2026-07-11 — 2026-07-11
重要进展 · 第 1 / 4 页
— · 2 条
精选资讯 · 第 1 / 1 页
团队发布DreamZero，首个基于世界模型骨干的World Action Model (WAM)。该模型突破传统Vision-Language-Action范式，通过像素级世界模型实现零样本开放世界提示能力，可执行未训练过的新任务。研究发现WAM依赖多样化数据而非重复演示，并以像素作为跨具身的通用桥梁，实现robot2robot和human2robot知识迁移。仅需55条轨迹（约30分钟遥操作）即可适应全新硬件，验证世界模型作为Physical AI下一代基础的可行性。
作者指出，AI预训练正经历从“下一个词预测”到“世界建模”的根本性范式转变。世界模型的核心是预测给定行动后的下一个物理状态序列，本质上是可学习的物理模拟器，并将视觉置于首位。相比之下，当前主流的视觉语言模型本质是语言优先，视觉是次要输入。生物智能中视觉处理占据皮层计算的主导地位，是连接大脑、动作与物理世界的高带宽通道。作者以猿类为例，证明强大的物理智能可独立于高级语言存在。他预测，2026年大型世界模型将为机器人技术和多模态AI奠定真正基础，而YouTube等平台的海量视觉数据将远超文本规模，推动这一新范式发展。
暂无内容