研究人员推出了一种世界认知模型（WCM），这是一种为改善物理任务中的人机交互而设计的具身智能体。WCM 基于 SLAK 架构构建，将感知、推理、控制和记忆分离，允许这些组件并发运行。其关键特性是“人在回路”教学模式，用户可以通过该模式引导机器人完成复杂或长周期的任务，并通过链式思考监督来优化模型。在实际测试中，WCM 在九项任务中取得了 73.8% 的成功率，其中包括未用于其微调的任务。 AI
影响 该模型有望显著提高机器人在实际物理任务中的可用性和可教性。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了人机交互的新模型和架构。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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