首页一家初创公司称，机器人技术正迎来属于自己的“ChatGPT时刻”
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在OpenAI的GPT-3开启基础模型时代之前，企业都是从零开始构建定制化的自然语言处理模型，每个模型都基于针对特定任务量身定制的大规模数据集进行训练。如今，大多数组织都会以OpenAI的GPT系列、Claude或Llama等通用模型为起点，然后根据其独特需求对模型进行微调或提示。
General Intuition首席执行官皮姆·德·维特（Pim de Witte）认为，具身人工智能也将遵循类似的发展轨迹。他主张，行业不应再通过收集海量真实世界数据集来创建专门的机器人模型，而应优先构建更高质量的数据集，从而打造出能够将运动和交互的直觉迁移到不同环境中的基础模型。
“目前许多公司都在开展高度专业化的工作，专注于个别具身形式、环境和机器人，”德·维特在最近一期的《Equity》节目中对TechCrunch表示。
他认为，随着像 General Intuition 这样正在开发和部署的通用模型的出现，其中大部分工作很快将变得多余。
“模型本身的泛化能力就是产品，”他说，“正因为它具备关于时空的基本推理能力，人们才会停止收集数十万甚至数百万小时的真实世界数据。因为现实情况是，你只需要几分钟。”
General Intuition在利用数百万小时的电子游戏数据进行训练后，构建了自己的基础模型，这些数据包括人类按下了哪些控制器按钮以及按下的时间等信息。德·维特和领投人维诺德·科斯拉都认为，动作数据是开发类人时空推理直觉的关键。
基于这一理论，这家初创公司最近以23亿美元的估值完成了3.2亿美元的融资。该公司已证明，其当前模型既能连续数小时玩电子游戏，又能驱动四足机器人——后者仅需基于8分钟的真实机器人数据进行微调即可实现。
“机器人仅依靠前置摄像头，没有其他传感器，就能在充满动态物体且有人来回走动的办公室环境中实现零样本学习，这让我们大吃一惊，”德·维特表示，“我认为这是未来发展的预兆。”
General Intuition的最终目标并非亲自制造机器人，而是成为物理人工智能的基础模型——供其他机器人公司在此基础上开发自身机器的基石。或者，用德·维特的话说：“我们不会创办一家自动驾驶汽车公司。 我们要让下一位创业者建立自动驾驶汽车公司变得容易十倍。”
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