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Anthropic 发布模型硬件标准 MHS（相当于物理版 MCP），让 AI 直接操控实体硬件。在零预训下，Claude 成功操控机械臂分类积木，量子激光校准成功率达 99.3%，甚至将脑成像实验从数周缩至 1 天！虽然目前缺乏物理直觉、遇到光遮挡等故障易卡死，但已与 AWS、树莓派等合作，后续将正式开源。
这下 AI 不光能写代码，连实验室的砖都能替我搬了！
不过遇到故障就原地空转这事，怎么看都有点萌笨。
等正式开源之后，手里的旧树莓派感觉又能拿出来折腾了。我觉得最简单的办法就是今后所有的MHS设备里面要么自带说明书的txt协议一链接就可以让大模型读了后明白怎么操作，要么就是通过型号上网retrieve这些信息，然后把一些重要指标告知大模型，大模型能通过声光振动感应去感知控制效果，我觉得还是挺promising的！
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最近一个大家明显忽略的信号：MHS。
Anthropic 8 月底发布了 Model Hardware Standard。
开始尝试给 Agent 做统一的硬件操作标准。
机械臂、相机、实验仪器，已经有真实案例在跑。
这东西短期不会像 MCP 、Skills 那么快。
硬件世界还是太复杂了。。
我感觉 A 社前几次提前押中的东西，后来都发现很重要。
这个方向可以关注一下：
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