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生数科技发布 Motus2,把世界模型接进决策闭环
生数科技 9 月 10 日在外滩大会发布 Motus2,一个面向机器人灵巧操作的自我演化通用世界模型,由联合创始人、CEO 骆怡航现场公布。
与常见做法不同,Motus2 不是在世界模拟器后面接一个动作输出头,而是让**同一套共享参数的模型**同时暴露策略、模拟器、评估器三种接口:策略根据语言指令、机器人状态和视觉历史给出候选动作块,模拟器预测这些动作会带来什幺画面,评估器再判断预测结果的好坏——三者耦合起来,才构成一个能自我改进策略的决策与学习闭环。
💡 为什么值得看世界模型不再只做预测:同一套共享参数里跑策略、模拟与评估,用失败样本反过来改策略。
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BAAI 智源社区 AI_era 汇总帖
二手聚合帖,内容以生数科技官方通稿(PRNewswire 发布)与团队 arXiv 论文摘要为主,无独立采访或第三方验证。
发布事实、任务清单与成功率数字均引自官方通稿与论文,可信度较好;但 84%/75% 属团队自报口径,样本为每任务 20 次真实机器人试验,规模有限,且尚无第三方复现,数字应按「团队声称」理解。
延伸阅读
看它如何把失败与次优交互当作动力学建模与价值学习的证据,以及全局自回归 / 混合记忆对滑动窗口上下文的扩展。
84% 与 65%→75% 都是团队自报、每任务 20 次试验,值得对照任务定义和基线设置来判断增量含金量。