推文

@AIgc_stat · 2026-10-15 00:43

Gemini 4 Argon教机器人投沙包，这条新闻最值得看的，是“怎么教”。 Google近日公开了一项内部试验：Argon看人类玩cornhole的视频，映射环境坐标、计算全身关节动作，再自主编写仿真代码。迁移到Apptronik的Apollo机器人后，官方展示了一次真实试验中连续命中7次的结果。 这7次命中不是跨场景成功率。让我感兴趣的是：视频开始变成可执行的教学材料，而不只是一段动作录像。 我的判断：下一步更有价值的产物，应该是一份“带条件的技能包”。 里面不光有动作，还得写清楚：物体多重、目标多远、什么算完成、条件变了该怎么调整。 比如沙包换了重量、投掷距离变了，复用的不能只是同一段挥手动作，而是能重新估计和调整的过程。 如果这条链路继续走通，一线专家的价值可能会多出一层：把自己做事时默认知道、却没说出口的条件，整理成机器能使用的说明。 AI能看视频学动作之后，真正稀缺的可能是：谁能把经验教明白。 配图为AI生成概念示意图。

曝光 11 · 评论 0 · 点赞 1 · 书签 0