本地多模型拼一个会感知的家伙

Project AEVA 把几台本地模型并成一个会感知的家伙，代号 Embodiment Core Mark 1。 定位摆出来。他们管这叫往具身 ProtoAGI 推的一次尝试，目标是真自主、真感知、实时学习的超级 agent。路子是把多个本地模型统一起来，配一套高级的记忆和缓存系统。整套跑在本地，最后一行特意写了一句 "Running LOCALLY"。 本地这条线是全场重心。前面几篇讲的都是模型借别人的云办事，这条反过来，感知和学习全放自己机器上。跟前面那张一人公司的卡是同一条路，控制权那根弦绷得很紧。跟前面任务路由器那篇也接得上，路由器决定谁干活，这套决定在谁家干活。 实时学习这层也值得记。缓存和记忆被摆到架构名分上，说明作者清楚单点模型不够，得靠攒下来的上下文垫高。这跟前面那张知道昨晚发生了什么的卡是同一种思路，先攒记忆再谈聪明。 我留的疑问是这套并联的实际成色。统一多模型的调度开销没给，"真感知"的输入通道也没列，眼下更像路线图加上 demo。 想评估的先问两件事，它的感知从哪一路进来，断网时那套缓存还剩多少记忆，两样都答得上再谈其余。