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Bridge V2
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DriftWorld模型通过更快的世界建模加速机器人规划 · 跟踪2个来源
研究人员开发了DriftWorld，一种新颖的动作条件世界模型，可显著加速机器人规划。与需要迭代去噪的基于扩散的模型不同，DriftWorld使用单次前向传播生成未来帧，速度提高了17倍以上。这种速度提升允许更广泛的动作搜索和规划，从而在各种机器人操作基准测试中取得最先进的性能。DriftWorld还可以准确地模拟机器人策略，其滚动分数与地面实况高度相关。
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MVP-LAM 学习以动作为中心的潜在动作，以改进 VLA 预训练
研究人员开发了 MVP-LAM，一种从多视角视频中学习以动作为中心的潜在动作的新颖方法。该方法使用跨视角重建目标来确保潜在动作即使在减少了特定视角线索的情况下，也能提供关于真实动作的信息。使用 MVP-LAM 的潜在动作对视觉-语言-动作模型进行预训练，已在各种基准测试中证明了下游操作性能的提高。