白泽通境发布溯因式世界模型AWM并开源代码

2026年10月11日，机器之心报道，中科大系公司白泽通境发布溯因式世界模型AWM，并开源代码，论文题为《Abductive World Modeling via Causal Representation Learning》。据该报道，在Push-T机器人操作任务上，AWM达到75%的成功率，仅用2,000条训练轨迹；对比方法Causal-JEPA需要14,728条，是前者的7倍多。当训练数据同样加到14,728条时，AWM的成功率约为92%。团队在AMD Radeon边缘集成显卡和SSV2数据集上的测试显示，内存占用降低2.56倍，推理频率提升94.6%，精度损失不到1%。报道还称，目前三个工业场景已经签约，并完成了实际验证。上述数据与进展均来自该报道，尚无其他来源佐证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。