一名青少年在數十小時內學會開車， 這之所以可行，是因為他們一生都在觀察物體下落和相互碰撞。 許多機器人從零開始，必須透過數千次重複的示範來學習每一項任務，Odyssey 團隊稱之為蠻力法。 來自 @odysseyml 的 Odyssey-3 則更像那名青少年。 它是一個基於大量真實世界視覺數據訓練的世界模型，因此首先學習因果關係和人類行為模式。 接著，僅需幾小時的特定機器數據，就能讓它掌握操作方式。 在預覽中，單一模型可驅動人形機器人、控制機械臂、駕駛汽車、飛行無人機、玩電子遊戲，並訓練其他 AI。 他們稱之為物理代理，並計劃在未來幾週公開發布。 如果這種方法經得起考驗，其效益將遠超示範範圍： 機器人可接手對人類有風險的工作，並協助因年齡或殘疾而變得困難的日常任務。 我將密切關注當團隊以外的人開始使用它時，它的表現如何。