LLM 输出 JSON 控机器人太慢？抛接与捏鸡蛋仍是硬骨头
nikolaj2030 · x · 2026-08-20
作者对「LLM 控制机器人」的规模提出质疑：没有真正的神经网络实时控制每个关节时，依赖 LLM 输出 JSON 会带来高延迟——LLM API 响应常需数十毫秒，很难想象能完成抛接三物这类需要极快反应的任务。
他还指出缺少实时触觉反馈是另一瓶颈：LLM 很可能无法恰当地握住鸡蛋不捏破并打进锅里，也许极端缓慢（20 秒以上）才能完成。但对不需要快速反应和触觉的任务，他预计 LLM 几年内就能胜任，比如叠衣物等。
被引推文提供了一个对照案例：Opus 5 零演示即可完成机器人任务（未做机器人训练），但耗时 7 分钟；专用模型 GEN-1.5 只要 7 秒。
所属事件:LLM 控制机器人遭质疑：2028 年前可靠概率不足一成(2 条相关)→
「具身」频道最新
- Humyn Labs 发布具身智能第一人称训练数据库 — testingcatalog · 2026-08-21
- Waymo 揭秘车载计算架构：低延迟与冗余设计 — SuzKP · 2026-08-21
- Waymo 无人出租车在休斯顿向所有人开放 — SuzKP · 2026-08-21
- 访 Generalist AI：看机器人即学即用 — willknight · 2026-08-21
- AI 加人形机器人或于 2030 年代末，瓦解「工资经济」根基 — VraserX · 2026-08-20
- 用 RealSense 3D 相机实现虚拟绿幕，可调景深背景 — chrismatthieu · 2026-08-20