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本文转自微信公众号“机器之心”，作者：机器之心。 编辑：张倩 「机器学习一直生活在一个令机器人专家、化学家、生物学家和神经科学家羡慕不已的泡沫中，随着它真正开始发挥作用，我们所有人都将遇到其他人多年来一直在应对的同样的现实壁垒。」 有人说，机器人领域进展缓慢，甚至和机器学习的其他子领域相比显得毫无进展。 谷歌 DeepMind 机器人科学家， SayCan 、RT-1、RT-2 等具身智能项目参与者 Alex Irpan 同意这一说法。但他认为，这是因为机器人学是一个和现实紧密连接的领域，现实的复杂性决定了他们不免碰壁。他还指出，这些问题不是机器人技术所独有的。同样的问题也适用于大语言模型（LLM）等技术。这些模型在面对现实世界时，会遇到与机器人学类似的复杂性问题。 最近，他写了一篇题为「The Tragedies of Reality Are Coming for You（
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