阿里巴巴达摩院首创WorldVLA全自回归模型,世界模型与动作模型首次融合实现跨模态双向增强

2025-09-28 17:41:13 2666次浏览

  

岑俊博士现任阿里巴巴达摩院具身智能大模型算法研究员,毕业于香港科技大学,主要研究方向为具身智能VLA模型与世界模型。

阿里巴巴达摩院创新性地提出了WorldVLA模型,首次实现了世界模型(World Model)与动作模型(Action Model/VL  A Model)的有机融合。该模型是一个统一处理文本、图像、动作理解与生成的全自回归模型。

相关研究论文《WorldVLA: Towards Autoregressive Action World Model》及开源代码已发布在GitHub平台(https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldVLA)。

研究背景与创新

在机器人动作建模领域,视觉-语言-动作(VLA)模型近年来取得显著进展。这类模型通常基于多模态大语言模型(MLLMs)构建,通过添加动作输出模块实现动作生成。虽然MLLMs在感知决策 方面表现优异,但现有VLA模型普遍存在对动作理解不足的缺陷——动作仅作为输出结果处理,未被纳入输入分析范畴。与此同时,世界模型虽能预测未来视觉状态,却无法直接生成动作指令。

WorldVLA创新性地采用自回归机制,构建了统一的理解与生成框架。模型通过三个独立编码器分别处理图像、文本和动作数据,并采用共享词表设计实现跨模态统一建模。其中世界模型模块通过动作输入学习环境物理规律,动作模型则增强视觉理解能力,形成双向增强机制。

关键技术突破

针对自回归模型中动作生成误差累积的问题,研究团队提出了创新的注意力掩码策略。实验表明,传统方法在连续生成多个动作时性能下降明显,而采用选择性屏蔽历史动作信息的策略后,在动作分块生成任务中取得了4%-23%的性能提升。

在LIBERO基准测试中,WorldVLA展现出显著优势:相比传统动作模型抓取成功率提升4%;相较世界模型在视频生成质量上FVD指标降低10%。这些 数据有力验证了融合框架的协同效应。

模型架构与训练

WorldVLA采用双路径训练策略:动作模型路径实现"图像+文本→动作"的映射,世界模型路径完成"当前帧+动作→下一帧"的预测。通过共享编码架构,模型实现了跨模态信息的深度融合。

针对多动作输出的误差传播问题,研究提出的注意力掩码方案有效限制了错误累积。可视化实验显示,模型能准确理解指令生成动作,并能根据当前状态预测合理的后续视觉场景。

实验验证

消融实验证实:世界模 型的引入显著提升了动作模型性 能;新型注意力掩码策略相较传统方案带来全面性能提升。在未使用预训练的情况下,WorldVLA已超越需要预训练的全自回归基线模型OpenVLA。

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选择🈵:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

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网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

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