中国车企去巴黎挑战凯旋门那个 12 出口的魔鬼环岛,全程无接管开完了,用的是 Momenta R7 世界模型,这波属实有点东西。
#世界模型
优必选出了个机器人世界模型 Thinker-WM,把画面、深度、动作一起学,三个具身基准都拿了第一,加深度还能涨 15 个点成功率。
这篇 T2-Z 挺有意思,给机器人世界模型加了个环境隐变量,测试时优化一下就能适应新环境,动作成功率从 34% 拉到 73%,做机器人方向的朋友可以看看。
这个叫 GeoState 的方法把相机运动从场景变化里拆开,3D 世界模型在 Waymo 上效果更好,还能零样本跑 KITTI 和 nuScenes。
一篇关于世界模型的新论文,提出的 Concat IDM 在 Push-T 任务上把成功率从 9.1% 拉到 77.2%,做机器人规划或强化学习的可以看看思路。
fal 出了个 Worlds 平台,能实时搭角色、导演场景,世界模型像 LingBot World、H3 Max Director 都能用,玩起来像逛 AI 生成的开放世界。
Skywork 把世界模型做成了真能玩的游戏,单张 5090 跑 60 FPS,改代码就能换玩法,权重代码全开源了。
AI Engineer 纽约大会压轴场出炉:Apollo 讲自家 AI 打法,Runway CEO 聊世界模型,还有智能体决策核查专场。
FLUX 3 Action 用 95% 以上的视频数据做预训练,机器人换新机械臂只需约 200 条演示,权重开放,仿真榜第一。
禾赛发了个 8K 空间相机,拍一圈 15 分钟建出 100 平米的 3D 模型,还能直接生成机器人训练数据,挺有意思
Dyna Robotics 的 Jason Ma 上播客聊 Dyna-2,机器人看百万小时人类视频后,45 分钟演示就能学新任务,还在餐厅真部署了。
Odyssey 把 140 亿参数的世界模型免费开放了,输入文字就能实时生成可玩环境,还能拿来控机器人、无人机和 GTA V,物理基准分数第一但评测方法有争议。
State of AI 一年一度的行业盘点,今年聚焦 AI 自我改进、世界模型和 Physical AI,还有对未来 12 个月的预测,想看行业全景可以直接翻这份报告。
Odyssey-3 Pro 在物理理解基准 Physics-IQ 上拿到 66.1 分冲到榜首,还能让你在生成的环境里随便走动触发事件看它怎么应对。
Yann LeCun 路线的 JEPA 思想做了个开源实现,把预测拆成互不干扰的要素分别推算,附论文和 GitHub 框架,想搞世界模型研究的可以看看。
Odyssey-3 能生成会对你操作实时反应的互动世界,Flash 版免费可玩,还顺手在 Physics-IQ 拿了 66.1 的高分,去看看 demo。
Nvidia 的 Long-WAM 把机器人模型的上下文拉到 19.2 秒,RoboCasa GR-1 成功率直接从 63.3% 涨到 78.7%,做机器人方向的可以看看。
这篇论文把机器人模型的历史上下文拉到 19.2 秒,动态杯子堆叠做到 95% 成功,Pi0.5 一个都做不成,方法细节写得很清楚。
机器人世界模型也有缩放定律了,8B 参数的 RoboJEPA 能用计算量预测真机表现,还能零样本规划长时程任务,代码全开源,搞具身的建议看看。
一家叫 Mirror Particle 的初创公司,不做聊天机器人,专门造了个预测人类行为的世界模型,想取代 LLM 角色扮演做市场调研,看它怎么在 Disrupt 上讲这个故事。
Yann LeCun 圈子的人发了 H-JEPA,把世界模型按抽象层级拆开做规划,Visual AntMaze 成功率从 18% 干到 73%,算力还更省。