Odyssey 发布世界模型并展示机器人与驾驶策略应用

AI 导读

Odyssey 将世界模型中的物理预测与语言模型中的编码相类比，认为能准确预测物体下落、倾倒和碰撞的模型体现了机器人和智能体所需的世界理解。文中提到机器人手臂从数十小时演示中学习任务，使用冻结的 Odyssey-3 骨干在 20 小时驾驶数据上训练的驾驶策略，以及 Flexion 的人形策略在让 VLA 基线失效的光照变化下仍能工作。

正文 · AI 翻译

Odyssey 将世界模型中的物理与语言模型中的编码进行了类比。一个能准确预测物体下落、倾倒和碰撞的模型，表明它对世界有所理解，而这正是机器人和智能体所需要的。

机械臂通过几十小时的演示学会了任务。驾驶策略基于 20 小时的驾驶数据训练，其中 Odyssey-3 主干网络保持冻结。Flexion 的人形机器人策略在光照变化下依然有效，而这些变化破坏了 Odyssey 测试的 VLA 基线模型。

物理 AI 团队可以联系 Odyssey，在该模型基础上进行构建。

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