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Human-to-robot transfer

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  1. RESEARCH · CL_327032 ·

    ThinkWorld框架利用世界动力学和想象力增强机器人泛化能力

    研究人员推出了一种新颖的框架ThinkWorld，旨在增强机器人视觉-语言-动作（VLA）模型的泛化能力。该系统将动作推理与世界动力学相结合，并利用带有“世界想象力”的强化学习，从缺乏显式动作标注的人类视频中进行学习。ThinkWorld将动作表示为动态链（Chain-of-Dynamics, CoD），即捕获中间动力学的运动标记序列，使模型能够从无标签视频中观察到的状态转移中学习。在模拟和真实机器人上的实验表明，该方法能够有效地实现…