PODCAST · 晚点聊 LateTalk
2026 年 1 月节目
3 期 · 3 期带分节
- 01-25149: 具身模型哪家强？|与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望82 分钟
- 03:24范浩强和高阳的从业经验
- 06:53RoboChallenge 的发起，见证成功率从 π0 的 20% 到 π0.5 的超 40%
- 12:40以往方法的问题：环境不一致、测评不持续、仿真有局限
- 21:47对比 RoboArena 和 RoboChallenge：前者是分布式 Zero-shot 测评；后者是集中 few-shot 测评
- 28:33上线 2 个多月的观察：超预期的 1 万条测试提交，国产模型超越
- 33:04Table 30 任务集的设计，插花、扫二维码等任务的“刁钻”考点
- 40:24提交者自己做 fine-tune（微调），开源权重证明诚信；接下来会更新灵巧手的测评
- 45:07学习原理已经收敛，Scaling Data 是 2026 年的行业主题
- 48:534 种数据类型，各团队的不同数据 bet
- 57:20落地应用，具身的“Coding”任务是什么？“破圈”时刻何时出现？
- 01:07:00大众与从业者之间的认知落差，行业心照不宣的“demo”工程
- 01:12:50具身测评可以被 Hack 吗？如何反制 hack？
- 01:14:5226 年想验证的问题：具身中国追平美国的 DeepSeek 时刻是否到？基模能否上一个台阶？
- 01:17:47连点成线：总结观察具身进展的 3 个维度 & 具身创业团队的不同来源
- 01-16148: 它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡85 分钟
- 02:35用神经网络做自驾规控（PnC），3 万行替代 200 万行代码
- 11:13三道曙光：强化学习提升运控（locomotion）能力；LLM 处理任务规划；端到端解决极端案例
- 17:13端到端、VLA、世界模型，联系与区别
- 20:40三道关卡：数据、算法、后训练
- 24:43具身还在第一道关卡，数据；最后能经受大量数据的算法结构会很简单；GPT 最伟大的是定义了训练任务是预测下一个 token，而非架构本身
- 30:16定义具身模型的训练任务：建立空间概念、跟世界交互
- 40:54具身需要真实数据，不看好仿真和视频数据
- 49:42真实数据只有两个源头，世界与人；真实意味着场景真实、动作真实；为可穿戴设备是唯一解
- 55:08手套+第一视角摄像头采集数据的具体实现
- 59:11具身充满了硬件场景、本体、数据算法间的交替组合和协同优化，中国有供应链和场景优势
- 01:05:08没有选择 VLA，具身会有自己的模型，而不是简单在 LLM 上发展
- 01:13:23看数据增长趋势，具身已经到了 Scaling 的临界点
- 01:18:04它石的落地场景之一是处理柔性材料的线束装配
- 01:21:15能自己定义目标的具身公司就是靠谱的；成为别人，不是好的选择
- 01:22:38连点成线：往期分享
- 01-06147: OiiOii闹闹：“先抖音后剪映” 不再成立，AI 时代怎么做创作工具和内容社区101 分钟
- 05:06先做好工具，再去做内容的社区：因为大家不再能忍受内容的单调了
- 11:40市场现状：现在动画的产能和消费非常不对等
- 16:46OiiOii为什么是这个形态？
- 31:04如果做AI漫剧，商业模式、审美都不一样
- 41:30怎么利用和理解不同的模型
- 51:50现在的团队分工
- 53:50第一次创业做极限运动社区，发现其实喜欢做内容
- 01:06:17第一次创业留下的最宝贵的东西：抗体
- 01:18:15在字节：对剪映和抖音特效最大贡献是…
- 01:27:17去了B站：看到产能被憋着了
- 01:28:45OiiOii 后面大致的节奏：填充垂类内容，去海外，做内容社区