【具身AGI导读】 这两篇论文都发表于2025年下半年是深度机智北京科技有限公司以下简称「深度机智」为物理AI基座打下的早期理论地基。一篇让VLA模型刷几何题一篇论证人类第一视角数据的桥梁价值。当时看起来是两条独立的技术线回头看才发现——它们在回答同一个问题物理AI的基座到底应该怎么建。好的技术路线不是一天想出来的。它是一篇论文叠另一篇论文一个实验结果证另一个假设慢慢拼出来的。2025年9月29日Euclid’s Gift发布。2025年12月PhysBrain Bridge发布并登上 Hugging Face Daily Papers当日 AI 论文榜单。间隔不到三个月。这两篇论文单独看都是“有趣的技术探索”Euclid’s Gift 用约三万道几何题让模型学会“上面旁边后面”这类空间关系并在零样本下迁移到空间推理基准PhysBrain 则证明仅用人类第一视角视频、不依赖任何机器人轨迹模型就能在 SimplerEnv、RoboCasa 等基准达到领先水平——也就是“人类数据可以替代真机数据”。放在一起看它们回答的是一个更大的问题一条不依赖真机轨迹数据的技术路线从理论到工程到底需要解决哪些前置问题。答案藏在两个追问里。第一问空间怎么理解Euclids Gift的思路很直白甚至有点做题家的味道——建立Euclid30K数据集约三万道平面与立体几何题让VLA模型系统性地练习空间关系推理。为什么是几何题因为几何天然是对空间关系的抽象压缩。点与点、线与面、体与体之间的关系在几何题里被剥离了所有无关变量只剩下纯粹的空间逻辑。结果证明这条路径是对的。几何训练后的模型在零样本迁移到VSI-Bench和MindCube两大空间推理基准时展现出系统性提升——不只是在某一个指标上好一点而是在全模型序列上保持一致性增益。更关键的结论是紧凑几何课程比堆广义空间数据更具可迁移性。30K精选几何题的效果超越了120K通用空间样本。这不是做大的思路。这是做对的思路。第二问数据怎么来PhysBrain回答的是一个更根本的问题。如果说Euclids Gift在解决理解什么PhysBrain在解决从哪学——大规模人类第一视角视频能不能作为具身智能训练的数据桥梁论文系统论证了可行性仅用人类第一视角视频训练无需额外机器人轨迹数据模型在SimplerEnv和RoboCasa上的表现与依赖真机数据训练的模型相当。关键差异不在于性能高低而在于证明了一件事人类数据可以替代真机数据。如果这条路径成立意味着数据采集不再受限于机器人部署的速率和成本——一台相机就够了。地基上的建筑回头看这两篇论文的时间线很有意思。2025年9月Euclids Gift解决空间理解——模型需要知道什么叫上面什么叫旁边什么叫后面不然连杯子放在桌子上这个动作都拆解不了。2025年12月PhysBrain 解决数据来源——如果人类视频可以替代真机轨迹那整个数据飞轮的启动成本和扩展速度就完全不一样了。智能是原生的具身是延伸。两篇论文一个回答理解什么一个回答从哪学。加在一起就是一条技术路线的理论地基。编辑具身AGI具身智能第一现场⭐点赞、转发、在看一键三连⭐点亮星标锁定具身AGI极速推送参考资料• 机器之心 · 数亿元融资落地国内最早布局人类学习路线的具身公司 · 2026-05-15• 北京中关村学院 · 中关村两院发布科研成果 2026中关村论坛 · 2026-03-27