量子位
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让世界模型直接控制机器人动作，蚂蚁灵波开源具身世界模型LingBot-VA
内容提要
蚂蚁灵波开源的LingBot-VA具身世界模型结合视频生成与机器人控制，能够实时推演和执行动作，在复杂任务中表现优异，成功率显著提升，采用新架构实现高效推理，推动具身智能的发展。
关键要点
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蚂蚁灵波开源具身世界模型LingBot-VA，结合视频生成与机器人控制。
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LingBot-VA提出自回归视频-动作世界建模框架，实现边推演边行动。
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在真机评测中，LingBot-VA在复杂物理交互任务中表现优异，成功率提升20%。
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在仿真评测中，LingBot-VA在RoboTwin 2.0和LIBERO基准测试中刷新行业纪录，成功率超过90%和98.5%。
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LingBot-VA采用Mixture-of-Transformers架构，实现视频处理与动作控制的跨模态融合。
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通过闭环推演机制，LingBot-VA确保生成的画面与动作符合物理现实。
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为解决计算瓶颈，LingBot-VA设计了异步推理管线，实现动作预测与电机执行并行化处理。
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LingBot-VA探索出“世界模型赋能具身操作”的新路径，推动具身智能的发展。
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LingBot-VA的模型权重和推理代码已全面开源。
延伸解读
技术架构的创新
LingBot-VA采用Mixture-of-Transformers架构，成功实现视频处理与动作控制的跨模态融合。这种创新不仅提升了模型的理解能力，还确保了机器人在执行任务时能够实时反馈物理环境，增强了操作的准确性和稳定性。
应用场景与挑战
LingBot-VA在复杂物理交互任务中表现优异，尤其是在长时序和高精度任务上。其成功率的提升为机器人在实际应用中的广泛部署提供了可能，尤其是在家庭服务和工业自动化等领域。
开源的重要性
LingBot-VA的全面开源不仅促进了技术的透明化，也为研究者和开发者提供了丰富的资源，推动了具身智能的进一步发展。这种开放的态度有助于加速行业内的合作与创新。
延伸问答
LingBot-VA是什么？
LingBot-VA是蚂蚁灵波开源的具身世界模型，结合视频生成与机器人控制，能够实时推演和执行动作。
LingBot-VA在复杂任务中的表现如何？
在真机评测中，LingBot-VA在复杂物理交互任务中成功率提升20%，表现优异。
LingBot-VA采用了什么样的架构？
LingBot-VA采用了Mixture-of-Transformers架构，实现视频处理与动作控制的跨模态融合。
LingBot-VA如何确保生成的动作符合物理现实？
LingBot-VA通过闭环推演机制，实时纳入真实世界反馈，确保生成的画面与动作符合物理现实。
LingBot-VA的开源情况如何？
LingBot-VA的模型权重和推理代码已全面开源，支持社区和行业的共同发展。
LingBot-VA在仿真评测中的成功率是多少？
在仿真评测中，LingBot-VA在RoboTwin 2.0基准测试中成功率超过90%，在LIBERO基准测试中达到98.5%。
