RoboDojo 实测 GPT-6 Astra:语义空间理解强,物理常识仍是短板
ZeYanjie · x · 2026-09-16
RoboDojo 团队对 GPT-6 Astra 进行了系统性具身智能体评测,涵盖仿真与真实环境(对比 GPT-5.5 和 DeepSeek-Flash)、人形机器人高层控制、RoboPianist 灵巧钢琴演奏,以及系统性的上下文学习(ICL)研究。
核心结论:
- GPT-6 Astra 展现出非常强的语义与空间理解能力,上下文适应能力令人印象深刻;
- 但物理常识(physical commonsense)仍是明显瓶颈,暴露出「理解世界」与「真正对物理世界推理」之间的重要差距。
项目由 wenbozhang 牵头,完整报告与演示已公开。
「具身」频道最新
- Reimagine 机器人夜班上岗：12 项子任务全自动移动操作 — notmisha · 2026-09-16
- Niantic Spatial：不接地真实世界的 World Model 到不了物理 AI 的终点 — Scobleizer · 2026-09-16
- 中国无人机被拍到给狗洗澡,本是清洗光伏板设计 — ZeroStateReflex · 2026-09-16
- Muse 学会自己每天早上穿衣,Scale CEO 直呼会来事 — alexandr_wang · 2026-09-16
- Scoble 预判：未来每人将拥有数亿到数十亿个数字分身 — Scobleizer · 2026-09-16
- iPadOS 无辅助功能 API，开发者用 USB 硬件狗实现 iPad 计算机操控 Agent — alfcnz · 2026-09-16