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DreamZero
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人形机器人利用世界模型从多样化数据中学习
研究人员正在探索创新的数据策略，以克服人形机器人开发中的瓶颈。一种关键方法是采用“数据金字塔”，整合包括被动互联网视频、合成数据和稀缺的真实机器人数据在内的多样化数据源。世界模型被用作“数据海绵”，吸收和整合这些异构数据集，使机器人能够以显著减少的真实世界交互来学习复杂任务。
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DreamZero 和 Motus 以不同的生成策略推进世界动作模型
DreamZero 和 Motus 代表了世界动作模型（WAMs）的两种不同方法，都利用流匹配和基于块的生成来处理视频和动作序列。DreamZero 采用自回归、因果生成方法，按时间顺序处理数据并遵循因果注意力掩码，适用于实时机器人控制。相比之下，Motus 提供了一个灵活的、统一的框架，基于双向、非因果架构，能够同时生成整个未来的视频和动作块，并支持多种任务模式。