10月29日，在2026智元创新日上未来图灵现场获悉，智元联合创始人、联席总裁、具身智能体系总裁姚卯青正式发布新一代具身基座模型GO-3 Preview。该模型已于近日登顶RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum三大行业权威评测榜单，将于2026年底全面开源。姚卯青在发布中表示，具身智能要走全链路规模化学习，具身模型不能光靠“训”出来，更要靠“干”出来。

与以往只在实验室里“训模型”不同，GO-3 Preview提出了“全链路规模化学习”的思路：预训练建立通用能力，后训练在虚实交互中改进，部署后复用真实作业经验，让机器人在真实工作中持续进化。

预训练阶段，GO-3 Preview采用具身原生架构WRAM（World Reasoning Action Model），将任务理解、未来预测与动作生成统一建模。通过CoAE控制向视觉编码、SVP单步视觉规划、KASO动作与未来一致性筛选三项设计，模型不仅能理解“要做什么”，还能预测“接下来会发生什么”，并生成“具体应该怎么做”的动作。

后训练阶段，智元构建了Genie Evolver系统，依托百台真机，结合物理仿真与世界模型。机器人在群体经验中学习，一次真实经历可以推演多条未来路径，用想象补经验。

部署后的变化更值得关注。搭载具身Agent框架Genie Master的精灵G2，在真实便利店上岗期间，不依赖人工示范与调试，自己定位失败原因、调整策略、沉淀经验。数据显示，机器人完整任务成功率从首日28.6%，5天后稳定至85.7%。以挂小挂钩任务为例，其单任务成功率相比常规微调提升17.7个百分点。这是行业首次跳出仿真环境、走出实验室，在真实业务场景中验证Physical RSI（具身递归自进化）。

从GO-1提出ViLLA架构，到GO-2首创动作思维链，再到GO-3的全链路规模化学习，智元正试图回答一个问题：物理AI能不能像大语言模型一样，靠数据和反馈持续Scaling。而这次便利店里的5天，给出了一个可以验证的答案。