「agentic 机器人」扎堆套 GPT-6 壳,真正的突破在哪里?
DJiafei · x · 2026-09-25
作者观察到大量「agentic robotics」工作本质上只是把 GPT-6 Astra 接上机器人 harness,并质疑这之外还有什么新东西。他回顾:VoxPoser、Code as Policies、Manipulate-Anything 早已探索 LLM 编排路线,更深的源头在 TAMP(任务与运动规划)研究。
核心论点:
- 更强的骨干模型当然能提升效果,但「换个更强模型」本身不是研究问题
- 真正该问的是:哪些系统会从物理失败中学习、通过交互持续改进、并且减少手工设计的脚手架?
这是对当前具身智能研究范式一次有观点的方法论批评。
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