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Y Combinator Decoded 播客:通用模型控制机器人的 robot-use agents 前沿讨论

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Y Combinator 发布 Decoded 播客节目,围绕 MIT 教授 Philip Isola 提出的 robot-use agents 概念展开。节目邀请 WaddleLabs 和 Robocurve 两家创业公司创始人,讨论通用模型如何控制不同机器人、编写策略并学习新物理任务,涉及 code-as-policies、vision-language-action 模型以及让系统在真实世界运行的 harness 和 evals。节目还探讨了机器人领域的 Bitter Lesson、编码 agent 如何学会控制机器人、机器人如何从经验中学习,以及通用模型在机器人领域可能胜出的原因。

AI推荐理由 Y Combinator 官方账号发布的 Decoded 播客节目,讨论 MIT 教授 Philip Isola 提出的 robot-use agents 概念,并邀请 WaddleLabs 和 Robocurve 两家创业公司创始人探讨用通用模型控制机器人的研究路径,涵盖 code-as-policies、vision-language-action 模型、harness 与 evals 等具体技术话题。内容有明确的研究者观点和创业公司实践线索,信息密度较高;但本质是播客预告与话题导览,未提供可验证的实验数据或论文细节,且互动量仅代表传播信号,不能作为质量背书。

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正文

One of the biggest surprises in AI over the last few years has been how well coding agents generalize beyond software. In a recent essay, MIT professor Philip Isola argued that we may be entering the era of robot-use agents: general-purpose models that can control different robots, write policies, and learn new physical tasks with little or no robot-specific training. In this episode of Decoded, we're joined by the founders of [@theWaddleLabs](https://x.com/theWaddleLabs) and [@Robocurve](https://x.com/Robocurve), two of the startups whose work helped drive this realization. They're working at the frontier of using general-purpose models to control robots, and their recent demos helped inspire the growing conversation around robot-use agents. Together, we dig into the research behind that idea, from code-as-policies and vision-language-action models to the harnesses and evals needed to make these systems work in the real world. 00:00 — What Are Robot-Use Agents? 02:11 — From Vision-Language-Action Models to General LLMs 04:07 — The Bitter Lesson for Robotics 07:04 — How Coding Agents Learned to Control Robots 10:41 — How Robots Learn From Experience 14:22 — The Harness as a Form of Robot Intelligence 16:14 — Watching Astra Control a Robot 20:55 — Why General Models May Win in Robotics 26:05 — How Close Are General-Purpose Robots? [Your browser does not support the video tag.](https://video.twimg.com/amplify_video/2103853307936821248/vid/avc1/3840x2160/bH8j3ZauRZ2CO52u.mp4?tag=29) [🔗 View on Twitter](https://x.com/ycombinator/status/2103855946758037732/video/1)

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