Show Lab 首投 CoRL 2026 三篇全中：MetaWAM 在 RoboCasa 达 68.9% 成功率、推理延迟降 39%
MikeShou1 · x · 2026-09-06
NUS Show Lab 去年转向具身 AI 后首次投稿 CoRL 2026，三篇论文全部录用，作者均为一年级博士生或硕士生。
- Supervise What Survives：用视频生成模型把人类演示视频编辑成机器人视频，再用其中的几何信息引导机器人学习，而非直接学控制。
- Where Success Breaks：提出 Failure-Boundary Learning，把 VLA 鲁棒性适应重构为发现、定位并塑造「可恢复偏差与任务失败之间边界」的问题，利用失败执行中蕴含的信息。
- MetaWAM（From Video Frames to Robot Meta-Frames）：针对 Cosmos Policy 类 World Action Model 中图像、本体感知、动作、未来状态、价值等信号分散表示导致推理开销大的问题，将这些模态打包进统一的潜空间 meta-frame；在 RoboCasa 上成功率达 68.9%，同时推理延迟降低 39%。
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