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CoRe-WAM论文发布：TraceDelta模块提升机器人任务成功率

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AI 综述

Bin Zhou 等人发布 CoRe-WAM 论文，提出 TraceDelta 模块，用冻结跟踪模型的对应关系把历史视觉特征搬到当前位置再计算带符号差值，仅优化 1.59 million 参数。在 5,000 次更新的适配预算下，CoRe-WAM 在 RoboTwin 2.0 的 50 项任务上 clean 成功率达 92.22%，较 Motus 提升 3.56 个百分点；随机化评测下为 89.60%，提升 2.58 个百分点。论文称，把 TraceDelta 接入基于 StarVLA 的策略后，clean 成功率从 58.10% 升至 67.62%，说明该时序接口可迁移到 Motus 之外。

AI 根据报道生成 · 7 小时前更新

最新进展10月8日 12:00

CoRe-WAM：基于对应对齐时序残差的世界动作模型

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月8日

12:00
arXiv cs.RO 机器人学
CoRe-WAM：基于对应对齐时序残差的世界动作模型
CoRe-WAM 提出 TraceDelta 模块，用冻结跟踪模型的对应关系将历史视觉特征搬运到当前位置再计算带符号差值，仅优化 1.59 million 参数、5,000 次更新适配预算下，在 RoboTwin 2.0 的 50 项任务上 clean 成功率达 92.22%，较 Motus 提升 3.56 个百分点，随机化评测下 89.60%、提升 2.58 个百分点。

本事件热度走势

可比范围当前: 8
可比范围峰值: 1010月8日 13:00
近 24 小时变化: –

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