HomeBody 机器人直接调用 GPT-6 Astra，无需训练控制层

斯坦福和加州理工学院的研究人员开发了 HomeBody。该系统让 Unitree G1 机器人能在陌生厨房中自主导航、整理物品，并从抽屉中取物。The Decoder 在 9 月 27 日（周日）报道，这项研究去除了通常位于语言模型与机器人之间的训练控制层。

取而代之的是一个可替换的视觉语言模型，此处为 GPT-6 Astra。它直接调用可扩展的技能库，执行抓取、导航或打开抽屉等操作。机器人首先探索房间，在 Nvidia 的 Isaac Sim 中构建数字孪生，并将物体位置记录在空间记忆中。据同一报道，即使物品离开视野，机器人也能找到它们。面对“清理厨房”这类任务，语言模型规划每一步，并在出错时自我纠正。The Decoder 明确列出了局限性：Astra 的延迟、手指伺服电机过热以及高昂的算力成本。代码已开源至 GitHub。

这并非 GPT-6 Astra 首次应用于机器人。The Decoder 指出，早期基准测试显示其空间推理能力大幅提升，但另一项测试在 Astra 控制机器人时发现了安全问题。OpenAI 已宣布计划重返机器人领域，包括个人用途。

HomeBody 的出现正值 OpenAI 研究重心进一步外移。公司应用研究负责人 Boris Power 在 9 月 27 日表示，OpenAI 80% 到 90% 的研究资源投向 GPT 7、GPT 8 及后续版本，因为“大部分价值”源于此。

据 The Decoder 报道，Power 将 GPT 5.1 到 5.2 这类增量更新视为有意为之的短期押注。他补充道，尽管这些更新有助于 OpenAI 当前更快迭代，但在公司内部它们“被视为极其短视”。Power 还指出，当前 AI 助手的主要挑战并非模型质量，而是用户引导：大多数 ChatGPT 用户不知道如何利用 AI。

实验室宣称与实际产出之间的差距在别处也有体现。研究机构 Exponential View 创始人 Azeem Azhar 描述了自己在拉斯维加斯与约 160 位 IT 副总裁交流的经历，The Decoder 于 9 月 26 日报道。当被问及谁能展示可衡量的 AI 成果时，三分之二的人保持站立。当被问及谁的成果好到足以打断 CEO 的暑假时，只有约八人仍站着。

电力供应是另一约束。The Register 在 9 月 25 日报道，由 Google 支持的增强型地热系统供应商 Fervo Energy，在位于犹他州比弗县的 Cape Station 电厂实现首次发电。三台 33 MW 的 GeoBlock 中第一台已开始向电网供电，预计新年前再并网 66 MW，2028 年达到半吉瓦。

CleanTechnica 在 9 月 26 日报道，美国能源部于 9 月 21 日宣布 9900 万美元的下一代地热系统资助计划，分配给 21 个项目。Quaise Energy 有望获得最高 2500 万美元，用于其在俄勒冈州中部的 Project Obsidian 示范项目。

并非所有近期成果都与机器有关。东北大学研究人员在 9 月 26 日通过 ScienceDaily 报告，脑血容量在 REM 睡眠开始前约 50 秒开始上升，随后神经元 ATP 下降。松井浩教授在新闻稿中问道：“做过一场鲜活的梦之后，你有没有觉得精疲力尽？”这一发现提示，做梦消耗能量的速度可能快于补充速度。