乐聚出了工业垂域具身模型,提效一倍、两项榜单第一先打个问号

提效一倍,是哪条线、跟谁比?

乐聚这次放出的是面向工业的垂域具身模型,对外给了两条说法:工业环节提效一倍,两项榜单第一。具体任务和对照基线都没交代,这个倍数含金量多少我没法判断,暂时不当结论看。榜单第一也一样,得先弄清楚榜单本身覆盖了多少真机任务、难度怎么分布。

方向倒是好理解。前一阵大家都在卷通用大脑,现在开始有人往专用收口了。垂域这套在文本模型上已经跑过好几轮,落到机器人身上反而更顺:产线的动作空间是收敛的,物料、工位、节拍相对固定,与其让一个什么都会一点的模型临场现学,不如把这块场景直接喂透。

我更想知道的是模型跟本体绑得有多深,换一台构型不一样的机器上去,能力还能剩下多少。

垂域这个提法早晚要来,产线场景本来就闭合,硬上通用模型属于算力浪费

闭合场景也有坑,产线一换型号数据就得重采,垂域模型的维护成本不低