SkeLAM：骨架监督的机器人世界模型
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SkeLAM：骨架监督的机器人世界模型
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AI 综述
2026年10月27日，机器之心报道，哈尔滨工业大学（深圳）与新加坡国立大学 Show Lab 等机构提出 SkeLAM 机器人世界模型方法，论文题为《Skeleton-Grounded Latent Action Model for Robot World Models》。该方法基于 Cosmos-Predict2.5-2B，使用约 10 小时机器人交互数据训练，以机器人骨架监督视频中的潜在动作，将运动分量与物体响应等视觉变化分开表示。报道称其目标是实现零样本跨形态运动迁移。目前公开信息集中于方法提出与训练设置，尚未见后续跟进报道披露评测结果或更多细节。
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最新进展10月27日 08:34
哈工大深圳与新加坡国立大学提出 SkeLAM：用骨架监督实现零样本跨形态运动迁移报道时间线
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10月27日
- 机器之心哈工大深圳与新加坡国立大学提出 SkeLAM：用骨架监督实现零样本跨形态运动迁移
哈尔滨工业大学（深圳）与新加坡国立大学 Show Lab 等机构提出 SkeLAM，基于 Cosmos-Predict2.5-2B 用约 10 小时机器人交互数据训练，以机器人骨架监督视频中的潜在动作，把运动分量与物体响应等视觉变化分开表示。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 810月27日 15:00
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