一块普普通通的面包，变换了摆放姿态，常常就能难倒「已经学会了」的机器人！

如果把面包横过来，机械臂明明还能识别、也会抓取，却总是偏了那么一点距离，被难倒在了这个幼儿园小孩都能轻松解决的问题上。。。

在这个「横放面包」的测试设置里，原始策略模型的成功率只有 5%。

好消息是，面对「已有任务能力、但某一步做偏」的情况，极智嘉（Geek+）具身智能最新给出的答案是——不用回炉，用大白话即修正机器人局部动作偏差！

近日，极智嘉在其 Gravity 具身智能框架下推出 Gravity Control 因果干预模型。

面对分布外任务，操作人员只需给出一句自然语言提示（如「抓面包的时候更深一些。」），机器人就能把跑偏的动作改过来。

结果是：在真实的分布外复杂操作任务测试中，整体成功率从 17.5% 大幅提升至 87.5%；其中横放面包这一单项 OOD 设置，直接由 5% 飙升至 95%！

机器人纠错这件事，第一次有了一条可解释、可验证、可约束的运行时路径！

名字听上去与运动有关，真去干预，物理动作却纹丝不动。只有动作专家层的特征，能完整走完全部五关。

当然，也得客观看待，这套方案不是什么「无中生有」的魔法。它的定位很明确：是「纠偏」而不是「启蒙」。

怎么让具身智能从酷炫的 Demo 变成真正好用的生产力工具？在这个问题上，极智嘉已经率先交出了答卷。

编辑：Aeneas 马可