人形机器人世界模型进展
RemiCadene · x · 2026-07-17
这条转发介绍 UMA 正在推进人形机器人的 latent world models，并借助 SPRIND grant 加速相关工作。引用内容强调了一个研究脉络：长期追求用最少监督和高效采集来扩展学习规模，包括自监督、第三视角模仿、以及把不同模态/视角/具身形式共同对齐到同一个潜空间。作者还特别提到，真正长期深耕 AI for robotics 前沿的人并不多，但这条线已经在学习栈的多个环节取得进展。
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