「动作预训练」共找到 2406 篇相关文章
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。
英伟达世界模型再进化，一个模型驱动所有机器人！机器人的GPT时刻真正到来
英伟达GEAR实验室提出DreamZero，是基于预训练视频扩散骨干网络的世界动作模型，有140亿参数，能让机器人通过文本提示完成未见任务。它解决了传统模型问题，在多方面表现出色，代码已开源。
X-Era蝉联双榜单冠军，引领世界模型未来方向
X-Era的EonWorld在WorldScore和WorldArena两个榜单上连续霸榜。它来自X-Era的VWA原生世界动作模型体系，本职是帮机器人预判世界变化。这为“可用于行动的世界模型”竖起能力线，也揭示行业正进入新阶段。
AGI新技术路线：下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制，用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上，用块间代表交流机制实现线性复杂度，解决了传统方法的缺点，可实现理论上无限的上下文长度，对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
顶会具身辩论赛实况：徐丹飞激辩，PI连输三轮，谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。