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，向公众展示这款具身模型从训练、测试到能力迭代的完整过程。这在 Physical AI 领域还是第一次。此前小米 MiMo 负责人罗福莉公开过 MiMo-V2.6 强化学习阶段的训练进展，具身领域此前一直缺这类窗口。
四阶段拆解
直播内容按四个阶段切分。预训练阶段观察训练规模对模型性能和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，研究模型能否根据执行反馈自我评估并改进自身行动。
四个阶段连起来，其实是把具身智能最难说清的三件事摆到了台面上：模型在什么数据量级上开始具备泛化、泛化在什么条件下会断、以及模型能不能对自己的执行结果做出评价。零样本泛化尤其关键，它决定同一个大脑能不能换一台机器人继续干活。
Motubrain 2.0 即将开源
Motubrain 系列是生数科技研发的具身模型，目标是给机器人构建具备通用能力的大脑，探索不同任务、场景和机器人本体之间的能力泛化。Motubrain 2.0 即将开源，在正式开源前先公开训练全流程，是一次把具身模型训练黑盒打开的尝试。
过去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。对比之下，模型预训练与后训练阶段的公开直播是少见的第三种窗口。半个月的持续直播也意味着过程数据会陆续出来，而不是只给结论。
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