机器人已经能够折叠衣物、制作浓缩咖啡、清洁厨房以及组装物品。然而，更难的问题在于如何让它们在无人看护的情况下，长时间可靠地完成这些任务。
在2026年Startup School上，Physical Intelligence联合创始人切尔西·芬恩（Chelsea Finn）阐述了打造能在现实世界中工作的通用机器人所需的关键要素。她分享了强化学习如何将机器人的吞吐量提升两倍，他们的系统如何实现数小时的自主运行，以及为何她认为机器人技术正进入其“GPT时代”：即从专用模型转向能够在任务、机器人与环境之间通用的系统。
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章节导航： 00:00 — Physical Intelligence的现状 01:23 — 让机器人变得有用需要做什么 05:11 — 可靠性问题 07:43 — 机器人技术中的强化学习 09:35 — 从失败中学习 12:43 — 训练机器人自我改进 14:21 — 机器人能连续工作13小时吗？ 17:36 — 为什么机器人需要记忆功能 21:22 — 构建通用机器人 25:02 — 从微调走向开箱即用的模型 27:35 — 利用所有数据进行训练 30:20 — 一个胜过专家模型的模型 31:21 — 组合泛化能力 37:49 — 机器人技术的GPT时代 39:49 — 问答环节