GPT-5.6与Gemini机器人模型实测表现惊艳但泛化受限
近期专家与网友对 Gemini-Robotics-ER-2 和 GPT-5.6-Sol 等机器人模型进行了实测。结果显示，这些模型在准确性和鲁棒性上表现惊艳，但在实际部署中仍面临挑战。测试中甚至出现了机械臂失控掉落桌外的翻车情况。研究者指出，跨环境泛化能力不足是当前具身智能的痛点，而突破这一瓶颈的关键在于获取更多真实的物理世界数据。
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