GPT-6-Astraの身体性知能到達を検証、実機評価で残る課題

GPT-6-Astraは、12のベンチマークでin-context learning（ICL）を用いて高い性能を示したが、実機展開ではデモ収集コスト、実行時間、実用的な身体性知能の面で課題が残るとする報告である。高レベルの推論を担う「System 2」としてGPT-6-Astraを、低レベルの制御を担う「System 1」としてπ0.5を組み合わせた閉ループ構成は、コストは高いものの効果的だとされる。報告は、身体性能力の閾値はおおむね越えたが、実用的な身体性知能の閾値にはまだ達していないと結論づけている。