HuggingFace Daily Papers· Travis Davies, Wentao Ma, Lihao Guo, Tengfei Ma, Xiaowen Chang, Jiafeng Xu, Shilong Wang, Yiqi Deng, Shaowen He, Xiaoqi Li, Qian Zhu, Ran Cheng, Hao Dong·· 1 天前精选AI 评分75
PrimeSim: 基于大规模跨具身演示的通用世界模型模拟器
PrimeSim: A Generalist World Model Simulator from Large-Scale Cross-Embodiment Demonstrations
AI 导读
研究人员提出PrimeSim，一个基于条件动作的多视角世界模型模拟器，通过30,110小时跨22个平台的机器人演示进行训练。该模型采用统一跨具身动作表示和视图感知交错注意力机制，实现了10.1 FPS的稳定长时程模拟，在五个开源动作条件世界模型中领先四个WorldSimProbe套件，并发布了模型权重、推理代码和训练代码。
推荐理由
通过3万小时跨平台机器人演示训练，PrimeSim实现了10.1 FPS的稳定长时程模拟，但局部校准仍有提升空间。
来源：HuggingFace Daily Papers · arxiv.org