阿里巴巴达摩院发布WorldVLA模型,世界模型与动作模型首次融合实现全自回归处理

2025-09-28 11:29:42 6878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与动作模型(Action Model/VLA Model)的有机融合。该模型是一个能够统一处理文本、图像、动作理解与生成任务的全自回归模型。

论文信息:WorldVLA: Towards Autoregressive Action World Model代码开源地址:https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldVLA

研究背景

在机器人动作建模领域,视觉-语言-动作(VLA)模型已成为重要研究方向。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功能。虽然MLLMs在感知决策方面表现优异,使VLA模型具备良好的任务泛化能力,但其对动作本身的建模深度仍显不足。现有方法往往将动作仅视为输出结果,而未能将其作为输入进行分析建模。

相比之下,世界模型能够基于当前观测和动作预测未来视觉状态,实现对视觉信息与行为动态的同步理解。然而其无法直接生成动作输出的特性,使其在需要显式动作规划的场景中存在功能局限。

创新方案

为突破上述局限,研究团队提出了WorldVLA模型。该模型采用自回归机制,创新性地整合了动作与图像的理解生成功能。模型架构采用三个独立编码器分别处理图像、文本和动作数据,并通过共享词表设计实现跨模态的统一建模。

世界模型组件通过动作输入生成对应视觉表示,学习环境物理动态规律,这种对动作的解析能力对决策制定至关重要。同时,集成的动作模型也反哺视觉理解能力,形成双向增强机制,使系统在图像与动作处理方面更加全面可靠。

技术突破

针对自回归模型中连续动作生成导致的性能下降问题,研究发现了预训练多模态语言模型在动作学习方面的不足。为此,团队创新性地提出了动作注意力掩码策略,在生成当前动作时选择性屏蔽历史动 作信息,有效缓解了误差累积问题。

实验成果

在LIBERO基准测试中,WorldVLA展现出显著优势:相比传统动作模型提升4%的抓取成功率;相较传统世界模型,视频生成质量指标FVD降低10%。在动作分块生成任务中,注意力掩码策略使抓取成功率提升4%-23%,有效解决了传统自回归方法导致10%-50%性能下降的问题。

方法详解

WorldVLA通过统一架构实现了:1)基于图像理解生成动作;2)基于当前图像和动作预测下一帧图像。模型采用多模态共享词表设计,同时使用动作模型数据和世界模型数据进行训练。

针对多动作输出的误差累积问题,创新的注意力掩码策略确保动作生成时仅参考图像信息而非历史动作,这一设计显著提升了模型性能。

实验验证<  /p>

在LIBERO基准测试中,WorldVLA在无需预训练的情况下超越了需要预训练的OpenVLA模型。消融实验证实:世界模型的引入显著提升动作模型性能;标准注意力掩码会导致任务成功率下降,而改进方案则带来全面提升。

可视化实验显示:WorldVLA能准确根据指令生成对应动作;同时能基于当前图像和动作高质量预测下一帧图像,充分验证了模型的双向理解与生成能力。

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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。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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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:

尻B小软 并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

通过合理的推广策略,不仅能够增加网站的流量,还能提升品牌的知名度和用户的忠诚度,最终实现商业目标。希望本文为您的尻B小软 之路提供一些参考和帮助,助力您在数字营销的浪潮中脱颖而出。