实测第一：卧安 OneModel 1.7用一条隐式通路打通看懂到做对
机器之心发布2026 年，世界动作模型（WAM）在具身智能领域逐渐成为一个集中讨论的方向，英伟达等公司也陆续在这一领域投入资源。这类模型要做的事情，大致可以分成两部分：一是从数据中学习现实世界里常见的变化规律，二是学习机器人能用来介入这些变化的各类动作。但一个悬而未决的问题是 —— 世界模型“看懂了”环境变化，动作策略却依然“做不对”，中间的传导断层怎么补？最近，卧安机器人（OneRobotics
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英伟达DreamZero登顶双榜，训练机器人的方法再受审视
机器之心编辑部近期，NVIDIA 推出的世界动作模型 DreamZero，在两项重要的机器人基准测试 RoboArena 和 MolmoSpaces 上取得了优异的成绩。DreamZero 的核心在于：在一个单一的架构中预测未来的视频和机器人的动作。这意味着在采取行动前，机器人可以在内部模拟未来的情境。但问题也随之而来。为什么这样的设计能显著提升性能？它与传统的策略模型或世界模型相比有何不同？这是
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