川观新闻记者 郝飞 高杲

牛仔裤配休闲装，笑容腼腆，说话不紧不慢……初次见面，陈绪高给人的印象，是一个标准的“理工男”。但翻开他的履历，却会发现一条颇为“非典型”的成长路径。

作为成都阿加犀智能科技有限公司的大模型算法工程师，陈绪高的工作，就是让机器人的“大脑”变得更聪明。

陈绪高正调试代码

然而，在加入阿加犀之前，他既没有深耕人工智能行业经历，也非计算机科班出身，学习的是统计学和金融数学。但就是这位“半路出家”的“非典型”算法工程师，在入职阿加犀半年时间里，先后参与训练了五六款模型，推动机器人“大脑”不断迭代升级。

给机器人大脑“升级”，秘诀在哪？陈绪高给出了一套关于“大”与“小”的辩证法。

所谓“大”，就是让模型的性能更强。陈绪高的主要工作是负责VLA（视觉-语言-动作模型）的训练与优化，简单来说，就是让机器人看懂人类的指令，感知周围环境，再转化为实际行动，这也是目前主流的训练模型。

训练VLA模型是一项极具挑战的工作，物理世界数据的稀缺与多变，是模型能力提升的“拦路虎”，常规的真机采集方法虽然数据准确，但成本高、数量有限。

陈绪高想到的办法是引入视频学习机制，通过人类视频和机器人视频混合训练，提升训练效率。

陈绪高在工作

但想要实现大规模采集，还需要合成数据。陈绪高介绍，通过物理仿真器生成合成数据，可以突破现实瓶颈，然而，合成数据与现实世界之间存在一道“虚拟现实鸿沟”。“目前，我们正在探索世界模型在数据采集方向的应用，让虚拟训练场变得更真实，让人形机器人在这里无限试错，练就一身‘真功夫’。”

所谓“小”，就是把模型的体量做小，为机器人打造一个“本地大脑”，无需联网也能工作，可以适用更多应用场景。

“‘小块头’要有‘大能量’，要在能力密度下功夫。”陈绪高说，如果强行压缩一个大模型，就像把一本厚厚的字典强行塞进小本子里，很多内容会丢失，导致“智力”下降。因此，他更看重另一个概念：“能力密度”，即每个单位的参数能展现出的智能水平。“我们正通过‘数据+算力+算法’体系，压缩模型的同时，减少‘内力’的损耗。”

在陈绪高看来，“大”与“小”并非对立，而是辩证统一。正是在这种“加”“减”之间，机器人的大脑既拥有了更强大的理解力，也具备了落地的可操作性，最终能真正走向现实、服务于人。

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