首頁一家新創公司聲稱，機器人技術正邁向屬於自己的「ChatGPT時刻」
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在 OpenAI 的 GPT-3 開啟基礎模型時代之前，企業都是從頭開始建構客製化的自然語言處理模型，每個模型都針對特定任務，並以量身打造的大型資料集進行訓練。如今，多數組織會先採用 OpenAI 的 GPT 系列、Claude 或 Llama 等通用模型，再根據自身獨特需求進行微調或提示。
General Intuition 執行長 Pim de Witte 認為，具身人工智慧將遵循類似的發展軌跡。他主張，業界不應著重於蒐集龐大的真實世界資料集來建立專用的機器人模型，而是應優先取得更高品質的資料集，藉此打造出能夠在多元環境中轉移關於動作與互動直覺的基礎模型。
「目前許多公司都在進行高度專業化的工作，專注於個別的具身形式、環境和機器人，」德·維特在近期《Equity》節目中向 TechCrunch 表示。
他認為，隨著像 General Intuition 正在開發和部署的通用模型問世，這類工作的大部分很快就會變得多餘。
「模型本身的泛化能力就是產品，」他說。「正因為它具備關於時空的基本推理能力，人們才會停止收集數十萬甚至數百萬小時的真實世界數據。因為現實情況是，你只需要幾分鐘。」
General Intuition 透過訓練數百萬小時的電玩數據（包含人類按下哪些控制器按鈕以及按下的時間等資訊），建構出專屬的基礎模型。德·維特與領投人維諾德·科斯拉（Vinod Khosla）均認為，動作數據是開發類人時空推理直覺的關鍵。
基於這項理論，這家新創公司最近以 23 億美元的估值募得 3.2 億美元資金。該公司已證明其現行模型既能連續數小時遊玩電玩遊戲，也能驅動四足機器人——後者僅需針對八分鐘的真實世界機器人數據進行微調即可實現。
「機器人僅憑前置鏡頭（無需其他感測器），就能在充滿動態物體且有人來回走動的辦公室環境中實現零樣本學習，這對我們來說是個巨大的驚喜，」德·維特表示。「我認為這預示著未來的發展方向。」
General Intuition 的最終目標並非親自製造機器人，而是成為「物理人工智慧」的基礎模型——讓其他機器人公司能以此為基礎，開發出屬於自己的機器。或者，用德·維特的話來說：「我們不會創立一家自動駕駛汽車公司。 我們要讓下一位創業者建立自動駕駛汽車公司的難度降低十倍。」
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