LingBot-Video训练机制:六维物理奖励与真实机器人数据
thetripathi58 · x · 2026-07-09
LingBot-Video改变了传统视频模型仅追求视觉美观的打分机制,采用单步GRPO算法,引入视觉质量、图文对齐、动态程度、运动连贯性、人类动作一致性和物理合理性这6个精确奖励信号,确保模型能理解真实物理规律。
为避免模型“伪造”物理效果,团队使用了超过7万小时的真实机器人数据(包含人形和四足机器人的真实手部操作、行走轨迹和第一人称视角)进行训练。
所属事件:蚂蚁开源具身视频模型 LingBot-Video(26 条相关)→
「具身」频道最新
- WanGP v18.81 支持 Hy-Nomas 世界模型,8GB 显存可用 WASD 探索 — cocktailpeanut · 2026-10-27
- NVIDIA 开源 FLORA:机器人数据引擎,成本仅 GPT-6 Astra 的 1/125 — nvidia · 2026-10-27
- 具身智能创业的隐藏难题:机器人公司需要另一种运营纪律 — ___Mufasaa · 2026-10-27
- π0.5 实验:演示数从 10 增至 438,放球入碗成功率 7%→83% — stingning · 2026-10-27
- GPT-6 Astra 零微调操控灵巧手:500 试仅 26 次成功,成功率 5.2% — stingning · 2026-10-27
- 灵巧操作基准 HandsOn 发布:66 个人工核验任务配 1.8 万条人类示范 — stingning · 2026-10-27