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2000+ 真实场景搬进仿真,导航模型零样本通吃四种机器人本体
亮源新创将 2000 多个真实场景搬入仿真环境,训练出可零样本适配四种机器人本体的导航模型。这体现了其 Physical AI 路线的进一步清晰化,有望降低跨本体导航的泛化门槛。
量子位50 天前
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亮源新创将 2000 多个真实场景搬入仿真环境,训练出可零样本适配四种机器人本体的导航模型。这体现了其 Physical AI 路线的进一步清晰化,有望降低跨本体导航的泛化门槛。
论文提出兼容性预测潜在世界模型(LWM),用于机器人导航,预测动作条件下的潜在特征兼容性而非重建观测。模型利用跨轨迹采样的动作序列进行反事实训练,并在世界模型内通过强化学习改进策略,无需动作标注和环境交互。在多个真实导航数据集上优于先前方法。