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ABot-M0
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新世界模型训练机器人以提高性能，训练后退出 · 跟踪 1 个来源
研究人员开发了一种新颖的世界模型 Phi-WM 1.0 ActEffect，旨在通过在训练后战略性地退出部署过程来提高机器人性能。与在任务执行期间保持活跃的传统模型不同，ActEffect 专注于在训练阶段预测机器人动作的后果。这种方法使机器人能够在没有持续世界建模的计算开销的情况下从潜在结果中学习，从而提高能力并降低部署成本。初步测试表明，在包括 LIBERO、LIBERO-PLUS 和 RoboCasa-GR1 在内的各种基准测试…
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高德推出面向物理AI训练与应用的Phys AI Data
阿里巴巴集团旗下高德公司发布了Phys AI Data，这是一个专为物理AI的训练和应用设计的综合性空间数据平台。该系统包括用于模拟训练的Phys AI Foundry和用于现实世界应用的Phys AI Map，旨在解决开发能够在开放环境中运行的机器人所面临的关键数据挑战。Phys AI Foundry集成了真实世界数据采集、合成数据生成和模拟重建，以提供广泛的训练数据集，而Phys AI Map则为机器人提供了一个专门的语义地图，以…