据悉，OpenAI 正在全力研发实体智能机器人，并且将解散了 4 年的内部机器人开发团队重新启动了。

目前，OpenAI 已经对 Figure AI、1X、Physical Intelligence 这三家实体机器人公司进行了投资。在软件方面，还为它们提供了 GPT 系列模型的支持，从这些举动足以看出 OpenAI 对该领域的浓厚兴趣。

40 年前，著名导演詹姆斯·卡梅隆拍摄的科幻电影《终结者》上映，那时他就对 AI 进行实体化大规模生产这件事充满担忧，害怕会出现电影中那种人与机器人大战的场面。而 40 年后，这一预言竟然真的成为了现实。

前不久，OpenAI 正式发布了其最新的旗舰模型 o3 。在推理以及理解等方面，它堪称目前最为强大的模型，甚至在 AGI 测试中首次超越了人类。这意味着，OpenAI 在开放实体机器人领域已拥有了最强的“大脑”，而这也是开发实体机器人的重要环节之一。

比如，OpenAI 投资的三家实体机器人公司，Figure AI、1X、Physical Intelligence 所使用的高级视觉、智能语音以及图形神经网络系统，均由 OpenAI 的 GPT 系列模型提供支持，由此可见其在技术方面的显著优势。

Figure AI 成立于 2020 年，致力于开发自主通用型人形机器人，旨在解决劳动力短缺问题，替代人类去从事那些不受欢迎或危险的工作。最新发布的 Figure 02 实体机器人，已经在仓库领域得到了应用。

1X 是一家挪威的实体机器人公司，主要应用领域在家庭领域。今年其发布的机器人因过于逼真而引发了巨大的轰动，很多人甚至怀疑那是穿着机器人外服的真人。

Physical Intelligence 同样是一家专注于通用人工智能的实体机器人公司，总部位于旧金山，主要用于执行各种繁琐的业务流程。

倘若 OpenAI 也投身于实体机器人赛道，或许会与上述三家合作伙伴在利益方面产生冲突，就如同去年它全面开放 API 那样，会给整个生态带来极为巨大的冲击。有网友表示，硬件制造与软件开发存在诸多差异，它们之间的协同作用或许并没有那么大。

开发出大模型之后，紧接着进入机器人领域，这看起来像是一个自然而然的后续举动，而非去使用其他公司的机器人。它体现了一种内在的逻辑和发展趋势，仿佛是在大模型的基础上，顺理成章地向机器人领域拓展，以实现更广泛的应用和价值。这种举动彰显了其在技术领域的前瞻性和野心，希望通过自主研发机器人，将自身的技术优势发挥到极致，打造出属于自己的机器人生态系统。

如今看来，各个公司所生产的人形机器人彼此之间展开交战，这仅仅只是时间早晚的问题罢了。随着技术的不断发展和进步，不同公司在人形机器人领域的竞争日益激烈，各自的机器人都在不断提升自身的性能和能力。这种竞争的态势必然会导致它们在某些情境下发生冲突和对抗，就如同历史上的许多竞争场景一样，最终可能会演变成人形机器人之间的激烈交战。这也让人们开始对未来人形机器人的发展和应用充满了期待与担忧。

这已然成为 OpenAI 追赶特斯拉的唯一途径了。在当前的科技竞争格局中，OpenAI 若想在人工智能领域与特斯拉相抗衡，进入实体机器人领域似乎成为了关键之举。通过研发实体机器人，OpenAI 有望拓展其在技术应用方面的版图，提升自身的市场竞争力。这不仅是对其技术实力的一次重大考验，也是其在激烈的科技竞争中谋求发展的必然选择，仿佛成为了其追赶特斯拉的关键钥匙，开启通往新领域的大门。

难道不会如同苹果探索电动车那般吗？这其中充满了不确定性。OpenAI 在迈向实体机器人领域的道路上，面临着诸多挑战与未知。希望它能凭借自身的技术实力和创新精神，在这个全新的领域中取得成功，祝 OpenAI 好运。这一探索之旅充满了变数，如同苹果当初探索电动车领域一样，需要勇气和智慧，期待 OpenAI 能在这片领域书写出属于自己的精彩篇章。

他们正绞尽脑汁地思索着如何终结我们所有人。这仿佛是一个令人不寒而栗的念头，仿佛在黑暗中隐藏着某种未知的威胁。他们或许在谋划着某种强大的力量，准备以一种我们难以想象的方式改变世界的格局。这种想法让人不禁心生恐惧，不知道他们的计划究竟会带来怎样的后果，仿佛我们正站在一个未知的悬崖边缘，不知何时会被那股力量吞噬。

英伟达的首席执行官黄仁勋在接受采访时宣称，人形实体机器人的时代已然降临。

他强调，这类机器人的成本将会低于 2 万美元，甚至更低。这一趋势不可阻挡，仿佛是科技发展的必然走向。

它预示着一个全新的时代即将开启，人形实体机器人将在各个领域发挥重要作用。而本文的素材来源于 Theinformation，若有任何侵权情况，将及时联系删除，以确保信息的合法性和准确性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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