复旦等提出世界评判模型WCM，149项任务刷新VLA成绩

jiqizhixin · x · 2026-08-22

机器人执行需要记忆的任务时常失败，因为传统 critic 只看单帧、完全忽略时序动态。复旦大学、上海创新研究院与同济大学提出的 World Critic Model（WCM）解决这一问题：采用轻量级 JEPA 架构预测未来潜在状态并估计价值，显式的世界建模目标迫使 critic 学习跨时间的因果关系，而不只是标量奖励。

WCM 可插入主流 VLA 骨干（π0、π0.5、OpenVLA-OFT），在四个基准的 149 项任务上超越 SOTA，分布外泛化提升尤其显著；7 项真实世界操作任务验证了它不只是仿真技巧。论文、代码与数据集均已开源。