生數科技Motubrain團隊將直播Physical AI訓練全流程，持續半個月
大模型訓練過程，開始更多地出現在公眾視野中。此前，小米MiMo負責人羅福莉公開了MiMo-V2.6強化學習階段的訓練進展，讓外界看到了大模型訓練中的一些具體細節。現在，Physical AI領域也有了類似嘗試。10月21日，生數科技世界模型團隊正式開啟Motubrain 2.0訓練全流程公開直播，計劃持續半個月，向公眾展示具身模型的訓練過程及研究進展。這次直播關注一個問題：Physical AI究竟如何實現？Physical AI，即物理人工智能，希望讓AI能夠理解物理環境，並通過機器人完成實際任務。相比大語言模型，Physical AI 還需要解決動作決策、任務執行和跨場景泛化等問題。
Motubrain 系列是生數科技研發的具身模型，致力於為機器人構建具備通用能力的“大腦”，探索不同任務、場景和機器人本體之間的能力泛化。Motubrain 2.0即將開源。在正式開源前，團隊選擇率先公開其訓練全流程，向外界展示這款模型從訓練、測試到能力迭代的過程。此次公開訓練涵蓋四個環節：1、預訓練：觀察訓練規模對模型性能及零樣本泛化能力的影響。2、後訓練：針對具體任務進一步訓練，提升任務執行能力。3、Agent任務執行：探索模型能否將已有經驗遷移到其他任務。4、RSI（遞歸自我改進）探索：研究模型能否根據執行反饋評估並改進自身行動。此次直播的特別之處，是嘗試打開具身模型訓練的“黑盒”。
過去，外界瞭解具身智能技術進展，主要通過機器人Demo、評測結果和論文。模型經歷了怎樣的訓練、不同階段的能力如何變化，通常很難直接觀察。Motubrain 2.0 選擇公開從訓練、測試到能力迭代的全過程，希望讓外界看到模型如何逐步形成能力，也能看到訓練中的失敗、試錯和調整。對於具身智能行業而言，這種方式讓模型研發過程更加透明。研究者和開發者不僅能看到最終結果，也有機會了解訓練中遇到的具體問題，以及團隊如何通過實驗和反饋不斷改進模型。
同時，團隊也希望藉助此次直播，與技術同行分享研究中的經驗、問題和思考，共同探討規模化訓練、跨任務泛化和自主改進等關鍵問題，為Physical AI實現範式的探索提供更多參考。當然，相關研究仍處於探索階段，具體效果還需要後續實驗和評測驗證。相比只展示機器人最終能做什麼，公開模型如何訓練、能力如何形成，同樣具有研究價值。直播入口：www.motubrain.com/motubrain2.0-live官網鏈接：www.motubrain.com
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