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具身智能新高度！智元机器人推出全球首个4D世界模型EnerVerse

如何让机器人在任务指引和实时观测的基础上规划未来动作，一直是具身智能领域的核心科学问题。然而，这一目标的实现受两大关键挑战制约：

1. 模态对齐：需在语言、视觉和动作等多模态空间中建立精确的对齐机制。
2. 数据稀缺：缺乏规模化、多模态且具备动作标签的数据集。

从chatGPT到具身智能还有多少距离？

AI很有意思的地方，它总是在期望和技术现实的巨大偏离中幸存，而这种矛盾性选一个最突出的点大概就是具身机器人。

最近在北大国发院AI碰撞局上，先是千寻智能的创始人韩峰涛韩博士分享了具身智能当前的商业现实和技术现实，随后在碰撞环节各位嘉宾一起把问题一下子延展到了产品定位、持续竞争力、数据可用性、系统化管理等诸多方面。很有一点一石激起千层浪的意思。正好就基于此说下具身智能这个近来大热的话题。

CMU把具身智能的机器人给越狱了

具身智能，也和大模型一样不靠谱。

很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。

但是在人们一直以来的认知上，这些攻击技巧仅限于大模型生成文本。在卡耐基梅隆大学（CMU）最近的一篇博文中，研究人员考虑了攻击大模型控制的机器人的可能性。