GPT-6 Astra直接控制机器人自主整理陌生厨房

斯坦福和加州理工的研究人员打造了 HomeBody，这是一个让 Unitree G1 机器人能够在陌生厨房中自主导航、整理物品、从抽屉中取物的系统。它再次验证了 GPT-6 Astra 与机器人配合运行效果良好。

HomeBody 抛弃了语言模型与机器人之间常见的训练控制层，取而代之的是一个可插拔的视觉-语言模型（VLM）——这里用的是 GPT Astra——直接调用一个可扩展的技能库来完成抓取、导航或打开抽屉等操作。机器人首先探索房间，在 Nvidia 的 Isaac Sim 中构建数字孪生，并将物体及其位置记录到空间记忆中。这样即使物体离开了它的视野，机器人仍能找到它们。对于"整理厨房"这样的任务，语言模型会规划每个步骤并在出错时自我修正。

局限性包括 Astra 的延迟、手指舵机过热以及高算力成本。代码已开源在 GitHub。此前的基准测试显示 Astra 的空间推理能力大幅提升，另一项研究则指出 Astra 控制机器人时存在安全隐患。OpenAI 已宣布计划重新进军机器人领域，包括个人使用场景。

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