OpenAI 再度调整机器人团队，研究人员并入其他部门

OpenAI 显然将再次解散其机器人团队，但这次的原因与 2020 年不同。

该公司并非要放弃机器人领域，而是想通过将研究人员并入其他团队来加速机器人业务的发展。机器人研究人员将转到首席研究官 Mark Chen 领导的主研究团队，而应用机器人和硬件团队则加入 Greg Brockman 的应用部门。

OpenAI 做出这一决定的时间如此仓促，以至于它已经订下了在奥斯汀举办的机器人学习会议（CoRL）的展位，结果展位空置着，Fortune 报道。OpenAI 显然认为，像 GPT-6 Astra 这样的通用模型可以直接控制机器人，从而减少对专门机器人模型的需求。

在 一项 Nvidia 的研究中，由 Astra 驱动的智能体在模拟机器人任务上达到了 74.8% 的成功率，而最好的专门模型为 51%。这些测试使用的是模拟的 DROID 机器人，而非实体机器人。

一项名为 StationeryBench 的新机器人基准测试，在双臂 YAM 机械臂上涉及桌面物品的五个任务中，将 GPT-6 Astra 与 Ai2 的 MolmoAct2 进行了比较。在 200 次试验中，Astra 完整完成了 100 个任务中的 7 个，而 MolmoAct2 一个都没完成。Astra 的平均进度得分为 46，而 MolmoAct2 为 12。在另一项测试中，运行在人形机器人上的 Astra 在厨房中导航并进行清理。

目前尚不清楚 OpenAI 及其他公司在训练中纳入了多少机器人数据。Anthropic 和 Google 的其他大型通用模型最近也在机器人任务上取得了进展。即使通用化程度不如专门模型，专门机器人模型在成本和可靠性以及速度和能耗方面可能仍有优势。

康奈尔大学和 Google DeepMind 的 AI 研究员 Yoav Artzi 也认为 Astra 在空间理解方面是一次重大飞跃。据 Artzi 称，在尚未发表的 REMAP 基准测试上，GPT-6 Astra 达到了接近人类的准确度。他怀疑 OpenAI 可能用大量 3D 训练数据（如 Blender 场景）训练了该模型。

OpenAI 与机器人：关系很复杂

OpenAI 在 2020 年关闭了其机器人部门，因为据联合创始人 Wojciech Zaremba 所说，公司缺乏所需的训练数据，而大型语言模型是通往 AGI 的更快途径。该公司于 2024 年重建了团队。据报道，CEO Sam Altman 计划在 2027 年进行首次公开机器人演示，而且 OpenAI 长期以来希望打造自己的日常机器人。但公司也面临着沉重的财务压力，需要专注于其核心 AI 业务——在这个领域，它已经被 Anthropic 大幅拉开差距。

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