10 月 21 日，生数科技世界模型团队正式开启 Motubrain 2.0 训练全流程公开直播，计划持续半个月，向公众展示具身模型的训练过程与研究进展。Motubrain 2.0 即将开源，在正式开源前团队选择先公开完整流程，训练、测试到能力迭代的全过程都在镜头内，失败与试错同样公开。
四个阶段被逐一摊开
直播内容按训练流程切分为四段：预训练阶段观察训练规模对模型性能与零样本泛化能力的影响；后训练阶段针对具体任务进一步训练，提升任务执行能力；Agent 任务执行阶段探索模型能否把已有经验迁移到其他任务；最后是 RSI 递归自我改进探索，研究模型能否依据执行反馈评估并改进自身行动。
为什么是 Physical AI
具身模型的复杂性在于它要同时处理动作决策、任务执行和跨场景泛化，这与大语言模型的能力构成不同。此前外界了解具身智能进展主要靠机器人 Demo、评测结果和论文，模型经历了怎样的训练、不同阶段能力如何变化，通常很难直接观察。Motubrain 系列是生数科技研发的具身模型，目标是为机器人构建通用能力的大脑，探索不同任务、场景与机器人本体之间的能力泛化。
这类公开训练过程的做法此前在语言模型领域已有先例，OpenAI 正式入局人形机器人的路径说明头部实验室都在补齐硬件这一环。半年的直播会给出多少有效结论还需要评测验证，但把具身模型的训练黑盒打开，对整个行业的价值不在于某一天的跑分。
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