GE-Act 2.0
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2 天有情绪数据
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GE-Act 2.0 模型通过新颖的预训练技术推动机器人操作发展
研究人员开发了 GE-Act 2.0，这是一种旨在增强机器人操作能力的新型世界动作模型。该模型从头开始在操作数据上进行初始化，集成了面向控制的自编码器、单步视觉规划器和逆动力学模型。GE-Act 2.0 在与协同训练数据一起扩展时，在任务成功率方面表现出显著的改进，显示出跨具身迁移的潜力以及在分布外任务上的强大零样本性能。
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OrbiSim：将世界模型作为具身智能的可微分物理引擎
研究人员推出了一种新颖的机器人模拟范式OrbiSim，该范式将世界模型视为完全可微分的物理引擎。这种方法实现了跨模拟循环的端到端可微分，从而能够进行基于梯度的策略优化和直观的物理推理等任务。与现有的世界模型相比，OrbiSim旨在提高预测保真度和控制性能，为具身智能提供了一条物理基础的途径。
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AgiBot 发布 GE-Act 2.0 世界动作模型，数据扩展能力增强
AgiBot 推出了 GE-Act 2.0，这是一款专为具身 AI 设计的新型世界动作模型。该模型从头开始，在海量的具身数据上进行了训练，数据量扩展至 30,000 小时。增加的训练数据使 GE-Act 2.0 具备了零样本（zero-shot）能力，例如在不同的机器人平台上执行折叠毛巾等任务。
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新的AI模型通过改进的记忆和规划能力推动机器人操作发展
研究人员开发了新的机器人操作方法，提高了在长时任务中的性能。2AM系统将任务记忆与动作模型分离，实现了更精确的控制，并在LIBERO-Mem数据集上比现有基线提高了61.5分。DUET-DINO是另一项进展，它使用同时跨视图世界建模来增强潜在规划，实现完整的7-DoF末端执行器控制，在到达任务上以高达92%的成功率超越了单视图模型。GE-Act 2.0专注于从头开始预训练和扩展世界-动作模型，通过更多的训练数据展示了显著的成功率提升，…