加密新闻

我们正在见证人工智能发展的标志性转变：语言模型正从纯粹的数字化任务转向物理对象的操控。Anthropic的Project Fetch实验新阶段表明，AI不仅能协助人类，还能完全自主地操控复杂机器人，且速度遥遥领先。

Claude Opus 4.7模型完成机器狗的全套调试与编程任务，速度比一年前类似实验中的人类工程师团队快20倍。但最令人印象深刻的是与未经培训用户的对比：AI速度快了37倍，且编写的代码量精简了10倍。

自主性的新高度

与上一阶段AI仅作为助手的角色不同，Claude Opus 4.7几乎无需人类干预即可工作。神经网络自主完成了以下任务：

• 连接视频传感器和激光雷达；
• 编写手动控制程序；
• 开发轨迹监控系统；
• 配置物体识别算法。

值得注意的是，Anthropic并未在模型中植入专门用于硬件操控的算法。据开发者称，机器人技术的进步是语言模型通用扩展的副产品。这印证了通用AI系统无需额外训练即可适应物理任务的假说。

能力的边界

尽管成果斐然，Claude在精细动作控制上仍逊于人类。模型成功引导机器人抵达目标，但未能精准将球推至指定位置。这类任务需要复杂的实时反馈——这正是人类目前保持优势的领域。

Anthropic预测，行业正进入"物理AI代理"时代。在不久的将来，神经网络将能像处理软件代码一样高效地操控标准工具与设备。

专家观点：Anthropic的突破不仅是又一个基准测试。它证明了AI代理已不再是虚拟助手，而是成为物理世界的完整参与者。对加密行业而言，这意味着矿场自动化、DePIN项目物流乃至机器人交易系统的潜在变革。然而那个推球的案例提醒我们：在实现现实世界完全自主之前，我们仍需跨越"理解"与"行动"之间的鸿沟。