OpenAI的突破性进展：将AI技术应用于真实世界

在9月3日，OpenAI正式推出了GPT-6 Astra，并在ARC-AGI-3的测试中表现出色，取得了99.9%的高分，96%的关卡超越了人类效率标准。接下来，它被结合到真实的双臂机器人中，在“抓取积木并放入碗中”任务中成功率达到了95%。这一趋势显示出大型模型正在将其应用从虚拟领域拓展至现实世界。随着模型能够观察环境、制定行动计划并实现具体任务，面临的数据问题也发生了变化。

在八月份，Dyna Robotics首次成功收集了100万小时的人类经验数据（第一人称视角数据），这标志着人类经验应用于机器学习的规模化突破。Dyna-2模型的表现持续改善，展现出强大的推广能力，即使面临新的机器人任务也能成功应对。同时，Genesis AI推出的首个基础模型GENE-26.5，亦利用了人类活动的视觉和动作数据进行训练。这些发展表明，机器人训练正在开始吸收大规模的人类真实活动数据。

传统上，大模型依赖互联网数据进行扩展，而机器人则长期受到真实数据获取困难的限制。现在，随着人类经验数据的不断积累，一条新的扩展轴线逐渐清晰。《连线》报道称，针对这一趋势，越来越多的机器人公司开始收集佩戴摄像头的人员所生成的第一人称视频，预计未来几年一些领先企业将购买数亿小时的这些数据。 龙8头号玩家

然而，如何有效地将这些视频中的经验转化为模型可用的训练数据，是一个待解决的重要问题。在Dyna-2和GENE-26.5的辉煌成绩背后，一个重要的合作伙伴Maxinsights浮出水面。作为Dyna-2和GENE-26.5在数据方面的主要合作方，Maxinsights于2024年在旧金山湾区成立，并在全球范围内建立了数据服务网络，已于今年进入中国市场。

Maxinsights是首家实现大规模第一视角数据收集的公司，其团队成员来自Waymo、Meta、Google等多家科技公司，拥有丰富的数据采集和处理经验。该公司正在将这一数据能力迁移至物理AI领域，逐步扩展到大规模人类经验数据的采集，构建起数据从采集到训练的一整套基础设施。

随着机器人对真实世界经验的需求上升，人类的日常活动产生了丰富的操作数据，这些数据能够帮助机器人更好地学习和适应。Dyna Robotics在技术报告中提到，人类在执行任务时的传感器记录几乎没有上限，包括机器人学习所需的各种交互信息。因此，机器人无需耗费数亿小时来学习任务，而可以直接利用这些已存在的人类经验。 龙8头号玩家

Maxinsights正处于将人类经验转化为可用训练数据的规模化生产阶段，目前其在世界各地的采集网络已积累超过150万小时的高质量数据，并已交付超200万小时的数据。公司通过先进的算法和自动化流程，不断将原始视频精炼成适用于机器人训练的数据。