其实更多是看参数量和用了多少数据来对比。GPT1 的数据在 8 亿 token 的量级，5GB 的文本虽然后来看起来很少，但已经能装下人类核心知识；但具身现在整个行业的数据存量可能都还没到百万小时级，将将能够证明泛化性，所以在数据的丰富度和确定性上，对标的是 GPT1。//@亚舟Aisa://@高飞:区别主要在于通用还是专用，现在讨论具身智能，或者人型机器人，说的是通用的，也就是什么活都能干。 我也觉得目前在接近GPT-2，因为到了2，接下来就是时间问题了，路径已经跑通了。所以，国外也如此。 //@阁楼上的安妮:那高飞老师，国外的具身机器人有没有到GPT—2的水平呢。我看了轻读出的一本书《人与机器人：创造机器人的终极目标是什么？》（【荷兰】本尼·莫尔斯，尼斯克·韦尔贡斯特），发现国外的机器人很早就发展了，而且在医学、工业、农业，甚至在家庭照料等具体应用场景里，都已经走得很远了。//@高飞:这个判断：“具身智能有没有到GPT-3啊？1都没到呢。”