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编辑｜冷猫
驱动具身智能进入通用领域最大的问题在那里？？？？？？
我们以为，，，，，焦点问题在于「跨具身（cross-embodiment）迁徙」
虽然，，，，，具身智能执行通用重大使命的焦点是一个完善的天下模子。。。。。可是，，，，，大多天下模子着实并没有我们想象的那样具备极强的泛化性和迁徙能力。。。。。
简朴来说，，，，，这些用在机械人或是智能汽车上的天下模子，，，，，基本都是在某个牢靠的硬件平台上设计训练的，，，，，大多不具备很强的泛化能力，，，，，跨具身迁徙险些靠运气。。。。。
说白了，，，，，大大都机械人今天学到的不是 「天下是怎样运作的」，，，，，而是 「在这台机械该怎么动」。。。。。我们需要能学到一个真正明确物理与因果的天下模子 —— 知道天下会怎么变、行动会带来什么效果，，，，，才华在差别身体、差别情形中迁徙与泛化。。。。。
在这个问题上，，，，，作为算力的王者，，，，，深耕作种天下模子的英伟达再一次发力，，，，，构建了一个全新是天下模子，，，，，一切都是 Zero-Shot 的。。。。。
最近，，，，，英伟达 GEAR 实验室提出 DreamZero，，，，，一种基于预训练视频扩散主干网络构建的天下行动模子（WAM）。。。。。
这是一个拥有 140 亿参数的模子，，，，，能够让机械人仅通过简朴的文本提醒就完成此前从未见过的使命。。。。。
实验室认真人 Jim Fan 将其称为机械人领域的「GPT-2 时刻」：研究团队只需输入想法，，，，，机械人就能执行响应行动。。。。。现在，，，，，该模子的代码已在 GitHub 上开源。。。。。
论文问题：World Action Models are Zero-shot Policies论文链接：https://dreamzero0.github.io/DreamZero.pdfGithub 链接：https://github.com/dreamzero0/dreamzero
差别于古板的 VLA 模子，，，，，WAM 通过团结展望未来天下状态与行动来学习物理动力学，，，，，并以视频作为天下演化的浓密体现。。。。。通过对视频与行动的团结建模，，，，，DreamZero 能够从异构机械人数据中高效学习多样化手艺，，，，，而不依赖重复树模。。。。。在真实机械人实验中，，，，，相比最先进的 VLA，，，，，DreamZero 在新使命与新情形的泛化上实现了凌驾 2× 的提升
至关主要的是，，，，，通过模子与系统层面的优化，，，，，研究团队让一个 140 亿参数的自回归视频扩散模子实现了 7Hz 的实时闭环控制。。。。。别的，，，，，研究团队展示了两种跨具身迁徙能力：仅使用 10–20 分钟的人类或其他机械人纯视频树模，，，，，即可在未见使命上带来 凌驾 42% 的性能提升。。。。。更令人惊讶的是，，，，，DreamZero 只需 30 分钟的 「玩耍数据」，，，，，就能适配到全新的机械人，，，，，同时仍坚持零样本泛化能力
DreamZero 整体概览。。。。。
图中展示了 DreamZero 通过团结展望视频与行动，，，，，天下行动模子继续了关于天下物理纪律的先验，，，，，从而实现了：
1）从多样、非重复的数据中高效学习；；；；；；；
2）在开放天下场景中的强泛化能力；；；；；；；
3）仅依赖纯视频数据即可完成跨具身学习；；；；；；；
4）对新机械人的少样本快速适配。。。。。
DreamZero 的模子架构。。。。。
大多的预训练的视频扩散模子依附来自网页规模数据的富厚时空先验，，，，，成为构建机械人战略的理想主干网络。。。。。然而，，，，，将这类模子转化为高效的天下行动模子仍面临要害挑战：
1）视频–行动对齐：团结展望视频与行动要求对视觉未来与电机指令举行细密耦合，，，，，但若是只是简朴地将自力的视频头与行动拼接，，，，，往往会导致二者对齐失效；；；；；；；
2）架构设计：尚不清晰双向架构照旧自回归架构更适合 WAM，，，，，这关系到多模态对齐、误差累积以及推理效率等要害问题；；；；；；；
3）实时推理：视频扩散模子需要在高维潜空间中举行多步迭代去噪，，，，，使其在闭环控制场景下速度过慢、难以适用。。。。。
为此，，，，，DreamZero 通过模子设计选择有用应对了上述挑战。。。。。
模子吸收三类输入：视觉上下文（通过 VAE 编码）、语言指令（通过文本编码器）、以及本体感知状态（通过状态编码器）。。。。。这些输入随后被送入一个基于 Flow Matching 的自回归 DiT 主干网络，，，，，由其团结展望未来的视频帧与行动，，，，，并通过各自自力的解码器输出效果。。。。。
在训练阶段，，，，，模子以分块（chunk）的方法事情：在给定清洁视频上下文作为条件的情形下，，，，，对加噪的视频与行动潜变量举行去噪。。。。。在推理阶段，，，，，模子的展望会以异步方法在真实天下中执行，，，，，同时将真实视察效果回灌到 KV cache 中，，，，，以避免误差随时间累积。。。。。
实验效果
研究团队在 六种设置下展示了 DreamZero 的能力 —— 其中 五种用于测试泛化，，，，，一种用于实时安排。。。。。
相关的训练数据以及实验效果的演示可以参考以下链接：
https://dreamzero0.github.io/evals_gallery/
AgiBot 预训练：已见 & 未见使命
研究团队对预训练模子举行开箱即用评测：使命来自预训练漫衍，，，，，但在未见工具的新情形中举行零样本测试。。。。。DreamZero（也包括从零训练版本）取得 62.2% 的平均使命进度，，，，，相比最佳预训练 VLA 基线（27.4%）提升 凌驾 2×。。。。。从零训练的 VLA 险些为零；；；；；；；预训练 VLA 有一定希望，，，，，但幅度有限。。。。。
关于训练中完全未泛起的使命（如解鞋带、握手），，，，，DreamZero 仍抵达 39.5% 的使命进度，，，，，而 VLA 再次体现辛苦。。。。。值得注重的是，，，，，预训练 VLA 在未见使命上的有限希望，，，，，主要源于其无论指令怎样都倾向于执行 「抓取 - 安排」 的默认行动，，，，，显示其过拟合于主导训练行为，，，，，而非真正明确新使命语义。。。。。研究团队在 4 台机械人、差别情形与物体上，，，，，对每个检查点举行了 80 次 rollouts。。。。。
DROID：已见使命 & 未见行动
为验证在果真数据上的效果，，，，，研究团队在 DROID（最异构的开源机械人数据集之一）上训练 DreamZero，，，，，并评测 20 个已见使命与 20 个未见动词使命（DROID 中未泛起的行动）。。。。。DreamZero 显著优于预训练基线，，，，，在未见动词上取得 49% 的使命进度，，，，，而最先进的 VLA 仅为 25–32%。。。。。
后训练：漫衍外泛化
本部分研究 WAM 在使命特定微调后是否仍保存泛化能力。。。。。研究团队在 三项下游使命上举行后训练：叠衬衫、装水果、整理餐桌。。。。。DreamZero 在三项使命上均体现更强，，，，，批注后训练后仍坚持情形泛化能力。。。。。
跨具身迁徙
仅用 30 分钟的玩耍数据（55 条轨迹），，，，，DreamZero 即可适配 YAM 机械人，，，，，并对南瓜、泰迪熊、纸袋等新物体实现零样本泛化，，，，，同时展现出强盛的语言指令遵照能力。。。。。来自 AgiBot 预训练的知识可直接迁徙，，，，，无需大规模重训。。。。。这是现在效率最高的具身迁徙：以往需要数百小时树模的事情，，，，，能够在 30 分钟内完成（未使用任何其他 YAM 数据）。。。。。
交互式提醒
机械人基础模子的 「提醒时代」 已经到来。。。。。研究团队展示了交互式提醒的实战：带着机械人走到差别地方，，，，，让人们直接用语言提出新使命。。。。。�；；；；；；等四芄煌瓿啥嘀至钊司驳牟僮�。。。。。
实时推理
通过模子、系统与实现层面的优化，，，，，DreamZero 实现了 每个行动块 150ms 的实时推理，，，，，支持 7Hz 闭环控制。。。。。团结异步推理与行动块平滑，，，，，执行历程越发流通、响应迅速。。。。。研究团队比照了 16 / 4 / 1 个扩散步数的效果：步数越少延迟越低，，，，，而 DreamZero-Flash 即便在单步推理下也能坚持性能。。。。。研究团队还展示了行动块平滑与异步推理对执行质量的影响。。。。。
DreamZero (16 diffusion step) + async & action chunk smoothing
零样本泛化能走多远？？？？？？ 研究团队一连对 DreamZero 举行压力测试：在从未训练过的使命、从未见过的情形中探索能力。。。。。从扇汉堡、按电梯按钮，，，，，到敲木琴、摇铃鼓，，，，，一直涌现出令人惊讶的新能力。。。。。
DreamZero 只是最先 —— 它代表了基于视频天下模子的新一代机械人基础模子浪潮。。。。。
更多信息，，，，，请参阅原论文。。。。。加拿大pc2.0在线展望网站有哪些软件p>
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