Embodied AI & Foundation ModelsHINTERGRUND
LoopWAM gewinnt 19.7 Punkte an realen Robotern, indem es auf seinen eigenen gelabelten Rollouts nachtrainiert
LoopWAM ist ein geschlossenes World-Action-Modell der Tsinghua-Universität, von Dexmal und Loopeva, das jeden Rollout nach Qualität bewertet und fehlgeschlagenen Trajektorien Video-Supervision, aber keine Aktions-Supervision gibt. Auf der Table30-V2 von RoboChallenge belegt es mit 43.33 % Erfolg Platz eins, 2.67 Punkte vor dem VLA-DM0.5-Eintrag in der eigenen Tabelle und 0.33 Punkte vor den 43.0 %, die Dexmal für DM0.5 veröffentlicht.
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