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我密切关注着Project Fetch的进展，最新成果确实令人印象深刻。在升级后的实验中，Claude Opus 4.7模型完全接管了机器狗的控制权，完成配置和编程任务的速度比人类工程师团队快20倍。

早在2024年8月，Anthropic公司没有机器人技术经验的员工曾尝试为四足机器人编程，当时AI仅扮演辅助角色。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。神经网络自主连接了视频传感器和激光雷达，编写了手动控制程序，创建了机器人路径监控系统，并配置了物体识别算法。

关键指标是速度。Opus 4.7模型比使用旧版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，神经网络编写的代码效率更高：其代码量仅为人类团队的十分之一。

特别值得注意的是，机器人技术的进步成为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——这纯粹是基础架构的优势。

然而，也存在局限性。Claude在精确物理动作方面仍面临困难。模型能够将机器人引导至目标，但无法完成将球精准推至指定点的任务。这需要复杂的实时反馈，而人类在这方面仍优于AI。

Anthropic预测，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代码一样高效地使用标准工具和设备。

我的评论： 这项实验对AI基础设施投资者来说是一个强烈信号。如果未经专门配置的语言模型已经能够以超越人类的水平控制物理设备，那么我们就站在工业机器人和自动化领域生产力巨大增长的门口。下一个合乎逻辑的步骤是出现不仅能编写代码，还能与物理世界交互的AI代理。