DeepMind 用 Argon 将视频转物理AI训练

2026年10月14日，Google DeepMind 在 X 平台发布演示，介绍其 Gemini 4 Argon 将视频转化为物理 AI 训练数据的能力。据 DeepMind 称，Argon 仅通过观看视频就教会机器人玩沙包投掷（cornhole）游戏：该模型自行解析物理规律、编写仿真程序，并教会 Apptronik 的 Apollo 人形机器人连续投中 7 次。同日另一条 DeepMind 帖文称，与 Apptronik 合作，通过将视频转化为物理 AI 的训练场，Argon 把原本需要数周的手动建模压缩到仅需几个小时。随后，Google AI 账号发帖补充称，Google 一直在探索用 Gemini 4 Argon 加速研究，其中一项测试是用人类完成趣味任务的视频自主生成训练模拟，而非完全依赖人工编程；其类人机器人研究这些视频、运行模拟，最终掌握了沙包投掷游戏。上述内容均来自 Google 官方账号的表述，演示与效率提升的具体细节尚未见独立验证。

AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。