统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子

机器之心报道 自变量机器人 自变量机器人 主张，必须放弃以"多模态模块融合"为核心的拼凑式范式，转向一个端到端的统一架构。该 架构旨在彻底消解视觉、语言和行动之间的人为边界，将它们还原为单一信息流进行处理。 当前范式的根本局限 现有主流方法将不同模态视为独立模块，如预训练的 ViT 处理视觉信息，LLM 处理语言理解，然后通过融 合层进行连接。这种"委员会"式的设计存在着本质缺陷。 首先是 表 征瓶颈问题 。信息在不同模态的专属编码器之间传递时，会产生不可避免的压缩损失，就像将一 幅油画描述给盲人，再让盲人向聋人传达画面内容一样，每次转换都会丢失关键的细节和关联。 这种损失 阻碍了模型对物理世界进行深层次的跨模态理解。 最关键的是 无法涌现的问题 。结构上的割裂使得模型难以学习到物理世界中跨越模态的、直觉式的因果规 律。就像一个人无法仅通过阅读教科书就学会骑自行车一样， 真正的物理智能需要的是整体性的、具身的 理解 ，而不是模块化的知识拼接。 当 AI 放下海德格尔的锤子时，意味着机器人已经能够熟练使用工具，工具会"隐退"成为 本体的延伸，而不再是需要刻意思考的对象。 当一位熟练的木匠抓起锤子时，锤子消失了 ...