继昨日开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth 后，今天，我们为大家带来了具身大模型 LingBot-VLA。在上海交通大学开源的具身评测基准 GM-100（包含 100 项真实操作任务）测试中，LingBot-VLA 在 3 个不同的真实机器人平台上，跨本体泛化平均成功率相较于 Pi0.5 的 13.0% 提升至 15.7%（w/o Depth）。引入深度信息（w/ Depth）后，空间感知能力增强，平均成功率进一步攀升至 17.3%，展现了 LingBot-VLA 强大的准确性和泛化性。在 GM-100 真机评测中，LingBot-VLA 跨本体泛化性能领先在 RoboTwin 2.0 仿真基准（包含50项任务）评测中，面对高强度的环境随机化干扰（如光照、杂物、高度扰动），LingBot-VLA 凭借独特的可学习查询对齐机制，高度融合深度信息，操作成功率比 Pi0.5 提升了 9.92%，实现了从虚拟仿真到真实落地的全方位性能领跑。在 RoboTwin 2.0 仿真评测中，LingBot-VLA 跨任务泛化性能领先01 Scaling Law 下的大规模真机数据预训练长期以来，由于本体差异、任务差异、环境差异等，具身智能模型落地面临严重的泛化性挑战。开发者往往需要针对不同硬件和不同任务重复采集大量数据进行后训练，直接抬高了落地成本，也使行业难以形成可规模化复制的交付路径。针对上述问题，我们基于在海量真实世界数据上的预训练，第一次系统研究了 VLA 模型在真实机器人任务性能上随着数据规模增长时的 Scaling Law。项目发现随着预训练数据规模从 3,000 小时扩展到 6,000、13,000、18,000，最终至 20,000 小时，模型在下游任务的成功率获得持续且显著的提升。值得注意的是，预训练数据量达到 20,000 小时时，模型性能仍呈现上升趋势，表明 VLA 的性能仍然能够随着数据量的增加而提升。这些实验结果证明了 VLA 模型在用真实数据预训练时呈现了良好的可扩展性，为未来的 VLA 开发和大规模数据挖掘提供了重要启示。依此研究结果，我们仔细构造了 20,000 小时的真实机器人训练数据，涵盖了 9 种主流的双臂机器人构型（包括 AgileX Cobot Magic，Galaxea R1Pro、R1Lite 、AgiBot G1等）。为了进行精确的数据标注，数据里的视频由人工标注者按原子动作进行切分，并用大模型标注视频对应任务和子任务。在 codebase 的开发中，适配了 Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 分布式、混合精度、算子融合等优化，从而让同一个“大脑”可以快速迁移至不同形态的机器人上，并在任务变化、环境变化时保持可用的成功率与鲁棒性。02 深度信息辅助的机器人操控性能提升仿真实验结果为了显式捕捉操控环境中的空间感知能力，并进一步提升机器人执行的鲁棒性，我们采用了一种基于查询向量（query）的深度蒸馏方法。具体而言，我们引入了与三视角操作图像相对应的可学习 queries，这些 queries 经 VLM 处理后，与 LingBot-Depth 输出的 depth embeddings 进行对齐。这种对齐机制在维持模型训练与推理的效率的同时，有效将深度信息集成到 LingBot-VLA 中。在真实机器人平台和仿真环境下进行的广泛实验证明，深度信息的融入提升了 LingBot-VLA 的操控性能。03 后训练成本低、效率高、代码全开源，真正实用的 VLA 模型得益于涵盖主流构型和详尽任务的大规模预训练，LingBot-VLA 具备强大的通用操控能力，并且能够将其高效迁移到多样的下游机器人任务中。实验表明，LingBot-VLA 在下游任务中能够使用更少的数据，达到超越 π0.5 的性能；并且性能优势会随着数据量的增加而持续扩大。目前，LingBot-VLA 已与星海图、松灵、乐聚等知名机器人厂商完成适配，验证了模型在不同构型机器人上的跨本体迁移能力。与此同时，我们构建了一套高效的后训练工具链，在 8 卡 GPU 配置下实现了单卡每秒 261 个样本的吞吐量，其训练效率达到 StarVLA、OpenPI 等主流框架的 1.5~2.8 倍，实现了数据与算力成本的双重降低。此次开源，我们不仅提供了模型权重，还同步开放了包含数据处理、高效微调及自动化评估在内的全套代码库。我们希望这一举措可以大幅压缩模型训练周期，降低商业化落地的算力与时间门槛，助力开发者以更低成本快速适配自有场景，提升模型实用性。目前我们的模型、后训练代码、技术报告、以及我们和上海交大共同打造的 GM-100 Benchmark 已全部开源，欢迎大家访问我们的开源仓库。Website： https://technology.robbyant.com/lingbot-vla Model： https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-vla https://www.modelscope.cn/collections/Robbyant/LingBot-VLA Datasets: https://huggingface.co/datasets/robbyant/lingbot-GM-100 Code: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla Tech Report: https://arxiv.org/abs/2601.18692具身智能的大规模应用依赖高效的具身大模型，这直接决定了模型是否可用以及能否用得起。我们希望通过 LingBot-VLA 的开源，积极探索具身智能上限，推进具身智能研发早日进入可复用、可验证、可规模化落地的新阶段。本周，我们已相继开源 LingBot-Depth 和 LingBot-VLA 两款模型，未来几天，我们还将陆续为大家带来我们在具身智能领域智能基座方向的更多成果。我们期待与全球开发者、研究者、产业伙伴一起，加速具身智能技术的迭代与规模化应用，助力 AGI 更快到来。
Altman 承认“搞砸了”！曝 GPT-5.2 牺牲文采换顶级编程，明年成本降 100 倍，实锤 Agent 已能永久干活
在 AI 圈，Sam Altman 的每一次发声都被视为对未来“天气预报”的更新。 昨晚，Altman 在 X 上发帖称将举办一场线上研讨会，希望在开始构建新一代工具之前收集大众的反馈和意见。北京时间今早 8 点，这场由 OpenAI CEO Sam Altman 发起的研讨会如约而至。来自各行业的创业者、CTO、科学家和开发者社区的代表，围绕 AI 的未来形态、模型演进、智能体（Agent）、科研自动化以及安全问题，向 Altman 提出了最尖锐、也最现实的问题。 研讨会上，这位 OpenAI 的掌舵人不仅勾勒了 GPT-5 及其后续版本的进化蓝图，同时揭示了一个令所有开发者和创业者不得不面对的现实：我们正在进入一个智力成本极低、软件形态从“静态”转向“即时生成”的剧变期。 会谈的第一个焦点，落在了 GPT-5 性能表现的“非对称性”上。有开发者敏锐地察觉到，相较于 GPT-4.5，新版本在逻辑推理和编程上极强，但在文采上似乎略逊一筹。对此，Altman 表现出了极高的坦诚。 他承认，OpenAI 在 GPT-5.2 的研发中确实“搞砸了”写作能力的优先级，因为团队将有限的算力资源倾斜在了推理、编码和工程能力这些硬核智力指标上。 在 Altman 看来，智力是一种“可塑的资源”，当模型具备了顶级的推理引擎，写作能力的回归只是时间问题。这种“偏科”实际上反映了 OpenAI 的某种战略重心：先通过 Scaling Law（规模定律）攻克人类智力的最高地带，再回头去填补审美和表达的细节。这意味着，未来模型的竞争将不再是单一维度的比拼，而是看谁能更早地在全维度上实现“智力平权”。 如果说智力水平决定了天花板，那么成本和速度则决定了 AI 的渗透率。Altman 在会上给出了一个极具震撼力的承诺：到 2027 年底，GPT-5.2 级别的智力成本将至少下降 100 倍。 然而，这种“廉价到无需计量”的未来并非终点。 Altman 指出，市场正在发生微妙的转向：开发者对“速度”的渴求正在超越对“成本”的关注。随着 Agent（智能体）开始处理数十个步骤的长程任务，如果输出速度不能实现百倍以上的提升，那么复杂的自主决策将变得毫无实用价值。在这种权衡下，OpenAI 可能会提供两种路径：一种是极致廉价的“智力自来水”，另一种则是极速反馈的“智力推进器”。这种对速度的强调，预示着 AI 应用将从简单的问答，彻底跨入高频、实时的自动驾驶阶段。 在这种智力成本骤降、速度飙升的背景下，传统软件的概念正在瓦解。Altman 提出了一个颠覆性的愿景：未来的软件不应该是静态的。 过去，我们习惯于下载一个通用的 Word 或 Excel；未来，当你遇到一个特定问题时，计算机应该直接为你写一段代码，生成一个“即时应用”来解决它。这种“随需随生、用完即弃”的模式将彻底重构操作系统。虽然我们可能出于习惯保留一些熟悉的交互按钮，但背后的逻辑架构将是高度个人定制化的。每个人手中的工具都会随着其工作流的积累而演化，最终形成一套独属于个人的、动态进化的生产力系统。这不仅仅是软件的定制，更是生产关系的重组。 InfoQ 翻译并整理了这场研讨会的重点内容，以飨读者： 提问：您如何看待 AI 对未来社会和经济的影响？ Sam Altman：说实话，要在一年内完全消化这种规模的经济变革是非常困难的。但我认为这会极大地赋能每一个人：它将带来大规模的资源富足、门槛降低，以及创造新事物、建立新公司和探索新科学的极低成本。 只要我们在政策上不出大差错，AI 应该成为社会的一种“平衡力量”，让那些长期以来未被公正对待的人获得真正的机会。但我确实担心，AI 也可能导致权力和财富的高度集中，这必须是政策制订的核心关注点，我们要坚决避免这种情况发生。 提问：我发现 GPT-4.5 曾是写作能力的巅峰，但最近 GPT-5 在 ChatGPT 里的写作表现似乎有些笨拙、难以阅读。显然 GPT-5 在 Agent（智能体）、工具调用和推理上更强，它似乎变得更“偏科”了（比如编程极强，写作一般）。OpenAI 怎么看这种能力的失衡？ Sam Altman：坦诚说，写作这一点确实是我们搞砸了。我们希望未来的 GPT-5.x 版本在写作上能远超 4.5。 当时我们决定将大部分精力放在 GPT-5.2 的“智力、推理、编程和工程能力”上，因为资源和带宽是有限的，有时专注于某一方面就会忽略另一方面。但我坚信未来属于“通用的高素质模型”。即便你只想让它写代码，它也应该具备良好的沟通和表达能力，能清晰、犀利地与你交流。我们认为“智力”在底层是相通的，我们有能力在一个模型中把这些维度都做到极致。目前我们确实在猛攻“编程智力”，但很快就会在其他领域赶上来。智能将廉价到无需计量 提问：对于运行数千万个 Agent 的开发者来说，成本是最大的瓶颈。您如何看待小模型和未来的成本降幅？ Sam Altman：我们的目标是，到 2027 年底，让 GPT-5.2 级别的智力成本至少降低 100 倍。 但现在有一个新趋势：随着模型输出变得越来越复杂，用户对“速度”的需求甚至超过了“成本”。OpenAI 非常擅长压低成本曲线，但过去我们对“极速输出”的关注不够。有些场景下，用户可能愿意付高价，只要速度能提升 100 倍。我们需要在“极致廉价”和“极致速度”之间找到平衡，如果市场更渴望低成本，我们会沿着那条曲线走得非常远。 提问：现在的交互界面并不是为 Agent 设计的。Agent 的普及会加速“微型应用（Micro Apps）”的出现吗？ Sam Altman：我已经不再把软件看作是“静态”的东西了。现在如果我遇到一个小问题，我期望电脑能立刻写一段代码帮我解决掉。我认为我们使用电脑和操作系统的方式将发生根本性改变。 虽然你可能每天用同一个文字处理器（因为你需要按钮留在熟悉的位置），但软件会根据你的习惯进行极致的定制。你的工具会不断进化、向你个人的需求收敛。在 OpenAI 内部，大家已经习惯用编程模型（Codex）来定制自己的工作流，每个人的工具用起来都完全不同。软件“由于我、且为我”而生，这几乎是必然的趋势。给创业者的建议：不要做“模型的小补丁” 提问：当模型更新不断吞噬创业公司的功能时，创业者该如何建立护城河？有什么是 OpenAI 承诺不碰的？ Sam Altman：很多人觉得商业的物理定律变了，其实并没有。现在的改变只是“工作速度变快了”、“开发软件变快了”。但建立成功初创公司的规则没变：你依然要解决获客问题，要建立 GTM（转市场）策略，要创造粘性，要形成网络效应或竞争优势。 我给创业者的建议是：你的公司在面对 GPT-6 的惊人更新时，是感到开心还是难过？你应该去构建那些“模型越强，你的产品就越强”的东西。如果你只是在模型边缘打个小补丁，那会过得很艰难。 提问：现在的 Agent 执行长流程任务时经常在 5 到 10 步就断掉了。什么时候能实现真正长期的自主运行？ Sam Altman：这取决于任务的复杂程度。在 OpenAI 内部，有些通过 SDK 运行的特定任务已经可以近乎永久地运行下去了。 这不再是“何时实现”的问题，而是“应用范围”的问题。如果你有一个理解非常透彻的特定任务，今天就能尝试自动化。但如果你想对模型说“去帮我开一家创业公司”，由于反馈环路太长且难以验证，目前还很难。建议开发者先拆解任务，让 Agent 能够自我验证每一个中间步骤，再逐步扩大其职责范围。AI 能帮人类产生好创意吗？ 提问：现在很多人抱怨 AI 生成的内容是“垃圾（Slop）”，我们该如何利用 AI 提高人类创意的质量？ Sam Altman：虽然人们叫 AI 的输出为垃圾，但人类产生的废话也不少。产生真正的新创意是非常难的。我越来越相信，人类的思维边界取决于工具的边界。 我希望能开发出帮人产生好创意的工具。当创造的成本骤降，我们可以通过密集的反馈循环快速试错，从而更早找到好的创意。 想象一下，如果有一个“Paul Graham 机器人”（YC 创始人），他了解你所有的过去、你的代码和工作，能不断给你提供头脑风暴，即便他给出的 100 个主意里有 95 个是错的，只要能激发你产生那 5 个天才般的念头，对世界的贡献也是巨大的。我们的 GPT-5.2 已经让内部科学家感受到了非平庸的科学进展，一个能产生科学洞察的模型，没理由产生不了优秀的产品洞察。 提问：我担心模型会让我们困在旧技术里。现在的模型学习两年前的新技术都很费劲，以后我们能引导模型学习最新出现的技术吗？ Sam Altman：这绝对没问题。从本质上讲，模型是一个“通用推理引擎”。虽然现在它们内置了海量的世界知识，但未来几年的里程碑将是：当你交给模型一个全新的环境、工具或技术，只要解释一次（或让它自主探索一次），它就能极其可靠地学会使用。这离我们并不远。 提问：作为一名科学家，我发现研究灵感是指数级增长的，但人的精力有限。模型会接管整个科研流程吗？ Sam Altman：实现完全闭环的自主科研还有很长的路要走。虽然数学研究可能不需要实验室，但顶尖数学家目前仍然需要深度参与，纠正模型的直觉偏差。 这很像国际象棋的历史：Deep Blue 击败卡斯帕罗夫后，曾出现一段“人机协作（半人马）”强于纯 AI 的时期，但很快纯 AI 就再次统领了赛场。 现在的 AI 对科学家来说，就像是“无限量的博士后”。它能帮你同时探索 20 个新问题，做广度搜索。至于物理实验，我们也在讨论是该 OpenAI 自己建自动化实验室，还是让全球科研社区贡献实验数据。目前看，科研社区对 GPT-5.2 的拥抱让我们倾向于后者，这会是一个更分布式、更聪明、更高效的科研生态。 提问：我更关心的是安全问题，最好是更强的安全性。在 2026 年，AI 有很多可能出问题的方式，其中一个我们非常紧张的方向是生物安全。现在这些模型在生物领域已经相当强了，目前无论是 OpenAI，还是整个世界的总体策略，大多还是试图限制谁可以接触这些模型，并且通过各种分类器，阻止模型帮助人们制造新的病原体。但我不认为这种方式还能持续很久。你怎么看？ Sam Altman：我认为，世界在 AI 安全，尤其是 AI 生物安全这件事上，需要完成一次根本性的转变——从“封堵（blocking）”，转向“韧性（resilience）”。 我一位联合创始人曾用过一个我非常喜欢的类比：火灾安全。火最初为人类社会带来了巨大的好处，随后它开始烧毁整座城市。人类最开始的反应，是尽可能去限制火。我最近才知道，“宵禁（curfew）”这个词，最早就和“晚上不允许生火”有关，因为城市会被烧掉。 后来，我们改变了思路，不再只是试图禁止火，而是提高对火的韧性：我们制定了消防规范，发明了阻燃材料，建立了一整套体系。现在，作为一个社会，我们在应对火灾这件事上已经做得相当不错了。 我认为，AI 也必须走同样的路径。AI 在生物恐怖主义方面会成为一个真实的问题；AI 在网络安全上也会成为一个真实的问题；但与此同时，AI 也是这些问题的重要解决方案。 因此，我认为这需要的是全社会层面的努力：不是依赖少数“我们信任的实验室”永远正确地封堵风险，而是建设一种具有韧性的基础设施。因为这个世界上，必然会存在大量优秀的模型。我们已经和很多生物研究人员、公司讨论过，如何应对“新型病原体”的问题。确实有很多人投入其中，而且也有不少反馈认为，AI 在这方面是有帮助的，但这不会是一个纯技术问题，也不会是一个完全靠技术解决的问题。整个世界都需要以一种不同于过去的方式来思考这件事。坦率地说，我对当前的状态非常紧张。但我也看不到除“以韧性为核心”的路径之外，还有别的现实选择。而且，从正面看，AI 确实可以帮助我们更快地建立这种韧性。 不过，如果今年 AI 真的出现一次“明显、严重”的失败事件，我认为生物安全是一个相当合理的“风险爆点”方向。再往后一年、两年，你也可以想象，还有很多其他事情可能会出大问题。 AI 学习效率提高后，人与人之间协作还重要吗？ 提问：我的问题和“人类协作”有关。随着 AI 模型不断变强，它们在个人学习方面非常高效，比如快速掌握一个新学科。这一点我们在 ChatGPT 和教育实验中已经看到，也非常认可。但我经常会反复想到一个问题：当你可以随时得到答案时，为什么还要花时间、甚至承受摩擦，去向另一个人提问？你之前也提到，AI 编程工具可以用极快的速度，完成过去需要人类团队协作才能完成的工作。所以，当我们谈“协作、合作、集体智能”时，人类 + AI 是很强的组合，那人类与人类之间的协作会发生什么变化？ Sam Altman：这里面有很多层问题。我年纪比在座的大多数人都大一点。但即便如此，Google 出现的时候，我还在上中学。那时老师试图让学生承诺“不使用 Google”，因为大家觉得：如果你随手就能查到一切，那为什么还要上历史课？为什么还要记忆？ 在我看来，这种想法完全不可理喻。我当时的感觉是：这会让我变得更聪明，学到更多东西，能做更多事情，这就是我成年后要长期使用的工具。如果因为它存在，就让我去学那些已经被淘汰的技能，那反而是疯狂的。 这就好比：在你明明知道已经有计算器的情况下，却还强迫我去学算盘——那在当时可能是重要技能，但现在已经没有价值了。我对 AI 工具的看法是一样的。我理解，在当前的教育体系下，AI 工具确实成了问题。但这恰恰说明，我们需要改变教育方式，而不是假装 AI 不存在。 “让 ChatGPT 帮你写东西”这件事，就是未来世界的一部分。当然，写作训练仍然重要，因为写作是思考的一部分。但我们教人如何思考、以及如何评估思考能力的方式，必须发生变化，而且我们不应该假装这种变化不存在。我对此并不悲观。 那 10% 极端自学能力很强的学习者，已经表现得非常出色了。我们会找到新的方式，重构课程体系，把其他学生一起带上来。至于你提到的另一点——如何让这不是一个“你一个人对着电脑变得很厉害”的过程，而是一个协作过程。目前为止，我们并没有看到 AI 导致人类联系减少的证据，这也是我们在持续观察和测量的事情。 我的直觉恰恰相反：在一个充满 AI 的世界里，人与人之间的连接会变得更有价值，而不是更没价值。我们已经看到一些人开始探索新的界面，来让协作变得更容易。在我们考虑自研硬件和设备时，甚至一开始就在思考：“多人协作 + AI” 的体验应该是什么样子？ 虽然现在还没有人真正把这件事完全做对，但我认为，AI 会以前所未有的方式，让这种协作成为可能。你可以想象：五个人围坐在一张桌子旁，旁边还有一个 AI 或机器人，整个团队的生产力会被大幅放大。未来，每一次头脑风暴、每一次问题解决，AI 都会成为团队的一部分，帮助整个群体做得更好。Agent 大规模进入生产系统，最大的被低估风险是什么？提问：随着 Agent 开始大规模运行、直接操作生产系统，你认为最被低估的失败模式是什么？是安全、成本、可靠性吗？以及，哪些“艰难但重要的工作”目前投入还不够？ Sam Altman：你提到的这些问题，几乎每一个都成立。有一件事让我个人、也让我们很多人都感到意外。我第一次用 Codex 时，非常确信一件事： “我绝对不会给它完全、无人监督的电脑访问权限。” 我坚持了大概两个小时。然后我想：它看起来真的在做非常合理的事情；每一步都要我点确认实在太烦了；不如先打开一会儿看看会发生什么。结果，我从来没有再把完全访问权限关掉。我发现，很多人都有类似的经历。 这让我真正担心的是：这些工具的能力和便利性太强了，而它们的失败概率可能很低，但一旦失败，后果可能是灾难性的。因为失败发生得不频繁，人们会慢慢滑入一种状态：“应该没事吧。” 但随着模型变得越来越强、越来越难理解，如果模型内部存在某种微妙的错位，或者在长时间、复杂使用后出现新的系统性问题，你可能已经在某个系统里埋下了一个安全漏洞。你可以对“AI 失控”的想象有不同程度的科幻倾向，但我真正担心的是：人们会被这些工具的强大和愉悦感牵着走，而不再认真思考它们的复杂性。能力会上升得非常快；我们会习惯某个阶段的模型行为，并因此信任它； 但却没有构建足够健全的、整体性的安全基础设施。 于是，我们会在不知不觉中，走向一个危险状态。 我认为，围绕这一点，本身就值得诞生一家伟大的公司。AI 应该如何进入幼儿与基础教育？ 提问：我想回到教育的话题。我在高中时看到身边的同学用 ChatGPT 写作文、做作业；现在在大学，我们在 CS、人文等各个领域都在讨论 AI 政策。我想问的是：在幼儿园、小学、初中这些塑造思维方式的关键阶段，你作为一名父亲，如何看待 AI 对教育的影响？ Sam Altman：总体来说，我是反对在幼儿园里使用电脑的。幼儿园应该更多是：在户外跑来跑去，接触真实的物体，学习如何与他人互动。所以，不只是 AI，我甚至觉得大多数时候，幼儿园里连电脑都不应该有。 从发展角度来看，我们仍然没有完全理解技术对儿童的长期影响。关于社交媒体对青少年的影响，已经有很多研究了，而且结果相当糟糕。我的直觉是：大量技术对更小年龄儿童的影响，可能更糟，但讨论得却少得多。在我们真正理解这些影响之前，我不认为有必要让幼儿园阶段的孩子大量使用 AI。 提问：我们在生物医药领域。生成式 AI 在临床试验文档、法规流程等方面已经非常有帮助。现在我们也在尝试用它做药物设计，特别是化合物设计。但一个很大的瓶颈是 三维推理能力。你认为这里会出现一个关键拐点吗？ Sam Altman：这个问题我们一定会解决。我不确定是不是 2026 年就能完成，但这是一个非常普遍、非常高频的需求。我们大概知道该怎么做，只是目前还有很多更紧急的方向需要推进。但这件事一定会到来。 参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=Wpxv-8nG8ec&t=2s
学界大佬吵架金句不断，智谱和 MiniMax 太优秀被点名，Agent 竟然能写 GPU 内核了？！
“如果一个 AI 能解 IMO，但解决不了任何现实问题，那它不是通用人工智能。”这是卡内基梅隆大学助理教授、艾伦人工智能研究所研究科学家，蒂姆·德特默斯对 AGI 给出的判断，他用一篇文章 《通用人工智能为何不会成为现实》 直接把 AGI 从神坛上拽了下来。有意思的是，几天后，加州大学圣地亚哥分校助理教授、Together AI 内核副总裁丹·傅，给出了完全相反的判断。他写了一篇 《通用人工智能终将成为现实》，说 我们也许早就已经实现了 AGI。于是，两篇文章，一场关于 “AGI ” 的争论，被带进了播客现场。这场讨论并非空谈，两位嘉宾都是同时深耕学术界与产业界的一线研究者。蒂姆·德特默斯长期深耕深度学习量化领域，即模型压缩，如何在更低精度、更少算力下，让模型保持可用性能。在蒂姆·德特默斯看来，判断 AGI 是否成立，首先要回到一个常被忽略的前提：计算是物理的。在他看来，内存迁移、带宽、延迟，以及冯·诺依曼瓶颈，决定了算力不可能无限扩张。他说 “几乎所有指数增长，最终都会撞上资源和物理极限”。 所以，指数增长终将放缓，Scaling Law 也不例外。但丹·傅显然不这么看。在他看来，现在谈“算力见顶”，还太早了。丹·傅每天都在和 GPU 内核、算力利用率打交道，在他看来，“我们甚至还没真正用好上一代硬件。”在现实系统中，算力其实被严重低估和浪费了， 大量性能消耗在内核调度、系统开销和工程细节上。更关键的是，人们今天评测和使用的“最强模型”，往往是基于一到两年前的算力集群训练出来的，它们并不能代表当下硬件和大规模集群所能达到的真实上限。他因此提出了一个直观的估算思路，用来说明算力增长的潜力来自多个维度的叠加：新一代硬件 带来约 2–3 倍 的性能提升；系统与工程优化 将算力利用率提升 约 3 倍；更大规模的集群 再带来 约 10 倍 的规模效应。这三者相乘，意味着可用算力在理论上可以提升接近 90 倍。这并不是纸面上的推算，而是正在产业中逐步发生、逐步兑现的现实潜力。有意思的是，当争论继续推进，两人反而在一个问题上开始靠拢：AGI 到底是什么？关于 AGI 的定义，大致有两种主流视角：一种从认知能力出发，看模型能否覆盖足够多的认知任务；另一种则从经济角度出发，看它是否真的改变了生产方式。这一点上，双方达成一个共识：AGI 是什么并不重要，重要的是，它有没有改变我们工作的方式。在访谈后后半部分，大家从未来拉回到了现实，Agent 成为了关键话题。丹·傅在节目中提到一个有趣的时间点：2025 年 6 月， 那是他第一次意识到，Agent 可能真的越过了拐点。他当时发现机器学习工程中最难的技能之一、编程领域的终极难题——“GPU 内核编程” 被代码智能体啃下来了。他自己亲测：原本一个 GPU 内核功能开发得磨一周，那天靠着代码智能体，一天就搞定了三四个，工作效率直接提升了 5 倍。而他的团队用上后，那些原本需要整支团队耗数月的复杂系统开发，也变得轻装上阵。这让丹·傅想起了自己对自动驾驶的态度变化，从长期怀疑到真正坐上 Waymo，他意识到技术的突破可能藏在某个猝不及防的瞬间。针对 Agent 的爆发式潜力，蒂姆·德特默斯曾发布了一篇掷地有声的文章 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》。在他看来，代码 Agent 本身就是高度通用的 Agent，因为代码几乎可以描述和解决所有数字化问题。他甚至直言，“超过 90% 的代码和文本，本就应该由 Agent 来生成。但同时他也强调，“人类必须对最终结果承担责任，而非盲目依赖 AI 的输出。”两人将 Agent 形象地比作“需要精细化管理的实习生”，只要给它明确背景信息、拆解任务边界、设定执行约束，人类无需过度干预其执行过程，而是把注意力聚焦在把控方向上，用专业判断力校验结果。而在 Agent 时代，真正吃到红利的将是有深厚积累的专家，其专业基础越深厚，Agent 能为其创造的效率增量就越显著。在节目的最后，关乎对 AI 行业未来的预判，双方抛出了一系列深刻洞见。在他们看来，小模型会成为行业新热点、开源模型会进一步飞跃；新硬件、多模态、端侧 AI 都会有进一步发展。其中，硬件赛道将走向多元化发展，模型训练与推理环节的专业化分化会进一步加剧。更值得关注的是，Transformer 架构独霸天下的时代会落幕，各类新架构会登上时代舞台。他们还特别提到了中国的 GLM-4.7、MiniMax、DeepSeek 等优秀模型，对中国大模型的快速进步表达了高度认可。在他们看来，相比技术路线相对集中的美国，中国团队反而更敢于探索多种可能性，比如状态空间模型、线性注意力以及混合架构等，通过架构创新或极致性能，让开源模型脱颖而出。同时，他们也指出，中国的模型团队在技术路线上更 务实。与“先做出最强模型，再等待应用出现”的硅谷思路不同，中国团队更关注模型是否真正能落地、是否能在现实场景中产生价值。正是这种务实的发展思维，可能会在未来深刻影响人工智能的技术形态以及它所能创造的社会价值。以下是播客全文，更多精彩细节，欢迎来看：“AGI 能否成为现实”之争主持人：蒂姆，几周前你发表了一篇极具争议性的精彩博文，标题是 《通用人工智能为何不会成为现实》。而丹，你在几天后也发布了一篇同样引人入胜的回应博文，标题为 《通用人工智能终将成为现实》。我想先了解一下二位的背景，你们都有着一个有趣的特点，就是兼具产业界和学术界的从业经历。蒂姆，不如你先讲讲吧。蒂姆・德特默斯：我是卡内基梅隆大学机器学习与计算机科学系的助理教授，同时也是艾伦人工智能研究所的研究科学家。我过往的研究主要聚焦于高效深度学习量化技术，简单来说就是模型压缩， 把大模型从 16 位精度压缩到 4 位精度左右，这方面我做了不少核心研究。比如一种高效的微调方法，我们将模型压缩至 4 位精度，在模型上使用适配器，这样所需的内存相比全精度模型能减少多达 16 倍。目前我正致力于代码 Agent 的研究， 我们将在约两周后发布一项非常令人振奋的成果，打造出了目前最先进的 Agent，它能快速适配私有数据，在任意代码库上都能实现出色的性能表现，这一成果真的让人充满期待。主持人：丹，该你了。丹・傅：我是加州大学圣地亚哥分校的助理教授，同时担任合聚人工智能公司的内核副总裁。在产业界，我的工作主要集中在提升模型的运行速度，GPU 内核正是将模型转化为实际在 GPU 上运行程序的关键，你可以把它理解为专门的 GPU 程序。我的博士阶段以及实验室的大量研究都围绕这一方向展开，比如我研发了快速注意力机制，这是一款针对当下多数语言模型核心运算的高效内核。我还研究了 Transformer 架构之外的替代架构， 比如状态空间模型等。在合聚人工智能，我主要关注如何打造当下最优的语言模型，以及如何进一步提升它们的运行速度。就在本期节目录制的今早，我们还和库尔索公司联合发布了一篇博文，介绍了我们如何为其多款模型实现加速，并助力他们在英伟达的布莱克韦尔（Blackwell） GPU 上推出了作曲者 2.0 模型，这大概就是我的工作内容。从 AGI 的定义，聊到对 AGI 的现实判断主持人：接下来我们聊聊通用人工智能的话题，节目后半段再探讨 Agent 和代码 Agent，以及二位的相关见解。通用人工智能这个术语被大家广泛使用，但我想大家都认同，目前还没有人能准确定义它。为了本次探讨，二位认为什么样的通用人工智能定义是实用的？丹・傅：当然。我和蒂姆在这一系列博文中 反复探讨的一个问题，就是通用人工智能的定义。就我而言，我最近一直在思考，以当下的模型发展水平，尤其是语言模型，再结合后续会谈到的 Agent 来看，以 5 年前、10 年前，甚至我和蒂姆刚开始读博时任何人给出的通用人工智能定义，我们其实已经实现了当时的设想。如今的模型能写代码、能生成人类语言，即便有时用词上会有些小瑕疵，但确实能完成这些令人惊叹的任务。我还会思考，这种技术发展到何种程度，会引发一场新的工业革命，真正改变我们当下的工作方式，并产生巨大的经济影响。在软件工程领域，我觉得我们已经身处这样的变革中，或者说即将迎来全面变革。虽然在一些高度专业化的领域，比如模型未必能写出世界上最优质的福兰语和钴语言代码，但在网页开发，甚至很多底层系统工程方面，它们的表现已经非常出色。我写那篇博文的一个原因就是，审视当下的发展，我们或许已经实现了通用人工智能，或者说某种形式的通用人工智能。即便尚未完全实现，下一代正在训练的模型，只要比当下的模型表现更好，我们就已经取得了令人惊叹的突破。蒂姆・德特默斯：我写那篇博文时发现，自己竟然忘了在文中给出通用人工智能的定义，尽管整篇文章都围绕这个主题展开。我想这在某种程度上也反映了我们对通用人工智能的思考现状 —— 我们并未认真去界定它。当然，目前存在多种定义，各有优劣，正如你所说，没有一个定义能获得所有人的认同。我简单提几种比较主流的，一种是将通用人工智能视为认知能力、认知任务的集合，关注模型能完成哪些认知层面的工作。 软件工程、文本创作都是高度依赖认知的任务，而让机器人在空间中移动则更偏向操作层面，当然也有人认为肢体移动的规划也属于认知范畴，但多数人会将其区分开来，认为所有数字化的任务都属于认知领域，物理层面的操作则超出了这一范畴。另一种我认为很有意义的定义视角是经济层面，看人工智能是否能引发一场新的工业革命，是否具备广泛的实用性，能应用到各个领域，推动各类工作的效率提升，就像计算机的出现那样。 当然，计算机刚出现时，生产率其实出现了下降，直到其在经济中广泛普及，生产率才重新回升。通用人工智能的发展或许也会经历类似过程，在软件工程等领域，其带来的效率提升已经十分显著。主持人：我们直接切入核心争论吧。蒂姆，你曾提到 AGI 的相关构想的起源，这一点让我觉得很有意思，你能展开讲讲吗？蒂姆・德特默斯：好的。先梳理一下整体的背景，当下关于 AGI 的一些观点，根植于特定的思维模式，主要来源于有效利他主义社群和理性主义社群。我 15 年前也曾是这些社群的一员。在推特上，总能看到有人说 “两年内就能实现通用人工智能”，一年后又有人说 “两年内就能实现通用人工智能”，年年如此。我觉得这种想法有些草率，也体现出一种信息茧房的状态，持这种观点的人很少接触不同的想法。这也是我写那篇博文的主要动机，我希望提出一些不同的观点，为当下主流的思考提供一种反视角。算力是否见顶主持人：你核心的观点是，这些构想与实际的计算现实之间存在矛盾，这样概括准确吗？蒂姆・德特默斯：没错。这其中既涉及物理层面的限制，也有理论层面的问题，而这两方面都存在 一个共同的规律 —— 收益递减。所有指数级增长的事物最终都会放缓，因为发展需要资源，而资源总会耗尽，这里的资源可以有多种解读。从物理层面来看，技术的进一步发展会变得越来越困难，几乎所有研究和开发领域都是如此。前期的进展往往容易实现，而后续要取得突破，需要投入更多资源，发展速度也会越来越慢。再看计算设备的物理现实，以及计算本身的结构， 其实有用的计算主要包含两个环节：首先是将数据从不同位置收集起来，汇聚到指定位置，然后对这些信息进行整合，完成信息的转化处理。简单来说，就是结合已知信息，计算出未知的新信息。有用的信息，必然是从已有的信息中转化而来的。如果只是大量转移信息，却不进行处理，就无法产生新信息；如果只是对现有信息进行大量计算，又会错失跨领域的洞察和间接的启发。我认为这一点与我们当下的神经网络架构高度契合。早期的卷积神经网络表现出色，原因就在于它们几乎不怎么移动内存，而是专注于大量计算，这意味着这类设备需要强大的浮点运算能力，而内存带宽则没那么重要。当发展到大规模密集计算、大矩阵运算阶段，就到了当下神经网络的发展方向，但此时仍保留着循环机制的特点，需要关注之前的状态。不过由于循环的特性，计算的内存复用率极低。而 Transformer 架构，先是通过大矩阵将前一层的输入信息进行转化，再通过注意力机制实现跨时间或空间的信息关联。我认为这是处理信息最根本的两种方式：一是让信息之间建立关联，或对信息进行转化；二是让信息与关联较远的其他信息建立联系，也就是挖掘长期关联，并基于已有信息进行转化。主持人：你认为这一发展进程正在放缓，对吧？你的博文中有一句非常引人注目的话，称 “图形处理器的发展将不再有实质性突破”，这是核心观点，能说说原因吗？蒂姆・德特默斯：这个观点包含两层含义，首先是一个非常根本的物理问题，也就是我刚才提到的内存转移和计算的关系。计算要产生价值，就必须将内存数据转移到进行计算的本地区域，这其实是一个几何问题。你需要一个大容量的信息存储区，然后将其中的信息转移到计算区域。而我们已经找到了实现这一过程的最优物理方式：配备大容量但速度较慢的动态随机存取存储器，再将数据转移到高速缓存中。从几何结构来看，这是实现高速运算的最优解，针对特定规模的计算任务，这种架构的效率是最高的。如果是矩阵乘法这类不同规模的计算任务，就需要使用图形处理器而非中央处理器，因为图形处理器虽然延迟更高，但吞吐量更大，能传输更多数据，只是速度稍慢。我们可以对缓存的结构、大小，以及核心的共享方式做一些微调，但归根结底，核心的问题始终存在 —— 这是一个几何难题，空间的利用方式是有限的，这就决定了数据的访问模式和延迟始终存在固定的限制，其中最大的延迟来自大容量的动态随机存取存储器，这也是主要的性能瓶颈。这一瓶颈也被称为 冯・诺依曼瓶颈，几乎所有计算机都受此限制，具体来说，就是需要将程序传输到执行区域才能运行。对于神经网络而言，就是要将权重和输入数据传输到张量核心这一执行单元。想要绕开这一瓶颈的方法寥寥无几，唯一的途径是进行本地内存存储和本地计算，市面上也有一些处理器尝试实现这一点，比如存算一体处理器，能在很大程度上在芯片内部解决冯・诺依曼瓶颈问题，但这类处理器仍需要从外部向芯片内传输数据，这就使得冯・诺依曼瓶颈从芯片内部转移到了存储设备或网络层面，问题只是发生了转移，本质并未改变。你仍需要通过网络将存储在磁盘或内存中的程序加载到芯片中，这还是同一个物理问题，只是调整了几个变量而已。这是问题的第一个层面，目前还没有能解决这一问题的架构。第二个层面，也是我的核心观点所在：想要突破瓶颈，需要依靠新技术，但当新技术的潜力被充分挖掘后，又需要新的技术实现进一步突破。比如，我们从动态随机存取存储器发展到了高带宽存储器，也就是堆叠式的动态随机存取存储器，速度大幅提升，但这种存储器的堆叠层数有限，因为其制造和测试的难度极高，良品率很低。到 2026 年，高带宽存储器的产能将会不足，无法实现规模化生产，因为制造难度实在太大。我们已经见证了诸多技术创新，张量核心的出现是一大突破，8 位精度、4 位精度的量化技术也相继落地，我和其他研究者的研究都表明，这些技术在信息论层面和实际应用中都是接近最优的。如果基于足够多的数据进行训练，4 位精度是不够的，实际需要 8 位精度，这意味着量化技术已经发展到了极限。硬件的潜力也被挖掘殆尽，目前没有新的技术可以突破，我们能做的只是优化制造工艺，降低成本，却无法提升速度。各项功能的开发也已到极致，稀疏化技术是很多人尝试的方向，这一研究已经持续了 50 年，我自己也做过相关尝试，这或许是最后一个可探索的方向，但 4 位精度的量化技术已经意味着量化领域的发展走到了尽头。简单来说 ，功能和硬件都已被开发到极限，这就是我们当下的处境。主持人：太有意思了。丹，你对这些观点有什么看法？丹・傅：我非常认可蒂姆的这篇博文，因为当下有不少关于通用人工智能的讨论，只是简单地按照指数增长的趋势去推演，认为到某个时间点，人工智能会发展到掌控整个宇宙的程度，我一直觉得这种思考方式有些片面。我认同蒂姆从实际物理限制角度出发的分析，正如他所说，这些都是依赖物理输入、进行实际物理计算的系统。我的观点是，看看当下的系统和我们训练的模型，我们甚至连上一代硬件的潜力都远未充分挖掘，更不用说新推出的硬件了。从技术层面，我在博文中主要提出了两个核心观点：第一，看看当下那些表现出色的模型，我在博文中主要以开源模型为例，因为开源领域会更多地披露模型的训练过程和所耗资源，而开放人工智能和思存人工智能等公司并未公开相关数据。以 DeepSeek 模型为例，这是目前最优秀的开源模型之一，它在 2024 年底完成训练，使用的是上一代的英伟达 H800 GPU，这款显卡因出口限制做了性能阉割，并非原版 H100。根据公开报告，该模型的训练使用了约 2000 块 H800 显卡，耗时约一个月。计算一下实际的算力利用情况会发现，芯片的有效利用率仅约 20%，行业内将这一指标称为模型浮点运算利用率。而在 21 世纪 20 年代初，我们在旧硬件上训练不同架构的模型时，轻松就能实现 50% 甚至 60% 的模型浮点运算利用率。如果能将这一指标提升，再加上我的好友崔最近发布了一系列能优化模型训练的新内核，单是这一项优化，就能让算力利用率提升 3 倍。第二，需要意识到的是，这款 2024 年年中开始训练的 DeepSeek 模型，在 2026 年初仍是众多优秀开源或类开源模型的基础。而从那之后，我们已经搭建了全新的算力集群，搭载了当下最新的硬件，比如英伟达的布莱克韦尔系列显卡。普尔赛德、瑞弗莱克申等公司都在搭建包含数万个 B200、GB200 芯片的算力集群。对比来看，新一代硬件即便保持和之前相同的精度、相同的配置，运算速度也能提升 2 至 3 倍，算力集群的规模更是扩大了 10 倍，再加上 3 倍的纯技术优化空间，整体的可用算力能提升 3×3×10，也就是 90 倍。这还没有考虑未来的算力集群建设，只是当下已经落地、有人正在用于模型训练的集群。我的核心观点是，单从这些基础的硬件条件来看，就能发现可用算力相比我们当下所依赖的模型，还有多达两个数量级的提升空间，也就是 100 倍。 当然，我们可以争论算力规模扩大是否会带来收益递减，缩放曲线是否依然有效，但现实的算力潜力就摆在眼前。这还没考虑蒂姆提到的那些点，比如目前的训练大多采用 8 位精度，而 4 位精度的训练方法才刚刚开始形成相关研究成果；GB200 芯片有 72 个连接速度极快的核心，而我们甚至还没看到基于这款芯片训练的首个预训练模型。开放人工智能的报告中提到，GPT-5.2 是首个基于 H100、H200 和 GP200 芯片训练的模型，这在我看来，意味着它的预训练其实是在老旧的算力集群上完成的，只是在新的 GP200 芯片上进行了一些微调。主持人：你提到，不仅硬件的利用率不足，模型本身也是硬件发展的滞后指标，对吧？丹・傅：没错。我们当下能使用、能体验到的模型，都是在一两年前搭建的算力集群上完成预训练的。因为搭建一个算力集群需要时间，完成大规模的预训练需要时间，后续的微调、人类反馈强化学习等后训练环节也需要时间。所以我们当下所看到的、用来衡量模型质量的这些模型，其实都是在一年半前的硬件上训练的。而在这之后，我们已经搭建了规模大得多的算力集群，不难想象，这些集群会被用于训练新一代模型。也就是说，我们当下所依赖的优质模型，训练所使用的硬件其实已经相当老旧，而我们拥有了新一代的硬件、更多的软件优化方案，更不用说架构层面的创新了。蒂姆刚才提到，处理数据的核心是先转移、再计算，而变形金刚架构其实一直在发展，只是在研究者看来，发展速度稍慢。但我们能看到，计算的核心方式已经在发生变化，哪怕再找到 1.5 倍或 2 倍的优化空间，整体的可用算力就能达到 100 甚至 150 倍。所以当下还有大量的算力潜力可以挖掘，用来训练更优质的模型。 预训练是综合训练，后训练是专项训练主持人：我理解这场讨论的核心是预训练，也就是我们能否用更多的数据和算力训练出更大的模型。但在本播客之前的对话中，很多人都强调后训练的重要性，以及构建结合预训练和强化学习的人工智能系统的意义。这一点在当下的讨论中该如何定位？丹・傅：这是个非常好的问题，我和蒂姆的博文其实都没有重点探讨这一点。我喜欢这样比喻，预训练就像是在健身房进行的综合力量训练，通过大重量训练提升整体的力量和能力；而后训练就像是针对特定项目的专项训练，让你在具体任务上表现更出色。从算力消耗来看，历史上预训练消耗的算力占绝对主导，其目的是打造具备通用能力的模型，让模型掌握大量知识，能完成多种任务，甚至拥有比普通人更多的知识储备，比如我自己的知识量肯定比不上聊天生成预训练转换器。而后训练的作用，一方面是让模型变得更实用，比如聊天生成预训练转换器，能理解用户的需求，并尽力完成任务；另一方面，我们也发现，后训练正越来越多地被用于培养模型的特定技能。比如擅长辅助编程的模型，虽然依托于预训练积累的大量知识，但正是通过后训练，才让它在编程领域具备了出色的能力；同理，擅长法律工作的模型，也是在预训练的基础上，通过后训练实现了专业领域的优化。从纯计算的角度来看，预训练的算力消耗通常远大于后训练。 后训练的工作，我虽然不是这方面的专家，但感觉更多地像是如何打造一款实用的产品，如何获取用户反馈，诸如此类。当然，也有一种可能是，下一代预训练模型的基础能力已经足够强大，只要针对经济领域的各个垂直赛道进行后训练，就能打造出极具实用性的模型。所以这也是计算领域的另一个重要维度，或许我们根本不需要那 100 倍的额外算力，更多的是需要像培养人类一样，深入理解问题，找到合适的训练方法 —— 就像你如何培养一名实习生完成特定任务，如何让一个能力强大的预训练模型发挥出实际价值，这正是后训练要解决的问题。主持人：二位都提到了 “实用性” 这个概念，这或许是你们观点的交汇点。通用人工智能的定义众说纷纭，但最终的关键还是看它在产业中的实际实用性。所以即便由于收益递减，我们无法实现那个大家都无法准确定义的、理想化的通用人工智能，也无关紧要，因为我们还有巨大的潜力可以挖掘，足以让人工智能在整个经济领域发挥真正的价值，而不仅限于编程领域。蒂姆・德特默斯：没错。我那篇博文的核心结论正是如此，我们不必过分纠结于通用人工智能的定义，更应该思考如何让人工智能发挥最大的实用价值，而这不仅关乎模型本身，丹刚才提到后训练是产品化的过程，这一点很重要。计算机的发展历程告诉我们，技术在经济中的普及需要一种截然不同的思维模式。美国的思维模式往往是 “打造出最优的模型，自然会有人使用”，而中国的思维模式则更注重务实，思考如何让技术惠及更多人。我认为这种务实的思维模式至关重要。谈及实用性，一方面是模型的能力，另一方面就是这种发展思维。我相信我和丹，以及大多数人都会认同一个观点：如果一个人工智能能完成数学奥林匹克竞赛这类高难度任务，却无法解决任何实际问题，那它算不上通用人工智能。而当下的模型已经具备了实用性，所以不会出现那种 “有能力却无用处” 的情况。我们真正追求的，是实用性极强的模型，而这样的模型我们已经拥有，并且还能不断优化。我认为按照某些定义，我们或许无法实现通用人工智能，但人工智能必将产生巨大的社会影响。丹・傅：我想补充一点，蒂姆你提到了经济领域的物理性工作和知识性工作的划分，美中两国在这方面的差异非常有意思。最近有一本丹・王写的书很火，探讨了制造型经济、工程型经济与偏法务型经济的区别。美国有大量优秀的知识性工作有待人工智能去赋能，而从经济的实际产业结构来看，医疗、教育占了很大比重，科技领域虽然也是重要组成部分，引领着股市的走向，但还有更多领域等待挖掘。现在有很多优秀的研究者正在尝试用新一代模型研发新药、推动医疗领域的实际变革；如果机器人技术能实现突破，助力完成一些体力劳动 —— 未必是建造房屋这类重活，而是日常的家务劳动，那将挖掘出经济领域的巨大潜力。这些方向的发展已经能看到初步的成果，自动驾驶的发展历程对我很有启发。在我读博初期，大概 2018、2019 年，我对自动驾驶持非常怀疑的态度，当时大家总说自动驾驶 “再有一两年就能实现”，专家则说 “五年内有望落地”。但去年我乘坐了威莫的自动驾驶车辆，如今在加州湾区，我甚至能使用威莫的高速自动驾驶服务。理论上，我现在甚至可以卖掉自己的车 —— 当然我不会这么做，因为我个人喜欢开车。但技术的进步就是这样，在这之前一直毫无起色，突然有一天就实现了突破，你会发现它不仅表现出色，甚至比优步、出租车这类人工服务还要好。如果人工智能在家庭清洁、洗碗这类家务劳动上也实现这样的突破，那将是非常令人振奋的，也会彻底改变人们的看法。我自己并非机器人领域的研究者，但一直密切关注着这个领域的发展。多硬件、多芯片的未来方向主持人：丹，借着这个话题，我想问问，从你的观察来看，人工智能领域是否会朝着多硬件、多芯片的方向发展？显然英伟达的发展势头迅猛，还有赛博拉斯等公司，以及众多从底层技术切入的专用集成电路企业。从你深耕底层技术的视角，你怎么看这一趋势？丹・傅：这是个很棒的问题，我在实验室的工作中会花大量时间思考这个问题，产业界的工作中也会密切关注。当下正处于一个非常令人振奋的阶段：英伟达的芯片性能强劲、稳定性高，围绕其构建的软件生态也非常完善；而 AMD 的芯片也开始展现出同样的潜力，相关的研究也在推进。比如在实验室，我的好友西姆龙・奥罗拉主导开发了一个名为希普基滕斯的库，核心就是探索如何设计合适的软件抽象层，实现 AMD GPU 的编程。研究发现，AMD GPU 和英伟达 GPU 的软件抽象层存在明显差异，即便这两款 GPU 的参数规格相对接近 —— 更不用说和格罗克、赛博拉斯、萨博诺瓦等公司的芯片相比了，它们的编程方式也截然不同。现在越来越多的人开始关注这一领域，投入时间和精力进行研究。英伟达收购了格罗克，当下张量处理单元也备受关注，赛博拉斯和开放人工智能也刚宣布达成合作。所以未来必然会涌现出更多的硬件方案，英伟达无疑会继续保持良好的发展态势，甚至在本期节目录制时，其市值已经突破 5 万亿美元，但硬件领域的多样性会大幅提升，尤其是在模型推理层面。训练和推理是两种截然不同的计算过程，因此需要的芯片也大相径庭。在推理层面，模型可能需要在手机、笔记本电脑等本地设备上运行。 我的手机是一款几年前的苹果手机，但其运算能力已经超过了我读博初期使用的一些 GPU，硬件算力的增长速度令人惊叹。2025 年 6 月是 Agent 的拐点主持人：丹，你刚才提到自动驾驶实现突破的那个节点，Agent 的发展是否也已经到了这样的时刻？你还提到过 “软件奇点”，我们当下是否正处于 Agent 发展的关键突破点？丹・傅：我认为是的。就我个人的经历而言，这个突破点出现在 2025 年 6 月左右。给大家做个背景介绍，我在合聚人工智能的日常工作就是编写这些 GPU 内核，在机器学习领域，GPU 内核的编程被认为是最难掌握的技能之一，它需要高度的并行化设计，使用的是 C++ 这种资深工程师使用了数十年的老牌语言，而非 Python 这类易用的语言。招聘能编写 GPU 内核的工程师难度极大，这是一项极具挑战性的技能，无疑是编程能力的顶尖体现。而 2025 年 6 月，我们有了一个非常有趣的发现：云代码、库尔索 Agent 这类代码 Agent，在编写 GPU 内核方面的表现非常出色。那一周，我完成了三四个原本各自需要一周时间才能完成的功能开发，全部工作一天就搞定了。 当时我就意识到，这个工具让我这个内核领域的专家，工作效率提升了 5 倍。我让团队都开始使用这个工具，现在团队借助它搭建了许多复杂的系统，能快速完成原本需要整个团队耗时数月才能实现的功能开发。而 GPU 内核编程，正是编程领域最难的 “终极挑战”，所以在我们看来，代码 Agent，尤其是在高难度的 GPU 内核编程领域，已经实现了关键性的突破。几个月前，我在斯拉什大会上做了一场演讲，提出了 “软件奇点” 的概念，核心就是意识到在软件工程领域，即便是这类非常小众的高难度技能，人工智能的表现也已经超越了普通程序员，甚至能为资深程序员带来效率的大幅提升。就本期节目录制的当下而言，让 Agent 独立完成开发，可能还无法产出完美的结果，但如果资深程序员借助这些工具，工作效率能提升 10 倍，这是一个非常令人振奋的发展阶段。要么善用 Agent，要么被时代淘汰。主持人：聊到 Agent，蒂姆，你最近还发表了一篇精彩的博文，标题是 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》，其中探讨了代码 Agent 和适用于其他各类任务的 Agent。从代码 Agent 的出色表现，到 Agent 在日常生活各领域发挥实用价值，这一发展进程当下处于什么阶段？蒂姆・德特默斯：我写这篇博文，也是因为发现使用代码 Agent 能为各类任务带来巨大的生产效率提升。作为一名教授，我平时的编程工作并不多，但借助代码 Agent，编程变得前所未有的轻松，这在以往是难以想象的。当然，Agent 在非编程任务上的表现也同样出色。从我自身的体验来看，生产效率的提升幅度不一，有时是两三倍，有时甚至能达到 10 倍，而且工作质量没有下降，甚至有时还能提升。Agent 的能力或许未必比我强，但它不会疲惫，不会犯低级错误，也不会在整合复杂信息时出现认知上的困难 —— 这和丹刚才提到的 GPU 内核编程的情况是一样的。我认为马特你将其分为代码 Agent 和通用 Agent，但在我看来，代码 Agent 本身就是通用 Agent。代码 Agent 能编写程序解决各类问题，而代码的通用性极强，任何数字化的问题都能通过代码解决。代码 Agent 让解决问题的过程变得无比轻松，让我们能以以往无法想象的方式和速度解决各类问题，实现多任务并行处理。Agent 不会疲惫，可以持续工作，让工作变得轻松很多。我的博文中有一个观点我自己很认同，开篇我先区分了炒作和现实，而后基于自己在直播中测试 Agent 的实际体验得出结论 ：超过 90% 的代码和文本都应该由 Agent 来生成，不这么做，就会被时代淘汰。 我想对于很多工程师来说，这一点已经成为现实。有些人认为，Agent 生成的代码和文本质量一定低下，但关键在于，你需要对 Agent 的输出进行检查和编辑。你所做的这 10% 的工作，能带来巨大的改变。通过这种对输出内容的检查、编辑和优化，让成果成为属于自己的作品。人工智能生成的内容，并不比你自己写的内容缺乏个性。比如我借助 Agent 撰写科研基金申请，成品会让我觉得充满生命力，能感受到其中的吸引力，相信评审人看到后会觉得 “这是一项优秀的研究，值得资助”。现实就是如此，如果你只是让 Agent 生成内容，不做任何检查就直接使用，那肯定无法达到预期效果；但如果你能快速审核内容、调整优化，发现不妥之处并进行修改，最终就能得到优质的成果，这会成为未来的常态。而适应这种工作方式所需的技能，大多数人还未完全掌握，我自己也在学习中，目前仍处于探索阶段。 模型在更新，框架在迭代，我们需要不断适应、持续学习，虽然要学的东西很多，但一旦掌握，带来的回报是巨大的。曾经有人认为软件工程师会因此消失，但现在大家都不再这么想了。Agent 极大地提升了生产效率，而掌握使用 Agent 的能力，正是当下最需要学习的技能。善用 Agent，能让你完成更多工作，这是核心所在。如果不懂得如何有效使用 Agent，你就会被淘汰，这将成为一项必备的核心技能。主持人：聊到 Agent，蒂姆，你最近还发表了一篇精彩的博文，标题是 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》，其中探讨了代码 Agent 和适用于其他各类任务的 Agent。从代码 Agent 的出色表现，到 Agent 在日常生活各领域发挥实用价值，这一发展进程当下处于什么阶段？蒂姆・德特默斯：我认为最关键的是保持务实，思考需要解决的问题，并尝试用代码实现。当然，对于非程序员来说，编程本身就有很高的门槛，会觉得 “我从没写过代码，根本做不到”。但如果和 Agent 互动，它能直接帮你搭建程序，你只需要进行少量的学习 —— Agent 还会为你讲解相关知识，很快就能上手，实现程序的运行、网站的搭建等，还能快速获得反馈，现在做这些事情已经不再困难。当然，我之前提到过需要检查 Agent 的输出，但如果你只是为自己搭建一些简单的工具提升工作效率，其实往往不需要这么做，Agent 生成的代码质量已经足够高。如果是在公司工作，需要将代码整合到正式的代码库中，那肯定需要进行审核；但如果只是搭建个人使用的小程序，提升自己的工作效率，那非常容易。举个随机的例子，我会录制自己和 Agent 互动的视频，视频中会有我讲解的片段，也有我查看输出、思考分析的片段。我借助 Agent 搭建了一个工具，它能识别语音，记录我说话的时间戳，然后对视频进行剪辑，只保留我讲解的部分，去掉无意义的片段。这个工具我只用了 20 分钟就搭建好了，我相信所有人都能做到，因为我甚至没有检查 Agent 生成的代码，直接使用后，剪辑出的视频效果非常好。只要建立起 “提出需求 — Agent 生成 — 获得反馈” 的循环，你根本不需要自己编程，只需要学会检查输出内容，或者掌握 Python 程序、bash 脚本的基本运行方法，就能实现工作的自动化。主持人：那该如何选择要自动化的工作呢？该从哪些角度思考生活中的自动化需求？蒂姆・德特默斯：我在博文中也探讨过这个问题，其实可以分为 直觉层面和精细化分析层面。直觉层面很简单，就是思考哪些工作自动化后会带来便利，哪怕是一些复杂的需求，比如 “我想要一个能实现某某功能的安卓或苹果应用”，一开始你可能觉得这很难，但只要向 Agent 提出需求，它能立刻实现。你可以充分发挥想象力，打造任何自己想要的工具，那些以往没人开发、自己又迫切需要的产品，现在都能借助 Agent 实现。这种思维方式能让你打造出实用的工具，提升生产效率，同时也能锻炼你使用 Agent 的能力。当然，有时尝试后可能会失败，这时你会明白 Agent 的局限性，以及自己还需要学习哪些知识才能解决问题。这是直觉层面的方法，能让你快速入门，从最初的兴奋，到面对现实的冷静，再到继续尝试，最终会发现自己的生产效率在一天天提升。而精细化分析层面的方法，来自我在德国自动化行业三年的工作经历，当时主要负责工厂的自动化改造，这是一种非常严谨的计算方法：先梳理自己的工作流程，为每个步骤计时，然后分析如果将某个步骤自动化，能带来多少收益、节省多少时间，再计算开发这个自动化工具需要投入多少时间，通过这种成本收益分析，快速判断哪些工作的自动化改造是有价值的。我的博文中提到，邮件的自动化处理效果并不好，还有一些事情也是如此，比如创建会议日历邀请，没人喜欢做这件事，但仔细想想，人们对会议的安排有很多个性化的需求，比如某天想多安排会议，某天想把会议安排在午饭前，这些需求 Agent 无法感知。即便你向 Agent 详细说明这些需求，它生成的日历邀请也未必能符合预期，最终的效率提升其实非常有限。通过这种精细化的分析，能让我们避开这些无意义的尝试，找到真正能通过自动化提升效率的工作。主持人：丹，从你的角度来看，在 Agent 的应用中，哪些方法是有效的，哪些目前还不成熟但未来有望实现，又该如何管理 Agent？丹・傅：我发现 Agent 的有效应用，主要有两个核心要点。第一，让 Agent 发挥效用的方式，和管理团队中的初级员工、公司里的实习生非常相似。 比如，你不会对一个刚来的实习生说 “去把公司的营收提升一倍”，或许你会尝试一次，但显然不可能得到想要的结果。相反，你会给实习生安排一些简单的入门任务，让他们熟悉复杂的代码库，并告诉他们可能会遇到的问题 —— 因为你自己有过相关的经历。当你给 Agent 提供这样的背景信息，让它能接触到相关的资料，它通常就能顺利完成任务。另外，对待新员工，你不会直接把生产环境的所有权限、数据库信息都交给他们，而是会给他们足够的工具，让他们能开展工作。对待 Agent 也是如此，有些人会担心 Agent 误删生产环境的所有数据，于是对其处处限制，每一步都进行监控，但如果用这种方式对待人类员工，他们根本不可能高效工作。这是一个很重要的点，当下的 Agent，至少可以把它当作实习生或初级员工来对待。第二，我发现一个非常有趣的现象，尤其是从教授的教育视角，思考如何培养学生适应这个 Agent 成为工作核心的未来，那就是：一个人的专业知识越扎实，比如蒂姆在流程自动化领域的专业积累，或是我在 GPU 内核编程领域的深耕，Agent 能为其带来的能力提升就越大。因为专业知识扎实的人，能在更高的抽象层面开展工作，知道工作的核心要点、方向，了解常见的问题和陷阱，知道哪些事情容易实现、哪些事情有难度，知道如何将复杂任务拆解为多个步骤。之前有一段时间，大家一直在讨论 Agent 是否会取代所有软件工程师，或者取代所有初级员工，而从当下的发展来看，显然不会出现这种情况。 如果一个工具能让我的团队工作效率提升 10 倍，我不会解雇 90% 的员工，而是会让他们去完成更有价值的工作，实现 100 倍的效率提升。这是一方面。另一方面，成为某个领域专家的路径，其实和以往并没有太大区别：你需要深入学习、深入理解相关知识，需要亲手实践、真正解决问题。在当下这个时代，聊天生成预训练转换器能教你很多东西，我自己就尝试过让它教我汽车的各类工作原理，虽然目前效果还一般，但不可否认，现在学习知识的难度比以往低了很多，哪怕是两三年前，都没有这么便捷的学习方式。所以总结来说，对待 Agent，要像扮演管理者的角色，帮助它解决遇到的问题，不能只是把问题丢给它就撒手不管；同时，你需要不断提升自己，成为更优秀的 “管理者”，积累更多的领域知识，更深入地理解工作内容。主持人：也就是说，成为专家、持续学习的需求并没有改变，这一点很有意思，也很有道理。但有一个问题，如果一名年轻的内核工程师第一天入职，以往的培养方式是先安排简单的任务，第二年再安排更复杂的工作，那在 Agent 时代，这种实操性的职场培训该如何开展？丹・傅：我们在合聚人工智能也一直在思考这个问题，即便在模型和 Agent 如此强大的当下，我们仍在积极招聘人才。我们的做法是：首先，我以教授的身份，录制了一系列关于 GPU 工作原理的课程，要求所有新员工都必须学习；然后，我会给他们布置一个从零开始的任务，比如修改快速注意力机制的内核，实现某个新功能，具体的功能可以由他们自己选择。Agent 的优势在于，能让新员工更快地参与到高价值的工作中。对于一名初级工程师来说，第一次尝试管理他人是非常有意义的经历，因为这会让他们开始用更精准的语言思考问题。比如，软件工程师常会遇到这种情况：产品经理给出一个需求，写了长长的需求文档，但当你让别人去实现这个需求时，才会发现描述一个功能需要多么精准的表达。而 Agent 的出现，让这一过程得以简化，初级工程师不需要真正成为管理者，依然可以作为工程师开展工作，但能以管理者的思维方式，甚至产品经理的视角来思考问题。因为和 Agent 沟通时，你必须精准地描述自己的需求。我发现，团队中那些刚从大学或硕士毕业的年轻员工，只要积极学习和使用人工智能 Agent，他们的沟通能力会比以往的工程师强很多，对知识的理解和掌握速度也会大幅提升，并且能以以往 5 到 10 年都难以想象的速度搭建工具、完成工作。蒂姆・德特默斯：我从教育的角度补充一点，这一点其实和丹的观点形成了一定的对比，也很有意思。我一直强调 “要么善用 Agent，要么被时代淘汰”，这一点对学生也同样适用，但正如丹所说，使用 Agent 的前提是具备一定的领域知识。我们发现，如果允许学生使用 Agent，他们的学习效率会非常高，但有时他们借助 Agent 完成的解决方案，表面上看起来没问题，实际上却漏洞百出，而学生自己却意识不到。当下我们正面临一个困境：很难同时培养学生的领域知识和 Agent 使用能力，这两者的平衡很难把握。 我们既不想培养出对知识一知半解的学生，也希望学生能掌握 Agent 的使用方法，否则他们进入职场后将无法胜任工作。丹提到，具备扎实知识基础的人，借助 Agent 能实现能力的飞跃，但对于刚开始学习计算机科学的学生来说，该让他们学习多少专业知识，又该让他们在多大程度上借助 Agent 完成工作，这是一个非常棘手的问题，目前还没有完美的解决方案。如果让学生过度依赖 Agent，他们的基础知识点掌握会非常薄弱；如果让学生完全靠自己完成所有学习任务，不使用 Agent，他们又无法掌握这项核心技能，进入职场后缺乏竞争力。或许一个解决方案是：先让学生扎实掌握基础知识，再学习使用 Agent。但学生并不会这样做，他们能轻易接触到这些人工智能工具，并且会因为其便捷性而频繁使用。所以或许真正的解决之道，是培养学生一种全新的信息处理和知识学习的思维方式，这种能力甚至超越了批判性思维 —— 学生需要学会识别自己不知道的未知事物，也就是那些自己没有考虑到、不理解，甚至从未想过的问题。 只有具备这种能力，才能跟上 Agent 的发展步伐。因为在未来，我们很可能会面对自己无法理解的问题，而 Agent 却能理解，我们需要找到一种方式，跟上 Agent 的节奏，这无疑是一大挑战。小模型是未来趋势主持人：二位对 2026 年人工智能的发展有哪些具体的期待？认为哪些趋势会成为现实，哪些则不会？蒂姆・德特默斯：我觉得自己的看法比较矛盾，一方面，我认为很多领域的发展会趋于平淡，不会有太多创新；另一方面，又会有一些意想不到的突破出现。而在前沿模型领域，我认为不会有太多惊喜。当下一个公开的事实是，预训练数据已经耗尽，正如丹所说，我们可以通过合成数据来弥补这一缺口，代码 Agent 的训练，就是在各类环境中生成大量合成数据，并进行数据融合，我们在这方面会取得一些进展，但整体来看，机器学习领域的发展已经显现出疲态。我认为代码 Agent 的性能不会有太大提升，主要的进步会体现在用户体验的优化上。 当下各款模型的性能已经趋于同质化，比如我使用 GLM-4.7 的配置时，一度以为自己用的是 Opus 4.5，后来才发现是不同的模型，因为它们的表现实在太相似了。所以 前沿模型的性能发展会陷入停滞，而小模型领域则会迎来快速发展。 如果针对特定的专业数据训练小模型，其性能会非常出色，而且小模型的部署难度低，能力却不容小觑。比如 1000 亿参数的模型，能轻松实现部署，即便是 RTX 6000 这类售价 6000 美元的入门级数据中心 GPU，也能胜任。我认为对于很多企业来说，这会是一个极具吸引力的选择，它们不再需要依赖前沿的大模型，定制化的小模型甚至能表现出更优的性能，因为其针对特定领域做了优化。当下存在一个很大的问题，正如 Anthropic 首席执行官所指出的，市面上有很多性能强大的开源模型，但实际使用的人却很少，原因就在于 部署难度极高。一旦模型的部署需要超过 8 块 GPU，不仅需要用户进行大量的效率优化，还涉及复杂的系统工程问题，而目前还没有能实现这一功能的开源系统，需要实现推理任务的解耦、跨序列长度的拆分等技术。或许我们能为异构 GPU 设备、小模型打造这样的部署系统，届时 1000 亿参数模型的运行效率，将能媲美当下的前沿大模型。小模型兼具效率和灵活性的优势，再加上能通过大模型的知识蒸馏实现性能提升，这些因素结合起来，将彻底改变人工智能的发展格局。丹・傅：我也对小模型的发展充满期待，认为它们会释放出更多的能力。我会密切关注开源模型的发展，GLM-4.7 的出现，已经让开源模型的性能开始媲美当下最优秀的前沿模型，我认为 2026 年开源模型的能力会实现又一次大的飞跃。我也非常期待新硬件的推出，目前已经有一些关于英伟达下一代 NVIDIA Rubin GPU、AMD 400 系列显卡的消息，即便我们还未充分挖掘当下硬件的潜力，我也很想看看下一代硬件能带来怎样的性能突破。此外，我还期待多模态领域的发展，去年视频生成模型迎来了发展的小高峰，比如 Sora 2、Gemini、Veo 等模型都表现出色，我很想看看它们后续的发展。最后，我也期待能看到，在笔记本电脑、手机这类终端设备上，人工智能的智能水平能达到怎样的高度， 能被推进到什么程度。我想说，当下投身人工智能领域，恰逢最激动人心的时刻。主持人：二位早些时候提到了状态空间架构（SSM），你们认为这会是人工智能的近期发展方向吗？也就是说，我们会逐渐走出 Transformer 架构的时代，向状态空间模型、世界模型等新架构发展吗？这是否是你认为值得期待且势在必行的发展趋势？丹・傅：我认为在很多领域，新架构已经落地应用了。比如当下全球最优秀的一些音频模型，就部分基于状态空间模型打造。英伟达最近也发布了多款优秀的混合架构模型，比如神经变形金刚，就是其中的代表。所以相关的研究已经取得了很多不错的成果，架构的进化还会继续。比如 DeepSeek 的模型压缩技术，就借鉴了状态空间模型的一些理念；MiniMax 的一款模型，则采用了线性注意力的思路。所以未来人工智能的架构会变得更加多元，这一趋势已经显现。而中国的实验室在这方面会有更多的探索和突破，因为中国并没有像开放人工智能那样，集产品、模型、营收于一体的巨头企业，也就没有统一的技术发展范式。所以中国的实验室会更敢于尝试，想要让自己的开源模型脱颖而出，架构创新就是一个重要的方向，当然，纯性能的提升也是一个途径。因此，未来人工智能的架构会迎来爆发式的创新。参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=XCCkgRzth6Q、
智元首席科学家罗剑岚：2026 年挖出真实场景的 Scaling law，全系机器人将上线“新系统”
“通用性不再是主要瓶颈，部署中的任务集熟练度和可靠性才是决定机器人能否真正落地的关键。”在近期的一场采访中，智元机器人合伙人、首席科学家罗剑岚称，2026 年是机器人从会做很多事但每个事做得不太好走向把事情做好并落地的关键节点，要求学习范式从静态离线训练升级为部署学习再部署的整套数据闭环系统。 他表示，正是基于这个判断，智元机器人具身研究中心提出了 SOP（Scalable Online Post-training），一套面向真实世界部署的在线后训练系统。SOP 的核心目标是，让机器人在真实世界中实现分布式、持续的在线学习。 据罗剑岚透露，智元今后会在所有机器人上应用 SOP。今年，智元计划部署比现在大几个数量级的机器人，真正找到机器人真实场景部署和真实场景落地的 Scaling law。 要在真实世界中大规模运行，通用机器人必须同时满足两个看似矛盾的要求：在复杂多变的环境中保持稳定性与可靠性；在处理差异巨大的任务时，仍具备良好的泛化能力。现有 VLA 预训练模型已经提供了强大的通用性，但真实世界的部署受困于更高的任务专精度要求以及离线数据采集方式的边际效益递减，往往需要通过后训练获得更高的任务成功率。 然而，当前主流的 VLA 后训练方法仍受离线、单机、串行采集等因素制约，难以支撑高效、持续的真实世界学习。这些限制并非源自具体算法，而是来自学习范式本身。智元方面介绍，SOP 改变的不仅是训练范式，更是机器人系统的生命周期。如果说 VLA 让机器人第一次具备了通用理解与行动能力，那么 SOP 所做的是让众多机器人的经验共同驱动智能的快速成长。 “SOP 目前不是完全开源的，但不排除未来开放的合作形式。”罗剑岚表示，智元从成立之初就坚持走生态开放的路线，希望跟更多厂商一起共建 SOP，把 SOP 的闭环真正接入到业务流程里。SOP 不是封闭系统，而是一种新的持续学习、在线学习、协同进化的方式，任意的后训练算法和模型都可以接进来，智元会开放一些 SOP 的关键模块和接口。 从长远来讲，智元的目标是构建一个开放的机器人在线学习生态，不同的机器人本体都可以接入，让数据共享上传到云端一个大脑，数据回传回来并不断进化，给大家使用。SOP：分布式在线后训练框架SOP 采用 Actor–Learner 异步架构，本身是一套通用的框架，可以即插即用的使用任意后训练算法，让 VLA 从在线经验数据中获益。智元选取 HG-DAgger（交互式模仿学习）与 RECAP（离线强化学习）作为代表性算法，将其接入 SOP 框架以进化为分布式在线训练。 据介绍，他们将 VLA 后训练从“离线、单机、顺序”重构为“在线、集群、并行”，形成一个低延迟的闭环系统：多机器人并行执行 → 云端集中在线更新 → 模型参数即时回流。 SOP 架构设计图SOP 的关键优势包括：• 高效状态空间探索。分布式多机器人并行探索，显著提升状态–动作覆盖率，避免单机在线学习的局限。• 缓解分布偏移。所有机器人始终基于低延迟的最新策略进行推理采集，提升在线训练的稳定性与一致性。• 在提升性能的同时保留泛化能力。传统的单机在线训练往往会使模型退化为只擅长单一任务的“专家”， SOP 通过空间上的并行而非时间上的串行，在提升任务性能的同时保留 VLA 的通用能力，避免退化为单任务专家。实验评估：性能、效率与 Scaling Law实际效果方面，智元围绕三个方面对 SOP 进行了系统性评估。 首先是 SOP 能为预训练 VLA 带来的影响。实验结果说明，在各类测试场景下，结合 SOP 的后训练方法均得到了显著的性能提升。 相比预训练模型，结合 SOP 的 HG-Dagger 方法在物品繁杂的商超场景中实现了 33% 的综合性能提升。对于灵巧操作任务（叠衣服和纸盒装配），SOP 的引入不仅提升了任务的成功率，结合在线经验学习到的错误恢复能力还能明显提升策略操作的吞吐量。结合 SOP 的 HG-Dagger 方法让叠衣服的相比 HG-Dagger 吞吐量跃升 114%。SOP 让多任务通才的性能普遍提升至近乎完美，不同任务的成功率均提升至 94%以上，纸盒装配更是达到 98%的成功率。 为了进一步测试真机 SOP 训练后 VLA 模型是否达到专家级性能，他们让 SOP 训练的 VLA 模型进行了长达 36 小时的连续操作，模型展现出了惊人的稳定性和鲁棒性，能够有效应对真实世界中出现的各种疑难杂症。 其次，智元使用了三种机器人队伍数量（单机、双机、四机配置），在同样的数据传送总量的基础上，进行了比较。实 验结果表明，在相同的总训练时间下，更多数量的机器人带来了更高的性能表现。在总训练时间为 3 小时的限制下，四机进行学习的最终成功率达到了 92.5%，比单机高出 12%。 他们认为，多机采集可以有效阻止模型过拟合到单机的特定特征上。同时，SOP 还将硬件的扩展转化为了学习时长的大幅缩短，四机器人集群相比单机能够将模型达到目标性能的训练速度增至 2.4 倍。 SOP 学习效率提升 此外，他们探究了 SOP 和预训练数据之间的关系，把总量为 160 小时的多任务预训练数据分为了三组：20 小时，80 小时和 160 小时，分别训练一组初始模型后再进行 SOP。接着发现，预训练的规模决定了基座模型和后训练提升的轨迹。SOP 能为所有初始模型带来稳定的提升，且最终性能与 VLA 预训练质量正相关。 同时，对比 80 小时和 160 小时实验效果，在解决特定失败情况时，在轨策略经验带来了非常显著的边际效果。SOP 在三小时的在轨经验下就获得了约 30%的性能提升，而 80 小时额外人类专家数据只带来了 4%的提升。这说明在预训练出现边际效应递减的情况下，SOP 能够高效突破 VLA 性能瓶颈。 SOP 在不同预训练数据规模下的对比 最后，智元将机器人队伍放到了预训练模型没有见到的真实新环境下执行任务，并使用 SOP 进行在线训练。当机器人被置于不同的环境时，即便是同样的任务，起初成功率和吞吐量如预期般下降，但在 SOP 介入仅仅几个小时后，机器人的性能便显著回升，能够鲁棒地执行相对复杂的实际任务。