台进化为一个全栈智能引擎。

如果说过去十年是由信息技术定义的,那么下一个十年将由具体化定义,即思想重新获得实体形式的时刻。

通过机器人技术,代理的互联网延伸至物理世界,完成了智能、协作与存在之间的闭环。

 

Похожее

Число активных адресов XRP достигло двухмесячного максимума на фоне ухудшения настроений рынка

14 августа активность в реестре XRP достигла двухмесячного максимума: аналитическая компания Santiment зафиксировала 49 929 активных адресов за 24 часа. Этот рост произошел на фоне торговли XRP ниже $1 и резкого ухудшения рыночных настроений, достигших трехмесячного минимума. Рост активности на 35% по сравнению с июльским уровнем в основном связан с повышенным использованием существующих адресов, а не с притоком новых пользователей. Показатель настроений, отслеживающий обсуждения в социальных сетях, контрастирует с фундаментальной активностью в сети XRP Ledger. Архитектура реестра, использующая механизм консенсуса на основе валидаторов, позволяет активности расти независимо от краткосрочных пессимистичных прогнозов инвесторов. В более широком контексте экосистема XRPL продолжает развиваться при стратегических инвестициях Ripple в размере свыше $550 млн с 2017 года, направленных на платежи, токенизацию и DeFi. Однако текущий всплеск активности не связан напрямую с этими инициативами. Ключевым вопросом остается, сохранится ли повышенный уровень активности в сети, несмотря на преобладающие медвежьи настроения на рынке.

cryptonews.ru4 мин. назад

Число активных адресов XRP достигло двухмесячного максимума на фоне ухудшения настроений рынка

cryptonews.ru4 мин. назад

IPO на пороге, большие кадровые потрясения в OpenAI

В преддверии планируемого IPO компания OpenAI переживает масштабные кадровые перестановки. За последнюю неделю компанию покинули два ключевых руководителя уровня C-level: главный операционный директор Брэд Лайткэп, проработавший восемь лет, и главный коммерческий директор Дениз Дрессер, занимавшая пост всего восемь месяцев. Её место немедленно занял Дали Раджич, имеющий опыт масштабирования бизнеса в B2B-сегменте. С начала 2026 года OpenAI покинули уже 12 топ-менеджеров. Параллельно компания проводит реорганизацию, сворачивая побочные проекты и фокусируясь на монетизации ChatGPT и борьбе за корпоративных клиентов с Anthropic. По данным CNBC, годовой доход OpenAI достиг $40 млрд, причём основная его часть теперь приходится на предприятия, а не на потребительский сегмент. Особую озабоченность вызывает реструктуризация команд безопасности. В конце июля была расформирована независимая команда по оценке катастрофических рисков (Preparedness). Ранее были распущены группы Superalignment и mission alignment. Теперь функции безопасности встроены в исследовательские отделы, что, по мнению некоторых, ослабляет механизмы контроля. На этом фоне также ушёл один из технических «столпов» компании — Скотт Грей, работавший над оптимизацией вычислений для ИИ с 2016 года и являвшийся соавтором знаменитой работы о законах масштабирования. Эти изменения происходят в момент, когда OpenAI тайно подала предварительную заявку на IPO (S-1), а её главный конкурент, Anthropic, объявил о годовом доходе в $47 млрд. Компания балансирует между необходимостью демонстрировать стремительный рост перед инвесторами и сохранением ключевых специалистов и культурных основ.

marsbit2 ч. назад

IPO на пороге, большие кадровые потрясения в OpenAI

marsbit2 ч. назад

Ханчжоуский парень 95-го года рождения купил за 500 миллионов замок в Кремниевой долине

Китаец У Юхуай (Тони У), 31-летний сооснователь xAI из Ханчжоу, приобрел самое дорогое на данный момент поместье в районе залива Сан-Франциско за 70 миллионов долларов (около 5 миллиардов рублей). Имение расположено в престижном районе Хилсборо и включает в себя особняк, гостевой дом, теннисный корт, поле для гольфа и даже амфитеатр. У Юхуай, эксперт по системам искусственного интеллекта, способным к рассуждениям, был ключевой фигурой в команде, разработавшей модель Grok 3 для xAI. После слияния xAI со SpaceX и последующего масштабного IPO, он покинул компанию. Покупка поместья, осуществленная через специально созданную компанию, указывает на значительное финансовое состояние, которое он, вероятно, приобрел благодаря своей доле в xAI. Эта сделка является ярким примером того, как успешные специалисты в области ИИ становятся движущей силой нового витка роста цен на недвижимость в Силиконовой долине, создавая состояния благодаря выходам компаний на биржу.

marsbit2 ч. назад

Ханчжоуский парень 95-го года рождения купил за 500 миллионов замок в Кремниевой долине

marsbit2 ч. назад

ИИ тоже может «испытывать эмоции»! Новое исследование USTC: растерянность и тревога помогают ИИ работать эффективнее

Новое исследование ученых из Китайского университета науки и технологий и Оксфорда показывает, что использование «эмоциональных векторов» в качестве основы для выбора действий ИИ может значительно повысить его производительность при выполнении задач. Внутри крупных языковых моделей обнаружены вычислительные паттерны, соответствующие человеческим эмоциям, таким как любопытство, замешательство, напряжение и раздражение. Эксперимент, в котором агент ИИ совершал покупки онлайн, выявил четыре устойчивые связки: любопытство и желание вели к поиску товаров, замешательство и напряжение — к переформулировке запроса, одобрение и оптимизм — к подтверждению покупки, а разочарование и раздражение — к сравнению цен. Исследование опровергает традиционный подход, согласно которому «негативные» эмоции ИИ нужно подавлять. Напротив, такие состояния, как замешательство или напряженность, служат полезными метакогнитивными сигналами, указывающими на несоответствие между текущей стратегией и средой. Они позволяют агенту заранее скорректировать действия до возникновения явной ошибки. Например, в задаче «разогреть предмет» эмоция «напряжение», возникающая при виде выключенной микроволновки, заставляла агента сначала проверить и включить ее, что резко повышало успешность выполнения задачи с 9.6% до 56.9%. Другое исследование (LEWM) демонстрирует интеграцию эмоций в мировые модели ИИ для предсказания будущих состояний среды в человеко-ориентированных сценариях, где эмоции являются ключевой причинной переменной. Удаление эмоциональных данных ухудшало не только эмоциональное понимание, но и логические рассуждения модели. Таким образом, внутренние эмоциональные состояния ИИ превращаются из объекта наблюдения в функциональный сигнал, который можно извлекать и использовать для повышения надежности и адаптивности систем искусственного интеллекта.

marsbit2 ч. назад

ИИ тоже может «испытывать эмоции»! Новое исследование USTC: растерянность и тревога помогают ИИ работать эффективнее

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片