Gemini 4 Argon 机器人实测：ERQA 得 87% 超所有前沿模型
Zergylord · x · 2026-10-14
Google Developers Blog 发布 Gemini 4 Argon for Robotics：称其在物理理解、代码生成和视觉语义推理上实现阶跃式提升。在测试 3D 环境中物理/空间问题求解的 Embodied Reasoning（ERQA）基准上，Argon 以纯推理拿到 87%，超过所有其他前沿模型。
官方展示了贯穿机器人全生命周期的四类工作流：
- 机器人控制：MuJoCo 中练习后零样本控制 Boston Dynamics Spot（12 自由度腿+6 自由度臂）完成踩踏板垃圾桶投掷；闭环操控视频世界模型。
- Real2Sim：从机器人相机画面、第一人称人类视频甚至手绘草图重建物理校准的仿真孪生。
- 物理理解：多模态事后标注，理解精细操作、稠密价值函数与进度估计。
- 研究与自我改进：通过仿真改进动作，并在真机上迭代自我提升。
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