PrismWAM与RoboDoctor推进Physical AI执行
AI 总结
据机器之心报道,清华大学李一鸣教授与厘清智能团队发布世界动作模型PrismWAM,将语义规划、物理状态推演和可执行动作生成分离处理。PrismWAM据报在RoboTwin 2.0两类场景中平均成功率达83.67%,Clean-to-Random成功率达75.5%;RoboDoctor v1.0在54项RoboDojo任务中取得57.10分,领先所比较的方法。报道同时指出,接触和受力预测的准确性仍需针对具体任务和实验进行验证。
深度见解
这两项成果分别从模型与系统层面,将物理状态建模与执行反馈、诊断及持续改进连接起来。
机器之心 2026-10-24 12:30 四川
厘清智能新成果:PrismWAM 与 RoboDoctor
机器之心发布
近日,厘清智能创始人、清华大学人工智能学院李一鸣教授团队发布了两项 Physical AI 研究成果:世界动作模型 PrismWAM,以及面向机器人执行诊断与持续改进的 Agentic 框架 RoboDoctor。
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