亚马逊推出 DreamFAR 世界模型：让机器人在虚拟世界训练，π₀ 真机性能近翻倍
CyberRobooo · x · 2026-10-30
亚马逊 FAR 团队发布 DreamFAR，一个面向机器人操作的实时交互式世界模型，解决机器人模拟中的核心难题：长程交互中物体状态的持久一致。
核心机制
- 采用「接触式记忆」（contact-based memory）：机器人在接触或释放物体时保存关键帧，避免物体在长时间交互中漂移、消失或错位重现。
- 运行速度 10+ FPS，支持超过 5 分钟的连续生成，覆盖 1000+ 种物体交互任务。
关键结果：将 DreamFAR 生成的演示数据与真实机器人数据结合训练，π₀ 策略的真实世界性能相比仅用真实演示几乎翻倍。
配图展示了模型生成的高质量多样化任务场景，涵盖关节物体、可形变物、多物体、工具使用、递接、布料、粒子、折纸、线缆、书写等类别。世界模型有望成为机器人的虚拟训练场，在部署前大规模生成训练经验。
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