4B接地基础模型34项基准平均73.68%超GPT-6 Astra,显著增强机器人与驾驶迁移
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首次将多智能体VLN形式化为依赖与资源约束下的协调问题,并给出MAVLN基准与TRISS基线系统。
首个在共享度量3D框架中统一观测、动作与场景动力学的世界动作模型
首个具身仿真持续学习基准,用组合泛化度量智能体的经验积累与迁移能力
统一穿戴设备采集500小时人类视觉与触觉数据,显著提升触觉预测与机器人操作
细粒度具身交互的多智能体第一人称世界模型
👍 54联合生成多个第一人称视频流,让多智能体细粒度交互保持共享世界一致
策略写成跨回合复用的状态化代码,运行时零模型,RoboDojo 成功率 70.24% 大幅领先。
首个预测性空间推理诊断基准:最强模型58.0%远低于人类87.2%,空间专用模型接近随机
先AR视频预训练再保留因果结构适配动作,19.2秒历史让GR-1成功率提升15.4点
UniWAM:统一世界-动作模型
👍 61融合语言推理、视频生成与动作预测的统一世界-动作模型,并揭示人机共训练缩放律
84项仿真任务检验智能体把数字能力转化为可靠机器人执行的程度,最强模型成功率仅19.0%
冻结大模型借物理执行反馈递归改进工具与技能,无需更新权重即可大幅提升机器人成功率
首个目标导向具身探索基准:五大前沿模型最高仅23%成功率,瓶颈在探索决策而非执行。
场景与任务生成互相反馈迭代,规模化产出高质量机器人仿真训练数据。
40个受控任务直接测量视频世界模型的物理一致性,最优模型仅得57.76分
策略、训练课程与裁判共进化,规模化验证能力驱动具身推理持续自我提升。
用异世界目标图像加目标定位与阶段监督训练单一策略,弥合长时程任务的技能交接鸿沟
把物理动作的选择权留给语言智能体、把几何执行委托给后端的机器人Agent框架
提出SESD任务与Video2Skill基准,揭示VLM难以从流式视频中积累可复用技能
进度奖励模型不是不会估进度,而是缺正确上下文;智能体循环补上后误差降63%