# Google DeepMind 展示 Gemini 4 Argon 的机器人推理与控制能力

> 原标题：Gemini 4 Argon for Robotics

- 来源：Google DeepMind
- 发布时间：2026-10-13T16:01:58.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/q2pst2vl3ozjdtxv87bgc4zvu
- 原文：https://deepmind.google/blog/gemini-4-argon-for-robotics/

## 摘要

Google DeepMind 介绍 Gemini 4 Argon 在机器人控制、Real2Sim、物理理解和自我改进中的应用，称其纯推理 ERQA 得分为87%。

## 推荐理由

Google DeepMind 用 Argon 从实景重建仿真并生成训练数据，将示例中的机器人任务成功率从56%提升至75%。

## 锐评

在 MuJoCo 里练完能把成功率从 56% 提到 75%，这个解法挺靠谱的。做机器人最烧钱的就是真机试错，硬件经不起反复摔打，让人肉去建仿真调参又慢又贵。Argon 靠 Real2Sim 自己把环境搭出来先练一遍，把试错成本全甩给算力，这笔账彻底算得过来了。我认为具身智能就得靠这种工程办法往前拱，机器不用在现场摔坏，训练数据还能自动产出。