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近日，机器人圈知名播客节目 RoboPapers 更新了一期专访，对象是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士。这期节目的采访人是 RoboPapers 播客联合主持人 Michael Cho 和新加坡国立大学（NUS）助理教授 Jiafei Duan。后者是 MolmoAct 系列机器人模型的作者，研究方向正是机器人基础模型与可扩展数据采集。
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
2020年，GPT-3靠“看几个示例就会新任务”震动了NLP界；六年后的今天，同样的故事正在具身智能领域上演。
EvoMap团队推出自进化智能体EvoX，采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队，在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上，并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。
新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
2024 年末，Physical Intelligence 的实验室里，一台机器人正在接受叠衣服测试。
真正的智能，在于能否基于有限的数据，实现可靠的泛化与迁移。
2026世界机器人大会（WRC）开幕当天，北京亦庄的展馆里挤满了人形机器人、工业机械臂和各式各样的灵巧手Demo。
Scaling Law还在，但今天的大模型，已经不能只靠“参数量”来理解Scaling了。
本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。