北大团队提出 LiMA：异步扩散框架降低机器人双臂操作延迟
2C_ornot2C · x · 2026-11-10
北京大学与北京人工智能学院（BAAI）联合提出 LiMA，一个面向灵巧双臂操作的世界模型框架，核心是用异步通信降低机器人实时控制延迟：
- Future Dreamer：20 亿参数的扩散 Transformer，基于 NVIDIA Cosmos-Predict2-2B 视频生成模型按任务微调，想象未来多视角视觉 latent 和粗略动作先验，每 4 个周期才运行一次。
- Motion Refiner：10 亿参数 DiT，从零训练，每一步都运行，以想象意图、实时多视角图像和本体感知为条件，输出 32 步动作块。
- 两者通过 Image-to-Image Schrödinger Bridge 相连，将 Dreamer 的粗略意图传输到实际动作空间。
这种「慢频想象 + 高频精修」的异步架构是降低机器人推理延迟的新思路。
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