GreenWAM：让不同机器人共用动作坐标
GreenWAM: A World Foundation Model for Robotics
20类机器人映射79个解剖槽位，联合训练预测与控制；保留画面预测改善随机化场景。14日创建的模型库可下载四组权重，但各评测仍需后训练，真实实验仅一台机器人和一个任务。
相关期次：2026-10-15 精选
阅读笔记
GreenWAM在Cosmos 3 Edge基础上把20类机器人原生动作映射为79个解剖槽位，缺失关节由有效性掩码排除，统一投影层学习物理对应；视觉预测和动作适配相连。原始PDF43页已提取，重点核对动作表示、随机化场景消融、延迟图和限制；不是全页逐段审读或独立复现。
重要度8.2/10。论文10月13日提交，模型库10月14日07:36 UTC创建、四组真实safetensors评测检查点可列出，本期报道该新建公开工件库；创建时间不证明首次私有转公开时刻，保留检索窗口边界不确定性。保留世界预测模式在随机化场景中改善约8个百分点；每个评测仍需独立后训练，真实仅一台人形机器人和装箱任务。28.3Hz来自RTX4090，不是已验证机载部署，几何变化和长滚动误差仍待解决。
论文：https://arxiv.org/abs/2610.18774
权重：https://huggingface.co/SberRoboticsCenter/GreenWAM
代码：https://github.com/greenvla/GreenWAM
本期资料页：https://www.asteronline.cn/juju-radar/2026-10-15/
AI辅助整理。
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