OpenAI 显然又要解散其机器人团队了，但这次的原因与 2020 年不同。
公司并非放弃机器人技术，而是希望将研究人员并入其他团队以加速推进。机器人研究人员将转入首席研究官 Mark Chen 领导的主研究团队，而应用机器人和硬件团队则加入 Greg Brockman 的应用组织。
OpenAI 做出这一决定如此仓促，以至于它已经预订了机器人学习会议（CoRL）在奥斯汀的展位，结果展位空置，《财富》报道。OpenAI 显然认为，像GPT-6 Astra 这样的通用模型可以直接控制机器人，从而减少对专用机器人模型的需求。
在一项 Nvidia 研究中，一个由 Astra 驱动的智能体在模拟机器人任务上达到了 74.8% 的成功率，而最佳专用模型为 51%。测试使用的是模拟的 DROID 机器人，而非实体机器人。
一项新的名为 StationeryBench 的机器人基准测试在涉及双臂 YAM 机械臂上桌面物体的五项任务中，将 GPT-6 Astra 与 Ai2 的 MolmoAct2 进行了比较。在 200 次试验中，Astra 完整完成了 100 项任务中的 7 项，而 MolmoAct2 一项都没完成。Astra 的平均进度得分为 46，而 MolmoAct2 为 12。在另一项测试中，运行在人形机器人上的 Astra导航并清理了一间厨房。
目前尚不清楚 OpenAI 及其他公司在训练中融入了多少机器人数据。来自Anthropic和Google的其他大型通用模型近期也在机器人任务上取得了进展。专用机器人模型在成本和可靠性以及速度和能耗方面可能仍有优势，即使它们的泛化能力不如通用模型。
Yoav Artzi，康奈尔大学和 Google DeepMind 的 AI 研究员，也认为 Astra 在空间理解方面是一次重大飞跃。据 Artzi 称，在尚未发布的 REMAP 基准测试中，GPT-6 Astra 达到了接近人类的准确率。他怀疑OpenAI 可能使用了大量 3D 训练数据（如 Blender 场景）来训练该模型。
OpenAI 与机器人，关系很复杂
OpenAI 在 2020 年关闭了其机器人部门，据联合创始人 Wojciech Zaremba 称，原因是公司缺乏所需的训练数据，而大型语言模型是通往 AGI 更快的路径。该公司在 2024 年重建了团队。据报道，CEO Sam Altman 的目标是在 2027 年进行首次公开机器人演示，而 OpenAI 希望打造自己的日常机器人从长期来看。但该公司也面临沉重的财务压力，需要专注于其核心 AI 业务，而在这方面它已经大幅落后于 Anthropic。