光象科技发布世界模型ActEffect：训练时把关后果，部署时退出链路
量子位 · wechat · 2026-09-05
光象科技联合清华李升波课题组发布第一代物理原生世界模型 Phi-WM1.0 ActEffect，核心思路是让世界模型只留在训练阶段：机器人交出三版完整动作提案（前馈、MIP粗提案、精修动作），受控世界模型分别预测其后果并与真实观测排序对比，把“后果反馈”写进策略权重；部署时世界模型整体退出，执行链路保持轻量。
关键技术点：
- 语言指令留在VLA一侧，世界模型只看画面与动作，专注学习物理状态变化；未来状态在冻结的DINOv3特征空间中预测，不生成逼真画面。
- 排序损失加梯度截断，防止差答案“变差衬托好答案”。
成绩：LIBERO 平均成功率 98.8%，含七类分布偏移的 LIBERO-PLUS 达 80.3%（第二名 Fast-WAM 仅 51.5%），29 维动作空间的 RoboCasa-GR1 达 67.5%（领先 ABot-M0 9.2 个百分点）。消融实验显示去掉后果反馈成绩降至 97.0%。
工业部署逻辑：把“多想”留给训练、把短链路留给执行，避免规模部署时推理算力随链路膨胀。公司已在蔚来焊接上下料场景用 Phi-BotX1 连续运行 21.5 小时零失误，并与多家头部车企展开商业合作。
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