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官方账号arXiv cs.LG@Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong
推荐理由：这篇论文提出了一种新思路：用几何基础模型直接做机器人操作策略，不依赖二维图像，效果更快更准更轻。
几何基础模型
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6月16日
12:28
Geometric Action Model (GAM) 将预训练的几何基础模型 (GFM) 拆分为观测编码器和未来预测解码器两部分，在中间层插入因果未来预测模块，结合语言、本体感受和动作历史，预测未来潜在标记，再利用剩余 GFM 块进行特征传播与动作解码。在多个仿真和真实机器人操作基准上，GAM 的准确率、鲁棒性、速度和模型大小均优于当前基于基础模型尺度的基线方法，例如在 RoboMimic 和 ManiSkill2 任务中表现显著提升。