提出Rolling-WAM滚动去噪世界动作模型
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提出Rolling-WAM滚动去噪世界动作模型
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AI 综述
Yinghua Zhou 等研究团队提出 Rolling-WAM,将世界动作模型的联合去噪分摊到连续重规划周期,在滑动窗口内以交错噪声等级维护视频-动作块:滚动噪声调度完全去噪即将执行的动作块,并部分细化远期块。相比标准联合 WAM,其稳态重规划速度提升 4.5x。 在 LIBERO、RoboTwin 和真实 Unitree G1 人形机器人上的评测显示,该方法操作性能具有竞争力。论文目前处于 under review 状态。
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最新进展10月6日 12:00
Rolling-WAM:用滚动想象实现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6日
- arXiv cs.RO 机器人学Rolling-WAM:用滚动想象实现世界动作模型
Rolling-WAM 将世界动作模型(WAM)的联合去噪分摊到连续重规划周期,在滑动窗口内以交错噪声等级维护视频-动作块,滚动噪声调度完全去噪即将执行的动作块并部分细化远期块。相比标准联合 WAM,其稳态重规划速度提升 4.5x。在 LIBERO、RoboTwin 和真实 Unitree G1 人形机器人上的评测显示其操作性能具有竞争力。
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