斯坦福与 Caltech 做出 HomeBody：把 GPT-6 Astra 直接接进 Unitree G1，让它收拾一个陌生的厨房

斯坦福与 Caltech 的研究者做出 HomeBody，让一台 Unitree G1 机器人自主走进一间陌生厨房、收拾东西、从抽屉里取物。做法是去掉语言模型与机器人之间那层专门训练的控制模块：可替换的视觉语言模型（这里是 GPT-6 Astra）直接调用一个可扩展的技能库来完成抓取、导航、开抽屉；机器人先探索房间，在 NVIDIA Isaac Sim 里建一份数字孪生，把物体与位置写进空间记忆，所以东西离开视野后仍然找得到。遇到「收拾厨房」这类任务，由语言模型规划步骤并在出错时自我纠正。代码已公开在 GitHub，作者列出的限制包括 Astra 的延迟、手指伺服过热与较高的算力开销。