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这就是 Generalist 最新发布的 GEN-1.5 具身基座模型展现出的能力：模型开始从大规模人类操作数据中天然存在的重复、失误与恢复，学习到训练者没有逐项教过的动作，显露出某种智能涌现的迹象。
具身智能的「终局」该怎么定义？
人形机器人在WRC打卡上班，开启朝九晚五实景作业。
人形机器人正在进入一个新的竞争阶段。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈，它面对的问题早已不只是提升圈速。
8月18日，五一视界（51WORLD）“物理AI宏伟蓝图2030”发布会正式召开。
逛WRC展区，我会带着三个问题看具身智能公司： 模型能不能处理复杂、长时序任务？操作系统是让AI当插件，还是真正嵌入了底层调度？本体有没有在成本和安全性上找到可规模化的平衡点？
1908年，美国社会学家查尔斯·霍顿·库利发表了一项有些特别的研究。为了弄清楚人的“自我”究竟是如何形成的，他从小女儿出生不久开始，逐月记录她的动作、情绪和语言，尤其留意她如何学会使用“I”“me”“my”和“mine”这些指向自我的词。
宇树的下一张牌，是搭起一套系统，让全球 AI 的持续进步，转化为机器人不断加快的进化速度。
四足卖了近亿元后，维他动力杀入人形。