Anthropic 的 Claude Opus 5.5 模型成功控制機械臂複製米開朗基羅的作品。在執行過程中，該模型自主偵測到畫面出現斷線瑕疵，並自行進行修正，全程無需人類介入。此示範突顯了該模型在實體機器人領域中先進的閉環控制能力。

該系統利用閉環回饋機制運作，由語言模型感知機器人狀態，並根據視覺輸入（例如識別繪畫中的瑕疵）即時調整指令。根據最新文件，Claude Opus 5.5 支援高達 30 萬個輸出 token，使其能在這些多步驟任務中進行複雜的推理序列。

事件背景

大型語言模型（LLM）通常是基於文字的，但將其與電腦視覺和機器人執行器整合後，便形成了多模態代理。閉環控制涉及持續監控系統的輸出並調整輸入以達成預期結果，這對於環境變數不斷變化的機器人技術至關重要。自我修正功能讓機器人能從錯誤中學習，從而超越預先編程的路徑，實現適應性行為。

社群觀察

社群成員對其成本效益表示驚嘆，指出該任務僅耗費 10 美元和 2400 萬個 token。討論也集中在處理速度上，用戶詢問影片是否經過加速，並將此能力與 LLM 控制機器領域中的競爭對手 Astra 進行比較。