RoboScience 的「具身世界模型」选择第三条路 ——3D 动态世界模型：在三维空间中，预测物体随时间的连续运动轨迹 …「具身世界模型」会先将 RGB 观测、3D 点云先验与任务指令分别编码为可计算的语义与空间表征，再送入世界因果 Transformer 对任务条件下的未来世界演化进行建模，形成统一的潜在世界表征 … 而在完整 VLOA 架构中，具身世界模型扮演「认知大脑」角色 —— 理解物理世界、预测物体状态、生成可执行的 3D 点云轨迹。
暂无讨论，说说你的看法吧
RoboScience 的「具身世界模型」选择第三条路 ——3D 动态世界模型：在三维空间中，预测物体随时间的连续运动轨迹 …「具身世界模型」会先将 RGB 观测、3D 点云先验与任务指令分别编码为可计算的语义与空间表征，再送入世界因果 Transformer 对任务条件下的未来世界演化进行建模，形成统一的潜在世界表征 … 而在完整 VLOA 架构中，具身世界模型扮演「认知大脑」角色 —— 理解物理世界、预测物体状态、生成可执行的 3D 点云轨迹。