具身智慧

深度分析

Athena-Brain-8B 四階段後訓練：80 億參數模型如何讓機器人兼具通用推理與專業決策

大型語言模型體積龐大，難以用於機器人即時決策。Athena-Brain-8B 透過通用微調、強化學習、具身專家訓練與模型合併四階段後訓練，在 80 億參數內同時保留通用智慧與具身技能。實驗顯示，它在機器人導航任務上超越 GPT-5.5 等大模型，證明緊湊模型可勝任機器人大腦。