GPT-6 Astra 在机械臂上的应用
GPT-6 Astra on robot arms

原始链接: https://openai.robocurve.org/gpt-6-astra/

Robocurve 最近的一项研究评估了 OpenAI 的 **GPT-6 Astra** 在 YAM 机械臂上的表现,并将其与 Anthropic 的 Claude Fable 5 和 5.1 模型在两项任务中进行了对比:将积木放入碗中以及将拼图块插入凹槽。 在“积木入碗”任务中,GPT-6 Astra 表现远超竞争对手,成功率达到 95%(19/20),而 Fable 5.1 的成功率仅为 40%(8/20)。Astra 的效率也更高,平均每次试验耗时 2.5 分钟,成本为 0.94 美元,比 Fable 5.1 便宜约 2.3 倍。 然而,拼图任务对所有模型来说都极具挑战性。Astra 和 Fable 5.1 均表现不佳,成功率仅为 10%(2/20)。尽管 Astra 的成本效益有所提升(1.36 美元对比 2.18 美元),但两个模型都在最后的插入步骤卡住了。 虽然 Astra 在简单的操作任务中表现出更快的速度和可靠性,但结果表明,复杂的、高精度的组装对于当前基于大语言模型的机器人控制策略而言,仍然是一个重大的障碍。

关于“GPT-6 Astra 在机械臂上的应用”的 Hacker News 讨论,凸显了人们对目前利用大语言模型(LLM)进行机器人控制这一尝试的深刻怀疑。 批评者认为,所展示的实验(主要是抓取积木)范围过于狭窄,且依赖于传统的控制器,而非真正展示了模型智能。虽然一些支持者认为“通用型”架构是未来趋势,但许多工程师主张采用专门的分层设计,将高层规划与底层执行分离开来。 该讨论帖还引发了关于家用机器人实用性和伦理的更广泛辩论。主要担忧包括: * **隐私:** 机器人在私人住宅中充当摄像头和传感器,构成了巨大的监控风险,这可能重演现有智能家居设备所引发的争议。 * **经济障碍:** 参与者指出,硬件的可靠性和维护成本仍是重大的阻碍。 * **社会影响:** 关于在城市部署拾荒机器人的建议遭到了抵制,原因在于人们担忧设备遭破坏、“公地悲剧”以及可能导致弱势群体的体力劳动被取代。 归根结底,尽管社区认为 AI 模型的发展令人瞩目,但人们普遍认为,在“技术乐观主义”的研究与功能完备、价格亲民且尊重隐私的现实机器人技术之间,仍存在巨大的鸿沟。
相关文章

原文
GPT-6 Astra on robot arms | Robocurve

September 4, 2026

A follow‑up to our comparison of Claude Fable 5 and Fable 5.1. We gave OpenAI's GPT‑6 Astra control of the same YAM arms under the same Inspect Robots agent policy, on the same two tasks:

“Pick up the red block from the table and place it inside the bowl.”

“Pick up the round blue puzzle piece by the knob at its center and place it into the matching circular groove in the board.”

On the bowl task Astra placed the block in 19 of 20 trials, against Fable 5.1's 8 of 20 and Fable 5 in 1 of 20, in 2.5 minutes per trial to Fable 5.1's 6.8, at an estimated $0.94 per run to $2.12.

The puzzle task is a different story: Astra completed the insertion 2 times in 20 against Fable 5.1's 2 in 20. It reaches the groove and stalls at the same final step Fable does, at $1.36 per run to $2.18.

联系我们 contact @ memedata.com