具身智能体在多样化虚拟世界中的持续预训练扩展研究

研究通过持续预训练（CPT）探索数据量、多样性和模型规模对具身智能体在虚拟世界中的性能影响，覆盖0.8B至27B参数模型、50至1600小时数据及多世界混合训练。结果显示数据量提升同领域性能，多样性增强相关世界迁移能力，模型规模提高数据效率但远距离泛化受限；模型在3D世界中与专业模型竞争，实时表现最佳。