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WAM
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新框架通过人类视频引导机器人模型
研究人员开发了WAM-TTT，一个旨在利用人类游玩视频来引导机器人基础模型（RFMs）的新框架。该方法无需额外的机器人演示或特定任务的微调即可进行适应。WAM-TTT利用自监督视频预测，将人类视频整合到冻结的世界动作模型（WAM）中的自适应记忆中，从而实现对各种操作任务的高效且可重用的引导。
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英伟达Jim Fan：VLA和远程操控已死，世界动作模型崛起
英伟达的Jim Fan宣布视觉-语言-动作（VLA）模型和机器人远程操控的终结，并倡导世界动作模型（WAM）作为新范式。Fan提出，受大型语言模型（LLM）的启发，WAM将利用下一状态预测和动作微调来进行机器人控制。他强调，将以第一人称人类视频数据作为主要训练来源，摆脱远程操作数据收集的局限性。