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DeepMind承认机器人模型物体恒存性漂移
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AI 综述
2026年10月28日，AGI Hunt 报道称，DeepMind 承认其机器人操作模型存在物体恒存性随时间漂移的短板：同一个杯子若在两帧之间移动约 2 厘米，模型就会把它当成另一个杯子，抓取策略因此受到影响。DeepMind 同时表示，在接触密集型任务上，物理仿真仍比这类学习模型更具优势。目前公开信息集中在问题本身，尚未见到针对该漂移的具体修复方案或后续模型版本说明。
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最新进展10月28日 12:22
DeepMind 承认其机器人操作模型的物体恒存性会随时间漂移，杯子位移 2 厘米即被误判为新物体。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntDeepMind 机器人操作模型的物体恒存性会漂移，2 厘米位移即认不出
DeepMind 承认其机器人操作模型存在物体恒存性随时间漂移的短板：杯子在两帧之间移动 2 厘米就会被当作另一个杯子，抓取策略因此受影响。在接触密集型任务上，物理仿真仍更具优势。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。