https://auto-driving-blog.pages.dev/tags/-%E6%A6%9C%E5%8D%95/ Recent content in 📊 榜单 on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png Hugo zh-cn Fri, 30 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/go-3-preview%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ Fri, 30 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/go-3-preview%E8%A7%A3%E8%AF%BB/ 智元（AGIBOT）2026-10-29 创新日发布新一代具身基座模型 GO-3 Preview——截至发文<strong>尚无 arXiv 技术报告</strong>，本文基于 PR Newswire 官方通稿、RAN 行业媒体现场报道、36氪/网易快讯与官方 GO 家族公开资料做全景解读。核心：GO-3 Preview 围绕 **WRAM（World Reasoning Action Model，世界-推理-动作模型）**统一推理、预测与动作，能预判动作后果、适应环境变化、泛化到未学任务序列；演示零/少样本能力；提出 <strong>Physical Intelligence Scaling</strong>（预训练+后训练+部署后持续改进的全链路规模化）——约 <strong>90% 预训练数据来自人本第一视角视频</strong>（HTX/marsbit 技术解读），后训系统 <strong>Genie Evolver</strong> 融合真机、物理仿真与世界模型；桌面冰壶任务数小时练习后胜过普通人类玩家，LEGO 少样本组装、跨本体操作、数百任务开箱。<strong>榜单宣称（活动口径）</strong>：RoboDojo 任务成功率与过程分双第一、RoboTwin 总分第一、RoboColiseum 总分第一。血缘：GO-1（ViLLA，AgiBot World Colosseo，arXiv 2503.06669，1M+轨迹开源）→ GO-2（动作链思维）→ GO-3 Preview（全链路规模化）。开源计划：<strong>2026 年底全面开源 GO-3 Preview 与具身 Agent 框架 Genie Master</strong>（后者宣称首次真机验证 Physical RSI 递归自进化）。同场发布 Worken（Work+Token 生产力度量）、AHA3 硬件平台、AGILE 运动智能、WITA-Omni 交互模型、G2 Max、Link-U OS 1.0。收录现场图 8 张 + GO-3 便利店任务演示 GIF（50 帧）+ GO-1 血缘 teaser，逐图讲解。