AI研究者淏楠三次转向：从Agent到多模态再到具身
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AI研究者淏楠三次转向：从Agent到多模态再到具身
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AI 综述
AI研究者淏楠的职业路径出现三次转向：先在MiroMind做语言Agent，后在混元负责多模态RL infra，最近加入一家具身公司负责模型训练。 淏楠称，视频生成仍处“60分”的半山腰，未来半年到一年的机会在交互式Harness与平台。在具身方面，他称Astra可接管小模型失败的场景并产生Error Recovery数据，把成功率从50%拉到80%。
AI 根据报道生成 · 17 小时前更新
最新进展11月1日 21:09
从 Agent 到多模态再到具身：一位 AI 研究者的三次转向报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月1日
- 虎嗅 · 科技与人才从 Agent 到多模态再到具身：一位 AI 研究者的三次转向
淏楠先后在 MiroMind 做语言 Agent、在混元负责多模态 RL infra，最近加入某具身公司负责模型训练。他认为视频生成仍处"60 分"的半山腰，未来半年到一年的机会在交互式 Harness 与平台；具身方面，Astra 可接管小模型失败场景产生 Error Recovery 数据，把成功率从 50% 拉到 80%。
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