具身智能

LIBERO 是首个面向终身决策学习（LLDM）的机器人操作基准，包含 130 个语言条件任务和 4 个任务套件。它系统研究了五种知识迁移场景下的策略架构、终身学习算法、任务顺序、预训练效果等关键问题。一个反直觉的发现：简单的顺序微调在正向迁移上反而优于 EWC、ER 等经典终身学习方法。

WorldVLA 提出统一的自回归动作世界模型，将VLA与世界模型融合在单一LLM框架中。通过三种模态的离散token共享词汇表实现图像/文本/动作的全统一，并提出动作注意力掩码解决长序列动作块的误差累积问题。在LIBERO基准上动作成功率提升4%、FVD降低10%，证实世界模型与动作模型的双向增强。