NVIDIA 开源 Long-WAM：长视觉上下文提升机器人控制

NVIDIA 联合 MIT、HKU、UCSD 发布开源的 Long-WAM，一个在实时控制约束下扩展因果世界-动作模型视觉历史上下文的模型-系统框架。核心发现是「拥有历史不等于用上历史」：将可感知的时间上下文从 0 扩展到 19.2 秒后，机器人控制成功率提升至 78.7%，动态堆杯任务成功率达 95%，证明更长的时间历史对实时机器人控制有直接价值。

2026-10-08 ~ 2026-10-09 · 4 条相关

• NVIDIA Long-WAM:扩展世界-动作模型上下文,动态堆杯成功率 95% — nvidia · 2026-10-08
• NVIDIA 开源 Long-WAM:扩展视觉上下文实现实时机器人控制 — _akhaliq · 2026-10-08
• NVIDIA 发布 Long-WAM：上下文从 0 到 19.2 秒，机器人成功率升至 78.7% — arankomatsuzaki · 2026-10-09

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