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国产开源具身天下模子 ，， ，，，，直接秒了Pi-0.5 ，， ，，，，并且照旧几位清华硕、博士研究生领衔推出的。。。。。
这就是由生数科技团结清华大学 ，， ，，，，正式开源的大一统天下模子——Motus。。。。。
项目主要认真人 ，， ，，，，是来自清华大学盘算机系朱军教授TSAIL实验室的二年级硕士生毕弘喆和三年级博士生谭恒楷。。。。。
之以是说是大一统 ，， ，，，，是由于Motus在架构上 ，， ，，，，直接把VLA（视觉-语言-行动）、天下模子、视频天生、逆动力学、视频-行动团结展望这五种具身智能范式 ，， ，，，，首次实现了“看-想-动”的完善闭环。。。。。
并且在50项通用使命的测试中 ，， ，，，，Motus的绝对乐成率比国际顶尖的Pi-0.5提升了35%以上 ，， ，，，，最高提升幅度甚至抵达了40%！
在Motus的加持之下 ，， ，，，，现在的机械人已经具备了展望未来的能力。。。。。
瞧 ，， ，，，，Cloudflare人机验证使命 ，， ，，，，机械人可以轻松拿捏：
视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/yiS0_RKr9DkTEzPx01NDAA
从视频中不难看出 ，， ，，，，面临形状不规则的曲面鼠标 ，， ，，，，Motus控制的机械臂不但能精准识别 ，， ，，，，还能凭证鼠标与屏幕点击框的距离 ，， ，，，，平稳一连地移动 ，， ，，，，最后极端精准地完成点击。。。。。
再如长程多步推理的孔明棋使命 ，， ，，，，Motus同样展现出了严密的逻辑闭环 ，， ，，，，一步步解开棋局：
视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/yiS0_RKr9DkTEzPx01NDAA
再来看一个堪称是机械人恶梦的使命——叠衣服：
视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/yiS0_RKr9DkTEzPx01NDAA
衣服这种柔性物体的形变是历程中一连一直爆发的 ，， ，，，，但在Motus手下 ，， ，，，，整个历程丝滑顺畅 ，， ，，，，就像有了人类的触觉和预判一样。。。。。
可以说 ，， ，，，，Motus的泛起 ，， ，，，，率先在具身智能领域发明了Scaling Law ，， ，，，，直接复刻了昔时GPT-2被界说为“无监视多使命学习者”的事业。。。。。
许多CTO、首创人们看完之后直呼“妙哉”：
这是互联网视频学习与现实天下机械人之间的巧妙桥梁。。。。。Motus的Latent Action范式太妙了。。。。。统一的VLA架构消除了机械人学中的模子碎片化 ，， ，，，，这才是真正的突破。。。。。将感知、展望和行动统一在智能体内部确实是实质性的希望。。。。。
包括此前大火的英伟达Cosmos policy、DreamZero这些事情 ，， ，，，，被以为是倾覆了VLA的范式 ，， ，，，，转向WA（World Action Models）或VA（Vision Action）范式；；；；；；；；但其焦点头脑与Motus相近 ，， ，，，，大同小异。。。。。
现在 ，， ，，，，Motus的代码、模子权重已所有开源（链接在文末）。。。。。
那么接下来 ，， ，，，，我们就来扒一扒这个大一统天下模子是怎样实现的。。。。。
一个架构统一了五种范式
在已往 ，， ，，，，具身智能领域可以说是散装的。。。。。
由于像VLA、天下模子、视频天生、逆动力学、视频-行动团结展望等模子 ，， ，，，，很难有机地凑成一个整体。。。。。
而Motus最大的亮点 ，， ，，，，在一个框架内把这五种范式全包圆了。。。。。
大一统背后的手艺 ，， ，，，，即是Mixture-of-Transformer（MoT）架构 ，， ，，，，配合Tri-model Joint Attention（三模态团结注重力）机制。。。。。
简朴来说 ，， ，，，，通过这种方法 ，， ，，，，Motus相当于把三个专家攒到了一起：
明确专家（大脑）：基于Qwen-VL ，， ，，，，认真看懂情形和指令；；；；；；；；视频天生专家（想象力）：基于Wan 2.2 ，， ，，，，认真推演未来画面；；；；；；；；行动专家（小脑）：认真详细的运动控制。。。。。
通过Tri-model Joint Attention ，， ，，，，这三位专家可以在统一个注重力层里实时交流信息。。。。。
这就付与了机械人一种很像人类的能力：不但能望见（感知） ，， ，，，，还能在脑海里想象行动爆发后的未来画面（展望） ，， ，，，，从而反过来倒推现在该做什么行动（决议）。。。。。
这正是我们适才提到的“看—想—动”闭环。。。。。
但要训练这样一个万能模子 ，， ，，，，光在模子框架层面下功夫照旧不敷的——数据 ，， ，，，，也是一个老浩劫的问题。。。。。
由于机械人真机数据太贵、太少 ，， ，，，，而互联网上虽然有海量的视频 ，， ，，，，却只有画面 ，， ，，，，没有行动标签（Action Label）。。。。。
为相识决这个问题 ，， ，，，，Motus接纳的战略即是潜行动（Latent Action）。。。。。
研究团队使用光流手艺（Optical Flow） ，， ，，，，捕获视频里像素级的运动轨迹 ，， ，，，，然后提出了一种Delta Action机制 ，， ，，，，将这些像素的转变翻译成机械人的行动趋势。。。。。
这个思绪可以说是较量巧妙 ，， ，，，，就像是让机械人看武侠片学功夫。。。。。
虽然没有人手把手教（没有真机数据标签） ，， ，，，，但机械人通过视察视频里能手的行动轨迹（光流） ，， ，，，，看多了自然就懂了招式和发力偏向（潜行动）。。。。。
由此 ，， ，，，，上至腾贵的真机数据 ，， ，，，，下至浩如烟海的互联网视频、人类第一视角视频（Egocentric Video） ，， ，，，，Motus全都能吃进去 ，， ，，，，从中提取通用的物理交互先验。。。。。
除此之外 ，， ，，，，基于数据金字塔和潜行动 ，， ，，，，Motus还构建了一套三阶段训练流程 ，， ，，，，逐步将通用的物理动力学知识“蒸馏”为准确的机械人控制能力：
视频天生预训练。。。。。使用多机械人轨迹和人类操作视频来微调视频天生专家 ，， ，，，，使其能凭证条件帧和语言指令天生合理的机械人操作视频。。。。。潜行动预训练。。。。。在冻结VLM的情形下 ，， ，，，，用视频、语言和潜行动同时预训练三个专家 ，， ，，，，将通用的运动先验充分地注入Motus中。。。。。特定本体微调。。。。。使用目的机械人的真机数据对Motus举行整体微调 ，， ，，，，将模子顺应到特定场景下的下游使命 ，， ，，，，例如RoboTwin仿真和真机机械臂抓取。。。。。
Scaling Law在物理天下跑通了
研究的实验效果批注：Scaling Law在物理天下里 ，， ，，，，真的跑通了。。。。。
在仿真榜单RoboTwin 2.0上 ，， ，，，，在50个通用使命中 ，， ，，，，Motus的平均乐成率抵达了88%：
特殊是在高难度的Stack Bowls Three（叠三个碗） 使命中 ，， ，，，，稍微一点误差就会导致碗塔坍毁。。。。。此前的基线模子在这个使命上的乐成率不到16% ，， ，，，，可以说是“帕金森级手抖”。。。。。
而Motus的乐成坦率接飙升至95%！
但比单点效果更让人惊艳的 ，， ，，，，是下面这张Scaling Curves（扩展曲线）。。。。。
△上图为数据量Scaling ，， ，，，，下图为使命数目Scaling。。。。。红色为Motus ，， ，，，，蓝色为Pi-0.5
随着训练使命数目的增添（横轴） ，， ，，，，蓝色的线（Pi-0.5）泛起下降趋势。。。。。这意味着古板的模子架构在面临多使命时 ，， ，，，，容易爆发过拟合 ，， ，，，，学了新的忘了旧的。。。。。
而红色的线（Motus）则是一起一连上升。。。。。
这证实晰：只要模子架构足够统一、数据泉源足够杂 ，， ，，，，具身智能完全可以像LLM一样 ，， ，，，，涌现出跨使命的通用泛化能力。。。。。
这也正是GPT-2昔时带给NLP领域的震撼——Language Models are Unsupervised Multitask Learners。。。。。现在 ，， ，，，，Motus在具身智能领域复刻了这一事业。。。。。
在真机测试中 ，， ，，，，无论是AC-One照旧Agilex-Aloha-2机械臂 ，， ，，，，Motus都体现出了较好的顺应性。。。。。
△左：AC-One；；；；；；；；右：Agilex-Aloha-2
数据显示 ，， ，，，，Motus的数据效率比敌手提升了13.55倍。。。。。也就是说 ，， ，，，，抵达同样的水平 ，， ，，，，Motus只需要别人十几分之一的数据量。。。。。
清华研究生领衔
最后 ，， ，，，，让我们把眼光投向这个大一统天下模子背后的团队。。。。。
Motus由生数科技团结清华大学宣布 ，， ，，，，而配合领衔的一作 ，， ，，，，是两位很是年轻的清华学生：
毕弘喆（Hongzhe Bi）：清华大学盘算机系TSAIL实验室二年级硕士生。。。。。他的研究偏向就是具身智能基础模子 ，， ，，，，此前照旧CVPR2025 RoboTwin双臂机械人竞赛真机赛冠军。。。。。谭恒楷（Hengkai Tan）：清华大学盘算机系TSAIL实验室三年级博士生。。。。。主攻视频天下模子和具身大模子 ，， ，，，，曾获NOI银牌 ，， ，，，，在RDT、Vidar等多个主要项目中都有他的身影。。。。。
别的 ，， ，，，，团队成员还包括谢盛昊、王泽远、黄舒翮、刘海天等 ，， ，，，，均来自清华TSAIL实验室（朱军教授课题组）。。。。。
而作为团结宣布方的生数科技 ，， ，，，，这次开源Motus ，， ，，，，也袒露了其在天下模子上的结构。。。。。
熟悉生数科技的朋侪都知道 ，， ，，，，他们刚完成新一轮融资 ，， ，，，，并且一直坚持视频大模子是通往AGI的焦点路径。。。。。
在生数看来 ，， ，，，，视频自然承载了真实天下的物理时空、因果逻辑与动态演变。。。。。Motus的泛起 ，， ，，，，正是这一战略的主要拼图。。。。。
它标记着机械人从“机械执行”向“端到端智能”的跨越 ，， ，，，，也推动了整个行业从单点突破走向统一基座。。。。。
产学研协作在这里施展了重大的化学反应：生数在多模态大模子上的深挚积累 ，， ，，，，加上清华团队的顶尖算法能力 ，， ，，，，才催生出了Motus这个大一统的天下模子。。。。。
Motus于25年12月就所有开源并宣布论文 ，， ，，，，早于行业2个月 ，， ，，，，而最近火热的基于视频模子的具身智能蹊径 ，， ，，，，生数科技与清华大学在2025年7月份就已经揭晓Vidar具身视频模子 ，， ，，，，领先于行业半年之久。。。。。
现在 ，， ，，，，Motus已经全量开源。。。。。
感兴趣的小同伴可以围观一下啦~
论文地点：https://arxiv.org/abs/2512.13030
项目地点：https://motus-robotics.github.io/motus
开源客栈：https://github.com/thu-ml/Motus
模子权重：https://h加拿大pc28在线展望走势uggingface.co/motus-robotics
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