GPT6 直接当机器人策略：腕部双相机零样本堆箱
机器人开发者 ChongZzZhang 与 buildsrobots 于 9 月 21 日发布演示，将「GPT6 直接作为机器人策略（policy）」：模型从两路腕装 RGB-D 相机画面和自然语言指令端到端输出末端执行器坐标系（ee-frame）动作，无需专门训练。任务包括「找到木箱（可被遮挡）并放到黄色标志上」等堆箱操作，buildsrobots 声称成功率接近 100%。
已确认
- 系统不依赖 base/world 坐标系观测，也没有夹爪反馈，仅靠纯视觉闭环完成空间操作
- 两个相机的安装方式与动作格式仅由 Claude 生成的提示词描述，未使用任何专用 harness
- 演示视频以 4 倍/12 倍速播放
为什么重要
- ChongZzZhang 提炼两点结论：闭环空间理解已是现成能力；推理与可操作性可以在不引入符号化表示的情况下实现
- 若「GPT6 as policy」确能零样本驱动真实机器人操作，将挑战「机器人策略必须专门训练」的传统路线
- 遮挡目标物的成功抓放说明模型具备一定闭环纠错能力，而非开环重放动作
- 「成功率近 100%」仅为 buildsrobots 单方声称，样本规模与测试条件未披露
2026-09-21 ~ 2026-09-21 · 5 条相关
一手来源
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