从 Agent 到多模态再到具身：对谈前混元多模态 RL Infra 负责人淏楠

前腾讯混元多模态 RL infra 负责人王淏楠已加入一家具身智能公司负责基模预训练，此前他主导开源了多模态强化学习框架 UniRL，并曾在 MiroMind 参与 Agent 研发。他在播客中讨论了从 Agent 转向多模态、再入局具身的选择逻辑，以及 MiniMax H3、GPT Astra 等模型带来的变化。他认为当下入局具身或许恰好赶上具身的 GPT-3 时刻。