具身研究正在更明确地描述身体、未来状态和物体结构
4月9日的重点是把结构显式写进具身模型里。最清楚的模式是把形态、未来状态和物体运动学直接写入学习问题本身。WorldMAP 给出了最扎实的硬数值。HEX、QWM、ViVa、BLaDA 和 DailyArt 则把范围扩展到人形机器人、四足机器人、导航、灵巧抓取和可动对象。
主题概况
Articulation
Embodied World Models
最清楚的近期方向，是做一个训练流水线，用生成的未来视图离线写导航标签，然后只部署一个小学生模型。第二个具体变化，是把机器人本体结构当作控制模型的显式输入，让相关机器用同一个学到的模型共享能力，并减少预热和重训。第三个可行测试，是在可动对象上加一个感知阶段，从单张图像估计关节，再由操作栈选择接触点和力度。