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具身智能“高考”难疯了，人类100分，最强模型12.8

近日，一个名为RoboDojo的新型机器人操作评测基准发布，旨在全面评估具身智能模型的综合能力。该基准由学术机构联盟推出，包含42个仿真任务和18个真实世界任务，覆盖泛化、记忆、精细操作、长程执行和开放语义理解五大核心维度。评测结果显示，当前最强通用机器人策略在仿真任务中的平均成功率仅为8.80%，在真实世界任务中最好模型的平均成功率也仅有12.8%。相比之下，人类专家在仿真和真实任务中的成功率分别达到76.03%和100%，差距显著。 RoboDojo的仿真任务设计复杂，例如在泛化任务中场景物体可达25个且随机变化，记忆任务需识别曾在传送带出现的物体，精细操作要求完成插管、对齐等高精度动作。其实验室还设立了标准化的真机评测平台（RoboDojo-RealEval），使用多款双臂机器人执行如盖积木、做面包、插充电器等日常任务，并统一硬件、布局与评测流程，确保结果可复现、可比较。在公开排行榜中，仿真任务榜首Hy-Embodied-0.5-VLA平均成功率仅8.80%，真实任务榜首π0.5成功率12.8%。模型表现不均，尤其在开放语义任务上，最强模型成功率仅约1.67%，表明现有系统在理解新指令并可靠执行方面仍很薄弱。为支撑评测，项目同时提供了异构并行仿真工具和统一策略接入层XPolicyLab，帮助研究者高效集成和比较不同模型。团队表示，RoboDojo如同“具身智能的珠峰”，旨在通过标准化、多维度的评测推动领域发展，未来还将扩展灵巧操作、移动操作等更多评测方向。

marsbit07/08 11:49

marsbit07/08 11:49

李飞飞最新长文：当视频生成、机器人和 NVIDIA 都自称世界模型，我们需要一个分类法

李飞飞发表文章，针对当前AI领域中“世界模型”一词被广泛滥用的现象提出一个清晰的功能分类法。她指出，尽管视频生成、机器人和NVIDIA等不同领域都自称构建“世界模型”，但它们实际指的是强化学习闭环（POMDP）中三种不同的功能模块。 **分类法如下：** 1. **渲染器**：输出**观测**（如像素），追求视觉保真度，例如Sora、Genie等视频生成模型。其局限在于“好看不等于物理正确”。 2. **模拟器**：输出**状态**，即在几何、物理和动力学层面忠实的世界表征，服务于建筑设计、机器人训练等需要精确模拟的场景。李飞飞认为这是连接渲染和规划的关键枢纽，被严重低估。 3. **规划器**：输出**动作**，根据观测和目标决定智能体（如机器人）应执行的动作，是感知-行动回路的闭环。 **现状与趋势：** * **渲染器**商业化最成熟，但有物理准确性天花板。 * **规划器**最令人兴奋但最不成熟，实验室演示与实际部署存在巨大鸿沟。 * **模拟器**是核心桥梁，掌握了模拟就同时为渲染和规划提供了基础。当前最重要的趋势是这三类功能的边界正在消融，因为它们共享对世界底层运作（几何、物理、动力学）的同一套理解。例如，World Labs的Marble模型能同时输出用于视觉的高斯泼溅和用于物理模拟的碰撞网格。逻辑终点是构建一个**统一的世界基础模型**，能根据下游需求在渲染、模拟和规划模式间自由切换。尽管面临数据不均衡、优化目标冲突等挑战，但三者的融合将重新定义机器智能与物理世界的关系，推动空间智能的发展。

链捕手07/05 09:12

李飞飞最新长文：当视频生成、机器人和 NVIDIA 都自称世界模型，我们需要一个分类法

链捕手07/05 09:12

4万亿市值的苹果，为什么造不出一个聪明的Siri？

苹果在WWDC2026发布会上全面押注AI，推出了重做后的Siri AI和Apple Intelligence系统。新一代Siri深度融合了由谷歌Gemini技术支持的苹果自有基础模型，能理解屏幕内容、调用应用并处理个人数据，旨在成为系统级的智能操作中枢。然而，其展示的功能多属行业已有方向，且因监管原因暂不向欧盟和中国大陆开放。文章指出，苹果在生成式AI竞赛中已显迟缓，这是长期“确定性管理”积累的“AI债务”所致。Siri自2011年亮相后多次错过升级窗口，内部团队经历动荡，自研模型进展不顺，最终选择与谷歌合作补强底层能力。尽管库克已承诺投入无限资源，但苹果面临的核心挑战是如何在AI时代守住iPhone的“第一入口”，防止用户习惯转向第三方AI应用。分析认为，苹果的战略重点并非打造“最强模型”，而是通过端侧计算和隐私承诺，掌控用户与设备交互的系统权限，并可能将高端AI功能与订阅服务绑定以创造新收入。然而，市场期待AI能实质拉动增长或换机潮，而不仅限于体验改进。库克留给继任者的，是一个在快速迭代的AI竞争中需要重新思考软硬件策略的苹果。

marsbit06/10 00:04

marsbit06/10 00:04

阿里“上货”，字节“练功”

5月最后一周，阿里和字节的两项动作展现了中国大厂在AI领域的两种不同战略路径。阿里正将AI快速“上货”落地。5月11日，千问App与淘宝全面打通，接入40亿商品库和20年购物场景数据。随后在阿里云峰会上，吴泳铭宣布升级全栈能力，并计划未来五年资本开支远超过去三年。阿里的核心策略是将AI深度融入现有商业场景，如蚂蚁的AI支付用户数破亿、淘宝的AI比价等，并推动“智能体商业信任协议”作为信任基础设施。其商业模式依赖AI服务变现，阿里云外部收入增长40%，服务器“几乎没有一张卡是空的”。然而，这种路径可能以基础模型能力的长期领先性为代价。字节则选择在Seed部门潜心“练功”，聚焦探索AI智能上限。其视频生成模型Seedance 2.0在权威评测中登顶，获业界高度评价。部门内部目标纯粹，如设定“国际榜单进前三”的KPI，并投入8个月撰写纯学术论文。字节计划大幅增加资本开支，最高或达4700亿元，资金来源于其巨额利润，且因其未上市，无需承受短期业绩压力，得以专注于长期技术突破。但商业化压力已初现，豆包开始测试付费和广告。文章指出，两种路径差异的根本原因在于公司是否上市。阿里作为上市公司，必须关注季度财报和股价，战略倾向于快速变现；字节作为非上市公司，则拥有更大的自由去进行长期、前沿的技术投资。这决定了当前中国AI领域“卖AI”与“做AI”的格局分野。未来若字节启动IPO，其长期研发投入或将面临资本市场的考验。

marsbit06/01 00:08

marsbit06/01 00:08

AI 第一网红 Karpathy 加盟 Anthropic，图啥？

知名AI专家、OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）宣布加入竞争对手Anthropic，专注于预训练研究并领导新团队，核心任务是利用Claude模型加速预训练方向的探索。这一举动被视为对行业具有风向标意义的“表态”。卡帕西的加盟正值Anthropic上升期。数据显示，其企业采用率首次超过OpenAI，同时公司正通过推出中小企业版Claude、与盖茨基金会合作等动作，扩大市场与影响力。他的加入可能引发一波人才向Anthropic流动。分析认为，卡帕西的选择折射出行业预期变化。OpenAI近期商业化与产品化节奏加快，而Anthropic则更强调安全与基础研究。卡帕西在AI社区的巨大影响力，使其动向成为行业“叙事权”争夺的信号。此次他将重点押注于预训练这一基础且长期的方向，探索“用AI辅助AI进化”的新路径，旨在实现模型能力的根本性跃升。这标志着AI竞争已从单纯的技术竞赛，转向对知识领导力和未来研究方向定义权的争夺。

marsbit05/21 08:02