银河通用发布具身TTT框架

量子位 · wechat · 2026-07-16

银河通用发布全球首个面向具身智能的测试时后训练框架 **WAM-TTT**，把大模型里常见的 Test-Time Training 思路迁移到机器人控制中，让机器人在部署阶段也能“现学现用”。核心机制是：先用人类示范视频理解当前任务，再把任务信息写入轻量级的 `fast-weight memory`，而主模型权重保持冻结，只更新记忆模块。官方称这一路线能在不依赖大量机器人轨迹和人工动作标注的情况下，显著降低部署成本，并缓解跨场景泛化和灾难性遗忘问题。文中还给出多组对比结果：在人类视频+机器人轨迹的组合下，任务成功率可达到接近纯机器人轨迹训练的水平；相比 ICL、LoRA、直接混训等方案，WAM-TTT 在多项任务上更稳。文章将其视为具身智能“后训练时代”的重要一步。