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Physical Intelligence联合创始人Sergey Levine指出，机器人尚未进入稳定缩放阶段，应以先验知识、有效决策循环和多样化数据提升泛化与可靠性，并在找到真正可规模化的技术后扩大投入。

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我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。

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为什么语言模型能从预测下一个词中学到很多，而视频模型却从预测下一帧中学到很少？

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强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。