生数科技Motubrain 2.0开启半个月训练直播，开源前公开全流程

据量子位10月21日报道，生数科技世界模型团队当天开启Motubrain 2.0训练全流程公开直播，计划持续半个月，向公众展示具身模型的训练过程与研究进展。

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、场景与机器人本体之间的能力泛化。Motubrain 2.0即将开源，团队选择在正式开源前先公开训练全流程。

直播覆盖四个环节：预训练阶段观察训练规模对模型性能与零样本泛化能力的影响；后训练针对具体任务进一步提升执行能力；Agent任务执行探索模型能否把已有经验迁移到其他任务；RSI（递归自我改进）环节则研究模型能否根据执行反馈评估并改进自身行动。

报道把这次直播的特别之处归结为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，主要依靠机器人Demo、评测结果和论文，模型经历了怎样的训练、不同阶段能力如何变化，通常难以直接观察。

公开从训练、测试到能力迭代的全过程，意味着观众能看到能力如何逐步形成，也能看到训练中的失败、试错与调整。对研究者与开发者来说，失败样本往往比成品演示更有参考价值。

这种做法在行业内已有先例可循。报道提到，小米MiMo负责人罗福莉此前公开了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一些具体细节，而Physical AI领域此前还缺少类似尝试。

报道也给出了必要的谨慎：相关研究仍处于探索阶段，具体效果还需后续实验与评测验证。团队把重点放在“模型如何训练、能力如何形成”，而不是最终演示效果。

另外，量子位在文末注明该文由生数科技提供并经授权转载，因此直播中的实际进展仍需要独立观察。对具身智能行业来说，公开训练过程降低了信息不对称，也把规模化训练、跨任务泛化与自主改进这些关键问题摆上台面。接下来值得跟踪的是半个月里四个阶段的实际推进，以及Motubrain 2.0开源时的权重与许可方式。