此刻，我们见证大模型不断涌现出新的能力，每一天都给我们带来了目不暇接的变化。Google 的思维链技术极大地增强了大模型的推理能力，而 GPT-4 的 Reflexion 更进一步赋予大模型自我反思的能力。在无限接近 AGI 的未来，如何让大模型落实到更广泛的应用场景？大模型与机器人的结合或许会是一条开拓更大想象力的道路。

李昀烛博士期间工作的部分展示

这次，我们邀请到了机器人、机器学习和机器视觉方向优秀的年轻学者李昀烛。李昀烛毕业于北京大学计算机系，在麻省理工学院获得博士学位，目前正在斯坦福视觉与学习实验室（SVL）做博士后，与李飞飞和吴佳俊教授合作，今年秋季即将入职伊利诺伊香槟分校。19 年的时候，李昀烛所在团队发明的一款触觉手套在国内的媒体上频频曝光，他在 TechBeat 技术社区上关于机器人操作和物理交互、多模态感知等分享也获得了热烈的反响。

李昀烛团队研发的触觉手套在MIT博物馆展出

在本期播客，你将听到真格基金投资经理袁梦、真格基金合伙人尹乐对话伊利诺伊香槟分校计算机科学系助理教授李昀烛：目前机器人发展到了什么程度？大模型对机器人领域有什么帮助？多模态可以落实到哪些具体应用或场景？机器人部署到日常生活中还有多远？

【时间轴】

2:55 硅谷这一年都有什么变化

6:15 机器人就是有一个物理的外在表示，并能和环境进行交互

7:53 机器人的抓取与放置问题：亚马逊的拣货比赛和各场景应用的进展

13:34 大模型帮助机器人完成对任务的定义、分解，拓宽对事情理解的边界

21:24 什么是直觉物理？机器人和环境交互有哪些步骤？

29:12 昀烛团队发明的触觉手套和触觉地毯

37:45 机器人离普通人的日常生活还有多远？

42:05 普通人想要机器人实现的 1000 个任务

45:02 给想从事 AI 研究的年轻人的一些建议

【相关资料】

李昀烛主页

� https://yunzhuli.github.io/

李昀烛 TechBeat 分享

� https://www.techbeat.net/search?search=%E6%9D%8E%E6%98%80%E7%83%9B

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