6月29日，北京企业无界动力发布全球首个“长时序双向物理因果链”隐空间世界模型：MWA具身通用大脑，为机器人在多元复杂场景下的长时间、连贯、精准的任务执行提供建模方案。
这一具身大脑的目标是让机器人拥有类人的世界认知建模能力。不同于视频生成类世界模型预测“下一帧画面长什么样”，隐空间世界模型让机器人真正理解动作与物理世界变化之间的因果关系。
机器人要走向多元场景落地，还需要强化学习来塑造其行动的“价值观”。为进一步提升模型长程决策稳定性与因果推理精确性，无界动力首创MWA具身通用大脑。MWA在“隐空间世界模型”的基础上，采用“双向动力学”架构，在具身通用大脑中建立起了一套正逆双向的逻辑协同。
“双向动力学”的运转，让模型仅凭观察前后画面变化就能“由果推因”，从互联网上的海量视频中自主汲取通用物理常识。
物理因果“载体”的建立，让 MWA实现了“先练脑，再练手”的训练闭环。在预训练阶段，模型可充分利用互联网上的海量无标注视频等数据，建立对客观世界的物理规律与因果关系的认知。在策略训练阶段，模型不再需要大量真机数据就能将抽象的“场景交互变化表征”映射为硬件本体的控制指令。
受访者供图
文/北京青年报记者 宋霞
编辑/张丽
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