论文提出FDM机器人动作模型

Zipei Ma 等人在 arXiv 提出 Forward Dynamics Models（FDM），一种通过 action-to-future 范式把动作与未来状态预测耦合的机器人动作模型：未来预测以动作特征为条件，端到端训练用真实未来状态监督策略，预测误差不回传到动作，推理时跳过未来生成以省去计算开销。 论文称，在 LIBERO 上取得 99.4% 的平均成功率（state-of-the-art），并在真实机器人任务上相对 VLA 和 WAM 方法取得最高 13 个百分点的绝对提升，覆盖两类 backbone。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。