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DeepMind机器人负责人称通用机器人离实用尚远
一线研究者认为机器人模型泛化与可靠性不足，激进的人形机器人时间表需要打折看待。
重要性局部证据E2 未复现写法快讯
Google DeepMind机器人研究负责人Keerthana Gopalakrishnan认为，机器人模型仍处在类似GPT-2的早期阶段，离广泛实用还有距离。
她在10月3日的播客节目The Cognitive Revolution中作出这一判断，依据是节目简介的转述。她提到，虽然已有机器人仅凭少量人类演示学会新任务的演示，但可教任务的范围和跨机身的泛化能力，仍达不到真实场景要求的多样性与可靠性。
对于今夏中国机器人奥运会上人形机器人跑得比人快的视频，她认为平地奔跑在仿真中相对容易训练，且速度并非机器人实用价值的关键瓶颈，她的团队更关注实际价值。
这一说法是她在节目中的个人观点，节目简介未附逐字稿，DeepMind官方也未就此发布立场文件。