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这是 AI 领域最重要的成果之一。

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训不起2.8T的K3，玩够了124M的nanoGPT，想试试十亿参数、万亿token的预训练，门槛有多高？

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过去几年，“基础模型” 已经彻底改变了自然语言处理和计算机视觉。一个很自然的问题随之出现： 物理世界是否也能拥有类似的基础模型？

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从视觉观察到策略生成，再到物理执行与完成判断，CodeActionBench 在统一条件下评测通用多模态 Agent 的机器人操作能力。在双臂仿真评测中，GPT-6 Astra (Codex CLI) 的尝试成功率达到 73.3%，Claude Opus 5 在 Reference harness 和 Claude Code 下分别取得 49.3% 和 45.3%。

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视觉语言模型已经进入办公助手、内容审核、机器人和智能终端等场景。

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大语言模型的生成过程天然具有自回归特性，即模型基于已有上下文逐 token 预测并生成后续内容。随着模型规模不断增大，单步前向计算的开销也随之增加，使得自回归解码面临较高的推理延迟。

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同样的一个问题，在不同学科中的表达与关键词，往往天差地别。

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让视频生成模型沿着相机轨迹不断探索一个场景，并不算最难。真正困难的是：当镜头绕了一圈再次回到原点，房间的布局、家具的位置和墙面的纹理，是否还与最初一样？

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Agent 执行长程任务时，代码、工具输出和交互记录不断累积，上下文也跟着变长。

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人类每天都在完成丰富的手部操作。通过头戴相机记录下这些过程，能为具身智能提供大量示范。