IA corporizada y modelos fundacionalesEN PROFUNDIDAD
LoopWAM gana 19.7 puntos en robots reales al reentrenar con sus propios rollouts etiquetados
LoopWAM es un modelo de mundo-acción en bucle cerrado de la Universidad de Tsinghua, Dexmal y Loopeva que puntúa cada rollout por calidad y da a las trayectorias fallidas supervisión de vídeo pero ninguna de acción. Ocupa el primer puesto en el Table30-V2 de RoboChallenge con 43.33% de éxito, 2.67 puntos sobre la entrada VLA-DM0.5 de su propia tabla y 0.33 puntos sobre el 43.0% que Dexmal publica para DM0.5.
5 min de lecturaFuentes verificadas