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原标题：一场不可错过的辩论：大模型能带来通用机器人吗？
关键字：机器人,模型,报告,数据,领域
文章来源：Founder Park
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内容摘要：

具身智能能否沿用大模型的训练思路，其实一直是业界在探讨和尝试的问题。尤其是 GPT-4o 发布后，更是让人们对具身智能的前景有了更多想象。
‍也正是因此，这场 2023 年 11 月的一场关于大模型和具身智能的讨论，值得重温下。
注：本文发表于 2023 年 11 月。但最近一段时间，随着看项目推项目，说服自己再说服别人，一系列问题一直绕着我的脑袋转：2023年具身领域智能越来越火背后的驱动力是什么？是算法上有什么突破吗？为什么做CV的人近几年很多都转到Robot Learning？堆数据的方式在机器人领域真的可行吗？LLM和VLM的进展大多在于机器人感知和决策层面，但对机器人的执行并没有很大的影响，那如何解决执行可靠性的问题呢？在机器人领域，不得不面对的是终端执行层面的短板以及对可靠性的高要求，到底大模型这个在 CV 和 NLP 领域的成功范式是否可以应用到机器人领域？
直到前几天在浏览 Twitter 的时候，一篇 Nishanth J. Kumar 的文章 “Will Scaling Solve Robotics?: Perspectives From Corl 2023”（通过

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。