微软发布Rho-alpha机器人模型：将自然语言指令转化为动作，并引入触觉与力反馈
机器人在重复性工业流程中应用已久，但在执行日常人类指令时，往往受限于指令的模糊性与环境的不确定性。微软推出的Rho-alpha（常写作ρα）试图缩小这一差距，通过把自然语言转化为可执行的协调动作，使机器人在变化场景中不必依赖脆弱脚本也能完成任务。 基于Phi家族构建，面向“物理人工智能” 微软将Rho-alpha定位为其推进“物理人工智能”的组成部分，目标是让机器人能够在人类周围更安全、更灵活地操
机器人在重复性工业流程中应用已久，但在执行日常人类指令时，往往受限于指令的模糊性与环境的不确定性。微软推出的Rho-alpha（常写作ρα）试图缩小这一差距，通过把自然语言转化为可执行的协调动作，使机器人在变化场景中不必依赖脆弱脚本也能完成任务。 基于Phi家族构建，面向“物理人工智能” 微软将Rho-alpha定位为其推进“物理人工智能”的组成部分，目标是让机器人能够在人类周围更安全、更灵活地操
