LoopWM世界模型长时序稳吗？
看到LoopWM真的有点激动，感觉卡了这么久的脖子终于有解了。说句实话，之前的世界模型基本都是demo好看，实际用起来一塌糊涂，机器人在仿真环境里训练得好好的，一到真实世界走不了五步就撞，为什么？就是长时序预测不准，机器人往前看三步就看不到了，规划出来的路径全是坑，你让它去桌子那头拿杯子，它走着走着就把杯子碰翻了，因为它预测不到自己胳膊挥过去会碰到什么。自动驾驶也一样，之前为什么端到端自动驾驶不敢放开？就是预测个三五秒还行，再远就不准了，高速上遇到突发情况根本反应不过来。LoopWM如果真能把长时序做稳，机器人可以一次规划几十步甚至上百步，机械臂操作不会中途碰倒东西，人形机器人能在复杂环境里走很远不迷路，自动驾驶能预测更久以后的路况。但冷静下来想，从论文到产品还有十万八千里，推理速度够不够实时？真实世界的噪声能不能处理？成本能不能打下来？这些都是问题。不过至少方向对了，之前是根本看不到希望，现在至少有曙光了。我们CTO已经在约FaceMind团队聊合作了，如果能用上他们的技术，我们下一代机器人产品可能真的能拿出手了。其他做具身智能和自动驾驶的脉友，你们怎么看？这个技术能不能加速落地？
发布于 广东
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