三星联合上交大发布 RoboICL:冻结 GPT-6 Astra 零训练学会操作机器人
jiqizhixin · x · 2026-10-09
三星与上海交通大学提出 RoboICL(Embodied In-Context Learning with GPT-6 Astra),探索一条不同于训练专用 VLA 的路线:让一个完全冻结的前沿模型仅凭「看」就学会行动。
- 核心思路:不给机器人做任何参数训练,也不训练任务专用 VLA,而是在推理时向模型输入少量任务演示,加上机器人自身刚做过什么、环境如何变化的实时记录。
- 实现方式:把演示与执行历史组织成模型可读的「具身上下文」,冻结的 GPT-6 Astra 在每个决策步骤查阅这段经验,直接输出下一步双臂动作。
- 能力范围:宣称可处理精密插接、长时程双臂协调、依赖初始状态的操作等任务。
这相当于把 LLM 的 in-context learning 范式搬到具身控制上,值得关注其对 VLA 训练路线的替代潜力。
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