Gemini 4 Argon：机器人物理推理模型实战
指南2026年10月13日18 分钟阅读
在具身推理基准 ERQA 上，Gemini 4 Argon 以纯推理拿到 87%，超过所有前沿模型。从 MuJoCo 仿真练习、Real2Sim 数字孪生到真机自改进，Google 展示了这款机器人模型在四个方向上的代表性提示词。
本文编译自 Gemini 4 Argon for Robotics，版权归原作者所有。
觉得有用？分享给更多人
相关文章
三位Java Champion结合各自的生产实践，展示了GitHub Copilot在功能开发、课件迁移和终端UI应用等场景中的用法。他们强调验证结果、保持代码可维护性，并把AI当作协作伙伴而非替代者，核心原则是“委托执行，而非责任”。
指南GitHub·10月20日·8 分钟
Together Post-Training 提供灵活的模型后训练服务，支持 LoRA 和全权重微调，用户可自定义训练循环、损失函数和 rollout 策略。服务强调输出质量与训练效率，并支持训练后多 LoRA 部署和 FP4 推理。早期客户反馈积极，前八周 B200 GPU 每小时 9 美元。
指南·10月19日·6 分钟