【技术分享】为什么机器人在固定场景下表现良好，但换一个环境、任务，泛化能力就会明显下降？究其根源，是具身行业缺少带动作标注的训练数据进行泛化学习，而互联网上大规模人类数据是极具潜力的数据来源。为了指引具身智能走向GPT时刻，像大模型一样走通大规模数据学习范式，通过人类视频数据学习通用的、跨本体的隐式动作表征是关键。

美团LongCat提出了 LARYBench （Latent Action Representation Yielding Benchmark） ，一个指引从大规模的视觉数据学习到通用的隐式动作表征的系统化评测基准。实验结果表明：在动作泛化和控制精度上，通用视觉模型的表现均显著优于专门为具身智能设计的动作专家模型，具身动作表征可以从大规模人类视频数据中涌现。http://t.cn/AXxBcZQ3 #How I AI#、 #AI#、#大模型#