Luo Jianlan

基于17,800小时真实机器人数据训练的开源具身世界模型

研究人员推出了τ0-World Model (τ0-WM)，这是一个开源的具身世界模型，在海量的30,000小时数据上进行了训练，其中大部分（17,800小时）来自真实机器人远程操作。该模型超越了预测未来状态的能力，通过引入测试时计算（Test-Time Computation），使机器人在执行前能够评估和选择最优动作，甚至纠正潜在错误。与之前的模型相比，τ0-WM在复杂操作任务上表现出更优异的性能，挑战了仅将真实世界数据用于微调的传统方法。