大模型訓練過程，開始更多喺公眾視野出現。10月21日，生數科技世界模型團隊正式開啟Motubrain 2.0訓練全流程公開直播，計劃持續半個月，嚟展示Physical AI（物理人工智能）嘅訓練過程及研究進展。

所謂Physical AI，希望AI能夠理解物理環境，並透過機械人完成實際任務。同大語言模型相比，Physical AI仲要解決動作決策、任務執行同跨場景泛化等問題。

Motubrain係生數科技研發嘅具身模型，目標係為機械人構築一個有通用能力嘅「大腦」，探索不同任務、場景同機械人本體之間嘅能力泛化。

四個環節全公開

呢次直播涵蓋四個環節：

  1. 預訓練：觀察訓練規模對模型性能及零樣本泛化能力嘅影響
  2. 後訓練：針對具體任務進一步訓練，提升任務執行能力
  3. Agent任務執行（代理任務執行）：探索模型能否將已有經驗遷移到其他任務
  4. RSI探索（遞迴自我改進）：研究模型能否根據執行反饋評估並改進自身行動

打開黑盒

直播嘅特別之處，在於嘗試打開具身模型訓練嘅「黑盒」。

過往，外界瞭解具身智能技術進展，主要靠機械人Demo、評測結果同論文。模型經歷咗點樣訓練、唔同階段能力點變化，通常好難直接觀察。

Motubrain 2.0選擇公開從訓練、測試到能力迭代嘅全過程，希望讓外界見到模型點樣逐步形成能力，同埋訓練中嘅失敗、試錯同調整。

生數科技表示，相關研究仍處喺探索階段，具體效果仲需要後續實驗同評測驗證。Motubrain 2.0即將開源。

直播入口：www.motubrain.com/motubrain2.0-live

阿調搞兩下

模型仲無公開跑分，「將要開源」都仲係口頭上嘅嘢。直播能唔能真係見到有價值嘅細節，仲要睇後續實際內容。

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