Hugging Face Daily Papers
85

Nghiên cứu

GigaWorld-1: Lộ trình xây dựng mô hình thế giới để đánh giá chính sách robot

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Nghiên cứu giới thiệu WMBench, bộ tiêu chuẩn đầu tiên sử dụng dữ liệu robot thực tế để đánh giá độ tin cậy của các mô hình thế giới trong việc thay thế thử nghiệm robot ngoài đời thực, giúp tối ưu hóa quy trình huấn luyện và kiểm thử.

Bản dịch AI

Tác giả: Nhóm GigaWorld, Angyuan Ma, Boyuan Wang, Bohan Li, Chaojun Ni, Guo Li, Guan Huang, Guosheng Zhao, Hao Li, Hengtao Li, Jingyu Liu, Jiwen Lu, Qiuping Deng, Tingdong Yu, Xuancheng Xu, Xinyu Zhou, Xiuwei Xu, Xinze Chen, Xiaofeng Wang, Xiaoyu Tian, Yang Wang, Yifan Chang, Yukun Zhou, Yun Ye, Zhenyu Wu, Zhanqian Wu, Zheng Zhu

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)

Lịch sử gửi bài

Từ: Xiaofeng Wang [xem email] [v1] Thứ Năm, ngày 2 tháng 7 năm 2026 17:02:43 UTC (22.772 KB)

Robot họcMô hình thế giớiAI thực tếWMBenchRobot tự hành
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.