EVO-WAM：世界动作模型自生成经验自训练
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EVO-WAM：世界动作模型自生成经验自训练
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AI 综述
EVO-WAM 团队提出一种让世界动作模型在训练阶段自我改进的方法：模型自主生成完整轨迹，经视觉语言模型与逆动力学模型双重验证后筛选出可靠经验，再用于训练自身。团队称，在 RoboTwin 2.0 的七个未见任务上，Cosmos3 经四轮自训练平均成功率从 26.9% 升至 68.0%；三个未见真机长时序组合任务上从 20.0% 升至 76.7%。 该方法省去的是为新任务额外采集专家示范，以及在筛选过程中执行候选动作获取反馈；初始场景、机器人状态和任务指令仍需提供，基础模型也已接受过训练。上述提升为团队报告的结果。
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最新进展10月19日 16:29
EVO-WAM：世界动作模型靠自我想象迭代，未见任务成功率从26.9%升至68.0%报道时间线
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10月19日
- 量子位EVO-WAM：世界动作模型靠自我想象迭代，未见任务成功率从26.9%升至68.0%
EVO-WAM 团队提出让世界动作模型自主生成完整轨迹、经视觉语言模型与逆动力学模型双重验证后筛选经验再训练自己的方法。在 RoboTwin 2.0 的七个未见任务上，Cosmos3 经四轮自训练平均成功率从 26.9% 提高到 68.0%；三个未见真机长时序组合任务上从 20.0% 提高到 76.7%。
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