我认为 GPT- 会在某个时候出现在系统一上。我最喜欢的例子是动词“打开”。考虑一下“开放”这个词的复杂性。打开门与打开窗户不同，打开瓶子或手机也不同。但人们理解“开放”意味着与不同对象交互时的不同动作是没有问题的。但到目前为止我们还没有看到一个机器人模型可以将这些动词泛化到低级运动控制上。我希望看到一个模型能够理解这些动词的抽象含义，并且能够概括出对人们有意义的不同场景。我们还没有看到这一点，但我乐观地认为这一刻将在未来两三年内到来。
Sonia Huang 那么“系统”思维 尼泊尔消费者手机号码列表 呢？您认为人领域相关吗？ Jim Fan 是的，绝对相关。我认为在系统二方面，我们已经看到了一些非常强大的模型，可以推理、计划甚至编程。这些正是我们今天看到的法学硕士和最先进的模型。但“系统”模型与“系统”的整合本身就是一个研究挑战。所以问题是，我们应该为机器人的基础模型建立一个大模型，还是应该采用某种级联方法，保持“系统一”和“系统二”模型独立并以某种方式进行通信？这仍然是一个悬而未决的问题，它们各自都有其优点和缺点。
如果这是第一个想法，那么模型会更简单，只需维护一个模型和一个 API。但也更难控制，因为它们以不同的频率进行控制。 “系统”模型具有较低的控制频率，例如每秒一次决策（Hz），而“系统”模型则需要较高的控制频率，例如。每秒决策（Hz），当我拿着这杯水时，每秒有数千个决策。这种对不同频率的控制很难通过单一模型来实现。所以也许级联方法会更好。但问题是System与System之间如何通信？它们是通过文本还是通过某些潜在变量进行传达？目前还不清楚，但我认为这是一个非常令人兴奋的新研究方向。