人工智能模型Claude Opus 4.7在操控机器狗方面超越人类：任务执行速度提升20倍
在Project Fetch实验的最新阶段，Anthropic公司展示了一项令人瞩目的突破：语言模型Claude Opus 4.7在配置和控制四足机器人方面，速度比人类工程师团队快20倍。这一成果标志着能够与物理设备交互的自主人工智能系统发展进入新阶段。
2024年8月，Anthropic的员工（此前并无机器人技术经验）曾尝试借助人工智能对机器狗进行编程。当时，模型仅能加速解决方案的寻找过程。而现在，Claude Opus 4.7几乎完全自主运行，仅在研究人员的最低限度监督下工作。该神经网络独立完成了四项关键任务：连接视频传感器和激光雷达、编写手动控制程序、创建机器人运动轨迹监控系统，以及配置物体识别算法。
对比分析显示出惊人的效率：Opus 4.7比使用旧版人工智能的团队快18倍，比未借助聊天机器人辅助的人类快37倍。同时，神经网络生成的代码量仅为人类团队的十分之一，这表明其算法更为简洁且优化程度更高。
值得注意的是，机器人技术的进步是语言模型整体规模扩展的副产品，而非引入专门用于控制硬件的算法所致。Anthropic并未针对这一任务开发特殊解决方案——模型只是将其通用能力适应到了物理世界。
然而，局限性依然存在。尽管在导航方面取得成功，Claude在执行精确物理动作时仍遇到困难。模型能够将机器人引导至目标位置，但无法准确地将球推到指定点。这需要复杂的实时反馈机制，而人类在这方面仍保持优势。
Anthropic表示，行业正进入“物理人工智能代理”时代。未来，神经网络将能像当前处理软件代码一样高效地使用标准工具和设备。
专家观点：Project Fetch的结果证实，人工智能已超越纯数字任务的范畴，但物理世界对其仍是挑战。关键结论是——语言模型的通用性增长速度快于预期，但要完全掌控硬件，仍需集成传感系统和实时算法。
回顾一下，6月13日，Anthropic因美国政府出口管制指令暂停了Fable 5和Mythos 5模型的访问权限。