Claude Opus 4.7 在操控机器狗方面碾压人类：速度快20倍
Anthropic公司公布了Project Fetch实验的最新结果，令人印象深刻。Claude Opus 4.7模型在配置和控制机器狗方面的速度，比人类工程师团队快20倍。这不仅仅是改进——这是机器人技术领域的范式转变。
早在2024年8月，没有机器人技术经验的员工曾试图借助仅作为助手的人工智能来为四足机器人编程。如今，情况已发生根本性变化。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。
神经网络独立完成了哪些工作？
- 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。
- 配置了物体识别算法。
结果不言自明：Opus 4.7比使用旧版人工智能的团队快18倍，比没有聊天机器人辅助的人类工作者快37倍。同时，神经网络生成的代码量比人类团队少10倍。这不仅意味着速度，还意味着效率——代码更少，错误更少，性能更高。
需要强调的是，机器人技术的进步是语言模型整体规模扩展的副产品。Anthropic并未引入专门用于控制硬件的算法。这表明，通用人工智能模型能够适应新任务，而无需额外训练。
然而，也存在局限性。Claude在精确物理操作方面仍面临困难。该模型能够引导机器人到达目标，但未能完成将球轻轻推至指定点的任务。这需要复杂的实时反馈，而人类在这方面仍保持优势。
Anthropic认为，行业正进入“物理人工智能代理”时代。未来，神经网络将能够像目前处理软件代码一样高效地使用标准工具和设备。
作为分析师的评论： 这个实验清楚地表明，人工智能正从纯数字领域进入物理世界。Claude Opus 4.7的速度和效率令人印象深刻，但精确操作方面的问题提醒我们，距离在现实世界中实现完全自主还有很长的路要走。尽管如此，如果这一趋势持续下去，在不久的将来，我们很可能会看到能够与人类同等甚至更出色地操控复杂设备的人工智能代理。