研究人员开发了新的机器人控制框架，提高了对新环境的泛化能力。第一个是世界价值模型（WVM），它结合了世界模型和价值估计，以准确评估任务进展并从混合质量数据中学习，在标准基准和新的次优轨迹基准上取得了最先进的结果。第二个是情境世界建模（ICWM），它将系统识别视为一个情境适应问题，允许机器人策略在不更新参数的情况下从自我生成的交互中推断系统变量，在新的摄像头视角上显著优于标准的视觉-语言-动作模型。 AI
影响 这些在世界建模和情境适应方面的进展可以显著提高机器人在现实场景中的泛化能力。
排序理由 两篇研究论文介绍了用于机器人控制和适应的新颖框架。
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- Vision-Language Model
- World Value Model
- Few-shot learning
- In-Context World Modeling
- Robotic manipulation
- Robotic policy learning
- Vision-Language-Action model
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