“字数越少，事件越大” 用来形貌这家机械人 AI 公司的首次亮相再适合但是。
换做别人，云云宏伟的愿景恐怕会被嗤乐，但他们不会。看完接下来的团队成员名单，许众人会以为他们的气力配得上野心。最终一段伸谢名单也佐证了这一点。征引一位熟练这家公司投资人人士的音尘，PI 依然从 Thrive Capital 、Open AI、红杉本钱 、Greenoaks Capital Parners 、Lux Captital 和 Khosla Ventures （绝大大都都显露正在了伸谢名单中）那里筹集了 7000 万美元。
著名投资人 Lachy Groom 也是该公司共同创始人之一。他曾是 Stripe 的早期员工。“我以为，人们用人形机械人修筑的东西真的很酷，”他正在接纳采访时叙到，“但从根底上让人类兴趣的是大脑，不是硬件。咱们制的是终极通才。”
第三位共同创始人 Chelsea Finn 是斯坦福大学预备机科学和电气工程系的助理教员，也曾是 Google Brain 团队的一员，磋商兴味集结正在机械人和其他智能体奈何通过进修变得更灵敏。
公司共同创始人兼 CEO Karol Hausman 曾是 Google DeepMind 资深磋商科学家，也是斯坦福大学兼职教员。不正在谷歌调试机械人时，他会正在斯坦福大学教员深度深化进修课程。
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新公司名叫 Physical Intelligence（简称 PI，同 π ），掀开官网的一瞬还认为己方误入某位秩序员的一面博客：
寥寥数句， 壮志立现。“...... 一家将通用 AI 带入物理全邦的新公司，......开采根柢模子和进修算法，为本日的机械人以及将来的物理筑筑供应动力。”
Quan Vuong 的磋商范畴包罗深度深化进修、预备机视觉、机械人本事。攻读博士学位时期也正在 Google Brain 的机械人团队操练过。
篡夺大脑限度权的搏斗越来越激烈了。又是一家要做机械人“大脑”的公司，固然官网都没做好，但已拿到7000万美元投资，包罗OpenAI的钱。
。原由也差不众，众人不甘愿 AI 的雄伟提高仅停滞正在比特全邦，物理全邦也要“合伙裕如”。为此，他们采用办理此中最难、也最有影响力的题目——智能。也即是说，为物理全邦打制一个“根柢模子（ LLMs ）”、“大脑”，但用于限度机械人，教会任何机械人完工各式劳动（以至包罗现正在还不存正在的劳动）。
Hausman 重要磋商兴味是助助机械人正在实际境遇中取得通用技艺，近来这方面的知名磋商功劳 RT-X、RT-2 背后都可能看到他的身影。Hausman 将己方的磋商分为三个部门：深度机械人进修、交互式和主动感知，现正在一律专一于第一个。他至极热衷于磋商机械人决定的根柢模子。
另一位共同创始人 Sergey Levine 是加州大学伯克利分校电气工程和预备机科学系副教员，斯坦福预备机科学博士。Sergey Levine 曾正在谷歌做事，时期睹证了 AlphaGo 击败中邦顶尖围棋选手柯洁。他的磋商兴味集结正在教育机械人“自学成才”，研发算法助助智能体通过进修连接操作更为庞大的行动技艺，希奇是找到一种通用的门径。
过去几年，Sergey Levine 和 Hausman 完工了少许开创性的机械人磋商做事。Sergey Levine 说，他们的宗旨是修筑通用机械人模子：就像NLP相似LLMs，但用于机械人限度。这并阻挠易，为此，他们需求以空前未有的范畴搜聚机械人数据、实行算法修正、并为从机械人限度到大范畴 VLM 演练找到成立性的办理计划。
其他两名公然的团队成员另有斯坦福大学博士 Suraj Nair 以及目前是加州大学圣地亚哥分校四年级博士生的 Quan Vuong。
“实际地说，完毕宗旨需求持久、用心地磋商。” Levine 说，“ 但有足够迹象标明，正在实际全邦中行使机械人的最大窒息是可能被办理掉的。”
过去几年里，磋商职员揭晓了一系列论文显示了机械人奈何从说话和图像 AI 模子中取得新的智力水准。好比，央求机器臂系鞋带，它可能先试着搞了解鞋子和鞋带是什么，以及系好鞋带的须要音信。这是一个好的早先，但硬件部门还需求一段期间的演练才具真将鞋带系好。这也继续是个离间 —— 完工劳动期间越长，意味着期间和金钱本钱越高。
第四位共同创始人 Brian Ichter 也曾是 Google Brain 的磋商科学家，正在机械人团队做事，斯坦福大学博士。磋商兴味是助助挪动机械人通过进修加强实际境遇中的劳动践诺才气。
关于来自特斯拉 Optimus、Figure AI 等人形机械人公司，以及其他开采通用机械人软件公司的离间（好比 、谷歌），Sergey Levine 正在接纳采访时显示，“众年来，咱们继续戮力于办理机械人 AI 的离间，并开采出认识决题目的新手腕，这些门径依然将敌手扔正在了死后。”
PI 并没有揭破奈何驯服这个题目。该公司共同创始人显示，他们不会创制己方的硬件，而是添置各式分别机械人，并正在这些硬件上面演练他们的根柢模子。该公司也显示，宗旨是创筑迄今为止最大的机械人数据集。
