HomeBody 机器人直接调用 GPT-6 Astra，不再需要训练好的控制层

斯坦福和加州理工学院的研究人员做出了 HomeBody。这套系统让一台 Unitree G1 机器人在陌生的厨房里自主行走、收拾东西，还能从抽屉里取物。The Decoder 在 9 月 27 日星期日报道说，这项工作去掉了通常夹在语言模型和机器人之间的那层训练好的控制层。

取而代之的是一个可替换的视觉语言模型，这次是 GPT-6 Astra。它直接调用一个可扩展的技能库，完成抓取、导航或拉开抽屉。机器人先探索房间，在英伟达的 Isaac Sim 里建出一个数字孪生，并把物体和位置记进空间记忆。同一篇报道说，这样即使物品离开了视野，它也能找回来。面对“收拾厨房”这类任务，语言模型会规划每一步，并在出错时自我纠正。The Decoder 也直白地列出了局限：Astra 的延迟、会过热的灵巧手指伺服电机，以及高昂的算力成本。代码放在 GitHub 上。

这并不是 GPT-6 Astra 第一次被派去操作机器人。The Decoder 指出，此前的基准测试显示它的空间推理能力大幅提升，另一项测试则在 Astra 控制机器人时标记出安全问题。OpenAI 已经宣布要重回机器人领域，包括面向个人用途。

HomeBody 出现的时候，OpenAI 的研究重心正进一步向外移。公司应用研究负责人 Boris Power 在 9 月 27 日说，OpenAI 有 80% 到 90% 的研究投向 GPT 7、GPT 8 以及更远的版本，因为“大部分价值”来自那里。

据 The Decoder 报道，Power 把 GPT 5.1 到 5.2 这类增量更新说成是有意为之的短期押注。他补充说，在公司内部这些更新“被认为极其短视”，尽管它们眼下帮助 OpenAI 迭代得更快。Power 还说，当今 AI 助手的主要难题不是模型质量，而是上手引导：大多数 ChatGPT 用户并不知道自己能用 AI 做什么。

实验室宣称的能力和实际产出之间的落差，在别处也能看到。研究机构 Exponential View 的创始人 Azeem Azhar 描述了自己在拉斯维加斯对大约 160 位 IT 副总裁讲话的经历，The Decoder 在 9 月 26 日报道了这件事。当被问到谁能拿出可衡量的 AI 成果时，三分之二的人还站着。当被问到谁的成果好到足以打断 CEO 的暑假时，只剩大约八个人站着。

发电是另一个约束。The Register 在 9 月 25 日报道，由谷歌支持的增强型地热系统供应商 Fervo Energy，在其位于犹他州比弗县的 Cape Station 电厂首次发电。三台 33 MW 的 GeoBlock 中的第一台已经开始向电网供电，新年之前预计再并网 66 MW，到 2028 年达到半吉瓦。

CleanTechnica 在 9 月 26 日报道，美国能源部在 9 月 21 日宣布了一轮 9900 万美元的下一代地热系统资助，分给 21 个项目。Quaise Energy 有望拿到最多 2500 万美元，用于其位于俄勒冈州中部的 Project Obsidian 示范项目。

并非所有近期成果都关乎机器。东北大学的研究人员在 9 月 26 日经 ScienceDaily 报告说，脑血容量在 REM 睡眠开始前约 50 秒就开始上升，随后神经元 ATP 下降。“做过一场鲜活的梦之后，你有没有觉得精疲力尽？”松井浩教授在新闻稿中问道。这一发现提示，做梦消耗能量的速度可能快于能量补充的速度。