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@AYi_AInotes· @AYi_AInotes · X·· 24 天前AI 评分49
AI 导读

20岁斯坦福学生Thijs用不到200美元的Hugging Face SO-101开源机械臂、胶带固定的毛笔和俯拍摄像头,让GPT-6 Astra通过纯视觉闭环自主完成金门大桥绘画,人类仅在回合间提问"还能怎么改进"。RoboCurve基准显示Astra在"积木扔碗"类高容错任务上达95%(19/20),但毫米级孔轴装配仅10%(2/20),画画恰落在视觉可打分的甜蜜区。

正文

不愧是才20 岁的斯坦福天才少年,
这 1 分钟的延时摄影,撕开了一条让整个机器人行业都为之震动的历史缝隙:

通用大模型 GPT-6 Astra正在用纯视觉闭环,接管物理世界粗糙肉身的控制权。

Thijs 只给了它三样东西:
向导师借来的 Hugging Face SO-101 开源机械臂(3D 打印、售价不到 200 美元、关节极其松动)、用透明胶带缠在夹爪上的毛笔、以及一台俯拍的摄像头。
任务只有一个:在纸上画出旧金山金门大桥。

看懂这 5 张画纸的演进,你才会明白这场实验最性感的地方根本不是艺术,而是「闭环」:

1️⃣ 评论区最狠的一句定性:
“The paintbrush is the demo. The real product is the feedback loop.”
(画笔只是演示道具,真正的产品是那个不需要人类逐笔纠偏的反馈环。)
从 Attempt 01 毫无章法的色块乱涂,到 Attempt 04 桥塔、悬索和水天分明的轮廓清晰可辨,
人类没有去人肉遥操作,只是在回合间当评审员问它一句:“What can you do better?”
模型自己观察画歪的笔触、自己修改下发给舵机的控制脚本、自己决定什么时候回颜料盒蘸墨、什么时候回去修补画错的线条;
2️⃣ 为什么“胶带粘笔”反而是最高级的物证?
高精尖的工业级机械臂不需要智力,精密机加工自然能保证重复定位;
但只有在这么一只松垮、带有机械回差、用胶带固定的廉价塑料臂上,
通用大模型靠着观察和自我修正把画画成了,才证明通用智力在物理世界产生了真正的“代偿能力”;
3️⃣ 机器人的“拓竹 3D 打印时刻”:
Thijs 把它比作机器人界的 Bambu A1——
过去做具身智能要几万美元的工业臂,现在一个大模型 API 就能插进一只 200 刀的桌面外设。
高层认知、规划和视觉理解正在被云端大模型收割,
硬件老兵唯一的护城河,只剩下了接触力控、摩擦力与材料安全。

同期 RoboCurve 基准把那道断层画得很残忍:
Astra 在“把积木扔进碗里”这种高容错任务上拿下了 95%(19/20),但在毫米级孔轴装配上依然只有 10%(2/20)。
画画恰好落在“允许不完美、视觉好打分”的甜蜜区。

别去争论这幅画是不是像 7 岁小孩的涂鸦,
连 Sam Altman 现场看完全程都直接把画要走收藏。
下一步真正的死斗,
从来不是看谁能把金门大桥画得更逼真,而是谁能把工业装配里那 10% 的致命精度,用算法推到 90%。 https://t.co/QbFAlzHiOv

来源:@AYi_AInotes · x.com