投资人预判:绑定训练环的具身模型将具持久优势
ruslansv · x · 2026-09-08
投资人 Ruslan 在 X 上与 Josh Elman、Adam Nash 讨论机器人与真实世界数据对 AI 模型的意义。他判断:随着更多真实世界与机器人数据进入训练，会出现「模型 + 训练闭环」的持久优势，以 Tesla 为例。
他的核心观点是:与模型训练深度耦合的 harness（工程执行框架）将始终优于「通用 harness + 通用模型」的组合。但他也承认，这一优势如何转化为商业价值尚不清楚，且目前并不明确哪些后训练框架会成为广泛可用、实用的公共基础设施。
所属事件:风投激辩AI护城河：模型训练耦合还是通用harness胜出(4 条相关)→
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