世界模型

World Value Models for Robotic Manipulation

机器人操作的世界价值模型

Zhihao Wang, Jianxiong Li, Yu Cui, Yuan Gao, Xianyuan Zhan, Junzhi Yu, Xiao Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出世界价值模型（WVM），融合世界模型与价值估计，通过时序建模评估数据质量，在标准基准和次优轨迹基准上达到SOTA，提升策略学习性能。

Comments preprint

PAIWorld: A 3D-Consistent World Foundation Model for Robotic Manipulation

PAIWorld: 用于机器人操作的三维一致世界基础模型

Yuhang Huang, Xuan Lv, Junyan Xu, Zhiyuan Yu, Jiazhao Zhang, Ruizhen Hu, Wancheng Feng, Shilong Zou, Hewen Xiao, Ziqiao Zhou, Kaiyun Huang, Zhiyu Peng, Juzhan Xu, Hang Zhao, Chenyang Zhu, Renjiao Yi, Yifei Huang, Douhui Wu, Yan Zhang, Kexu Cheng, Chunhe Song, Yunzhi Xue, Xiuhong Zhang, Leitao Guo, Yunji Chen, Bin Wu, Haibin Yu, Kai Xu

机构 * Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出PAIWorld框架，通过几何感知交叉注意力、几何旋转位置编码和潜在3D-REPA蒸馏，解决多视图世界模型的3D不一致问题，在机器人操作基准上取得领先性能。

Geometric Action Model for Robot Policy Learning

几何动作模型用于机器人策略学习

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.LG、cs.CV、cs.RO

AI总结 提出几何动作模型(GAM)，通过重用预训练几何基础模型(GFM)作为共享骨干，实现语言条件下的操作策略，在仿真和真实机器人任务中优于现有方法。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/Geometric-Action-Model/

Dual-Anchoring: Addressing State Drift in Vision-Language Navigation

双锚定：解决视觉语言导航中的状态漂移问题

Kangyi Wu, Pengna Li, Kailin Lyu, Xi Lin, Lin Zhao, Qingrong He, Jinjun Wang, Jianyi Liu

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出双锚定框架，通过指令进度锚定和记忆地标锚定分别解决进度漂移和记忆漂移，显著提升长场景导航成功率。

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