بنى باحثون من جامعتي ستانفورد وCaltech نظامًا اسمه HomeBody يتيح لروبوت Unitree G1 أن يتنقّل بشكل مستقل في مطبخ لم يره من قبل، ويرتّبه، ويجلب أغراضًا من الأدراج، بحسب The Decoder.
ما الجديد في التصميم؟
يستغني HomeBody عن طبقة التحكّم المدرّبة المعتادة بين النموذج اللغوي والروبوت. بدلًا منها، يستدعي نموذج رؤية ولغة (VLM) قابل للاستبدال، وهو هنا GPT-6 Astra، مكتبة مهارات (Skill Library) قابلة للتوسيع مباشرة، للإمساك بالأشياء والتنقّل وفتح الأدراج.
- يستكشف الروبوت الغرفة أوّلًا، ويبني توأمًا رقميًا لها في محاكي Isaac Sim من NVIDIA.
- يسجّل الأشياء وأماكنها في ذاكرة مكانية، فيجدها حتى بعد أن تخرج من مجال رؤيته.
- في مهام مثل «رتّب المطبخ»، يخطّط النموذج اللغوي لكل خطوة ويصحّح نفسه عند الأخطاء.
القيود
من القيود المذكورة: بطء استجابة Astra، وارتفاع حرارة محرّكات الأصابع، وتكلفة الحوسبة العالية. والكود منشور على GitHub. وتشير The Decoder إلى اختبارات سابقة أظهرت تحسّنًا كبيرًا في الاستدلال المكاني لدى Astra، وأخرى رصدت مشكلات سلامة حين يتحكّم Astra في روبوت، وإلى أن OpenAI أعلنت خططًا للعودة إلى الروبوتات، بما فيها للاستخدام الشخصي.
ليه ده مهم؟
الفكرة أن النموذج اللغوي العام يستطيع قيادة روبوت مباشرة عبر مهارات جاهزة، بدل تدريب نموذج تحكّم خاص لكل مهمّة. هذا يجعل تغيير «العقل» سهلًا بتبديل النموذج. لكن البطء والتكلفة، ومخاوف السلامة المرصودة سابقًا، تعني أن الطريق إلى روبوت منزلي عملي ما زال طويلًا.
المصادر: The Decoder — 2026-09-27
