北大等推出 LDA-1B：基于 3 万小时具身数据的机器人基础模型

chris_j_paxton · x · 2026-08-13

研究团队发布了 LDA-1B，这是一个以动力学为中心的机器人基础模型。该模型在超过 3 万小时的异构具身数据（EI-30k）上训练，涵盖了各种人类演示和灵巧操作任务。

LDA-1B 的核心创新在于统一的多模态扩散 Transformer 框架，它将前向与逆向动力学、视觉预测以及策略学习整合在同一个 DINO 潜在空间中。这种设计避免了冗余的像素级外观建模，使模型能够专注于与任务相关的动力学特征，从而突破了传统行为克隆（BC）的扩展瓶颈。