Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026/10/23 23:32:59
商汤发布 RoboRSI-27B 蒸馏 GPT-6-Astra 具身经验成本降至五十分之一
商汤开源 SenseNova-RoboRSI 框架及 27B 模型，通过“经验内化”将 GPT-6-Astra 的具身智能能力蒸馏至轻量级模型。该方案在保持主动感知、空间推理与规划能力的同时，将任务执行成本降低至原模型的约 1/50，并揭示了当前具身智能在实时性与经济性上的瓶颈。
报道全文原始报道全文
Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026-10-23 15
SenseNova-RoboRSI 的核心思想在于“经验内化”。
GPT-6-Astra 利用上下文学习（ICL）从演示中提取有用信息，包括视觉示例、机器人状态、动作轨迹、工具以及恢复策略。
商汤科技将这些具身经验蒸馏到开源模型 RoboRSI-27B-Preview 中，该模型展示了主动感知、空间推理、规划以及反馈驱动的修正能力，且任务成本仅为 GPT-6-Astra 的约 1/50。
↳ 引用 @SenseTime_AI (商汤科技): 我们发布了迄今最全面的 𝗚𝗣𝗧-𝟲-𝗔𝘀𝘁𝗿𝗮 具身智能实证研究，涵盖 12 个仿真基准测试和 8 个真实机器人平台，并推出了 𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮-𝗥𝗼𝗯𝗼𝗥𝗦𝗜：一个开源框架及一个运行成本约为 GPT-6-Astra 1/50 的 27B 参数模型。
我们的发现如下： 🔹 𝗰𝗮𝗽𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗰𝗲𝗶𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗺𝘂𝗰𝗵 𝗵𝗶𝗴𝗵𝗲𝗿. 在统一协议下（ICL + 最高 10 倍交互预算），GPT-6-Astra 在所有 12 个基准测试中均取得了明显的 SOTA（当前最佳）成绩：RoboDojo 从 1× 时的 27.6% 提升至 10× 时的 81.9%，DexJoCo 达到 87.3%（此前 SOTA 为 40.3%），而 LIBERO 基准测试则已趋于饱和。
🔹 𝗧𝗼𝗼 𝗺𝘂𝗰𝗵 𝗯𝘂𝗰𝗸 𝗳𝗼𝗿 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝗮𝗻𝗴. 即使是将笔放入笔筒这样的简单任务，推理成本也高达约 55 美元。
🔹 𝗧𝗵𝗲 𝘄𝗼𝗿𝗹𝗱 𝗱𝗼𝗲𝘀𝗻’𝘁 𝘄𝗮𝗶𝘁. 时间至关重要，因为真实机器人会过热，甚至出现过因模型仍在思考而导致鸡蛋被烤焦的情况。
我们的结论是：GPT-6-Astra 已基本跨越了 𝗲𝗺𝗯𝗼𝗱𝗶𝗲𝗱 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲 的门槛，但 𝗽𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗲𝗺𝗯𝗼𝗱𝗶𝗲𝗱 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 尚未真正到来。
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