世界模型

Enfold: Folding World Model Imagination into Predictive Representations for Ultra-Efficient Embodied Control

Enfold：将世界生成器计算融入预测表示以实现高效具身控制

Weili Zeng, Yitong Xing, Fulong Liu, Chengqun Yang, Antao Xiang, Feng Tian, Jingnan Gao, Jisong Cai, Xin Wang, Xiaomin Wu, Yao Mu, Xiaokang Yang, Yichao Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东省科学院）） 纠错

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

AI总结 Enfold将世界生成器计算融入预测表示，在LIBERO等多任务中实现高效具身控制，大幅降低动作延迟，且能适应场景变化，为具身控制提供了新范式。

Comments project page, https://zwl666666.github.io/enfold/

JoyAI-RA 0.5: Scaling Robot Manipulation Learning via Dual Action Alignment

JoyAI-RA 0.5：通过双动作对齐扩展机器人操纵学习

RA Team

机构 * 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.RO

AI总结 针对机器人操纵学习中异构数据的负迁移问题，提出 JoyAI-RA 0.5 框架，通过双动作对齐结合 VLWA 与强化学习，在 AgiBot 基准上实现性能提升，证明人类弱标注数据可作为扩展操纵能力的核心资源。

Comments Project Page: https://joyai-ra-05.github.io/