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自进化WAM来了!清华AIR联手域变换提出具身In-Context Causal Learning

清华AIR与域变换联合发布Zeva,首个实现上下文因果学习(ICCL)的具身模型。它无需更新权重,通过因果交互提取、双时标记忆和上下文策略注入,让冻结模型在部署中自进化。在基准任务中累计成功率从26%提升至73%,真实化学实验室任务成功率显著增长,并支持一次人类演示学会新操作,开启上下文空间扩展的新范式。

自进化WAM来了!清华AIR联手域变换提出具身In-Context Causal Learning

量子位 量子位 · 2026-09-01T05:12:30Z
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