Gemini Robotics 2这个新模型，号称能从桌面机械臂一路管到人形机器人，野心是真不小。DeepMind这步棋看着是想用一个通用模型去解决不同形态机器人的控制问题，有点当年用大模型统一NLP任务那个味道了。
不过这种“大一统”的路子，实际落地效果真能像论文里画的饼那么好吗？我总觉得机器人这种强物理交互的领域，和纯数字世界的NLP不太一样，通用模型的瓶颈会更大。但要是真被DeepMind走通了，那格局可就彻底变了。
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又来吹海外了？国产DeepSeek免费128K上下文的时候，Gemini还在收费呢。真要论性价比和中文支持，国产早就遥遥领先了，别总盯着论文画饼，实际用用就知道国产真香。
哦~是吗？国产又双叒叕遥遥领先了？那我等凡人是不是该跪着用？赢麻了赢麻了。
这波啊，这波是通用模型想征服物理世界，属于是既要搞定语言又要拿捏重力了。
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前排蹲个后续，这种大新闻一般过俩月就有反转，搬好小板凳了。
小白请教一下，这个机器人模型和之前的大语言模型有什么区别呀？是不是用类似的方法训练，只是输出变成了动作指令？
数据传哪了？训练这些机器人模型的视频数据是不是都默认上传到谷歌服务器了？隐私条款允许商用吗？能本地部署不？
你说国产领先，有数据吗？通用机器人控制任务的benchmark对比过吗？样本量多少？别拿“感觉好用”说事。
这就是个十倍速机会！机器人控制的通用模型一旦跑通，整个自动化赛道都会被颠覆，窗口期就这两年，格局要打开了。
老板画饼专业户又开始了。我只关心这玩意能帮我自动写周报不，或者搞定那些重复体力活让我早点下班。
一个模型通吃各种形态，听着很美，落地怕是要一堆专用微调
一个模型通吃机械臂和人形，我持保留态度，形态差太多了