MM-ABC 机器人基础模型：5000 小时异构数据，真实任务成功率 83%
Qiwei Liang · hf · 2026-10-07
MM-ABC 是一个面向移动操作的机器人基础模型，围绕「看（Seeing）、协调（Coordinating）、想象（Imagining）」的手臂-底盘协作构建。
- 方法要点：
- 稀疏多层级 VLM 特征做空间感知
- 仅训练时启用的 future 分支，用世界想象与几何意图作为额外监督信号
- MM-APT 模块通过掩码联合注意力与 clean-action x-prediction 协调操作与移动两条动作流
- 消融结果：把 clean-action 预测换成速度预测，RoboCasa365 composite-seed 成功率从 32.8% 降到 29.2%；去掉未来监督或多层条件化降幅更大
- 预训练规模：5000+ 小时异构机器人数据、40 万+ episode、12 个数据集、17 种机器人本体
- 成绩：EBench 44.71%、RoboCasa365 61.2%、LIBERO 99.1%、LIBERO-Plus 82.8%（无扰动训练），5 个真实世界任务平均成功率 83%
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