OpenAI机器人团队再解散:距奥特曼招人仅5个月

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OpenAI机器人团队突然解散!GPT-6Astra把行业一锅端了

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OpenAI机器人团队再解散:距奥特曼招人仅5个月(配图 1)

新智元报道  

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OpenAI把自家机器人团队整个撤掉了,这事说起来很难让人相信。


据媒体报道,这已经是OpenAI又一次解散机器人团队。奥特曼5月才亲自发帖招人,前后只隔了五个月。


原有团队接下来会并入核心研究团队,汇报对象是Mark Chen。


应用机器人和硬件这两块,交给OpenAI总裁Greg Brockman负责。


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超级智能端了机器人团队的饭碗

这几天在奥斯汀开的机器人学习大会(CoRL)上,会出现一个奇特的场面——


208号展位上,摆着一张空桌子。会议app和地图都标着OpenAI,可现场一台机器人也见不着。


展位旁边倒是有几位OpenAI的员工,见人过来就尴尬地笑一笑。


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咋回事?


了解内情的人都吃了一惊:就在本周,这支机器人团队被就地解散。


是OpenAI做不下去了?并非如此。


他们做出来的东西,反倒让整个机器人圈心里发毛:如今机器人不用再单独配大脑,GPT-6 Astra本身就是大脑。


业内都清楚,GPT-6 Astra一露面,同行就慌了神:这是要把机器人大脑这门生意整个吞下去。


谁也没料到,OpenAI先动的刀,是砍向自己。



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GPT-6 Astra 一上手就带着满级号登场,0 帧起步。


搁以前做机器人,那真是费老劲了。


想让它倒杯水,得靠人手把手带着,一个动作一个动作地教,还得用真实数据给它单独练一个「专用脑子」。


可要是换成拧螺丝这种活,机器人转眼就全忘了。


而现在这个 GPT-6 Astra,一天都没练过机器人,照样能直接开机甲。

研究员给它的东西只有三样:摄像头拍到的画面、机器人自身的状态数据,外加一根接控制接口的线。


再往后,就是见证奇迹的环节。


Astra 活像个把游戏通关视频刷了无数遍的高手,0 帧起手便是满级号:画面自己看,步骤自己拆,指令自己下。


英伟达做过一项仿真机械臂测试,由 Astra 驱动的智能体把成功率拉到了 74.8%。


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对照之下,那些从小在真机上苦练的「专用机器人模型」,最高也只拿到 51%。


放到通用顶级大模型面前,专用模型被按在地上摩擦。


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Anthropic也来搅局了。Claude的成功率,是GPT-6的两倍多。


放到仿真测试里看,GPT-6 Astra操作机器人的成功率连带Claude Fable 5.2的一半都够不上。


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类似的操作,Anthropic在五天前也演示过一回。


Fable 5.2的官方视频里,两只机械臂被它使得团团转:拧魔方、拧瓶盖、装齿轮,一样接一样。


它还用笔画出了一个机器人。


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官方给了个说法:这些任务,Fable 5.2从来没训练过。


不过视频并不是原速播放。光是解开魔方,就耗掉了40分钟。


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不过得说一句,四个月前的Claude还有点不太灵光。


那会儿它正指挥一只机器狗往前走,瞅见前头有个垃圾桶,还特有底气地来了句「桶在左边,放心走」。


然后就听咣当一声,狗腿直接卡进桶里,硬是拖着桶往前蹭了两米多。


谁能想到,才过了四个月,它已经能空手把魔方拧开了。


这学习速度,你怕不怕?


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机器人团队二度解散,原因还是AI


说起来挺让人感慨,OpenAI把机器人团队请出门,这已经是第二回了。


头一回是在2020年。


那阵子奥特曼的判断是:靠机器人攒数据太慢,LLM才是通往真·AGI的路。


两年之后,ChatGPT果然杀了出来,把全世界都震了一遍。


到2024年,他们觉得大模型已经差不多了,于是重新把机器人团队拉起来,还拉上人形机器人公司Figure一起干。


可到了2025年2月,两边谈崩了。OpenAI随后决定自己单干,还对外放话:2027年要拿出首次公开演示。


然而年底还没到,这支团队就先没了。



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脑子交给超级智能,机器人公司手里还剩下什么?


消息传开,整个机器人行业都有点发懵。

过去十年,资本往里砸了几百亿,Figure的估值已经被炒到400亿美元。


大家押注的其实是同一件事:机器人得有一颗专门定制的脑子。


可现在,通用超级AI直接把这活儿接了过去。


CMU教授的说法是,在OpenAI看来,机器人「不再是一个特殊问题」,它和写代码、做法律和金融的工具一样,只是通用智能下游的一个应用。


在过去,瓶子稍微挪了位、环境光变暗了、手一滑没抓稳,哪一样不是得单独开一项训练才能应付的苦活。


如今情况反过来了。通用模型凭空间感知和逻辑推理这两手,当场就能把偏差纠正回来。


那做机器人的公司又该怎么活?


MIT一位教授把路子讲得很直白——


有一样东西,AI实验室始终带不走:工厂车间里真正干出来的经验数据。


基础模型越往上走,这类数据的分量只会越来越重。


按这个说法,往后谁都不必再琢磨怎么造“脑子”了。



该做的是调转方向,去给超级AI充当手脚、去做它的数据包。



想法挺好,账单一摊开就不好看了。


不过,要说大模型已经彻底赢了,现在下结论还太早。它当脑子用,眼下有两个要命的短板:一是慢,二是贵。


先说慢。模型都跑在云端,机器人想动一下手指,都得看网速脸色。网要是卡一下,杯子早就碎了。



清华等机构最近做了一次测试:把Astra接到双臂机器人上,按最高配置跑一圈,开销是12.5美元(将近90块钱)。这价格谁扛得住?


再说真机上的表现。看懂指令不难,难的是拿捏力道、让两只手微妙配合,这部分还得靠专门训练的小模型。


奥特曼这么干,其实也能理解。最近一个季度,OpenAI亏了109亿美元。



此前他已经砍掉不怎么挣钱的Sora项目,这回又轮到机器人团队解散。


说到底,OpenAI手头也紧了,地主家同样没有余粮。



过去几十年,机器人科学家一直在死磕一件事——给机器人配上专门定制的最强大脑。


结果呢,等来的却是一颗从来没替机器人费过心的脑子。这大概就是所谓的「苦涩的教训」。


它把人写下的文字几乎读了个遍,也看尽了人类拍下的整个世界。然后某一天,它朝物理世界伸出了手。


照这个势头,将来机器人或许真不必再有自己的大脑。


它们更像是超级智能在这个世界里的一批「手办」,随时可以被调遣使唤。


一鲸落,万物生。腾出来的那条赛道,接下来会落到谁手里?


参考资料:

https://x.com/shashin_bhaskar/status/2121313386797703251
https://x.com/FortuneMagazine/status/2121347454922604726
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