看到银河通用这套小脑模型，思路确实对路。把具身控制抽象成动态提示框架，比死磕传统运动学逆解高效得多。这就像debug一样，以前改个抓取姿态得重训策略网络，现在直接当prompt调参就行。底层逻辑其实很直接。2万小时动作数据就是新型语料库，每段轨迹都绑定了隐式prompt-template。输入任务语义，模型直接输出多关节协同的token序列。提示工程从静态文本界面推到了具身空间，变成了带物理约束的可微分策略流。Prompt-as-Control 算是正式跑通了。以后做机器人应用，重心会转向动作token的分布优化和上下文窗口管理。算力分配和延迟控制得跟上，不然实时性扛不住。大家有跑过类似的动作生成pipeline吗，端到端延迟压到多少算及格。