马斯克：机器人对DRAM需求，将超越地球上所有应用！
10月26日，特斯拉兼SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在社交平台X上发文，称市场研究机构Counterpoint Research最新关于人形机器人机器人对内存需求的预测是“荒谬的分析”，并称人形机器人对于内存的需求将碾压其他所有应用。
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比如，在机器人执行开空气炸锅任务时，智能体一开始要边看深度相机，边写分析脚本，边试动作，花了44分钟，写了23个分析脚本才完成第一次抓取。
具身ICL来了创业玩家，上下文成Scaling新赛道
六年后的今天，同样的故事正在具身智能领域上演。只需要给机器人看一遍任务演示视频，它可以在不微调、不做额外post-training的情况下，尝试完成此前没有训练过的新任务。
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Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式:大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。
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但随着机器人继续移动，摄像头从新的角度拍下了这个物体，系统最终发现，它其实是一根烟囱。那么，在获得更多信息后，机器人能不能像人一样，回头修正之前的判断?
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在刚刚结束的 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议上，康奈尔大学 Trail Lab 负责人 Steven Waslander 教授带来了一场题为《Agentic 仓库机器人的长期记忆》的主旨演讲:他系统展示了两项工作 STaR和 FOCUS。
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10月27日，特斯拉兼SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在社交平台X上发文，称市场研究机构Counterpoint Research最新关于人形机器人机器人对内存需求的预测是“荒谬的分析”，并称人形机器人对于内存的需求将碾压其他所有应用。
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比如，在机器人执行开空气炸锅任务时，智能体一开始要边看深度相机，边写分析脚本，边试动作，花了44分钟，写了23个分析脚本才完成第一次抓取。
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Dawn Song:加州大学伯克利分校教授、美国艺术与科学院院士、麦克阿瑟奖获得者、ACM Fellow 与 IEEE Fellow，研究 Agentic AI、深度学习及 AI 安全。