arXiv · ML· Seungjae Lee, Yoonkyo Jung, Jusuk Lee, Jonghun Shin, Amir Hossein Shahidzadeh, Yao-Chih Lee, H. Jin Kim, Jia-Bin Huang, Furong Huang·· 17 小时前AI 评分41
μ₀: 一种可扩展的 3D 交互轨迹世界模型
$\mu_0$: A Scalable 3D Interaction-Trace World Model
AI 导读
μ₀ 发布了一种基于 3D 交互轨迹的可扩展世界模型，实现了无需本体特定动作标签的机器人学习。该系统通过 TraceExtract 自动提取 3D 监督数据，结合视觉语言骨干网络与轨迹专家模块进行预训练。实验显示 μ₀ 在 2D 和 3D 轨迹预测上优于基线模型，其冻结模型可与动作专家配对，性能媲美 π₀ 等动作监督预训练的 VLA 模型，证明了 3D 轨迹作为跨本体操作表示的可扩展性与可迁移性。
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