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Anthropic公布了Project Fetch实验第二阶段的成果，令人印象深刻。Claude Opus 4.7模型展现出完全自主编程并操控四足机器人的能力——其速度比使用先前AI版本的最佳人类工程师团队快20倍。

回顾一下，2024年8月，该公司没有机器人技术经验的员工曾尝试对同一机器人进行编程，当时AI仅扮演辅助角色。如今情况已发生根本性变化。

完全自主：Claude完成了什么

在新的测试阶段，Claude Opus 4.7几乎无需人类参与即可工作。在研究人员最低限度的监督下，该神经网络自主完成了全套任务：

• 连接视频传感器和激光雷达；
• 编写完整的机器人手动控制程序；
• 创建运动轨迹监控系统；
• 配置物体识别算法。

关键指标是速度。Opus 4.7比使用旧版AI的团队快18倍，比没有聊天机器人辅助的人类快37倍。同时，神经网络生成的代码比人类编写的紧凑10倍——这标志着优化水平发生了根本性变化。

规模化的附带效应

一个重要细节：Anthropic并未引入专门算法来控制硬件。据开发者称，机器人技术的进步是语言模型整体规模化的附带效应。换句话说，Claude学会操控机器人仅仅是因为它整体上变得更智能了。

然而，并非一切顺利。尽管在导航方面取得成功，该模型未能完成将球精准推至指定点的任务。精确的物理动作需要复杂的实时反馈——在这方面人类目前仍保持优势。

展望未来

Anthropic认为，行业正进入"物理AI代理"时代。如果说今天神经网络处理代码，那么明天它们将以同样的效率操控标准设备和工具。

我的专家评论：这项实验对市场而言是一个重要信号。我们看到AI正从纯数字环境向物理世界过渡。对加密基础设施而言，这意味着矿场、物流甚至物理安全的潜在自动化。然而，精确运动控制问题仍是瓶颈——而这正是我们与完全自主机器人系统之间的关键差距。