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2026 年 2 月 23 加拿大飞飞28在线展望大神网日，， ，，，，，，一家名为 Standard Intelligence 的旧金山首创公司宣布了 FDM-1（Forward Dynamics Model，， ，，，，，，前向动力学模子），， ，，，，，，并称其为“首个完全通用的盘算机行为模子”。。 。。。。 。
这个模子在一个包括 1,100 万小时屏幕录制视频的数据集上举行训练，， ，，，，，，能够以每秒 30 帧的速坦率接处置惩罚视频流，， ，，，，，，在 CAD 建模、网站清静测试甚至真实天下的自动驾驶场景中展示出令人意外的泛化能力。。 。。。。 。
图丨相关推文（泉源：X）
目今主流的盘算机使用署理（computer-use agent）走的是另一条蹊径。。 。。。。 。Anthropic 在 2024 年 10 月推出了 Claude 的 Computer Use 功效，， ，，，，，，让 AI 通过截屏、识别界面元素、模拟点击和键入来操作盘算机，， ，，，，，，到 2026 年 2 月 Claude Sonnet 4.6 在 OSWorld 基准上已抵达 72.5％ 的得分。。 。。。。 。
OpenAI 在 2025 年 1 月宣布了名为 Operator 的 Computer Using Agent（CUA，， ，，，，，，盘算机使用署理），， ，，，，，，基于 GPT-4o 的视觉能力加上强化学习实现网页操控。。 。。。。 。Google DeepMind 也有 Project Mariner 和 Gemini 2.5 Computer Use 在结构统一赛道。。 。。。。 。
这三家巨头的做法有一个配合特征：都是在已有的视觉语言模子（VLM，， ，，，，，，Vision-Language Model）基础上叠加工具挪用能力，， ，，，，，，依赖截屏剖析和像素级定位来明确界面，， ，，，，，，实质上仍然是“看图语言”的思绪。。 。。。。 。
Standard Intelligence 以为，， ，，，，，，这条路走不远。。 。。。。 。
他们的焦点论点是：要造出真正通用的盘算机操作智能体，， ，，，，，，需要的不是在截屏上做分类和推理，， ，，，，，，而是直接从大规模视频中学习人类操作盘算机的行为模式。。 。。。。 。就像 GPT-3 需要互联网规模的文本语料库才华涌现出语言能力，， ，，，，，，通用的盘算机行为模子需要互联网规模的视频语料库。。 。。。。 。
现在最大的果真盘算机操作数据集还不到 20 小时的 30 FPS 视频，， ，，，，，，而互联网上累积了数以百万计小时的剪辑制作、编程直播、游戏实况和种种软件操作录像，， ，，，，，，这些数据从未被系统性地使用过。。 。。。。 。FDM-1 正是瞄准这个缺口。。 。。。。 。
Standard Intelligence 的蹊径，， ，，，，，，更靠近 2022 年 OpenAI 宣布的 VPT（Video PreTraining，， ，，，，，，视频预训练）要领。。 。。。。 。VPT 的焦点思绪是：互联网上有海量人类玩 Minecraft 的游戏录像，， ，，，，，，但这些视频只纪录了画面，， ，，，，，，没有标注每一帧对应的键盘鼠标操作。。 。。。。 。
OpenAI 其时的解决步伐是，， ，，，，，，先花钱请承包商标注少量带操作标签的数据，， ，，，，，，用这些数据训练一个 IDM（Inverse Dynamics Model，， ，，，，，，逆向动力学模子）。。 。。。。 。IDM 能以前后帧的转变中反推出中心爆发了什么操作——好比屏幕上多出来一个字母“K”，， ，，，，，，那或许率就是按下了 K 键。。 。。。。 。然后用训练好的 IDM 去给约 7 万小时的 YouTube 游戏视频自动打上操作标签，， ，，，，，，再用这些带标签的数据做行为克隆训练。。 。。。。 。
VPT 最终甚至学会了合成钻石镐这种需要一连 24,000 步操作、人类熟手也要花 20 分钟以上的使命。。 。。。。 。这在其时是一项突破，， ，，，，，，但它有两个显著局限：一是只适用于 Minecraft 这个特定情形，， ，，，，，，二是上下文窗口极短，， ，，，，，，只有约莫六秒。。 。。。。 。真正的盘算机事情，， ，，，，，，好比 CAD 设计、金融生意、文档编辑，， ，，，，，，动辄需要数分钟到数小时的连贯操作上下文。。 。。。。 。六秒远远不敷。。 。。。。 。
Standard Intelligence 的 FDM-1 试图在两个维度上同时突破：数据规模和上下文长度。。 。。。。 。
在数据规模上，， ，，，，，，他们先是在 4 万小时的标注员录屏数据上训练了一个 IDM，， ，，，，，，然后用这个 IDM 对 1,100 万小时的互联网视频语料库举行自动标注。。 。。。。 。IDM 的事情原理较量直观：屏幕上突然泛起了一个字母“K”，， ，，，，，，那或许率是有人按了 K 键；；；； ；；；；光标从屏幕左侧移动到了右侧，， ，，，，，，那一定爆发了响应偏向和距离的鼠标位移。。 。。。。 。通过视察前后帧的转变来反推操作行动，， ，，，，，，这在手艺上是可行的，， ，，，，，，虽然保存噪声和歧义。。 。。。。 。
图丨逆动力学模子（IDM）架构（泉源：Standard Intelligence）
他们在 IDM 的架构选择上做了一个有意思的决议：接纳了掩码扩散（masked diffusion）架构。。 。。。。 。缘故原由在于，， ，，，，，，给视频标注行动这件事自然是非因果（non-causal）的。。 。。。。 。好比你看到有人按了 Cmd+C，， ，，，，，，单看这一帧是无法确认的，， ，，，，，，你得看到后面泛起了粘贴的内容才华确认之前确实爆发了复制操作。。 。。。。 。掩码扩散模子可以同时参照所有帧来推断每个时间步的行动，， ，，，，，，先标注高置信度的简朴行动，， ，，，，，，再把盘算资源集中在模糊的难例上。。 。。。。 。
按他们的说法，， ，，，，，，这种要领比纯因果模子过拟合更慢，， ，，，，，，数据效率更高，， ，，，，，，且 IDM 标注数据训练出的模子在鼠标移动和界面操作等使命上甚至凌驾了人工标注数据的效果。。 。。。。 。
在上下文长度上，， ，，，，，，突破来自他们自研的视频编码器。。 。。。。 。现有 VLM 处置惩罚屏幕录制视频的方法极端铺张 token：一分钟的 30 FPS 视频就要消耗约莫 100 万个 token。。 。。。。 。这意味着在 200k token 的上下文窗口里，， ，，，，，，GPT 约莫只能装下 240 帧，， ，，，，，，Gemini 约 775 帧，， ，，，，，，Claude 约 162 帧——连几秒钟的视频都看不完。。 。。。。 。
（泉源：Standard Intelligence）
Standard Intelligence 的视频编码器声称能把近两小时（约 36,000 帧！� 。。。。 。┑� 30 FPS 视频压缩进同样的 token 预算，， ，，，，，，比此前最优计划高效 50 倍，， ，，，，，，比 OpenAI 的编码器高效 100 倍（需要注重的是，， ，，，，，，博客中提到的 36,000 帧！� 。。。。 。�200k token 是“屏幕录制”场景下的数字，， ，，，，，，而用来比照的 GPT、Gemini、Claude 的帧！� 。。。。 。痶oken 比是通用视觉接口的数字。。 。。。。 。
两者的使命和优化目的差别，， ，，，，，，直接放在统一张图内外比照有些不完全对等。。 。。。。 。不过，， ，，，，，，纵然打个折扣，， ，，，，，，这个压缩能力也是相当可观的）。。 。。。。 。
他们在 200k token 上下文中能装入约 20 分钟视频，， ，，，，，，1M token 中则能装入约一小时 40 分钟。。 。。。。 。这个压缩比是通过在屏幕录制数据上训练掩码压缩目的来实现的。。 。。。。 。
他们视察到，， ，，，，，，屏幕录制与自然视频有实质差别：信息密度的波动强烈。。 。。。。 。鼠标划过空缺桌面时险些没有信息量，， ，，，，，，而转动浏览麋集文本时信息量极大。。 。。。。 。牢靠巨细的嵌入空间一定在语义细节和压缩比之间取舍。。 。。。。 。他们的编码器在一个文本转录基准测试上，， ，，，，，，相比标准 ViT（Vision Transformer，， ，，，，，，视觉变换器）收敛速率快约 100 倍。。 。。。。 。
有了大规模的 IDM 标注数据和高效的视频编码器，， ，，，，，，他们就可以训练 FDM 自己了。。 。。。。 。FDM 是一个标准的自回归模子，， ，，，，，，吸收此前的视频帧和行动序列，， ，，，，，，展望下一个行动 token。。 。。。。 。输出空间由键盘按键和鼠标移动增量组成。。 。。。。 。
由于鼠标每帧可以移动恣意数目的像素，， ，，，，，，直接离散化会导致状态空间过于重大。。 。。。。 。因此他们将鼠标位移剖析为 X 和 Y 分量，， ，，，，，，用屏幕宽高举行归一化，， ，，，，，，然后使用指数分箱（exponential binning）将其映射到 49 个指数尺寸递增的箱中。。 。。。。 。小而频仍的移动分入细粒度箱，， ，，，，，，大而希罕的移动分入粗粒度箱。。 。。。。 。同时，， ，，，，，，每个鼠标移动 token 还附带展望下一个点击位置，， ，，，，，，资助天生更准确的轨迹。。 。。。。 。
图丨FDM-1 训练要领的示意图（泉源：Standard Intelligence）
与 VLM 蹊径形成比照的是，， ，，，，，，FDM 完全不使用链式头脑推理、字节对编码或工具挪用。。 。。。。 。它直接在视频和行动 token 上运作，， ，，，，，，这使得推理延迟很低，， ，，，，，，也使模子能够处置惩罚转动、3D 建模、游戏操控等 VLM 框架难以建模的一连性使命。。 。。。。 。
评估基础设施方面，， ，，，，，，团队建了一套可运行 8 万台分叉虚拟机的系统，， ，，，，，，每小时能跑凌驾 100 万次 rollout。。 。。。。 。每台 VM 是一个最小化的 Ubuntu 桌面情形，， ，，，，，，配 1 个 vCPU 和 8 GB 内存；；；； ；；；；一块 H100 GPU 能同时控制 42 台。。 。。。。 。分叉机制允许他们对操作系统状态做完整内存快照并复制到新的 VM 上，， ，，，，，，从而在统一个起始状态上并行跑数千次评估。。 。。。。 。
这基本上是在把测试时盘算（test-time compute）的思绪用到了行为模子评估上。。 。。。。 。他们还把 GPU 和 VM 放在统一云区域、使用低延迟 VNC 设置和自界说 Rust 输入绑定，， ，，，，，，把从屏幕截取到行动执行的往返延迟压缩到 11 毫秒。。 。。。。 。
他们宣布的起源评测效果显示，， ，，，，，，IDM 标注数据在鼠标操作、目的点击、符号影象和 UI 操控等方面的体现已经凌驾了人工标注的承包商数据。。 。。。。 。不过在打字和语言明确使命上，， ，，，，，，IDM 数据上的前进速率慢于承包商数据，， ，，，，，，团队以为这是 IDM 标注噪声造成的，， ，，，，，，未来妄想混淆使用两种数据。。 。。。。 。
（泉源：Standard Intelligence）
在自动驾驶的微调实验中，， ，，，，，，FDM-1 在不到 1 小时的驾驶数据上微调后，， ，，，，，，就能用偏向键控制汽车在旧金山绕街区转弯，， ，，，，，，起始准确率为 50%（在“无操作/左转/右转”三选一中），， ，，，，，，显着高于仅有视频编码器而没有互联网视频预训练的基线模子。。 。。。。 。
关于这支团队。。 。。。。 。Standard Intelligence 于 2024 年 3 月在旧金山注册建设，， ，，，，，，自我定位为“对齐的 AGI 实验室”。。 。。。。 。研究团队的焦点作者是 Neel Redkar、Yudhister Kumar、Devansh Pandey 和 Galen Mead。。 。。。。 。Neel Redkar 来自 UCLA，， ，，，，，，曾在高中时期就依附用于碳捕获的金属有机框架神经网络获得 ISEF 大奖，， ，，，，，，在 Notion 的 AI 团队实习过，， ，，，，，，2023 年底还在 NeurIPS 上展示过文本与质料天生的跨模态研究。。 。。。。 。
Yudhister Kumar 的小我私家网站显示他曾加入过 MATS（ML Alignment Theory Scholars，， ，，，，，，机械学习对齐理论学者）5.0 项目，， ，，，，，，研究过“预言机在相助 AI 中的应用”以及 Ramsey 理论中的非标准要领。。 。。。。 。这是一个配景相昔时轻但研究嗅觉敏锐的团队。。 。。。。 。
在 FDM-1 之前，， ，，，，，，Standard Intelligence 已经有过两个引起关注的项目。。 。。。。 。一个是 2024 年中在旧金山市中心制作的 30 PB 存储集群，， ，，，，，，专门用来存放 9,000 万小时的视频数据。。 。。。。 。他们在博客中算过一笔账：若是用 AWS 存储，， ，，，，，，每年要花 1,200 万美元；；；； ；；；；通过租用旧金山的托管机房，， ，，，，，，包括折旧在内的本钱降到了每年约 35.4 万美元，， ，，，，，，低了约莫 40 倍。。 。。。。 。
另一个是 2024 年 11 月开源的 hertz-dev，， ，，，，，，一个 85 亿参数的全双工音频基础模子，， ，，，，，，在单张 RTX 4090 上实现了约 120 毫秒的现实对话延迟。。 。。。。 。这两个项目划分对应了 FDM-1 所需要的两个要害能力：大规模数据基础设施和跨模态学习。。 。。。。 。
回到此次推出的 FDM-1，， ，，，，，，其最大的价值或在于提出了一条与目今行业主流截然差别的手艺路径。。 。。。。 。Anthropic、OpenAI、Google 的盘算机操控署理实质上是“大脑外接手臂”，， ，，，，，，用已经训练好的强盛语言／视觉推理模子去截图、识别 UI 元素、再天生点击指令。。 。。。。 。
这种要领的优点是可以使用现有模子的通用推理能力，， ，，，，，，弱点是操作频率低（每步都要截图－推理－行动），， ，，，，，，无法处置惩罚需要高帧率一连控制的使命，， ，，，，，，且受限于截屏区分率下的 UI 明确。。 。。。。 。
FDM-1 则更靠近端到端的行为克隆蹊径：直接从视频到行动，， ，，，，，，不经由语言中介。。 。。。。 。这让它自然善于一连控制使命（好比 3D 建模中的一连拖拽、滚轮操作），， ，，，，，，但也意味着它可能缺乏 VLM 计划所拥有的笼统推理和自然语言明确能力。。 。。。。 。
现在，， ，，，，，，FDM-1 现在还远不是一个可用的产品。。 。。。。 。它没有指令追随能力，， ，，，，，，所有演示都是模子自主探索或执行预设行为，， ，，，，，，没有任何自然语言驱动的展示。。 。。。。 。你没法用中文或英文告诉它“请翻开浏览器搜索某个要害词”。。 。。。。 。
它也没有在任何果真标准化基准（如 OSWorld 或 CUB）上报告效果，， ，，，，，，所有评测都基于内部使命套件，， ，，，，，，缺乏与 Anthropic、OpenAI、Google 等主流计划的直接可比性。。 。。。。 。不使用任何语言模子能力迁徙，， ，，，，，，意味着 FDM-1 可能在 CAD 建模、游戏操控、一连转动浏览这些 VLM 完全做不了的使命上有奇异优势，， ，，，，，，但也意味着产品化落地时需要解决指令明确、使命妄想等一系列问题。。 。。。。 。
未来，， ，，，，，，FDM-1 代表的蹊径和 VLM 署理蹊径最终可能会趋于融合。。 。。。。 。一个能在 30 FPS 下一连操控 3D 建模软件的模子，， ，，，，，，若是加上语言条件化（language conditioning）和高级妄想模浚�？？？？？？�，， ，，，，，，有时机兼得两种蹊径的优点。。 。。。。 。
这个判断是不是建设暂且岂论。。 。。。。 。但可以越创造确的是：在盘算机行为建模这个赛道上，， ，，，，，，数据规模和上下文长度的主要性被严重低估了，， ，，，，，，而 Standard Intelligence 可能是第一个认真把这两个要素推向极致的团队。。 。。。。 。至于这条路最终能走多远，， ，，，，，，还需要更多定量验证、更多场景泛化、以及与 VLM 蹊径在真实生产使命上的正面较量。。 。。。。 。
参考资料：
1.https://si.inc/posts/fdm1/
运营/排版：何晨龙
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