LaLa-World: 通过自然语言动作扩展潜在世界模型

研究团队提出LaLa-World，一种语言条件潜在世界模型，通过语言描述数值动作和视觉变化，实现跨域学习。该模型在MPC规划性能上优于现有LWM，训练成本降低6倍，推理速度提高13.9倍。基于此的LaLa-Policy在LIBERO和RoboCasa上与Cosmos Policy竞争，推理速度提升5.5倍。