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Language Table
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$R^3$ 训练机器人为操作任务进行自然语言推理
研究人员开发了一种名为 $R^3$ 的新方法，用于训练视觉-语言模型 (VLM) 执行机器人操作任务。该技术涉及在专家生成的推理轨迹上对 VLM 进行中期训练，然后使用离线动作数据的强化学习进行精炼。目标是使机器人能够通过自然语言进行推理，以指导低级操作策略，从而提高它们处理长时任务、探索新场景和泛化到未见问题的能力。
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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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研究人员发现AI世界模型存在指令泄露问题
研究人员发现，在那些使用语言目标来接地空间关系（例如“将红色积木放在蓝色积木的左边”）的紧凑世界模型中存在一个关键问题。他们发现，这些模型经常出现“指令泄露”，即模型的准确性来自于转录指令，而不是来自于对场景的实际感知。当目标指令被撤销或更改时，准确性显著下降，这表明模型并未真正接地空间关系，从而证明了这种泄露的存在。提出的解决方案包括将目标与动态分开，并监督读取路径以实现指令无关的接地。