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Anthropic公司公布了Project Fetch实验的最新成果，令人印象深刻。新版语言模型Claude Opus 4.7展现出自主配置和控制四足机器人的能力，完成任务的速度比人类工程师团队快20倍。

回顾一下，2024年8月，Anthropic没有机器人技术经验的员工曾尝试为机器狗编程，当时AI仅帮助他们更快地找到解决方案。但在新的测试阶段，Claude Opus 4.7几乎完全自主运行，仅需研究人员最低限度的监督。神经网络自主完成了以下工作：

• 连接视频传感器和激光雷达；
• 编写手动控制程序；
• 创建机器人路径监控系统；
• 配置物体识别算法。

数据说明一切：Opus 4.7模型比使用旧版AI的团队快18倍，比未借助聊天机器人的人类快37倍。同时，神经网络编写的代码效率更高——其代码量仅为人类团队的十分之一。

作者强调，机器人技术的进步是语言模型整体规模化的副产品。Anthropic并未引入专门用于控制硬件的算法——这一切都是基础架构演化的结果。

然而，并非一切顺利。尽管取得了成功，Claude在精确物理动作方面仍存在困难。模型能够将机器人引导至目标，但未能完成将球轻推至指定点的任务。这需要复杂的实时反馈，而人类在这方面仍优于AI。

Anthropic相信，行业正进入"物理AI代理"时代。未来，神经网络将能像现在处理软件代码一样高效地使用标准工具和设备。

我的分析：这项实验是一个明确的信号，表明数字世界与物理世界之间的界限正在模糊。如果说过去AI只是编程的助手，那么现在它正成为复杂设备的全面操作者。然而，精确运动控制方面的问题提醒我们，在现实世界中实现完全自主还有很长的路要走。投资者应关注将AI集成到机器人技术中的公司——这可能是下一个重大趋势。