10月21日，生数科技世界模型团队启动Motubrain 2.0训练全流程公开直播，计划持续半个月，向公众展示这款具身模型从训练、测试到能力迭代的过程。据量子位报道，Motubrain 2.0即将开源，团队在正式开源前选择公开训练全流程。
Motubrain系列是生数科技研发的具身模型，目标是为机器人构建具备通用能力的“大脑”，探索不同任务、场景和机器人本体之间的能力泛化。Physical AI即物理人工智能，希望让AI理解物理环境，并通过机器人完成实际任务。相比大语言模型，这一方向还需解决动作决策、任务执行和跨场景泛化等问题。
此次公开训练包含四个环节。预训练阶段观察训练规模对模型性能和零样本泛化能力的影响；后训练阶段针对具体任务继续训练，提升任务执行能力；Agent任务执行环节探索模型能否将已有经验迁移到其他任务；RSI（递归自我改进）探索则研究模型能否根据执行反馈评估并改进自身行动。直播将呈现这些阶段中的训练、测试和能力变化。
报道称，此前小米MiMo负责人罗福莉公开了MiMo-V2.6强化学习阶段的训练进展，让外界看到大模型训练中的部分细节。生数科技此次把类似做法用于Physical AI领域，尝试打开具身模型训练的“黑盒”。过去外界了解具身智能进展，主要通过机器人Demo、评测结果和论文，模型经历怎样的训练、不同阶段能力如何变化，通常难以直接观察。
Motubrain 2.0选择公开从训练、测试到能力迭代的全过程，希望让外界看到模型如何逐步形成能力，也看到训练中的失败、试错和调整。团队表示，希望借此与技术同行分享研究中的经验、问题和思考，共同探讨规模化训练、跨任务泛化和自主改进等问题。相关研究仍处于探索阶段，具体效果还需后续实验和评测验证。直播入口为www.motubrain.com/motubrain2.0-live，官网为www.motubrain.com。